2019年中国计算机视觉行业市场研究_37页_1mb

2019年中国计算机视觉行业市场研究总结

核心内容

中国计算机视觉行业是人工智能领域的重要组成部分，其核心要素包括数据、算力和算法。该行业的发展受到深度学习算法、海量数据和人工智能芯片的推动，同时面临商业应用能力不足和高质量数据获取成本高的制约。行业应用广泛，涵盖安防、金融、医疗、零售、工业制造、自动驾驶等多个领域。政策支持为行业发展提供了良好的环境，技术与产业融合趋势明显，未来将向“云+AI”模式发展，实现从云端到智能前端的计算迁移。

主要观点

1. 深度学习算法提升识别准确度
   深度学习技术通过多层神经网络和海量数据训练，极大提升了图像和视频识别的准确率。2012年ImageNet ILSVRC比赛的突破，标志着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。

2. 海量数据推动算法优化
   数据是深度学习算法训练的基础。随着互联网、社交媒体和传感器技术的发展，数据量迅速增长，为计算机视觉提供了更丰富的训练资源。然而，高质量数据的获取仍面临成本高、难度大的问题。

3. 人工智能芯片提供算力支持
   GPU、FPGA、ASIC等芯片的出现，为计算机视觉提供了强大的算力支持。虽然当前AI芯片仍依赖海外厂商，但中国已在部分领域实现国产替代，推动行业算力提升。

4. 行业应用前景广阔
   计算机视觉技术在多个行业具有广泛应用潜力，如安防、金融、医疗、零售等。随着技术的成熟，应用场景将进一步拓展，商业化进程加快。

5. 政策法规推动行业发展
   中国政府出台多项政策，如《新一代人工智能发展规划》和《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，为计算机视觉技术的产业化和应用落地提供了政策支持。

关键信息

行业规模与增长

• 2014年中国计算机视觉行业规模为11.1亿元，预计2023年将达到603.5亿元，年均复合增长率达48.8%。
• 2018年，中国计算机视觉行业规模达到82.7亿元，年均复合增长率达65.2%。

行业分类

• 计算机视觉行业可分为：计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
• 技术应用包括：人脸识别、物体识别、OCR、行为识别等。

产业链结构

• 上游：包括芯片、传感器、摄像头等硬件，以及图像处理、编码压缩和图像内容识别等算法。
• 中游：计算机视觉技术产品与服务方案提供商。
• 下游：包括安防、金融、医疗、零售、工业制造、自动驾驶等应用领域。

行业驱动因素

1. 深度学习算法优化识别准确率。
2. 海量数据支持算法训练。
3. 人工智能芯片提升计算能力。
4. 广阔的商业应用前景。

行业制约因素

1. 商业化应用能力仍需提升，主要集中在政府安防、金融、广告等领域。
2. 高质量数据获取成本高、难度大，数据标准化和开放共享机制不完善。

行业发展趋势

1. 计算从云端到智能前端：云边结合模式将取代纯中心分析，提升实时性和准确性。
2. “云”+“AI”赋能前端：智能云端提供更强大的数据处理与分析能力，推动前端设备智能化。

竞争格局

中国计算机视觉行业竞争格局主要分为基础层、技术层和应用层。

• 基础层：主要由海外芯片厂商（如Intel、NVIDIA）主导，但部分芯片已实现国产替代。
• 技术层：商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等企业在人脸识别等核心技术领域占据领先地位。
• 应用层：技术层企业主导市场，头部企业占据超70%的市场份额。

典型企业分析

依图科技

• 业务领域：智能安防、医疗、金融、园区管理等。
• 技术优势：在人脸识别、活体检测等技术上领先，获得多项国际比赛冠军。
• 产品优势：与多家大型机构合作，提供全面的计算机视觉解决方案。

云从科技

• 业务领域：安防、银行、机场等。
• 技术优势：获得10次国际人工智能感知识别领域冠军，拥有“3D结构光人脸识别”等核心技术。
• 产品优势：覆盖80%的枢纽机场，是银行业人脸识别第一大供应商。

格灵深瞳

• 业务领域：智慧安防、智能零售、智慧银行等。
• 技术优势：研发全目标抓拍、属性识别、动态人脸识别等技术，支持多种智能终端和云端产品。
• 产品优势：提供智能硬件、智能引擎、应用平台和云端服务，构建AIoT解决方案。

总结

中国计算机视觉行业在深度学习、海量数据和算力支持下快速发展，应用领域不断拓展。尽管存在商业应用能力不足和高质量数据获取困难等问题，但政策支持和技术创新正推动行业向“云+AI”模式发展，实现从云端到智能前端的计算迁移。未来，行业将更加注重技术产品化、场景定制化以及数据共享与标准化，进一步拓展在各行业的应用深度与广度。