La inteligencia artificial y el deep learning impulsan el mercado de visión artificial

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En 2027 la machine vision alcanzará los 36.000 M$ de cifra de negocio. Los ingresos por hardware seguirán siendo la principal fuente de ingresos, pero se espera que la proporción de software y servicios crezca del 11% al 16%

La inteligencia artificial y el deep learning impulsan el mercado de visión artificial

La visión artificial se está convirtiendo rápidamente, en una tecnología clave para la digitalización y automatización en la automoción, la fabricación discreta y el transporte y la logística, entre otros sectores. Según ABI Research, empresa especializada en estudios de inteligencia tecnológica, se espera que los ingresos totales de la tecnología de visión artificial alcancen los 36.000 millones de dólares para 2027, frente a los 21.400 millones de dólares en 2022. Este crecimiento se traduce en una tasa del 11%.

Tradicionalmente, la visión artificial se centraba principalmente en la vigilancia, la seguridad, la monitorización de activos y la inspección de defectos. Estas aplicaciones maduras continúan impulsando la mayor parte del total de envíos de cámaras dentro del mercado empresarial. Sin embargo, según ABI Research, "la industria está pasando por una fase emocionante". La pandemia de Covid-19 y el deseo de digitalización han llevado a la aparición de casos de uso innovadores, como la detección de ocupación, el monitoreo de multitudes, el mantenimiento predictivo, la inspección automatizada de alta precisión, la recolección automatizada y los sistemas de clasificación en los almacenes.

"Se espera que estos casos de uso innovadores impulsen el crecimiento futuro de la industria. Un facilitador clave de estos casos de uso de innovación es el aprendizaje automático (ML), en particular la tecnología de aprendizaje profundo (DL) en visión artificial. La mayoría, si no todos, los proveedores de tecnología ofrecen soluciones basadas en DL que son flexibles, escalables y altamente eficientes. Al mismo tiempo, las empresas están despertando a los beneficios de la visión artificial basada en DL", dijo Lian Jye Su, analista principal de ABI Research. "Cuando se combina con factores como la disminución del costo de los componentes y la ingeniería, el aumento de la facilidad de integración con soluciones de terceros, el crecimiento del software y los kits de herramientas de código abierto, la barrera para adoptar una solución efectiva de visión artificial ha disminuido significativamente para muchas empresas".

En el futuro, la computación distribuida se convertirá en el tema central en la implementación de la ML en la visión artificial. Los proveedores de plataformas informáticas, como Intel, NVIDIA, Qualcomm, Xilinx y NXP, han estado lanzando activamente procesadores que pueden ejecutar modelos de ML en cámaras directamente, o en puertas de enlace y servidores locales a los que se conectan las cámaras. En lugar de tener modelos de ML ejecutándose en la nube, estos proveedores han desarrollado un conjunto de soluciones que van desde procesadores de ML hasta entornos de desarrollo de ML y mejoras de seguridad integradas para garantizar el desarrollo e implementación oportunos de modelos de ML y una integración fluida en los flujos de trabajo existentes. Además, se espera que este dominio se vuelva más competitivo con la aparición de startups innovadoras centradas en la visión artificial en el perímetro, como Hailo, Perceive, Syntiant, Mythic, GrAI Matter Labs y DeGirum.

Actualmente, los ingresos por hardware son el componente principal de los ingresos, con alrededor del 89%. Sin embargo, se espera que la proporción de software y servicios crezca con el tiempo, creciendo del 11% al 16%. Con la aparición de la visión artificial basada en DL, es probable que cada vez más proveedores de soluciones de aprendizaje automático construyan sus modelos de ingresos en torno al desarrollo, la implementación y el mantenimiento de modelos de visión artificial basados en DL específicos verticales. Por ejemplo, Instrumental and Landing AI se centra en soluciones de visión artificial para la fabricación, Cipia y Cogniac en videotelemática y monitorizacióm de controladores, Arterias y Lunit en el diagnóstico de pacientes. "En lugar de confiar plenamente en la experiencia interna, las empresas pueden asociarse con estas empresas para desarrollar soluciones específicas juntas. Tales asociaciones son fundamentales para reducir la complejidad en la construcción y el mantenimiento de modelos personalizados de ML, acelerando el tiempo de comercialización al tiempo que maximiza el retorno de la inversión (ROI)", concluyó Su.

Estos hallazgos provienen del informe de datos de mercado de visión artificial comercial e industrial de ABI Research. Este informe forma parte del servicio de investigación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de la compañía, que incluye investigación, datos y ABI Insights.

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