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2023-2028年中國視覺人工智能行業(yè)市場現(xiàn)狀及發(fā)展前景預測報告
思瀚產業(yè)研究院    2023-11-16

一、視覺人工智能技術發(fā)展歷程

1、計算機視覺的定義

計算機視覺技術賦予計算機人類雙眼所擁有的分割、分類、識別、跟蹤、判別等功能，通過構造多層的神經網絡，識別不同層級的圖像特征并在頂層做出判斷和分類。

2、計算機視覺的發(fā)展歷程

馬爾計算視覺：20 世紀 80 年代，主要討論“計算理論”和“表達與算法”，認為大腦的神經計算和計算機的數(shù)值計算沒有本質區(qū)別。

多視幾何與分層三維重建：20 世紀 90 年代，研究重點在于如何在保證魯棒性的前提下快速進行大場景的三維重建，而重建需要反復和大量的計算。

基于學習的視覺：21 世紀初至今，以機器學習為主要技術手段的計算機視覺研究，包括以流性學習的子空間法和目前以深度學習為代表的視覺方法。

如上所示，計算機視覺主要經歷了以上三個發(fā)展階段。伴隨著同期互聯(lián)網海量數(shù)據的爆發(fā)，各類數(shù)據集成為計算機視覺技術發(fā)展的土壤，而深度學習和深層神經網絡理論最終帶來最新一次的技術變革。2015 年，視覺人工智能系統(tǒng)識別項目 ImageNet 比賽中，ResNet 以 3.57%的識別錯誤率首次超越人類視覺的 5.1%。目前人臉識別準確率已經提升至 97%以上。

二、視覺人工智能產業(yè)鏈簡介

與人工智能市場的產業(yè)鏈相似，視覺人工智能市場的產業(yè)鏈同樣分為基礎層、技術層與應用層。其中，基礎層主要包括提供算力的芯片與提供信息采集功能的前端設備組成的硬件支持、相關底層技術支持，與海量信息數(shù)據；技術層則主要包括基于各類識別技術構建的軟件產品、解決方案和技術平臺；應用層則包括了各類視覺人工智能的應用場景。

三、視覺人工智能行業(yè)市場規(guī)模與行業(yè)構成

作為人工智能產業(yè)中應用最為廣泛的技術之一，計算機視覺技術擁有前景廣闊的龐大市場。在 2017 年的爆發(fā)式增長后，我國計算機視覺市場近幾年的增長趨緩，但仍處于較高水平。根據高工產研機器人研究所的數(shù)據，2019 年中國計算機視覺應用市場達 14.56 億美元。而根據沙利文咨詢出具的研究，2019 年中國計算機視覺市場規(guī)模達到 219.6億元。

目前，視覺人工智能被廣泛應用于各個行業(yè)，包括安防、零售、營銷、醫(yī)療等等。其中，根據億歐數(shù)據的研究，2018 年中國計算機人臉識別市場中安防場景的應用占 61.2%，根據前瞻研究院數(shù)據，2020 年中國計算機視覺應用層份額中，安防影像分析占 67.9%，國內明確的應用場景和強大的客戶需求讓 AI 技術在安防行業(yè)快速落地。在安防行業(yè)，視覺人工智能的應用場景包括門禁、智能攝像頭等，依托人像識別技術，安防排查和管理效率得到顯著提升。

同時，根據中科院發(fā)布的《2019 年人工智能發(fā)展白皮書》等，目前計算機視覺技術除了安防之外，較為典型的應用場景還包括：

1、自動駕駛

自動駕駛汽車需要使用計算機視覺技術。特斯拉等汽車制造商已經通過攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器從環(huán)境中獲取圖像，研發(fā)自動駕駛汽車來探測目標、車道標志和交通信號，從而安全駕駛。

2、醫(yī)療

由于 90％的醫(yī)療數(shù)據都是基于圖像的，因此醫(yī)學中的計算機視覺有很多用途。比如啟用新的醫(yī)療診斷方法，分析 X射線，X光檢查，AI診療等。

3、制造業(yè)

計算機視覺技術可以幫助工業(yè)制造商更安全、更智能、更有效地運行，比如預測性維護設備故障，對包裝和產品質量進行監(jiān)控，并通過計算機視覺技術識別和減少不合格產品。

