2017-2016中国人工智能行业系列研究——中国计算机视觉应用专题研究报告_28页-4mb

中国计算机视觉应用专题研究报告2016总结

核心内容

本报告聚焦于2016年计算机视觉技术的发展与应用，分析其市场现状、技术应用场景及行业趋势。报告指出，计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，正经历快速的技术进步和市场拓展，成为推动人工智能发展的关键引擎。

主要观点

• 技术发展：受深度学习影响，计算机视觉技术在2016年取得了突破性进展，逐步从实验室走向实际应用。
• 市场现状：计算机视觉市场处于早期发展阶段，国内外巨头和创业公司纷纷布局，形成竞争格局。
• 应用场景：计算机视觉技术已广泛应用于安防、医疗、娱乐、金融、智能家居等多个领域，且具备良好的可复制性。
• 行业趋势：未来5-10年将是计算机视觉在传统行业密集渗透的时期，技术与数据的融合将推动行业进一步发展。

关键信息

技术发展及市场现状分析

• 计算机视觉技术已从理想状态向现实应用发展，主要应用于感知、识别、分析等层面。
• 技术依赖于大数据、深度学习、高性能处理器、云存储等基础设施。
• 国内计算机视觉创业公司数量迅速增长，融资规模扩大，但整体产业格局尚未成熟，技术壁垒高。

技术应用场景及典型厂商分析

安防

• 传统安防：依赖人工事后取证，效率低。
• 智能安防：通过视频结构化与实时分析，实现事前布控和事后取证，有效监控距离可达70-80米，识别精度提升。

医疗

• 计算机视觉在疾病检测方面有巨大潜力，可缓解医疗资源匮乏问题，提高诊断效率。

金融

• 人脸识别和生物识别技术被广泛应用于金融领域，如支付宝、蚂蚁金服等。

娱乐/营销

• 图像识别技术被用于内容分类、广告推送、直播审核等场景，如衣+、图普科技等。

智能家居

• 云知声、Unsound等公司利用计算机视觉技术开发智能语音及可穿戴设备。

行业趋势分析

• 技术复制：计算机视觉技术具有较强的可复制性，创业公司可借此拓展多个行业。
• B端需求：相较于C端，B端对计算机视觉技术的需求更为明确，商业模式较为清晰。
• 基础设施缺口：人工智能专用的底层软硬件设施（如操作系统、芯片、存储等）仍是市场缺口，为垂直厂商和创业公司提供机会。
• 数据驱动：计算机视觉的识别广度和深度仍有提升空间，数据量需求激增，掌握数据源的厂商将成为竞争焦点。

典型厂商分析

格灵深瞳

• 优势：技术复制能力强，市场创新意识突出。
• 挑战：面临传统厂商与人工智能创业公司的双重竞争，商业化周期较长。

商汤科技

• 优势：构建了从基础层到应用层的完整技术链条，具备较强的自主发展能力。
• 挑战：创业公司模式下运营成本和人才压力较大，需提升短期回报能力。

图普科技

• 优势：布局较早，具备一定的先发优势；通过API调用实现商品识别，增强客户粘性。
• 挑战：市场格局尚未稳定，需与内容平台共同探索用户体验。

衣+

• 优势：依托阿里系资源，结合服饰识别与电商导流，具备较强的变现能力。
• 挑战：需与内容平台协同优化用户体验，同时进行市场教育。

结论

计算机视觉作为人工智能的重要分支，正在经历快速的技术演进和市场扩张。虽然当前仍处于早期阶段，但其在多个行业的应用已初见成效，未来潜力巨大。随着技术的不断成熟和数据量的增加，计算机视觉将在更多领域实现突破，成为推动产业升级的重要力量。