ビジョンプロセッシングユニット（VPU）の世界市場規模：アーキテクチャ別、用途別、エンドユーザー産業別、地域別、範囲および予測

ビジョンプロセッシングユニット（VPU）の市場規模と予測

ビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場規模は2023年に21億1,700万米ドルと評価され、2024年から2030年までの予測期間中に17.26％のCAGRで成長し、2030年までに75億5,900万米ドルに達すると予測されます。

ビジョンプロセッシングユニット（VPU）の世界市場促進要因

ビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場の市場促進要因は、様々な要因によって影響を受ける可能性があります。

AIと機械学習の開発：家電、小売、ヘルスケア、自動車など、さまざまな業界でAIを活用したアプリケーションへの要求が拡大した結果、膨大な量の視覚データを効率的に分析するために、VPUなどの専用ハードウェアがますます必要になってきています。

エッジコンピューティングの台頭エッジコンピューティングの台頭とは、データセンターに集中してデータを処理するのではなく、データソースの近くでデータを処理することを指します。産業オートメーション、自律走行車、監視システムなどのアプリケーションにおいて、視覚入力のリアルタイム処理をエッジで行い、迅速な意思決定と低遅延を実現するためには、VPUが不可欠です。

コンピュータ・ビジョンの採用拡大：コンピュータ・ビジョンの用途は、医療画像、農業監視、物体検出、顔認識など、多くの分野に広がっています。VPUは画像処理を高速化し、ハードウェアが視覚入力に即座に反応できるようにするため、これらのアプリケーションの動作に不可欠です。

IoTデバイスとスマートカメラへのニーズの高まり：モノのインターネット（IoT）機器やスマートカメラの増加により、少ない消費電力で複雑な画像を効率的に処理できるVPUの需要が高まっています。VPUは、視覚入力のローカルな記録、分析、アクションを可能にすることで、これらのデバイスが継続的なインターネット接続やクラウド処理の必要性を排除することを可能にします。

ドローンと自律走行車の成長：コンピュータ・ビジョン技術は、ジェスチャー認識、障害物検知、ナビゲーションなどの機能として、ドローンや自動車産業でますます使用されるようになっています。VPUは、自動車やドローンが視覚入力を高速かつ正確に評価し、即座に意思決定できるようにするため、これらのシステムにおいて極めて重要な役割を果たします。

エネルギー効率の高いソリューションへの需要：バッテリー駆動製品の市場が拡大するにつれ、ハードウェア設計におけるエネルギー効率はますます重要になってきています。VPUは最小限の消費電力で最大限のパフォーマンスを発揮するように作られているため、ウェアラブル、スマートフォン、モノのインターネット・センサーなどのバッテリー駆動デバイスに最適です。

迅速な技術革新：VPUの有効性と性能を高めるため、半導体企業は常に新しいアイデアを打ち出しています。AIアクセラレータ、ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）、特定のコンピュータ・ビジョン・タスクに特化したハードウェアの統合などの進歩により、VPUの進歩と多業種にわたるアプリケーションの拡大が推進されています。

ビジョンプロセッシングユニット（VPU）の世界市場抑制要因

ビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場には、いくつかの要因が抑制要因や課題として作用する可能性があります。

高い開発コスト：VPUを設計・製造する際の研究開発・テストコストは高いです。そのため、新興企業や中小企業の意欲を削ぎ、市場競争力やイノベーションを低下させる可能性があります。

統合の複雑さ：VPUを現行のシステムや機器に統合するのは、特に消費電力やサイズ、性能に厳しい要件がある場合、困難で時間がかかります。また、専門知識が必要であったり、互換性に問題があったりすることもあります。

熟練労働者へのアクセス制限：VPUの設計、最適化、アプリケーション開発の経験を持つ専門家を確保するのは難しいです。特に、訓練された労働力へのアクセスが乏しい地域や経済分野では、この不足によって技術革新や導入努力が遅れる可能性があります。

データ・セキュリティとプライバシー：データ・セキュリティとプライバシーの問題は、VPUが写真やビデオのような機密データを大量に処理するという事実によってもたらされます。GDPRのような強力なセキュリティ対策や法規制へのコンプライアンスを導入する場合、VPUの導入はより複雑で高価になります。

パフォーマンスのボトルネック：改善されたとはいえ、VPUは、特に高い精度と正確さが要求される状況やリアルタイム・アプリケーションでは、パフォーマンスに問題が生じる可能性があります。効率と低消費電力を維持しながら、こうした制約を乗り越えるのはまだ難しいです。

市場の細分化と標準化：多くのベンダーがさまざまな製品やソリューションを提供しているため、VPU市場は比較的断片化しています。この断片化は、相互運用性の問題や標準化の欠如を招き、顧客が個々の要件に最適なVPUを選択することを困難にする可能性があります。