4、翻譯

傳統(tǒng)翻譯采用人工查詞的方式，不但耗時長，而且錯誤率高。圖像識別技術的出現(xiàn)大幅提升了翻譯的效率和準確度，用戶通過簡單的拍照、截圖或劃線就能得到準確的翻譯結果。

四、視覺人工智能技術的場景應用舉例

視覺人工智能目前被廣泛應用于多個行業(yè)，其功能和應用涉及到數(shù)據采集端——終端，數(shù)據傳輸，數(shù)據存儲、處理和輸出端——云端，通過云端和終端的密切配合，最終實現(xiàn)有效結果的輸出。以安防場景為例，在一個完整的端云架構中，終端 IoT 設備主要用于數(shù)據采集，例如攝像機通過拍攝視頻來采集數(shù)據，然后終端設備通過傳播介質將數(shù)據傳輸至云端，再由云端進行批量的分析處理，最后輸出分析結果。

由于終端設備需要更多地考慮功耗和成本，過去在端側僅部署較小的算力，更依靠云側算力的支持。在數(shù)據呈現(xiàn)指數(shù)級增長的今天，一方面終端的視頻流數(shù)據快速增長加重了傳輸渠道的負載，導致原有帶寬無法支撐數(shù)據的及時、有效傳輸，進而影響了云端算力的科學調度；另一方面，數(shù)據量的指數(shù)級增長大幅提高了云端對并行運算數(shù)據峰值的要求，云側的部署成本隨著數(shù)據處理需求的極值增長而顯著提高，但在數(shù)據處理的“平峰期”，云端算力將存在無法得到充分、有效運用的情形。

為了更好地平衡云側和端側的算力分布，實現(xiàn)整體效率的最大化，目前通過提升端側和邊緣側的智能化水平和算力，實現(xiàn)整體算力分布的前置成為行業(yè)的新趨勢。通過將部分算力和分析程序前置到終端設備，終端可以實現(xiàn)對數(shù)據的預處理，僅需將部分特征數(shù)據傳至云端，甚至在本地完成對數(shù)據的完整分析。通過分布式算力部署，端側設備形成的數(shù)據處理集群逐步向云側設備融合。

隨著系統(tǒng)架構的不斷優(yōu)化，一方面這將增加有效算力，緩解帶寬壓力，減少設備的成本投入，另一方面數(shù)據的本地處理也能有效規(guī)避云側分析帶來的數(shù)據安全、隱私保護等風險。隨著端側芯片能夠靈活支持更多算法，在云端集中的算力部署也將更加合理，最終實現(xiàn)“端云協(xié)同”的協(xié)同效應，即架構內算力、成本、時延、功耗的最優(yōu)平衡。為實現(xiàn)這一效果，端側對芯片的兼容性和靈活性有更高的要求，在控制成本和功耗的同時提升算力，從而實現(xiàn)云端部署和應用場景的靈活適配。

第一章 視覺人工智能行業(yè)發(fā)展概述

第一節(jié) 視覺人工智能的概念

第二節(jié) 視覺人工智能行業(yè)發(fā)展成熟度

第三節(jié) 視覺人工智能行業(yè)產業(yè)鏈分析

第二章 2020-2022年中國視覺人工智能行業(yè)運行環(huán)境分析

第一節(jié) 2020-2022年中國宏觀經濟環(huán)境分析

第二節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能行業(yè)發(fā)展政策環(huán)境分析

一、國內宏觀政策發(fā)展建議

（一）繼續(xù)實施積極的財政政策，加大結構調整力度

（二）采取組合調控措施，確保物價水平穩(wěn)定

（三）推動節(jié)能減排市場化運作

二、視覺人工智能行業(yè)政策分析

三、相關行業(yè)政策影響分析

第三節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能行業(yè)發(fā)展社會環(huán)境分析

第三章 2020-2022年中國視覺人工智能行業(yè)市場發(fā)展分析

第一節(jié) 視覺人工智能行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀

一、市場發(fā)展概況

二、發(fā)展熱點回顧

三、市場存在問題及策略分析

第二節(jié) 視覺人工智能行業(yè)技術發(fā)展

一、技術特征現(xiàn)狀分析

二、新技術研發(fā)及應用動態(tài)

