清科-智能影像行业研究报告-2018.12-105页-4mb

2018清科研究中心智能影像行业研究报告总结

核心内容概览

智能影像行业作为人工智能与计算机视觉技术的重要应用领域，正处于快速发展阶段。其核心在于利用人工智能技术对动态图像（视频）进行智能化获取、识别和处理，以实现视频的智能化生产。该行业已广泛应用于文娱、教育、医疗、交通安防、批发零售和工业制造等领域，展现出强大的商业化潜力。

主要观点

• 技术驱动：智能影像的发展依赖于人工智能技术，特别是计算机视觉，包括算法、算力和数据三大要素。深度学习算法的突破、GPU算力的提升以及海量数据的积累，推动了该行业的技术进步。
• 应用广泛：智能影像技术在多个垂直行业有广泛应用，如智能营销、游戏AI、交通安防、医疗健康、教育等，为行业提供了优化解决方案。
• 市场前景广阔：根据预测，2017年全球计算机视觉市场规模为23.7亿美元，预计2023年将达253.2亿美元，复合年增长率47.54%。中国智能影像市场亦呈现快速增长趋势。
• 政策支持：国家和地方政府持续出台支持人工智能和计算机视觉发展的政策，为行业提供良好的发展环境。2017年被称为中国“人工智能元年”，政策支持力度显著增强。
• 竞争格局未定：目前智能影像行业处于早期发展阶段，竞争格局尚未完全形成，主要企业如商汤科技、旷视科技、影谱科技等在技术与应用上处于领先地位。
• 商业模式探索：行业内的企业主要通过与政府或企业合作，提供视频广告、智能安防、教育、医疗等领域的技术解决方案，商业模式尚处于探索阶段。

关键信息

技术层

• 人工智能基础：算法、算力和数据是推动人工智能发展的三大核心要素。
• 深度学习：成为图像识别和视频处理的主流技术，极大提升了识别精度。
• 算力提升：GPU的广泛应用极大提升了计算效率，推动了人工智能技术的发展。
• 数据支撑：海量数据是人工智能技术训练和优化的基础。

应用层

• 文娱：智能影像在智能营销和游戏AI引擎方向表现突出，影谱科技是该领域的领先企业。
• 教育：智能影像技术被用于智能做题、AR教学和自适应学习，提升教学效率。
• 医疗：用于医疗影像辅助筛查，如推想科技和小i机器人等，推动医疗诊断智能化。
• 交通安防：人脸识别、视频分析等技术被广泛用于监控和智能安防，如商汤科技、旷视科技等。
• 批发零售：以图搜图、线下客流分析等技术被用于提升零售体验和精准营销。
• 工业制造：用于设备检查和分拣机器人，如阿丘科技、图麟科技等。

企业研究

• 商汤科技：估值约60亿美元，专注于人脸识别、视频分析等技术，广泛应用于安防、金融、教育、医疗等领域。
• 旷视科技：估值约60亿美元，主打“技术和场景双轮驱动”模式，布局消费、公共、商业IoT市场。
• 影谱科技：估值近100亿人民币，专注于视频原生广告和智能影像生产技术，是智能影像商业化程度最高的企业之一。

投融资情况

• 融资热度：2017年至2018年上半年，我国人工智能领域共发生771笔投资，智能影像领域占比约20%-50%。
• 地域分布：北京是智能影像行业融资的主要地区。
• 阶段分布：融资主要集中在B轮之前，显示行业尚处于早期发展阶段。
• 细分领域：计算机视觉技术、医疗、交通和安防是主要融资方向。

行业发展趋势与挑战

趋势

• 技术成熟：随着人工智能技术的发展，计算机视觉技术逐渐成熟，应用场景不断拓展。
• 跨界整合：智能影像与传统行业深度融合，推动行业整合和创新。
• 政企合作：政企合作成为主流趋势，共同推动AI技术在具体场景中的落地。
• 商业化落地：文娱行业是智能影像商业化程度最高的领域，其他行业如教育、医疗等也在快速渗透。

挑战

• 技术瓶颈：人工智能的算力和算法仍未取得根本性突破，技术仍需持续优化。
• 数据标准化：智能影像技术真正落地仍面临数据标准化问题。
• 竞争压力：随着主流团队技术差距缩小，竞争压力进一步加剧。

市场前景分析

• 高速成长：智能影像行业预计在未来5-10年迎来高速发展，市场规模有望持续扩大。
• 大文娱市场：预计2020年大文娱市场规模将达万亿元级别，AI将分享千亿级市场。
• 商业价值爆发：行业将出现明显的“马太效应”，头部企业将获得更多市场份额和资源。
• 应用场景拓展：智能影像技术正从文娱向教育、医疗、交通、零售、工业制造等更多领域渗透。

总结

智能影像行业作为人工智能的重要组成部分，正处于技术突破与商业落地的关键阶段。行业的发展依赖于政策支持、技术进步和应用场景拓展，同时面临数据标准化、技术瓶颈和竞争压力等挑战。未来，随着人工智能进入普及期，智能影像技术将在多个行业持续发挥重要作用，推动产业升级与创新。