Рынок трансформаторов видения

Рыночное определение

Рынок включает в себя разработку и применение моделей Vision Transformer для обработки изображений и видео. VITS преуспевает в захвате долгосрочных зависимостей и контекстных отношений, что делает их подходящими для классификации изображений, обнаружения объектов и понимания сцены. Их возможности способствуют достижениям в приложениях компьютерного видения на основе AI в различных отраслях.

Рынок трансформаторов виденияОбзор

В 2023 году размер рынка трансформаторов Global Vision был оценен в 214,7 млн. Долларов США, который, по оценкам, оценивается в 276,3 млн. Долларов США в 2024 году и достигнут 1 993,0 млн. Долл. США к 2031 году, выросший на 32,62% с 2024 по 2031 год.

Высокая производительность в сложных задачах, таких как распознавание изображений и обработка естественного языка, стимулирует рост рынка, обеспечивая повышенную точность, масштабируемость и эффективность по сравнению с традиционными методами.

Основными компаниями, работающими в отрасли Vision Transformers, являются Google LLC, Openai Opco, LLC, Meta, Nvidia Corporation, Deewayhertz, Microsoft, Qualcomm Technologies, Inc., Viso.ai, Clarifai, Inc., Quadric, Datature, Apple Inc., Innova Solutions, V7 Ltd, Ultralytics Inc и другие.

Рынок быстро продвинулся, став ключевым игроком в компьютерном зрении. Их сила заключается в захвате долгосрочных зависимостей, предлагая большую гибкость и масштабируемость, чем традиционные модели.

С постоянными достижениями в области глубокого обучения и технологий искусственного интеллекта VIT набирают обороты в области здравоохранения, автомобильной и безопасности. По мере того, как спрос на высокую точку зрения, решения для обработки изображений в реальном времени возрастают, VIT становятся предыдущим выбором для решений Vision-управляемым AI.

• В январе 2024 года исследования Apple оптимизировали трансформаторы зрения (VIT) для нейронного двигателя Apple (ANE), улучшая скорость обработки и снижение задержки. Инновации, такие как локальные блоки внимания, альтернативные позиционные встраивания и эффективное разделение тензоров, повышают производительность Vit, пользуясь приложениями, такими как классификация изображений и сегментация объектов.

Ключевые основные моменты:

1. Размер индустрии Vision Transformers был зарегистрирован на уровне 214,7 млн. Долл. США в 2023 году.
2. Предполагается, что рынок вырастет в среднем на 32,62% с 2024 по 2031 год.
3. В 2023 году Северная Америка в размере 36,31% стоила 77,9 млн. Долл. США.
4. В 2023 году сегмент решения получил 124,9 млн. Долл. США.
5. Ожидается, что сегмент классификации изображений достигнет 668,9 млн. Долл. США к 2031 году.
6. Ожидается, что сегмент медицинских наук и наук о жизни и жизни станет свидетелем самого быстрого CAGR 34,41% в течение прогнозируемого периода
7. Ожидается, что в Азиатско -Тихоокеанском регионе вырастет в среднем в 33,70% в течение периода.

Рыночный драйвер

«Высшая производительность в сложных задачах»

Способность VIT достигать более высокой точности в сложных задачах компьютерного зрения способствует росту рынка трансформаторов зрения. VIT эффективно отражают глобальные отношения в изображении, в то время как CNN в первую очередь обнаруживают локальные паттерны, такие как края и текстуры.

Эта возможность позволяет VITS более эффективно обрабатывать сложные визуальные данные, что приводит к их широко распространенному внедрению в различных отраслях.

• В мае 2024 года Dataturation запустила свою первую волну трансформаторов зрения для индивидуальной подготовки модели и точной настройки в семантической сегментации: Mask2former и Segformer. Эти модели и их варианты устанавливают новые тесты в результате семантической сегментации.

Рыночный вызов

"Ограничения памяти"

Ограничения памяти представляют собой серьезную проблему для роста рынка трансформаторов зрения, особенно для крупных моделей, обрабатывающих данные высокого разрешения. Эти модели требуют существенной памяти для обработки нескольких токенов и слоев, ограничивая развертывание на устройствах с ограниченными ресурсами.

