Размер мирового рынка, прогноз и основные тенденции на 2025–2037 гг.
Объем рынка распознавания изображений в потребительских товарах повседневного спроса оценивался в 3,1 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 43,3 млрд долларов США к концу 2037 года, увеличившись на среднегодовой темп роста 22,5% в течение прогнозируемого периода, т. е. с 2025 по 2037 год. В 2025 году объем отрасли распознавания изображений в потребительских товарах повседневного спроса оценивается в 3,8 млрд долларов США.
Распознавание изображений на рынке товаров народного потребления в первую очередь обусловлено спросом на выполнение заказов в магазине в режиме реального времени и интеллектуальный анализ полок. Распознавание изображений способствует повышению видимости в режиме реального времени на складах и в логистике. Благодаря автоматическому сканированию штрихкодов и проверке упаковки эта технология помогает минимизировать человеческие ошибки и улучшить прослеживаемость по всей цепочке дистрибуции. Современные розничные среды требуют от брендов поддерживать постоянную доступность на полках, точность ценообразования и соответствие мерчандайзингу. Платформы распознавания изображений автоматизируют аудит полок с помощью мобильных устройств или интеллектуальных камер для захвата изображений и оценки соответствия планограммам. Это обеспечивает соответствие, снижает затраты на рабочую силу и усиливает 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 инвентаря. Эти системы обрабатывают визуальные данные локально на заводе, что позволяет обеспечивать качество в реальном 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 в секторе потребительских товаров народного потребления: факторы роста и проблемы
Драйверы роста
- Растущий спрос на ориентированные на потребителя идеи и персонализацию: Технология распознавания изображений в сочетании с поведенческой аналитикой обеспечивает непревзойденную видимость того, как потребители взаимодействуют с продуктами на полке. Ритейлеры могут отслеживать вовлеченность покупателей, например, время ожидания, обработку продукта и пути перемещения, что позволяет глубже понять предпочтения покупателей и эффективность рекламных акций в магазине. Например, Unilever интегрировала технологию распознавания изображений на основе искусственного интеллекта в некоторые магазины, чтобы понять закономерности вовлеченности покупателей, включая то, где останавливаются потребители, как долго они находятся возле определенных продуктов и какая упаковка привлекает наибольшее внимание. Объединяя эти визуальные данные с эффективностью продвижения, Unilever совершенствует свои стратегии размещения продукта и запускает более персонализированные кампании на цифровых и внутримагазинных платформах. Эти данные подпитывают узконаправленный маркетинг, оптимизацию полок и прогнозирование спроса, помогая брендам CPG выделяться на рынках CPG с помощью распознавания насыщенных изображений.
- Повышение осведомленности об устойчивом развитии и сокращении отходов: Благодаря оптимизации точности инвентаризации и управления полками распознавание изображений поддерживает устойчивые практики. Распознавание изображений сводит к минимуму ситуации дефицита и избытка запасов, что приводит к получению точных данных о состоянии запасов и продукта в режиме реального времени, что повышает оперативность цепочки поставок и складских операций. Кроме того, сокращая отходы от просроченных или нераспроданных продуктов и улучшая логистические рабочие процессы, технология напрямую поддерживает экологические, социальные и управленческие (ESG) инициативы, изложенные такими организациями, как Агентство по охране окружающей среды США. В мае 2024 года Walmart представила решение по управлению отходами на основе искусственного интеллекта для сокращения пищевых отходов. Этот разработанный внутри компании инструмент искусственного интеллекта 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 цены, возврат или пожертвование.
Проблемы
- Изменчивость в розничной среде и качестве изображения: Одной из самых больших проблем внедрения распознавания изображений в больших масштабах в CPG является отсутствие стандартизации в розничной среде. Различия в освещении, планировке полок, углах камеры и форматах магазинов приводят к несоответствиям, которые могут серьезно повлиять на точность захвата и анализа изображений. Из-за отсутствия однородности среды сложно внедрить универсальное решение.
- Интеграция данных и совместимость с устаревшими системами: хотя системы распознавания изображений могут генерировать огромные объемы визуальных и данных на уровне полок, многим компаниям CPG 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 бизнес-подразделениям или географическим регионам, не имеют архитектуры для приема и обработки данных, полученных из изображений, в режиме реального времени. В результате лицам, принимающим решения, может быть сложно действовать на основе информации со скоростью, необходимой для современных розничных операций.
