2017年-数据局_艾瑞咨询：2017年中国计算机视觉行业研究报告_61页_5mb

报告摘要

中国计算机视觉行业研究报告（2017年）

核心内容概述

本报告全面分析了2017年中国计算机视觉行业的发展现状、主要应用场景、技术趋势及典型公司案例。计算机视觉技术主要应用于感知智能领域，其中深度学习算法在图像分类任务中取得显著突破，推动了技术的商业化进程。尽管开源工具降低了技术门槛，但前沿算法仍存在较高的技术壁垒。此外，计算机视觉在多个行业展现出巨大潜力，包括安防、金融、医疗、工业、零售、广告营销及自动驾驶等。

主要观点

深度学习推动技术进步：深度学习算法显著提升了计算机视觉在分类任务上的准确率，从2012年AlexNet的16.4%错误率到2017年ResNet的3.57%错误率，技术不断突破。
计算机视觉技术商业化进展：人脸识别、视频结构化等技术在安防领域率先实现商业化，而其他领域如金融、医疗等也逐步展开应用。
市场规模与增长潜力：2017年中国计算机视觉市场规模预计为40亿，预计2020年将增长至725亿，主要受益于安防、金融、零售等行业的快速发展。
前端与后端协同：随着嵌入式智能系统的成熟，前端智能系统将逐步渗透，与后端协同提升整体智能水平。
技术壁垒与商业模式：虽然开源环境降低了技术门槛，但前沿算法仍需专业团队进行优化。计算机视觉公司的商业模式包括API、SDK及一体化解决方案，各有侧重。

关键信息

行业概况

计算机视觉行业主要聚焦于感知智能，尤其在图像分类、物体检测、视频结构化等应用方面进展显著。
2017年中国计算机视觉市场规模预计为40亿，2020年将增长至725亿，预计未来三年将实现快速增长。
行业发展主要依赖深度学习算法、大量数据支持及高性能计算资源。

应用场景

安防领域：人脸识别、视频结构化技术广泛应用于监控系统，提升案件侦办效率。
金融领域：人脸识别技术用于刷脸认证、远程开户等场景，提高安全性和用户体验。
手机及互联网娱乐：计算机视觉技术用于智能解锁、背景虚化、AR特效等，提升产品智能化水平。
零售领域：商品识别技术应用于电商、无人零售等场景，提升商品检索与推荐效率。
医疗领域：智能影像分析用于辅助诊断，如胸部CT、儿童骨龄等，提升诊断效率与准确性。
工业制造：产品质检、3D分拣等技术用于提升生产效率和产品质量。
广告营销：智能分析技术用于广告位挖掘、内容推荐，提升广告投放效率与精准度。
自动驾驶：视觉技术用于环境感知和定位，推动自动驾驶技术发展。

技术趋势

深度学习成为核心：深度学习算法在图像分类、物体检测等任务中取得突破，推动技术商业化。
多模态与大数据融合：通过融合多种生物特征及大数据分析，提升人脸识别精度。
嵌入式智能系统发展：前端智能系统逐步普及，提升实时性与隐私保护能力。
算法迭代与场景适配：算法不断优化，提升特定场景下的识别准确率。

典型公司案例

商汤科技：
- 成立于2014年，专注于计算机视觉与深度学习。
- 在ImageNet、CVPR等竞赛中取得多项冠军。
- 获得4.1亿美元B轮融资，成为全球人工智能领域融资纪录。
- 服务金融、安防、零售等多个领域，提供多种AI解决方案。
云从科技：
- 成立于2015年，由中国科学院重庆研究院孵化。
- 在人脸识别等技术领域多次获奖。
- 获得5亿B轮融资及20亿政府支持，推动智能安防与城市大脑建设。
依图科技：
- 成立于2012年，由知名专家创立。
- 在人脸识别、医疗影像分析等领域取得突破。
- 获得3.8亿C轮融资，提供多种智能解决方案。
旷视科技：
- 成立于2011年，拥有强大的深度学习研发能力。
- 在ImageNet、MS COCO等竞赛中取得优异成绩。
- 与多家手机厂商合作，推动智能手机智能化。
触景无限：
- 成立于2014年，专注于嵌入式人工智能解决方案。
- 与Intel、中科院等合作，推动前端视觉感知技术发展。
- 提供智能引擎“瞬视”与“盾悟”，实现前端智能化。
码隆科技：
- 成立于2014年，专注于商品识别技术。
- 在WebVision挑战赛中夺冠，提升识别效率。
- 服务电商、零售、医疗等多个领域，推动AI新零售解决方案。
360人工智能研究院：
- 成立于2015年，专注于计算机视觉、大数据等前沿技术。
- 提供AI技术支持，助力360智能硬件与短视频业务发展。

行业发展趋势

技术突破与应用落地：深度学习算法持续优化，推动技术在更多场景落地。
嵌入式智能系统普及：前端智能系统逐步提升渗透率，与后端协同提升整体效率。
多模态与大数据融合：融合多种生物特征与大数据分析，提升识别精度与系统稳定性。
行业生态构建：计算机视觉技术与各行业深度融合，推动智能升级与商业化发展。
政策与市场推动：国家政策支持及市场需求增长，为计算机视觉行业提供广阔发展空间。

总结

计算机视觉技术在2017年取得了显著进展，特别是在深度学习算法、人脸识别及视频结构化等方面。行业应用广泛，涵盖安防、金融、医疗、零售等多个领域，市场规模预计快速增长。技术壁垒依然存在，但开源环境降低了入门门槛。未来，随着嵌入式智能系统的发展及多模态与大数据的融合，计算机视觉将加速在各行业的应用落地，推动智能化进程。

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