Перспективы рынка распознавания изображений на рынке товаров повседневного спроса:
Объем рынка распознавания изображений в потребительских товарах в 2025 году оценивался в 4,14 млрд долларов США и, как ожидается, достигнет 22,99 млрд долларов США к 2035 году, увеличиваясь на уровне около 18,7% в год в прогнозируемый период, то есть с 2026 по 2035 год. В 2026 году объем рынка распознавания изображений в потребительских товарах оценивается в 4,84 млрд долларов США.
Ключ Распознавание изображений в потребительских товарах Сводка рыночной аналитики:
Региональные особенности:
- Северная Америка лидирует на рынке распознавания изображений в сфере потребительских товаров с долей 30,9%. Это обусловлено растущим спросом на автоматизацию розничной торговли и ускоренным внедрением мерчандайзинга на основе данных, что обеспечит рост в период с 2026 по 2035 год.
Аналитика сегмента:
- Ожидается, что доля онлайн-сегмента к 2035 году составит 54,9% благодаря росту визуального поиска и маркировки товаров с помощью искусственного интеллекта на платформах электронной коммерции.
- Ожидается, что облачный сегмент займет значительную долю к 2035 году благодаря своей масштабируемости, экономической эффективности и возможностям обработки данных в режиме реального времени в динамичных условиях розничной торговли.
Ключевые тенденции роста:
- Растущий спрос на потребительскую аналитику и персонализацию
- Растущий интерес к устойчивому развитию и сокращению отходов
Основные проблемы:
- Изменчивость условий розничной торговли и качества изображения
- Интеграция данных и совместимость с устаревшими системами
- Ключевые игроки:Honeywell International Inc., IBM, Google, Qualcomm, Microsoft, AWS, Trax.
Глобальный Распознавание изображений в потребительских товарах Рынок Прогноз и региональный обзор:
Прогнозы размера рынка и роста:
- Объем рынка в 2025 году: 4,14 млрд долларов США
- Объем рынка в 2026 году: 4,84 млрд долларов США
- Прогнозируемый размер рынка: 22,99 млрд долларов США к 2035 году
- Прогнозы роста: 18,7% CAGR (2026–2035 гг.)
Ключевая региональная динамика:
- Крупнейший регион: Северная Америка (доля 30,9 % к 2035 году).
- Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион.
- Доминирующие страны: США, Китай, Япония, Германия, Великобритания.
- Развивающиеся страны: Китай, Индия, Япония, Южная Корея, Сингапур.
Last updated on : 26 August, 2025
Распознавание изображений на рынке товаров повседневного спроса (CPG) в первую очередь обусловлено спросом на обработку заказов в магазине и анализ полок в режиме реального времени. Распознавание изображений способствует повышению прозрачности складских и логистических процессов в режиме реального времени. Благодаря автоматическому сканированию штрихкодов и проверке упаковки эта технология помогает минимизировать человеческий фактор и улучшить прослеживаемость по всей цепочке поставок. Современные розничные рынки требуют от брендов поддержания постоянного наличия товаров на полках, точности ценообразования и соблюдения правил мерчандайзинга. Платформы распознавания изображений автоматизируют аудит полок, используя мобильные устройства или смарт-камеры для захвата изображений и оценки соответствия планограммам. Это обеспечивает соблюдение требований, снижает трудозатраты и повышает узнаваемость бренда в различных форматах розничной торговли.
Кроме того, конвергенция ИИ, машинного обучения и периферийных вычислений, безусловно, улучшила возможности распознавания изображений с точки зрения скорости, точности и гибкости развертывания. Достижения в области решений для распознавания изображений теперь позволяют обрабатывать большие объемы визуальных данных с помощью смартфонов, киосков в магазинах и встроенных камер, устраняя задержки и снижая зависимость от облака. Например, в мае 2023 года PepsiCo внедрила ИИ и периферийные вычисления в свои складские операции, развернув роботов и датчики с поддержкой компьютерного зрения для распознавания упаковок, обнаружения повреждений и проверки запасов. Эти системы обрабатывают визуальные данные локально на заводе, что позволяет обеспечивать качество в режиме реального времени и оптимизировать рабочие процессы без задержек в облаке. Кроме того, федеральные инициативы, такие как Закон о национальной инициативе в области искусственного интеллекта, продолжают поддерживать инновации в области периферийного ИИ, помогая стартапам и предприятиям интегрировать системы машинного зрения в реальные розничные и логистические операции.
