人机交互系统在各细分应用领域分析（附报告目录）

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人机交互系统在各细分应用领域分析（附报告目录）

1、人机交互系统

行业概述人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术，包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息，回答问题及提示请示等。人机交互技术是用户界面研究中发展得最快的领域之一，对此，各国都十分重视。美国在国家关键技术中，将人机界面列为信息技术中与软件和计算机并列的六项关键技术之一，并称其为“对计算机工业有着突出的重要性，对其它工业也是很重要的”。在美国国防关键技术中，人机界面不仅是软件技术中的重要内容之一，而且是与计算机和软件技术并列的11项关键技术之一。保持在这一领域中的领先，对整个智能计算机系统是至关重要的。发展新的人机界面交互技术，可以带动和引导相关的软硬件技术的快速发展。

相关报告：北京普华有策信息咨询有限公司《2021-2026年人机交互行业细分市场调查及前景预测报告》

2、各细分应用

资料来源：普华有策整理

（1）人机交互技术在电梯领域中的应用

电梯人机交互系统是指配备了嵌入式信号控制系统（电路板）的电梯系统配件，通过人机交互技术使得该类产品可以通过内置系统与电梯操作系统连接，进行电梯操作信号的传输和处理，并最终完成指令的呈现。如乘机人通过梯外召唤箱使电梯停靠在其所在楼层，通过梯内操作箱选择到达楼层，电梯内外的液晶显示屏可以显示电梯的上下、楼层等乘梯人的操作信息，电梯内的监控设备可以收集并分析乘梯环境的语音和视频信号以及电梯的运行信号，保障电梯安全运行。

（2）人机交互技术在红外测温领域中的应用

红外测温终端也是一种人机交互终端，在人流密集场所布置红外测温仪，配合人脸识别等生物特征识别等技术，监控体温异常人的轨迹和识别身份。人脸识别测温终端通过内置的摄像头识别人脸，识别到人脸后通过前端配置的脸部识别热像仪快速读取图像中的脸部信息对应的地域的温度信息，计算人体的体温并直接显示在终端的液晶显示设备；在脸部识别热像仪检测出异常体温值的情况下，发出警报音，并且将异常信息上传到管理系统，从而为监管部门、学校等提供基于大数据应用模式的健康预警、健康评估等服务，完成人与红外测温终端之间的信号交互过程。

由于红外线测温产品的应用场景不断丰富，延伸至消防及警用、电力监测、工业监测等多个场景，国内红外线测温行业迎来市场需求的快速增长期。2015至2019年，中国红外线测温产品市场规模从94.9亿元增长至220.8亿元，年复合增长率达到23.5%。未来，随着国内企业生产效率提升，中国红外线测温仪的应用市场将进一步扩大。预计至2024年，中国红外线测温产品的市场规模将达到656.7亿元，2019至2024年复合增长率达到24.4%。

（3）人机交互技术在智能结算领域的应用

智能结算终端也是一种人机交互终端，主要功能是将客人的点餐信息传输给餐厅后厨、自动识别客人选取的菜品并连接餐厅结算系统，支持各种快捷支付方式，完成客人与餐厅之间的信息交互和资金结算，简化餐厅服务流程，提高效率。点餐、收银环节为餐饮、零售商家日常经营活动中最为主要的环节，因此在智慧化应用领域中，大部分均包含点餐与收银环节。在大数据时代，商家越发认识到消费数据的重要性。商家通过对系统中沉淀的用户消费行为数据与经营数据深度挖掘，可发掘数据中有益于经营的数据，进而带动企业实现效率升级，改善服务质量，提高利润率。因此数据分析亦成为餐饮、零售商家较为重视的智慧餐饮、智慧零售应用领域。

（4）人机交互技术在智能安防领域的应用

以智能安防的代表性产品智能闸机为例，作为一种通道管理设备，智能闸机也是一种人机交互终端，在出入口通过拦阻、识别和放行实现一次只通过一人。翼门闸机、摆门闸机、平移门闸机在地铁站、火车站、写字楼、海关等场所的应用已非常普遍。乘客在地铁站、火车站通过闸机查验并识别车票；访客在进入写字楼前通过闸机识别门禁卡或访客证；出行人在海关通过闸机识别身份证件或人脸、指纹。完成识别后，闸机门开启放行，并通过内置光幕识别出开启后人员的通行状态，防止出现闸机门夹伤或撞击人员的情况；单个人员通行后及时关闭；当存在多人通过时，及时关闭通道并报警，完成人与闸机之间的信号交互过程。