Чтобы решить эту проблему, такие методы, как локальное внимание, которые разделяют изображения на более мелкие сегменты, а также оптимизированные макеты тензора повышают эффективность памяти, сокращают время обработки и обеспечивают беспрепятственное развертывание при сохранении точности на разных устройствах.

Тенденция рынка

«Расширение в специализированные приложения»

Расширение вита в специализированные области, такие какЦифровая патологиястановится заметной тенденцией на рынке Vision Transformers. Эти передовые модели приняты для точной диагностики, повышая точность анализа изображений в таких приложениях, как обнаружение опухоли и классификация.

Обработка крупномасштабных медицинских изображений с высоким разрешением, рынок свидетельствует о сдвиге к эффективным, автоматизированным системам, которые улучшают доставку в здравоохранении и результаты пациентов.

• В мае 2024 года Microsoft запустила Gigapath, специализированный видение трансформатор для цифровой патологии. Провиджигапат, разработанный в сотрудничестве с системой здравоохранения Providence и Университетом Вашингтона, предназначен для анализа изображений целых слайдов, повышения диагностики рака. Благодаря повышению успеваемости в задачах подтинга рака и патомики, он направлен на преобразование точного здравоохранения.

Отчет о рынке Vision Transformers Spantshot

Сегментация	Подробности
Предлагая	Решение (аппаратное обеспечение, программное обеспечение), услуги (консалтинг, развертывание и интеграция, обучение, поддержка и обслуживание)
По приложению	Классификация изображений, подписание изображения, сегментация изображения, обнаружение объекта, другие
По индустрии конечного использования	Здравоохранение и науки о жизни, розничная торговля и электронная коммерция, автомобильная, правительство и оборона, другие
По региону	Северная Америка: США, Канада, Мексика
	Европа: Франция, Великобритания, Испания, Германия, Италия, Россия, остальная часть Европы
	Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Индия, Австралия, АСЕАН, Южная Корея, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
	Ближний Восток и Африка: Турция, ОАЭ, Саудовская Аравия, Южная Африка, остальная часть Ближнего Востока и Африки
	Южная Америка: Бразилия, Аргентина, остальная часть Южной Америки

Сегментация рынка

• Предлагая (решение и услуги): сегмент решения заработал 124,9 млн. Долл. США в 2023 году из -за растущего спроса на более быстрые и более эффективные технологии распознавания изображений.
• По приложению (классификация изображений, подписание изображения, сегментация изображений, обнаружение объекта и другие): сегмент классификации изображений удерживал долю 32,42% в 2023 году, вызванный достижениями в автоматизированных и масштабируемых системах визуального распознавания.
• По прогнозам, в сфере здравоохранения и наук о здравоохранении и науках о здравоохранении и науке о жизни, розничной торговле и электронной коммерции, автомобиле, правительственном и обороне и других) сегмент здравоохранения и наук о жизни и жизни достигнет 783,7 млн. Долл. США к 2031 году, приведенный в результате растущего внедрения трансформеров зрения в анализе медицинских изображений и диагностики.

Рынок трансформаторов виденияРегиональный анализ

Основываясь на регионе, рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско -Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке и Латинской Америке.

В 2023 году доля рынка Vision Transformers Vision Vision составила около 36,31%, стоимостью 77,9 млн. Долл. США. Это доминирование усиливается сильным присутствием технических гигантов, исследовательских институтов и передовой инфраструктуры здравоохранения.

США и Канада ведут внедрение передовых технологий ИИ, в том числе трансформаторов зрения, в таких секторах, как цифровая патология, здравоохранение и игры. Вигры, Vision Transformers улучшает качество изображения и стабильность, способствуя значительным достижениям в результате эффективности и реализма, управляемой искусственным интеллектом.

• В январе 2025 года NVIDIA представила DLSS 4 с Multi Frame Generation на CES 2025, основанной на модели ИИ на основе визуальных трансформаторов. Это обновление повышает качество изображения, уменьшает призраки и улучшает стабильность, обеспечивая до 8x улучшения производительности на графических процессорах GeForce RTX 50 серии.