Распознавание изображений на рынке потребительских товаров: драйверы роста и проблемы:
Драйверы роста
- Растущий спрос на ориентированные на потребителя аналитические данные и персонализацию: технология распознавания изображений в сочетании с поведенческой аналитикой обеспечивает беспрецедентную прозрачность взаимодействия потребителей с продуктами на полке. Ритейлеры могут отслеживать вовлеченность покупателей, например, время пребывания, обработку продукта и пути перемещения, что позволяет глубже понять предпочтения покупателей и эффективность рекламных акций в магазине. Например, компания Unilever внедрила технологию распознавания изображений на основе ИИ в некоторые магазины, чтобы понять закономерности вовлеченности покупателей, включая то, где потребители останавливаются, как долго они находятся возле определенных продуктов и какая упаковка привлекает наибольшее внимание. Сочетая эти визуальные данные с эффективностью продвижения, Unilever точно настраивает свои стратегии размещения продукта и запускает более персонализированные кампании на цифровых и розничных платформах. Эти данные подпитывают узконаправленный маркетинг, оптимизацию полки и прогнозирование спроса, помогая брендам CPG дифференцироваться по узнаваемости насыщенных изображений на рынках CPG.
- Повышение осведомленности об устойчивом развитии и сокращении отходов: оптимизируя точность инвентаризации и управление полками, распознавание изображений поддерживает устойчивые практики. Распознавание изображений минимизирует ситуации дефицита и избытка запасов, что приводит к получению точных данных о запасах и состоянии продукта в режиме реального времени, повышая оперативность цепочки поставок и эффективность работы склада. Кроме того, сокращая отходы от просроченных или непроданных продуктов и совершенствуя логистические процессы, технология напрямую поддерживает инициативы в области охраны окружающей среды, социальной сферы и управления (ESG), разработанные такими организациями, как Агентство по охране окружающей среды США. В мае 2024 года Walmart представил решение для управления отходами на базе ИИ, чтобы сократить пищевые отходы. Этот разработанный компанией инструмент на основе ИИ помогает сотрудникам принимать решения на основе данных для минимизации отходов. Он позволяет сканировать товары для оценки их зрелости или приближения срока годности и предлагает такие действия, как снижение цен, возврат или пожертвования.
Проблемы
- Изменчивость условий розничной торговли и качество изображений: одной из самых серьёзных проблем при масштабном внедрении распознавания изображений в сфере товаров повседневного спроса является отсутствие стандартизации в розничной торговле. Различия в освещении, расположении полок, ракурсах съёмки и форматах магазинов приводят к несоответствиям, которые могут серьёзно повлиять на точность захвата и анализа изображений. Отсутствие единообразия условий затрудняет внедрение универсального решения.
- Интеграция данных и совместимость с устаревшими системами: Хотя системы распознавания изображений могут генерировать огромные объёмы визуальных данных и данных о состоянии полок, многим компаниям, производящим товары повседневного спроса, сложно интегрировать эти данные в существующие платформы планирования ресурсов предприятия (ERP), управления цепочками поставок (SCM) и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Устаревшие системы, часто раздробленные по подразделениям или географическим регионам, не обладают архитектурой для сбора и обработки данных, полученных с помощью изображений, в режиме реального времени. В результате лицам, принимающим решения, может быть сложно действовать на основе полученных данных с той скоростью, которая необходима для современных розничных операций.
Распознавание изображений в объеме и прогнозе рынка потребительских товаров повседневного спроса:
| Атрибут отчёта | Детали |
|---|---|
|
Базовый год |
2025 |
|
Прогнозируемый период |
2026-2035 |
|
CAGR |
18,7% |
|
Размер рынка базового года (2025) |
4,14 млрд долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка на год (2035) |
22,99 млрд долларов США |
|
Региональный охват |
|
Распознавание изображений при сегментации рынка потребительских товаров повседневного спроса:
Конечный пользователь (онлайн, офлайн)
Ожидается, что к 2036 году онлайн-сегмент распознавания изображений на рынке потребительских товаров широкого потребления будет занимать доминирующую долю в 54,9%, становясь ключевым конечным потребителем на рынке. Развитие рынка обусловлено ростом визуального поиска и маркировки товаров с помощью искусственного интеллекта на платформах электронной коммерции. Поскольку потребители всё чаще используют изображения для поиска и сравнения товаров, бренды используют распознавание изображений для улучшения цифрового мерчандайзинга. Автоматизированная модерация контента и контроль качества также критически важны для поддержания единообразия в обширных каталогах товаров.
