2016-易观_人工智能之计算机视觉应用专题报告2016_27页_3mb

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年中国计算机视觉技术的发展及市场应用现状，分析其在人工智能行业中的重要地位与潜力。计算机视觉作为人工智能技术的重要分支，因深度学习技术的突破而迅速发展，成为推动行业进步的关键引擎。

主要观点

• 技术发展与市场热度：计算机视觉技术在2016年持续升温，受到深度学习的推动，技术发展迅速，市场关注度高。
• 行业应用广泛：计算机视觉已渗透至多个领域，如安防、医疗、金融、娱乐、营销、智能家居等。
• 技术与商业结合：技术应用场景具有可复制性，创业公司若具备自研技术能力，可快速享受技术红利。
• 市场处于早期阶段：国内计算机视觉创业公司虽多，但整体产业格局尚未成熟，技术门槛高，商业化周期较长。

关键信息

技术发展及市场现状

• 计算机视觉技术依托深度学习取得显著进展，正在成为人工智能最火热的细分领域之一。
• 2016年，全球人工智能创业公司数量持续增长，国内创业公司亦在快速扩张。
• 国内计算机视觉创业公司多为早期阶段，面临高投入与高门槛，商业化周期较长。

技术应用场景及典型厂商

安防领域

• 智能安防：通过图像识别、目标检测、特征提取等技术，实现事前布控与事后取证，显著提升监控效率和识别精度。
• 典型厂商：
  • 格灵深瞳：技术复制能力强，市场创新与突围能力突出。
  • 商汤科技：拥有自研底层核心技术，覆盖多个行业应用，产业链布局完整。
  • 依图科技：在金融、医疗、互联网等领域有广泛应用。
  • 云从科技：专注于安防、金融、无人驾驶等领域的技术应用。

金融领域

• 刷脸认证：应用于支付宝、蚂蚁金服等平台，提高身份验证的安全性与便捷性。
• 生物识别技术：通过识别机器人“蚂可”等产品实现更高效的人脸识别。

娱乐与营销

• Viscovery：专注于广告营销，通过图像识别技术提升广告效果。
• 衣+：利用图像识别技术实现边看边买，连接内容平台与电商平台，提供商品识别服务。
• 直播内容审核：通过图像识别云平台API调用，实现24小时智能审核，提高效率与精准度。

智能家居

• 云知声：在智能家居领域提供语音识别与图像识别结合的服务。
• Unsound：以可穿戴设备为核心，推动人机交互技术的发展。

其他领域

• 无人驾驶：如UISEE驭势、图森科技等公司，致力于车辆识别与环境感知技术。
• 医疗应用：如IBM Watson，用于病理切片识别，缓解医疗资源不足的问题。
• 工业检测：通过图像识别技术实现产品质量检测，提升生产效率。

行业趋势分析

• 技术融合：计算机视觉与其他技术（如自然语言处理、人机交互、深度学习）融合，推动创新型行业应用。
• 基础设施需求：人工智能专用的底层软硬件设施（如操作系统、芯片、存储）是当前市场缺口，为垂直厂商和创业公司提供巨大机会。
• 数据量激增：随着识别广度和深度的提升，数据量需求将大幅增长，掌握数据源的厂商将更具竞争力。
• 行业应用密集渗透期：预计未来5-10年，计算机视觉将广泛应用于传统行业，带来组织架构与运营模式的深刻变革。

典型厂商分析

格灵深瞳

• 优势：技术复制能力强，市场创新与突围能力突出。
• 挑战：需面对传统厂商与新兴创业公司的双重竞争，商业化周期较长。

商汤科技

• 优势：打造自有底层核心技术，产业链布局完整，长期发展潜力大。
• 挑战：创业公司运营成本高，短期回报压力大，需提升管理能力。

图普科技

• 优势：布局较早，具有先发优势，业务扩展迅速。
• 挑战：直播市场格局尚不稳定，需持续优化用户体验并进行市场教育。

衣+

• 优势：依托阿里系资源，连接内容平台与电商平台，实现商品识别与购买。
• 挑战：需与内容平台深度合作，提升用户体验，同时面对市场不确定性。

行业评价

• 产业格局：当前国内计算机视觉产业尚未成熟，上中下游均存在创业机会。
• 商业变现：技术应用场景的可复制性强，但商业化周期较长，需精准把握市场需求与产品性价比。
• 市场预期：计算机视觉以提升效率为主，而非完全取代人类，需合理管理市场预期，耐心培育市场。

总结

计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，正在经历快速的技术演进与市场拓展。其在多个行业中的应用已初见成效，但仍处于早期探索阶段。随着技术的不断成熟和市场需求的增长，计算机视觉有望在未来5-10年内成为推动传统行业变革的重要力量。