環境への懸念：VPUの製造や廃棄には希土類金属や有害化合物が使用されるため、他の電子部品と同様の環境影響が生じる可能性があります。VPUメーカーにとって、持続可能な取り組みを通じてこれらの環境問題に対処することは、さらに別のレベルの複雑さをもたらします。

代替技術との競合：特殊ASIC（特定用途向け集積回路）、CPU、GPUは、VPUと競合する代替技術の一部です。これらの代替技術は、アプリケーションのニーズによっては、同様の性能を提供したり、より低いコストで提供したりする可能性があります。これは、VPUの広範な採用に対する課題となる可能性があります。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場の定義
• 市場セグメンテーション
• 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果
• 市場概要
• 市場ハイライト

第3章 市場概要

• 市場規模と成長の可能性
• 市場動向
• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析

第4章 ビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場：アーキテクチャ別

• 組み込み型VPU
• スタンドアロンVPU
• ハイブリッドVPU（CPU、GPU、VPUの組み合わせ）

第5章 ビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場：用途別

• 物体検出
• 画像認識
• 画像処理
• パターン認識

第6章 ビジョンプロセッシングユニット（VPU）市場：エンドユーザー産業別

• 自動車
• 家電
• ヘルスケア
• セキュリティ・監視
• 産業用
• 航空宇宙・防衛

第7章 地域分析

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• オーストラリア
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• アルゼンチン
• チリ
• 中東・アフリカ
• 南アフリカ
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦

第8章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• COVID-19の市場への影響

第9章 競合情勢

• 主要企業
• 市場シェア分析

第10章 企業プロファイル

• Nvidia
• Intel
• Ambarella
• Qualcomm
• NXP Semiconductors
• Texas Instruments
• Samsung Electronics

第11章 市場の展望と機会

• 新興技術
• 今後の市場動向
• 投資機会

第12章 付録

• 略語リスト
• 出典と参考文献

Vision Processing Unit Market Size And Forecast

Vision Processing Unit Market size was valued at USD 2117 Million in 2023 and is projected to reach USD 7559 Million By 2030, growing at a CAGR of 17.26% during the forecast period 2024 to 2030.

Global Vision Processing Unit Market Drivers

The market drivers for the Vision Processing Unit Market can be influenced by various factors. These may include:

Developments in AI and Machine Learning: As a result of the expanding requirement for AI-driven applications across a range of industries, including consumer electronics, retail, healthcare, and automotive, specialized hardware, such as VPUs, is becoming more and more necessary in order to analyze vast volumes of visual data effectively.

The rise of edge computing: The rise of edge computing refers to the practice of processing data closer to the data source instead of centrally located in a data center. In order to provide real-time processing of visual input at the edge and facilitate quicker decision-making and lower latency in applications like industrial automation, autonomous vehicles, and surveillance systems, VPUs are essential.

Growing Adoption of Computer Vision: Applications for computer vision are expanding to many fields, including medical imaging, agricultural monitoring, object detection, and facial recognition. VPUs are essential to the operation of these applications because they speed up picture processing and allow hardware to react instantly to visual input.

Increasing Need for IoT Devices and Smart Cameras: The increasing number of Internet of Things (IoT) devices and smart cameras is boosting the demand for VPUs that can efficiently process complex images while using less power. By enabling local recording, analysis, and action on visual input, VPUs allow these devices to do away with the requirement for continual internet connectivity and cloud processing.

Growth of Drones and Autonomous Vehicles: Computer vision technology is being used more and more in the drone and car industries for functions including gesture recognition, obstacle detection, and navigation. VPUs are crucial parts of these systems because they allow cars and drones to evaluate visual input fast and precisely so they can make decisions instantly.

Demand for Energy-efficient Solutions: Energy efficiency in hardware design is becoming more and more important as the market for battery-powered products expands. Because VPUs are made to maximize performance while consuming the least amount of power, they are a great fit for battery-operated devices like wearables, smartphones, and Internet of Things sensors.

Quick Technological Innovations: To increase the effectiveness and performance of VPUs, semiconductor companies are always coming up with new ideas. The progress of VPUs and the expansion of their applications across multiple industries are being propelled by advancements like the integration of AI accelerators, neural processing units (NPUs), and specialized hardware for particular computer vision tasks.

Global Vision Processing Unit Market Restraints

Several factors can act as restraints or challenges for the Vision Processing Unit Market. These may include:

High Development Costs: Research, development, and testing costs are high when designing and creating VPUs. This may discourage startups and smaller businesses, reducing market competitiveness and innovation.

Complexity of Integration: It can be difficult and time-consuming to integrate VPUs into current systems or devices, particularly in situations where there are strict requirements for power, size, or performance. Adoption hurdles include the need for specialist knowledge and compatibility problems.

Restricted Access to Skilled Labor: Professionals with experience in VPU design, optimization, and application development are hard to come by. Innovation and implementation efforts may be slowed down by this shortage, particularly in areas or sectors of the economy where access to trained labor is scarce.

