2018-智能影像行业研究报告_106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

智能影像作为计算机视觉技术的重要分支，是继图像识别后的又一应用爆发点，主要关注动态图像的智能化处理与生产。随着人工智能技术的发展，智能影像在文娱、教育、医疗、交通安防、批发零售和工业制造等多个垂直行业得到了广泛应用。报告指出，智能影像行业正处于快速发展阶段，市场规模预计将在2023年达到253.2亿美元，年复合增长率高达47.54%。

主要观点

• 技术基础：智能影像依赖于人工智能的基础硬件和算法模型，尤其是计算机视觉技术，其发展受到算法、算力和数据三方面的推动。
• 应用领域：智能影像在多个领域有广泛应用，包括智能营销、游戏AI、交通安防、医疗健康等，尤其在文娱领域商业化程度较高。
• 行业竞争：国内厂商在人脸识别领域处于国际领先地位，但整体行业竞争格局尚未完全形成，仍处于探索阶段。
• 政策支持：中国自2009年起开始推动人工智能发展，2017年被定义为“人工智能元年”，国家层面和地方政策均对行业发展起到积极作用。
• 融资情况：2017年至2018年上半年，智能影像行业融资活跃，主要集中在B轮之前，地域上以北京为主，细分领域中计算机视觉和医疗应用最为突出。

关键信息

技术层

• 智能影像核心技术包括深度学习、GPU算力、视频结构化、大数据分析等。
• 人工智能算法的突破推动了图像识别精度的提升，如ImageNet比赛目标分类准确率显著提高。
• 专用人工智能芯片正在逐步取代通用芯片，成为计算能力的重要支撑。

应用层

• 文娱：智能影像在智能营销和游戏AI方向应用广泛，影谱科技是该领域的领先企业，市场占有率超70%。
• 教育：猿题库和作业盒子等企业利用智能影像技术进行教学优化，如拍照搜题、AR教学等。
• 医疗：推想科技、小i机器人、羽衣甘蓝等公司通过智能影像技术辅助诊断与治疗，提升医疗服务效率。
• 交通安防：商汤科技、旷视科技、依图科技等公司提供智能视频分析、人脸识别等解决方案，应用于安防与交通管理。
• 批发零售：码隆科技、拍拍赚等企业通过以图搜图、客流分析等技术提升零售效率。
• 工业制造：阿丘科技、图麟科技、库柏特等公司应用智能影像技术进行设备检测和自动化分拣。

企业研究

• 商汤科技：估值约60亿美元，核心技术包括深度学习平台Parrots，与高通合作，应用场景广泛。
• 旷视科技：估值约60亿美元，主打“技术和场景双轮驱动”，在消费、公共、商业IoT领域发力。
• 影谱科技：估值近100亿人民币，首创视频原生影像平台，市场占有率高，覆盖多个垂直领域。

政策环境

• 中国人工智能政策经历了五个阶段，从2009年的物联网发展到2017年的人工智能战略，逐步聚焦于人工智能技术与产业融合。
• 2017年是人工智能元年，多项政策发布，推动行业进入高速发展阶段。

融资情况

• 2017年至2018年上半年，智能影像领域共获得150家企业融资，其中65家注册于北京，占比约40%。
• 融资主要集中在B轮之前，设立时间主要在2015-2017年之间。
• 细分领域中，计算机视觉技术案例最多，医疗次之，交通和安防第三。

行业趋势与前景

• 技术发展：人工智能进入普及期，计算机视觉技术逐渐成熟，技术与场景的结合将推动行业整合。
• 商业模式：主要依赖政企合作，技术提供方与传统厂商优势互补，推动AI影像技术在垂直行业的落地。
• 市场前景：文娱行业是智能影像商业化程度最高的领域，预计未来将向教育、医疗、交通、零售等场景渗透。
• 挑战：算力与算法尚未取得根本性突破，数据标准化问题仍然存在，行业面临较大竞争压力。

未来展望

• 发展预期：未来5-10年将是人工智能快速发展的关键时期，技术进步与政策支持将推动智能影像行业进一步成熟。
• 整合趋势：随着技术成熟，行业将出现跨界整合，政企合作将成为主流。
• 商业化加速：文娱、教育、医疗等领域将成为智能影像商业化的主要战场，带动整体市场增长。

结论

智能影像行业在人工智能的推动下，正经历快速成长阶段，具备广阔的发展前景。尽管面临技术与应用上的挑战，但随着政策支持、技术突破和行业融合，智能影像将成为推动多个行业智能化的重要力量。