2016中国计算机视觉应用专题研究报告_25页_3mb

中国计算机视觉应用专题研究报告2016总结

核心内容

中国计算机视觉行业在2016年处于早期发展阶段，技术基础设施已逐步完善，但整体仍需时间成熟。人工智能技术正从理想向现实演进，计算机视觉作为其重要组成部分，正在多个领域实现应用落地，成为推动人工智能商业化的重要力量。

主要观点

• 人工智能技术正在从理想化的“类人”智能向现实中的“近人”智能发展，即通过机器掌握某项近似人类的能力，以辅助人类完成任务。
• 计算机视觉是人工智能的基础技术之一，主要依赖图像识别、目标检测、特征提取等技术，通过大数据和深度学习算法实现精准识别。
• 当前国内计算机视觉行业处于创业热潮，众多公司正在尝试将技术应用于安防、金融、互联网、医疗、娱乐等多个领域。

关键信息

技术发展及市场现状

• 计算机视觉技术已具备一定的应用能力，但仍处于早期阶段。
• 人工智能所依赖的基础设施（如大数据、深度学习算法、高性能处理器、云存储等）已经就位，但技术普及度和应用深度仍有限。
• 国内计算机视觉创业公司数量快速增长，融资热度上升，但商业化周期较长，市场仍需培育。

技术应用场景及典型厂商分析

安防

• 智能安防正在优化传统安防的效率和识别精度，实现事前布控与事后取证结合。
• 格灵深瞳、商汤科技、依图科技等公司均在安防领域布局，但面临传统厂商和人工智能创业公司的双重竞争。

金融

• 计算机视觉在金融领域的应用包括刷脸识别、以图搜图、身份认证等。
• 依图科技、商汤科技、蚂蚁金服等公司均在该领域有所布局。

娱乐/营销

• 图像识别技术正在被用于内容分类、广告推送、直播审核等场景。
• 衣+、图普科技、小i机器人等公司通过图像识别技术实现内容变现和用户引导。

医疗

• 计算机视觉可用于病理切片识别、疾病检测等场景，缓解医疗资源短缺问题。
• IBM Watson、Truven Health Analytics等公司已将该技术应用于医疗领域。

无人驾驶/无人机

• 无人驾驶和无人机技术的发展依赖于计算机视觉对关键目标物的识别能力。
• UISEE驭势、图森科技、图麟科技等公司正在探索该领域的应用。

智能家居/人机交互

• 计算机视觉在智能家居和人机交互领域也有所应用，如语音识别、手势识别等。
• 云知声、Unsound、Mobyoi、出门问问等公司正在推动该领域的创新。

行业趋势分析

• 人工智能专用的底层软硬件设施（如操作系统、芯片、存储）仍是市场缺口，为垂直厂商和创业公司提供了巨大的市场机会。
• 随着技术的发展，计算机视觉的应用场景将更加广泛，预计未来5-10年将进入行业应用的密集渗透期。
• 数据量需求将激增，掌握数据源的厂商将成为行业竞争的焦点。
• B端需求强于C端，商业模式较为清晰，技术应用场景可复制性强，拥有自研技术的团队将更容易享受技术红利。

总结

计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，正在多个领域实现应用落地，但整体仍处于早期阶段。行业创业空间广阔，但进入门槛较高，需在技术、数据和市场运营等方面具备较强的综合实力。随着技术的不断成熟，计算机视觉将逐步拓展至更多应用场景，为传统行业带来深远影响。