三、技術發(fā)展趨勢

第三節(jié) 中國視覺人工智能行業(yè)消費市場分析

一、消費特征分析

二、消費需求趨勢

三、品牌市場消費結構

第四節(jié) 視覺人工智能所屬行業(yè)產銷數(shù)據統(tǒng)計分析

一、整體市場規(guī)模

二、區(qū)域市場數(shù)據統(tǒng)計情況

第五節(jié) 2023-2028年視覺人工智能行業(yè)市場發(fā)展趨勢

第四章 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)主要指標監(jiān)測分析

第一節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)工業(yè)總產值分析

一、2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)工業(yè)總產值分析

二、不同規(guī)模企業(yè)工業(yè)總產值分析

三、不同所有制企業(yè)工業(yè)總產值比較

第二節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)主營業(yè)務收入分析

一、2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)主營業(yè)務收入分析

二、不同規(guī)模企業(yè)主營業(yè)務收入分析

三、不同所有制企業(yè)主營業(yè)務收入比較

第三節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)產品成本費用分析

一、2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)銷售成本分析

二、不同規(guī)模企業(yè)銷售成本比較分析

三、不同所有制企業(yè)銷售成本比較分析

第四節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)利潤總額分析

一、2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)利潤總額分析

二、不同規(guī)模企業(yè)利潤總額比較分析

三、不同所有制企業(yè)利潤總額比較分析

第五節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)資產負債分析

一、2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)資產負債分析

二、不同規(guī)模企業(yè)資產負債比較分析

三、不同所有制企業(yè)資產負債比較分析

第六節(jié) 2020-2022年中國視覺人工智能所屬行業(yè)財務指標分析

一、行業(yè)盈利能力分析

二、行業(yè)償債能力分析

三、行業(yè)營運能力分析

四、行業(yè)發(fā)展能力分析

第五章 中國視覺人工智能行業(yè)區(qū)域市場分析

第一節(jié) 華北地區(qū)

一、華北地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第二節(jié) 東北地區(qū)

一、東北地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第三節(jié) 華東地區(qū)

一、華東地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第四節(jié) 華南地區(qū)

一、華南地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第五節(jié) 華中地區(qū)

一、華中地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第六節(jié) 西南地區(qū)

一、西南地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第七節(jié) 西北地區(qū)

一、西北地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀分析

二、市場規(guī)模情況分析

三、行業(yè)發(fā)展前景預測

第六章 視覺人工智能行業(yè)競爭格局分析

第一節(jié) 行業(yè)競爭結構分析

第二節(jié) 行業(yè)集中度分析

第三節(jié) 行業(yè)國際競爭力比較

第四節(jié) 2020-2022年視覺人工智能行業(yè)競爭格局分析

第七章 視覺人工智能企業(yè)競爭策略分析

第一節(jié) 視覺人工智能市場競爭策略分析

一、市場增長潛力分析

二、主要潛力品種分析

三、現(xiàn)有視覺人工智能產品競爭策略分析

四、潛力視覺人工智能品種競爭策略選擇

五、典型企業(yè)產品競爭策略分析

第二節(jié) 視覺人工智能企業(yè)競爭策略分析

第三節(jié) 視覺人工智能行業(yè)產品定位及市場推廣策略分析

一、行業(yè)產品市場定位

二、行業(yè)廣告推廣策略

三、行業(yè)產品促銷策略

四、行業(yè)價格策略

五、行業(yè)網絡推廣策略

第八章 中國視覺人工智能重點企業(yè)經營策略分析

第一節(jié) 商湯科技

一、企業(yè)基本情況

二、企業(yè)銷售收入及盈利水平分析

三、企業(yè)資產及負債情況分析

四、企業(yè)成本費用情況

第二節(jié) 曠視科技

一、企業(yè)基本情況

二、企業(yè)銷售收入及盈利水平分析

三、企業(yè)資產及負債情況分析

四、企業(yè)成本費用情況

第三節(jié) 虹軟科技

一、企業(yè)基本情況

二、企業(yè)銷售收入及盈利水平分析

三、企業(yè)資產及負債情況分析

四、企業(yè)成本費用情況

第四節(jié) 云從科技集團股份有限公司

一、企業(yè)基本情況

二、企業(yè)銷售收入及盈利水平分析

三、企業(yè)資產及負債情況分析

四、企業(yè)成本費用情況

第五節(jié) morpho,inc.

