AI 선별기는 인공지능 기술과 자동 선별 기능을 결합한 첨단 장비로서 시장 전망이 매우 넓습니다.
구체적인 분석은 다음과 같습니다. 시장 규모가 빠르게 성장하고 있습니다. AI 광전자 선별 장비의 세계 시장 매출은 2031년 58억 4천만 위안에 달하고, 2025년부터 2031년까지 연평균 복합 성장률(CAGR)이 9.7%에 달해 성장 모멘텀이 안정적일 것으로 예측됩니다. 응용 분야는 지속적으로 확장되고 있습니다. AI 분류 기계는 여러 분야에서 널리 사용됩니다. 그 중 재생 가능한 자원의 재활용은 폐플라스틱, 폐지, 폐금속 등 하위 부문을 포괄하는 40%를 차지하는 가장 큰 적용 시나리오이다. 광물 가공 분야는 25%를 차지하며 광석 등급 분류, 유해 불순물 제거 등에 사용됩니다. 식품 가공 분야는 20%를 차지하며 과일 및 야채 품질 테스트, 곡물 불순물 분류 등에 사용할 수 있습니다. 산업 품질 검사 분야는 15%를 차지하며, 전자 부품 및 자동차 부품의 표면 결함과 치수 정확성을 고속으로 감지할 수 있습니다.{11}} 기술 진보는 개발을 촉진합니다. 한편으로는 다중 모드 데이터 융합 기술이 계속 개발되어 근-적외선 분광법, X-선 형광, RGB 이미지 등과 같은 다차원 데이터를 통합하여 AI 모델 인식의 정확도를 크게 향상시킵니다. 한편, 장비의 적응형 학습 능력이 향상되고 내장된-에지 컴퓨팅 모듈이 실시간으로 정렬 데이터를 수집하고 모델을 업데이트할 수 있어 신소재의 식별 및 적응 주기가 크게 단축됩니다. 정책 및 환경 요인이 수요를 주도합니다. 글로벌 "이중 탄소" 목표는 재생 가능한 자원의 활용을 촉진하고 국가에서는 제품 품질 및 환경 보호에 대한 일련의 엄격한 표준을 도입했습니다. 예를 들어, "재활용 플라스틱 펠렛"에 대한 중국의 새로운 국가 표준은 불순물 함량을 50% 증가시켜야 하므로 재활용 회사는 AI 분류 장비를 업그레이드해야 합니다. 식품 오염물질에 대한 미국 FDA의 무관용 정책으로 인해 식품 가공업체의 AI 품질 검사 장비 조달이 연간 20% 증가했습니다. 이러한 정책은 모두 AI 분류 기계에 대한 시장 수요 증가를 주도했습니다. 인건비의 상승은 장비의 대중화로 이어졌습니다. 선진국 제조업의 연평균 인건비 증가율은 6%-8%이며, AI 분류 기계는 분류 작업자 5{41}}10명을 대체할 수 있어 투자 회수 주기를 2~3년으로 단축합니다. 식품가공 등 노동집약적 산업에서는 장비 보급률이 2019년 15%에서 2024년 35%로 높아진다. 코로나19 사태 이후 '비접촉 생산' 수요가 AI 선별기 구매를 더욱 촉진할 전망이다. 지역 시장은 발전 잠재력이 큽니다. 아시아 태평양 지역은 중국과 인도를 핵심 시장으로 하는 35%를 차지하는 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 중국의 재활용 플라스틱 재활용 및 광물 처리에 대한 수요는 장비 판매를 주도하며 Meiya Optoelectronics 및 Taihe Optoelectronics와 같은 회사가 현지 시장의 총 55%를 차지합니다. 인도 식품가공산업의 장비 수입량은 매년 30%씩 증가해왔다. 산업화가 진전되면서 중동, 중남미 등 다른 지역의 시장도 점차 신흥화되고 있으며, 중국 기업이 비용 효율성 우위를 앞세워 선두를 달리고 있다.