Распознавание изображений на рынке потребительских товаров повседневного спроса: основные выводы
| Атрибут отчёта | Детали |
|---|---|
|
Базовый год |
2024 |
|
Прогнозируемый год |
2025-2037 |
|
CAGR |
22,5% |
|
Размер рынка базового года (2024) |
3,1 млрд долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка на год (2037) |
43,3 млрд долларов США |
|
Региональный охват |
|
Распознавание изображений в сегментации CPG
Конечный пользователь (онлайн, офлайн)
Ожидается, что к 2037 году онлайн-сегмент распознавания изображений на рынке товаров повседневного спроса будет занимать доминирующую долю в 54,9%, поскольку он становится ключевым конечным пользователем на рынке. Рынок обусловлен ростом визуального поиска и маркировки товаров с использованием искусственного интеллекта на платформах электронной коммерции. Поскольку потребители все больше полагаются на изображения для поиска и сравнения товаров, бренды используют распознавание изображений для улучшения цифрового мерчандайзинга. Автоматизированная модерация контента и контроль качества также имеют решающее значение для поддержания согласованности в обширных каталогах товаров.
Этот рост обусловлен потребностью в более быстром, визуально насыщенном опыте покупок, который отражает взаимодействие в магазине. Недавним примером улучшения рынка потребительских товаров повседневного спроса стало обновление сервиса Amazon Photos от Amazon. С марта 2025 года эта функция позволяет пользователям искать товары в своих личных библиотеках фотографий, а система идентифицирует товары на этих изображениях и предоставляет прямые ссылки для покупки похожих товаров на платформе Amazon. Это нововведение использует распознавание изображений для оптимизации процесса покупок, позволяя потребителям плавно переходить от вдохновения к покупке.
Тип развертывания (облако, локально)
Ожидается, что облачный сегмент распознавания изображений на рынке потребительских товаров повседневного спроса будет занимать значительную долю дохода до 2037 года благодаря своей масштабируемости, экономической эффективности и возможностям обработки в реальном времени. Облачные платформы позволяют брендам развертывать решения по распознаванию изображений в нескольких розничных точках без тяжелой ИТ-инфраструктуры. Эта гибкость имеет решающее значение для мониторинга состояния полок, акций и соответствия в динамичных розничных средах. Рост также подпитывается более широким внедрением аналитических инструментов на основе SaaS, которые легко интегрируются с визуальными потоками данных.
Наш глубокий анализ рынка включает следующие сегменты:
|
Конечный пользователь |
|
|
Тип развертывания |
|
|
Приложение |
|
|
Компонент |
|
Vishnu Nair
Global Business DevelopmentCustomize this report to your requirements — connect with our consultant for personalized insights and options.
Распознавание изображений в отрасли потребительских товаров повседневного спроса — региональный масштаб
Анализ рынка Северной Америки:
Ожидается, что Северная Америка будет доминировать в распознавании изображений на рынке потребительских товаров с долей 30,9% до 2037 года из-за растущего спроса на автоматизацию розничной торговли и мерчандайзинг на основе данных. Ритейлеры используют визуальный ИИ для повышения соответствия полкам, сокращения дефицита и повышения вовлеченности клиентов. Распространенная нехватка рабочей силы в Северной Америке и переход к многоканальной розничной торговле ускоряют внедрение. Более того, бренды ищут информацию в режиме реального времени для повышения точности инвентаризации и исполнения заказов в магазине, что еще больше стимулирует рост рынка.
Ожидается, что распознавание изображений в США на рынке товаров повседневного спроса станет свидетелем значительного роста внедрения технологии распознавания изображений, в первую очередь обусловленного потребностью в улучшенном исполнении заказов в розничной торговле и мониторинге полок в режиме реального времени. Автоматизируя аудит полок, компании, занимающиеся товарами повседневного спроса, могут гарантировать, что продукты правильно размещены и достаточно запасены, что приведет к повышению продаж и удовлетворенности клиентов.
Рынок в Канаде ускоряется из-за потребности в улучшенном управлении полками и анализе запасов в режиме реального времени. Эта технология позволяет розничным торговцам обеспечивать оптимальное размещение и доступность продуктов, что напрямую влияет на эффективность продаж. Ярким примером является внедрение TELUS Agriculture & Программное обеспечение для быстрого распознавания изображений в розничной торговле потребительскими товарами в июле 2022 года. Это инновационное решение позволяет персоналу магазина захватывать изображения полок и получать немедленную обратную связь по ассортименту продукции и соблюдению рекламных акций, что облегчает оперативные корректирующие действия. Это достижение отражает приверженность Канады интеграции этих решений, которые оптимизируют розничные операции и повышают удовлетворенность клиентов.