一、企業(yè)基本情況

二、企業(yè)銷售收入及盈利水平分析

三、企業(yè)資產及負債情況分析

四、企業(yè)成本費用情況

第六節(jié) 深圳超多維科技有限公司

一、企業(yè)基本情況

二、企業(yè)銷售收入及盈利水平分析

三、企業(yè)資產及負債情況分析

四、企業(yè)成本費用情況

第九章 2023-2028年未來視覺人工智能行業(yè)發(fā)展預測分析

第一節(jié) 未來視覺人工智能行業(yè)需求與消費預測

第二節(jié) 2023-2028年中國視覺人工智能行業(yè)供需預測

第十章 中國視覺人工智能行業(yè)投資機會與風險分析

第一節(jié) 視覺人工智能行業(yè)投資機會分析

一、視覺人工智能投資項目分析

二、可以投資的視覺人工智能模式

三、2022年視覺人工智能投資機會

四、2022年視覺人工智能投資新方向

五、2023-2028年視覺人工智能行業(yè)投資的建議

六、新進入者應注意的障礙因素分析

第二節(jié) 影響視覺人工智能行業(yè)發(fā)展的主要因素

一、2023-2028年影響視覺人工智能行業(yè)運行的有利因素分析

二、2023-2028年影響視覺人工智能行業(yè)運行的穩(wěn)定因素分析

三、2023-2028年影響視覺人工智能行業(yè)運行的不利因素分析

四、2023-2028年我國視覺人工智能行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)分析

五、2023-2028年我國視覺人工智能行業(yè)發(fā)展面臨的機遇分析

第三節(jié) 視覺人工智能行業(yè)投資風險及控制策略分析

一、2023-2028年視覺人工智能行業(yè)市場風險及控制策略

二、2023-2028年視覺人工智能行業(yè)政策風險及控制策略

三、2023-2028年視覺人工智能行業(yè)經營風險及控制策略

四、2023-2028年視覺人工智能行業(yè)技術風險及控制策略

五、2023-2028年視覺人工智能同業(yè)競爭風險及控制策略

六、2023-2028年視覺人工智能行業(yè)其他風險及控制策略

第十一章 視覺人工智能行業(yè)投資戰(zhàn)略研究

第一節(jié) 視覺人工智能行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究

第二節(jié) 對我國視覺人工智能品牌的戰(zhàn)略思考

一、企業(yè)品牌的重要性

二、視覺人工智能企業(yè)品牌的現(xiàn)狀分析

三、我國視覺人工智能企業(yè)的品牌戰(zhàn)略

第三節(jié) 視覺人工智能行業(yè)投資戰(zhàn)略研究

圖表目錄

圖表：視覺人工智能行業(yè)生命周期圖

圖表：視覺人工智能產品國內、國際市場成熟度對比

圖表：視覺人工智能產品行業(yè)主要競爭因素分析

圖表：2020-2022年各季度三次產業(yè)增加值累計增速

圖表：2020-2022年工業(yè)增加值累計增速

圖表：2020-2022年物價指數(shù)同比變化情況

圖表：2020-2022年社會消費品零售總額情況

圖表：2020-2022年固定資產投資完成額累計增速

圖表：2020-2022年外貿進出口情況

圖表：2020-2022年各季度居民收入累計值

圖表：2020-2022年貨幣供應量同比增速

圖表：2020-2022年視覺人工智能產品消費量變化圖

圖表：2020-2022年視覺人工智能企業(yè)品牌集中度分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能產品產能分析

圖表：2020-2022年中國視覺人工智能產業(yè)工業(yè)總產值分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能不同規(guī)模企業(yè)工業(yè)總產值分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能不同所有制企業(yè)工業(yè)總產值比較

圖表：2020-2022年中國視覺人工智能產業(yè)主營業(yè)務收入分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能不同規(guī)模企業(yè)主營業(yè)務收入分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能不同所有制企業(yè)主營業(yè)務收入比較

圖表：2020-2022年中國視覺人工智能產業(yè)銷售成本分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能不同規(guī)模企業(yè)銷售成本比較分析

圖表：2020-2022年視覺人工智能不同所有制企業(yè)銷售成本比較分析