Data security and privacy: Data security and privacy issues are brought up by the fact that VPUs process sensitive data, like photos and videos, a lot. VPU deployments become more complex and expensive when strong security measures and regulatory compliance, such as GDPR, are put in place.

Performance bottlenecks: Despite improvements, VPUs may still experience problems with performance, especially in situations that call for a high degree of accuracy and precision or in real-time applications. It is still difficult to get above these restrictions while keeping efficiency and low power usage.

Market Fragmentation and Standardization: There are many vendors offering a variety of products and solutions, resulting in a relatively fragmented VPU market. This fragmentation may result in problems with interoperability, a lack of standardization, and make it harder for customers to choose the best VPU for their individual requirements.

Environmental Concerns: Because rare earth metals and hazardous compounds are used in the production of VPUs and their disposal, there may be environmental effects similar to those of other electronic components. For VPU makers, addressing these environmental issues through sustainable practices introduces still another level of complexity.

Competition from Alternative Technologies: Specialized ASICs (Application-Specific Integrated Circuits), CPUs, and GPUs are some of the alternative technologies that compete with VPUs. These alternatives could provide similar performance or at a lower cost, depending on the needs of the application. This could provide a challenge to the broad adoption of VPUs.

Global Vision Processing Unit Market Segmentation Analysis

The Global Vision Processing Unit Market is segmented based on Architecture, Application, End-User Industry And Geography.

Vision Processing Unit Market, By Architecture

• Embedded VPUs: Compact VPUs integrated directly into devices for on-device processing with low power consumption.
• Standalone VPUs: Independent VPUs designed for specific processing tasks, often used in edge computing applications.
• Hybrid VPUs (Combining CPUs, GPUs, and VPUs): Systems that combine VPUs with other processing units like CPUs and GPUs to leverage the strengths of each for optimized performance in various applications.

Vision Processing Unit Market, By Application

• Object Detection: Utilizes VPUs for identifying and locating objects within images or video streams.
• Image Recognition: Involves the use of VPUs to classify and categorize images based on their content.
• Image Processing: VPUs are employed to enhance or manipulate images for various purposes such as filtering, resizing, or correcting.
• Pattern Recognition: VPUs are tasked with recognizing recurring patterns or structures within data, often used in fields like biometrics or quality control.

Vision Processing Unit Market, By End-User Industry

• Automotive: VPUs are integrated into vehicles for applications like autonomous driving, driver assistance systems, and in-vehicle infotainment.
• Consumer Electronics: VPUs power features in devices like smartphones, cameras, and augmented reality glasses, enabling tasks such as facial recognition and photo enhancement.
• Healthcare: Utilization of VPUs in medical imaging equipment for tasks like MRI or CT scan analysis, as well as in telemedicine and wearable health devices.
• Security and Surveillance: VPUs are used in CCTV systems and security cameras for tasks like real-time monitoring, facial recognition, and intruder detection.
• Industrial: VPUs find applications in industrial automation, quality control, and robotics, enabling tasks like defect detection, product tracking, and process optimization.
• Aerospace and Defense: VPUs are utilized in UAVs (drones), satellite imaging, military surveillance systems, and cockpit displays for tasks like target identification, navigation, and reconnaissance.

Vision Processing Unit Market, By Geography

• North America
• Europe
• Asia-Pacific
• Latin America
• Middle East & Africa

Key Players

• The major players in the Vision Processing Unit Market are:
• Nvidia
• Intel
• Ambarella
• Qualcomm
• NXP Semiconductors
• Texas Instruments
• Samsung Electronics

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction

• Market Definition
• Market Segmentation
• Research Methodology

2. Executive Summary

• Key Findings
• Market Overview
• Market Highlights

3. Market Overview

• Market Size and Growth Potential
• Market Trends
• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Porter's Five Forces Analysis

4. Vision Processing Unit Market, By Architecture

• Embedded VPUs
• Standalone VPUs
• Hybrid VPUs (Combining CPUs, GPUs, and VPUs)

5. Vision Processing Unit Market, By Application

• Object Detection
• Image Recognition
• Image Processing
• Pattern Recognition

6. Vision Processing Unit Market, By End-User Industry

• Automotive
• Consumer Electronics
• Healthcare
• Security and Surveillance
• Industrial
• Aerospace and Defense

7. Regional Analysis

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Italy
• Asia-Pacific
• China
• Japan
• India
• Australia
• Latin America
• Brazil
• Argentina
• Chile
• Middle East and Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE

8. Market Dynamics

• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Impact of COVID-19 on the Market

9. Competitive Landscape

• Key Players
• Market Share Analysis

10. Company Profiles

• Nvidia
• Intel
• Ambarella
• Qualcomm
• NXP Semiconductors
• Texas Instruments
• Samsung Electronics

11. Market Outlook and Opportunities

• Emerging Technologies
• Future Market Trends
• Investment Opportunities

12. Appendix

• List of Abbreviations
• Sources and References