Азиатско -тихоокеанская индустрия трансформеров видений будет расти в надежном среднем на 33,70% в течение прогнозируемого периода. Атис быстрый рост, способствующий достижениям в области искусственного интеллекта и здравоохранения в таких странах, как Китай, Япония и Индия.

Растущее внимание к точному медицине и цифровому здоровью в сочетании с растущими инвестициями в инфраструктуру искусственного интеллекта создает высокий спрос на трансформаторы зрения. Расширяющаяся в области здравоохранения в Азиатско-Тихоокеанском регионе и крупномасштабное создание данных позиционируют это на переднем крае инноваций, основанных на искусственном интеллекте.

Нормативные рамки

• В США, Управление по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) регулирует медицинские устройства, в том числе трансформаторы зрения, используемые в медицинской визуализации и диагностике, обеспечивая соответствие стандартам точности, безопасности и эффективности.
• ЕСОбщее регулирование защиты данных (GDPR) регулирует обработку личных данных, передачу и использование модели искусственного интеллекта, подчеркивая согласие и соответствие.
• В ИндииЦифровой законопроект о защите личных данных, 2023 год обеспечивает законную обработку данных, обеспечивает соблюдение данных о фидуциарных обязательствах и накладывает штрафы за нарушения, сосредотачиваясь на прозрачности, согласии, безопасности и защите данных детей.

Конкурентная ландшафт

Рынок трансформаторов видения переживает значительный рост, стимулируемый растущим внедрением решений, основанных на AI, в автономных технологиях.

Компании продвигают модели на основе трансформатора для улучшения обнаружения объектов, 3D-картирования и принятия решений в реальном времени, повышая безопасность и производительность в автономных приложениях. Эти инновационные усилия усиливают конкуренцию в этом секторе.

• В марте 2024 года плюс продвинула свои модели зрения для автономного вождения, сотрудничая с Nvidia. Используя платформу Nvidia Drive Thor, построенная на архитектуре Blackwell следующего поколения, а также направлено на улучшение его решения SuperDrive Superdive уровня, используя ИИ и трансформаторы для более безопасных, более эффективных автономных систем.

Список ключевых компаний на рынке Vision Transformers:

• Google LLC
• Openai Opco, LLC
• Мета
• Nvidia Corporation
• LiewayHertz
• Microsoft
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Viso.ai
• Clarifai, Inc.
• Квадроцикл
• Datature
• Apple Inc.
• Innova Solutions
• V7 Ltd
• Ultralytics Inc.

Последние разработки (разработка продуктов/партнерские отношения/запуск нового продукта)

• В июне 2023 года, Quadric объявила, что его процессор Chimera GPNPU IP поддерживает модели машинного обучения Vision Transformer (VIT). Эта разработка обеспечивает эффективную реализацию Vit для Edge AI Systems, преодолевая ограничения текущих NPU и упрощая как проектирование оборудования, так и разработку программного обеспечения для устройств SOC.
• В мае 2023 года, Landingai расширила свою технологию визуальных подсказков, сотрудничая с платформой Nvidia Metropolis for Factory, что позволило бы быстро развернуть модели Vision Transformer для интеллектуального производства. Это инновация оптимирует приложения компьютерного зрения, повышение эффективности производства, контроль качества и снижение затрат.
• В марте 2023 года, Brainchip запустил второе поколение своей платформы Akida, включив ускорение трансформатора зрения и временные нейронные сети на основе временных событий (Tenn) для повышения производительности Edge AI. Это инновация обеспечивает эффективную обработку сложных задач, таких как классификация изображений и обнаружение объектов в устройствах с низким энергопотреблением.
• В марте 2023 года, Nvidia представила Fearttransformer v6.0, оптимизирует модели трансформаторов, такие как Bert, GPT, Vit и Swin Transformer. Усовершенствования ключей включали потоковую передачу, интерактивную генерацию, вывод FP8 и поддержку с несколькими GPU, обеспечение 4,5-кратного ускорения на MLPERF и повышение эффективности вывода ИИ в разных отраслях.