目录

第一章　人机交互相关概述

1.1　人机交互基本概述

1.1.1　人机交互概念

1.1.2　人机界面定义

1.1.3　人机交互过程

1.2　人机交互发展核心问题

1.2.1　人机交互发展模式

1.2.2　人机交互心理学模型

1.2.3　各种人机交互界面

1.2.4　人机交互研究框架

第二章　2016-2020年中国人机交互行业发展环境

2.1　经济环境

2.1.1　宏观经济运行状况

2.1.2　工业经济运行状况

2.1.3　电子信息产业规模

2.1.4　宏观经济发展展望

2.2　政策环境

2.2.1　人工智能发展规划

2.2.2　智能制造相关政策

2.2.3　三网融合相关政策

2.2.4　国家科技创新规划

2.3　社会环境

2.3.1　居民消费水平

2.3.2　消费升级态势

2.3.3　科研经费投入

2.4　技术环境

2.4.1　人工智能技术

2.4.2　云计算技术

2.4.3　大数据技术

2.4.4　物联网技术

第三章　2016-2020年中国人机交互发展分析

3.1　人机交互发展综述

3.1.1　人机交互发展历史

3.1.2　人机交互模式变革

3.1.3　人机交互市场规模

3.1.4　人机交互发展进展

3.1.5　人机交互战略地位

3.1.6　人机交互存在不足

3.1.7　人机交互融资动态

3.2　中国人机交互技术发展分析

3.2.1　关键技术分析

3.2.2　技术发展历程

3.2.3　技术发展热点

3.2.4　技术发展方向

3.2.5　技术研究趋势

3.3　人机交互技术专利申请状况

3.3.1　人工智能专利状况

3.3.2　技术专利申请动态

3.3.3　人机交互论文数量

3.3.4　人机交互人才情况

3.4　智能时代背景下人机交互发展剖析

3.4.1　人机交互未来新的定义

3.4.2　人工智能影响人机交互

3.4.3　智能人机交互技术形式

3.4.4　智能人机交互技术现状

3.4.5　智能人机交互技术标准

3.4.6　智能人机交互应用挑战

3.4.7　从人机交互到人机共生

3.4.8　人机交互技术发展趋势

第四章　人机交互系统结构剖析

4.1　人机交互系统介绍

4.1.1　基于视觉的人机交互

4.1.2　基于音频的人机交互

4.1.3　基于传感器的人机交互

4.1.4　多通道人机交互系统

4.2　人机交互感知层处理

4.2.1　动作识别

4.2.2　手势识别

4.2.3　姿势识别

4.2.4　语音识别

4.2.5　表情识别

4.2.6　眼部识别

4.2.7　情感识别

4.3　人机交互应用层分析

4.3.1　智能终端

4.3.2　智能家居

4.3.3　游戏领域

4.3.4　教育领域

4.3.5　医学领域

4.3.6　人力资源

4.3.7　工业领域

第五章　2016-2020年智能语音交互发展分析

5.1　语音交互技术发展分析

5.1.1　技术流程分析

5.1.2　技术层次分析

5.1.3　关键技术分析

5.1.4　技术优势分析

5.1.5　技术发展变革

5.2　2016-2020年智能语音产业分析

5.2.1　智能语音发展阶段

5.2.2　智能语音市场规模

5.2.3　智能语音市场增量

5.2.4　智能语音竞争格局

5.2.5　智能语音投融资分析

5.2.6　智能语音驱动因素

5.3　语音交互产业发展分析

5.3.1　语音交互产业发展综况

5.3.2　语音交互的产业链结构

5.3.3　语音交互市场竞争主体

5.3.4　智能语音交互产品动态

5.3.5　语音交互市场前景展望

5.4　语音识别产业发展分析

5.4.1　语音识别市场发展综况

5.4.2　语音识别市场主体运行

5.4.3　语音识别产业链分析

5.4.4　语音识别市场发展需求

5.4.5　语音识别市场发展趋势

第六章　2016-2020年体感交互发展分析

6.1　体感交互发展综述

6.1.1　体感交互概念

6.1.2　体感交互技术

6.1.3　体感交互发展

6.1.4　体感交互作用