Этот рост обусловлен потребностью в более быстром и визуально насыщенном опыте покупок, отражающем взаимодействие с покупателями в обычных магазинах. Недавним примером использования распознавания изображений для развития рынка онлайн-товаров массового спроса (CPG) стало обновление сервиса Amazon Photos. С марта 2025 года эта функция позволяет пользователям искать товары в своих личных фотоархивах, а система идентифицирует товары на этих изображениях и предоставляет прямые ссылки для покупки аналогичных товаров на платформе Amazon. Это нововведение использует распознавание изображений для оптимизации процесса покупок, позволяя покупателям плавно переходить от идеи к покупке.
Тип развертывания (облачное, локальное)
Ожидается, что облачный сегмент распознавания изображений на рынке товаров повседневного спроса сохранит значительную долю выручки к 2036 году благодаря своей масштабируемости, экономической эффективности и возможностям обработки данных в режиме реального времени. Облачные платформы позволяют брендам развертывать решения для распознавания изображений в нескольких торговых точках без необходимости использования сложной ИТ-инфраструктуры. Такая гибкость критически важна для мониторинга состояния полок, акций и соблюдения нормативных требований в динамичной розничной среде. Рост также обусловлен растущим внедрением аналитических инструментов на базе SaaS, которые легко интегрируются с потоками визуальных данных.
Наш углубленный анализ рынка включает следующие сегменты:
Конечный пользователь |
|
Тип развертывания |
|
Приложение |
|
Компонент |
|
Vishnu Nair
Руководитель глобального бизнес-развитияНастройте этот отчет в соответствии с вашими требованиями — свяжитесь с нашим консультантом для получения персонализированных рекомендаций и вариантов.
Распознавание изображений в региональном анализе рынка потребительских товаров:
Анализ рынка Северной Америки:
Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке распознавания изображений на рынке потребительских товаров с долей 30,9% к 2037 году благодаря растущему спросу на автоматизацию розничной торговли и мерчандайзинг на основе данных. Ритейлеры используют визуальный ИИ для повышения соответствия товаров на полках, сокращения случаев отсутствия товаров на складе и повышения вовлеченности клиентов. Ощутимый дефицит рабочей силы в Северной Америке и переход к многоканальной розничной торговле ускоряют внедрение этой технологии. Более того, бренды стремятся получать аналитику в режиме реального времени для повышения точности учета запасов и эффективности работы магазинов, что еще больше стимулирует рост рынка.
Прогнозируется, что в США на рынке потребительских товаров массового спроса (CPG) значительно возрастёт внедрение технологий распознавания изображений, что обусловлено, главным образом, потребностью в улучшении розничных продаж и мониторинге полок в режиме реального времени. Автоматизируя аудит полок, производители CPG могут гарантировать правильное размещение и достаточное наличие товаров, что приводит к росту продаж и повышению удовлетворенности покупателей.
Рынок в Канаде стремительно развивается благодаря потребности в улучшенном управлении полками и анализе запасов в режиме реального времени. Эта технология позволяет ритейлерам обеспечивать оптимальное размещение и доступность товаров, что напрямую влияет на эффективность продаж. Ярким примером служит внедрение программного обеспечения TELUS для быстрого распознавания изображений сельскохозяйственной и потребительской продукции в июле 2022 года. Это инновационное решение позволяет сотрудникам магазинов делать снимки полок и мгновенно получать информацию об ассортименте и соблюдении правил продвижения, что способствует оперативному принятию корректирующих мер. Это достижение отражает стремление Канады к интеграции этих решений, оптимизирующих розничные операции и повышающих удовлетворенность покупателей.
Анализ рынка Европы
Распознавание изображений на рынке товаров повседневного спроса в Европе расширяется и, как ожидается, займет значительную долю в период с 2025 по 2037 год, поскольку бренды ищут масштабируемые решения для видимости полки в режиме реального времени в фрагментированных розничных средах. Растущее давление в отношении согласованности омниканальности подталкивает компании к внедрению визуальных инструментов на базе ИИ для работы в магазинах. Например, в марте 2021 года Trax и европейская технологическая компания Roamler запустили сервис аудита магазинов на основе краудсорсинга, который позволяет компаниям по производству товаров повседневного спроса в Бельгии, Франции, Германии, Италии, Нидерландах, Испании и Великобритании собирать детальные данные о полках. Это сотрудничество не только повышает скорость и точность аудита розничной торговли, но и снижает зависимость от традиционных полевых команд. Используя краудсорсинговые данные об изображениях, компании по производству товаров повседневного спроса могут принимать более быстрые и обоснованные решения о размещении продукта.