Анализ рынка Европы
Распознавание изображений на рынке товаров повседневного спроса в Европе расширяется и, как ожидается, займет значительную долю с 2025 по 2037 год, поскольку бренды ищут масштабируемые решения для видимости полок в реальном времени в фрагментированных розничных средах. Растущее давление в отношении согласованности омниканальности подталкивает компании к внедрению визуальных инструментов на основе ИИ для выполнения в магазине. Например, в марте 2021 года Trax и европейская технологическая компания Roamler запустили сервис аудита магазинов на основе краудсорсинга, который позволяет компаниям CPG в Бельгии, Франции, Германии, Италии, Нидерландах, Испании и Великобритании собирать подробные данные о полках. Это сотрудничество не только повышает скорость и точность аудита розничной торговли, но и снижает зависимость от традиционных выездных групп. Используя краудсорсинговые данные изображений, компании CPG могут принимать более быстрые и обоснованные решения о размещении продукта.
Распознавание изображений на рынке CPG в Германии переживает значительный рост из-за необходимости расширенного анализа запасов и анализа тенденций размещения продукта. Эта технология позволяет точно отслеживать уровни запасов и модели потребительских покупок, что приводит к оптимизации управления запасами и принятию стратегических маркетинговых решений. Кроме того, интеграция искусственного интеллекта с решениями по распознаванию изображений повышает эффективность работы магазина, предоставляя в режиме реального времени информацию о состоянии полок и доступности продукта. Эти достижения отражают стремление Германии использовать инновационные технологии для повышения эффективности розничной торговли и удовлетворенности клиентов.
В Великобритании распознавание изображений на рынке товаров повседневного спроса растет из-за растущего внедрения ИИ розничными торговцами для оптимизации аудита полок и сокращения ручных проверок запасов. Резкий рост спроса на персонализированный опыт покупок побуждает бренды анализировать визуальные данные о поведении покупателей в магазине. Строгий нормативный акцент страны на маркировке и отслеживаемости продукции еще больше стимулировал инвестиции в инструменты визуальной верификации. Кроме того, рост числа магазинов у дома без кассиров в городских центрах ускоряет системы инвентаризации на основе изображений в режиме реального времени.
Компании, доминирующие в сфере распознавания образов на рынке потребительских товаров народного потребления
- Trax
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Основные показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- IBM
- Qualcomm
- Microsoft
- AWS
- Catchoom
- Slyce
- LTU Tech
- Imagga
- Vispera
- Blippar
- Инновации Ricoh
- Clarifai
- Deepomatic
- Wikitude
- Honeywell
- Oracle
Конкурентная среда распознавания изображений на рынке товаров повседневного спроса формируется такими технологичными фирмами, как Trax, Pensa Systems и Planorama, которые специализируются на аналитике полок и исполнении розничных заказов. Эти игроки используют ИИ и компьютерное зрение, чтобы предлагать информацию об условиях в магазине в режиме реального времени, давая брендам стратегическое преимущество. Таким образом, партнерские отношения с крупными ритейлерами и компаниями CPG усиливают конкуренцию, поскольку поставщики стремятся поставлять масштабируемые облачные решения на мировых рынках. Например, в январе 2024 года IBM сотрудничала с SAP специально для секторов потребительских товаров (CPG) и розничной торговли, чтобы внедрить новые решения ИИ для развития продаж, финансов и операций цепочки поставок. Вот некоторые ведущие игроки на рынке распознавания образов на рынке товаров народного потребления:
Последние события
- В ноябре 2024 года Google Cloud и Infilect объединились, чтобы предложить расширенное отслеживание полок в реальном времени с использованием распознавания изображений и ИИ. Их цель — помочь компаниям, продающим товары народного потребления (CPG), повысить прибыль в магазинах за счет быстрого обнаружения отсутствующих товаров, улучшения доступности на полках и повышения видимости товаров.
- В сентябре 2024 года Google Cloud объединился с ParallelDots, лидером в области решений для распознавания изображений в розничной торговле, чтобы предоставить быстрые передовые решения на основе ИИ в реальном времени для мировых производителей и розничных продавцов CPG. Это партнерство повышает удовлетворенность клиентов и продажи.
Авторы отчета: Abhishek Verma
- Report ID: 7603
- Published Date: Jun 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