6.1.5　体感交互前景

6.2　体感交互应用场景分析

6.2.1　互动视频领域

6.2.2　游戏娱乐活动

6.2.3　医疗护理领域

6.2.4　教育领域应用

6.2.5　三维实体建模

6.2.6　商场购物辅助

6.2.7　眼动仪的应用

6.3　体感交互游戏产品市场

第七章　2016-2020年虚拟现实技术发展分析

7.1　2016-2020年虚拟现实发展综述

7.1.1　虚拟现实的定义

7.1.2　虚拟现实的特征

7.1.3　虚拟现实发展历程

7.1.4　虚拟现实产业链

7.1.5　虚拟现实产业规模

7.1.6　虚拟现实竞争格局

7.1.7　虚拟现实人机交互

7.2　基于虚拟现实技术的人机交互技术实践路径

7.2.1　三维计算机图形技术

7.2.2　宽视野立体显示技术

7.2.3　立体生效与感知反馈

7.3　虚拟现实设备市场发展状况

7.3.1　虚拟现实设备分类

7.3.2　虚拟现实设备出货

7.3.3　硬件设备价格分析

7.3.4　主要设备企业布局

7.4　虚拟现实技术应用领域分析

7.4.1　医学领域应用

7.4.2　VR游戏发展

7.4.3　VR影视产品

7.4.4　VR直播发展

7.4.5　教育领域应用

第八章　2016-2020年中国人机交互相关设备市场发展状况

8.1　智能可穿戴设备

8.1.1　市场基本概述

8.1.2　市场发展规模

8.1.3　细分产品市场

8.1.4　市场竞争格局

8.1.5　企业布局动态

8.1.6　市场发展趋势

8.2　智能电视市场

8.2.1　市场发展背景

8.2.2　电视产量规模

8.2.3　电视海外销量

8.2.4　市场需求状况

8.2.5　市场竞争状况

8.2.6　市场新兴形态

8.3　触摸屏一体机

8.3.1　市场基本概述

8.3.2　市场应用领域

8.3.3　应用市场状况

8.3.4　市场应用前景

8.4 电梯

8.4.1 行业基本情况

8.4.2 在电梯领域应用情况

8.4.3 市场应用空间

8.5 智能结算设备

8.5.1基本概况

8.5.2 在智能结算领域应用情况

8.5.3 市场应用空间

8.6 安防领域

8.6.1 行业基本概述

8.6.2在智能安防领域应用情况

8.6.3 市场应用空间

8.7 红外测温

8.7.1 行业基本概述

8.7.2 在红外测温领域应用情况

8.7.3 市场应用空间

第九章　国外重点企业经营状况分析

9.1　A

9.1.1　企业发展概况

9.1.2　人机交互研发

9.1.3　企业经营状况分析

9.2　B

9.2.1　企业发展概况

9.2.2　人机交互研发

9.2.3　财年企业经营状况分析

9.3　C

9.3.1　企业发展概况

9.3.2　人机交互布局

9.3.3　企业经营状况分析

第十章　国内重点企业经营分析

10.1　A

10.1.1　企业发展概况

10.1.2　经营效益分析

10.1.3　业务经营分析

10.1.4　财务状况分析

10.1.5　核心竞争力分析

10.2　B

10.2.1　企业发展概况

10.2.2　经营效益分析

10.2.3　业务经营分析

10.2.4　财务状况分析

10.2.5　核心竞争力分析

10.3　C

10.3.1　企业发展概况

10.3.2　人机交互布局

10.3.3　企业经营状况分析

第十一章　2021-2026年人机交互发展趋势前景分析

11.1　2021-2026年中国智能语音行业预测分析

11.1.1　智能语音未来发展趋势

11.1.2　2021-2026年中国智能语音行业影响因素分析

11.1.3　2021-2026年中国智能语音市场规模预测

11.2　人机交互行业发展趋势

11.2.1　人机交互设备机遇

11.2.2　人机交互发展方向

11.2.3　人机交互发展趋势

11.2.4　智能人机交互趋势

11.2.5　人机协同技术趋势

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