Распознавание изображений на рынке товаров повседневного спроса (CPG) в Германии переживает значительный рост в связи с необходимостью углубленного анализа запасов и анализа тенденций размещения товаров. Эта технология позволяет точно отслеживать уровни запасов и покупательскую активность потребителей, что способствует оптимизации управления запасами и принятию стратегических маркетинговых решений. Кроме того, интеграция искусственного интеллекта с решениями по распознаванию изображений повышает эффективность работы магазинов, предоставляя информацию о состоянии полок и наличии товаров в режиме реального времени. Эти достижения отражают стремление Германии использовать инновационные технологии для повышения эффективности розничной торговли и удовлетворенности покупателей.
В Великобритании распознавание изображений на рынке товаров повседневного спроса (CPG) растёт благодаря всё более широкому использованию ритейлерами искусственного интеллекта для оптимизации аудита полок и сокращения ручных проверок запасов. Резкий рост спроса на персонализированный покупательский опыт побуждает бренды анализировать визуальные данные, полученные в ходе покупок в магазинах. Строгие нормативные требования страны к маркировке и отслеживаемости продукции ещё больше стимулируют инвестиции в инструменты визуальной верификации. Кроме того, рост числа магазинов шаговой доступности без кассиров в городских центрах ускоряет внедрение систем учёта запасов в режиме реального времени на основе изображений.
Распознавание ключевых образов на рынке потребительских товаров повседневного спроса:
- Тракс
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Недавнее развитие
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- IBM
- Qualcomm
- Майкрософт
- АВС
- Кэтчум
- Слайс
- ЛТУ Тех
- Имагга
- Виспера
- Блиппар
- Инновации Ricoh
- Кларифай
- Дипоматик
- Викитюд
- Ханивелл
- Оракул
Конкурентная среда распознавания изображений на рынке товаров повседневного спроса формируется такими технологичными компаниями, как Trax, Pensa Systems и Planorama, специализирующимися на аналитике полок и реализации розничных заказов. Эти игроки используют ИИ и компьютерное зрение для анализа ситуации в магазинах в режиме реального времени, обеспечивая брендам стратегическое преимущество. Таким образом, партнерство с крупными ритейлерами и производителями товаров повседневного спроса усиливает конкуренцию, поскольку поставщики стремятся предлагать масштабируемые облачные решения на глобальных рынках. Например, в январе 2024 года IBM совместно с SAP разработала новые решения для сектора потребительских товаров (CPG) и розничной торговли, чтобы внедрить новые решения ИИ для развития продаж, финансов и управления цепочками поставок. Вот некоторые ведущие игроки в области распознавания изображений на рынке товаров повседневного спроса:
Последние события
- В ноябре 2024 года Google Cloud и Infilect объединились, чтобы предложить передовые технологии отслеживания товаров на полках в режиме реального времени с использованием распознавания изображений и искусственного интеллекта. Цель компании — помочь компаниям, продающим товары народного потребления (CPG), повысить прибыль в магазинах за счет быстрого выявления отсутствующих товаров, улучшения доступности товаров на полках и повышения их видимости.
- В сентябре 2024 года Google Cloud совместно с ParallelDots , лидером в области решений для распознавания изображений в розничной торговле, разработали быстрые и передовые решения на основе искусственного интеллекта в режиме реального времени для производителей и розничных продавцов товаров повседневного спроса по всему миру. Это партнерство способствует повышению удовлетворенности клиентов и росту продаж.
- Report ID: 7603
- Published Date: Aug 26, 2025
- Report Format: PDF, PPT
- Получите подробную информацию о конкретных сегментах/регионах
- Узнайте о возможности адаптации отчета для вашей отрасли
- Узнайте о наших специальных ценах для стартапов
- Запросите демонстрацию основных выводов отчета
- Поймите методологию прогнозирования отчета
- Узнайте о поддержке и обновлениях после покупки
- Узнайте о добавлении аналитики на уровне компании
У вас есть специфические требования к данным или бюджетные ограничения?
Запрос перед покупкойЧасто задаваемые вопросы (FAQ)
Распознавание изображений в потребительских товарах Объем рыночного отчета
БЕСПЛАТНЫЙ образец включает обзор рынка, тенденции роста, статистические диаграммы и таблицы, прогнозные оценки и многое другое.
Связаться с нашим экспертом
Авторские права © 2025 Research Nester. Все права защищены.
