计算机视觉行业研究报告_38页_2mb

机器之眼，看懂世界 - 计算机视觉行业研究报告总结

核心内容

计算机视觉是人工智能的重要组成部分，旨在让机器模拟人眼的功能，实现对物体识别、形状方位判断及运动识别。该技术在多个领域有广泛应用，包括金融、安防、医疗、零售、交通等。随着数据量的增加、运算力的提升以及深度学习算法的成熟，计算机视觉正迅速发展，并逐步融入各类产品和场景。

主要观点

• 技术发展：计算机视觉的发展依赖于三大要素：数据量、运算力和算法技术。深度学习技术的出现极大提升了视觉识别的准确率，从70%提升到95%。
• 应用场景：包括生物特征识别（如人脸识别、指纹识别）、光学字符识别（OCR）、物体与场景识别、视频对象提取与分析等。其中，人脸识别是当前最热门的应用领域，具有高并发性和非接触性，应用场景广泛。
• 行业驱动：数据量的增长、GPU等硬件的发展、深度学习算法的出现共同推动了计算机视觉的进步。
• 政策支持：国家政策积极支持计算机视觉的发展，尤其在安防、交通和金融领域。如《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》等文件推动了相关技术的应用。
• 投资热度：2016年全球计算机视觉领域融资总额约16亿美元，国内投资热度持续增长，104家相关公司中67%处于A轮和天使轮阶段。
• 商业模式：软件服务和软硬件一体解决方案是主要模式。To B的解决方案更具技术壁垒，而To C的服务则更依赖于数据获取和用户反馈。
• 行业竞争：工业巨头、互联网巨头和创业公司构成主要竞争格局。创业公司需通过数据积累和应用场景拓展增强竞争力。

关键信息

数据量

• 2000年后，数据量的激增为计算机视觉提供了大量训练素材。
• 全球数据量从2011年起达到ZB级别，预计2020年将达到近40ZB。
• 人脸识别的训练数据量至少应为百万级别。

运算力

• GPU的出现极大提升了数据处理速度，使深度学习模型的训练时间从几周缩短到一天。
• AI-PU等专用芯片正在成为计算机视觉发展的新趋势。

算法技术

• 深度学习技术的出现改变了计算机视觉的识别方式，使机器能自行归纳物体特征。
• 传统神经网络与深度学习在数据处理、结构层数、参数初始化、原理等方面存在显著差异。

政策法规

• 2015年以来，中国国务院出台多项政策支持人工智能发展，重点布局在安防、交通和金融等领域。
• 国家网信办和人民银行也分别出台政策，规范人脸识别和金融领域的数据使用。

投资热度

• 全球计算机视觉领域创业公司数量约180家，占人工智能创业公司的1/5。
• 2016年Q1，全球计算机视觉融资总额约16亿美元，国内投资热度持续增长。

市场规模

• 2015年中国人脸识别市场规模约70亿，视频监控领域约200亿。
• 未来市场规模仍有较大增长空间，尤其在医疗、零售和智能驾驶等新兴领域。

技术流程

计算机视觉的通用识别流程包括：

1. 目标检测：从背景中识别感兴趣的目标。
2. 目标识别：识别目标是什么。
3. 行为识别：识别目标在做什么，需对多帧图像进行分析。

应用场景

生物特征识别

• 技术：包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。
• 应用：用于身份验证、安全监控、考勤管理等。
• 市场现状：指纹识别普及度高，但人脸识别正逐渐成为主流。

光学字符识别（OCR）

• 技术：扫描、版面分析、文字识别、版面还原。
• 应用：证件识别、单据识别、医疗影像处理等。
• 难点：照片中多字符文本识别因版式、光照等因素更具挑战性。

物体与场景识别

• 技术：基于图像识别的高级技术，需对图像内容与数据库进行比对。
• 应用：自动驾驶、机器人、工业检测、消费生活等。
• 发展现状：技术仍在早期，多数公司专注于数据标注。

视频对象提取与分析

• 技术：基于动态视频的识别，强调实时性和处理速度。
• 应用：监控系统、行为识别、电商营销等。
• 难点：光线、遮挡、分辨率等问题影响识别效果。

行业分析

产业链

• 基础支撑层：包括芯片（CPU、GPU）和算法提供商。
• 技术提供层：图像识别平台、嵌入式视觉软件。
• 场景应用层：安防、金融、医疗、零售等具体应用。

商业模式

• 软件服务：提供在线API、离线SDK、私有云等服务。
• 软硬件一体：提供定制化解决方案，提升技术壁垒和商业化能力。

行业竞争

• 工业巨头：如海康威视、美的集团等，拥有完整产业链和强大市场能力。
• 互联网巨头：如Google、Facebook等，具备先进技术和丰富数据资源。
• 创业公司：如旷视科技、商汤科技等，专注于特定领域，需通过数据积累和场景拓展提升竞争力。

技术趋势

• 智能前端化：提升实时响应能力，减少对云端的依赖。
• 数据驱动：优质场景数据是技术训练的关键，创业公司需注重数据获取与应用。
• 跨领域应用：从单一识别技术向多场景、多行业解决方案发展。

总结

计算机视觉技术正逐步成为人工智能的重要支柱，其发展受到数据、运算力和算法的共同推动。在多个领域，如金融、安防、医疗、零售等，计算机视觉的应用已初具规模。未来，随着技术的不断成熟，软硬件一体化和智能前端化将成为主流趋势，创业公司需通过数据积累和场景拓展，增强竞争力。同时，政策支持和投资热度为行业发展提供了良好的环境，预示着计算机视觉在不久的将来将有更广泛的应用和更深远的影响。