2019-2020年计算机视觉行业分析报告
2018-2024年中 国计算机视觉行业分析报告
2018-2024年中国计算机视觉行业分析报告计算机视觉，这个听起来有些“高大上”的名词，其实已经在我们的生活中悄然渗透。
从智能手机的人脸识别解锁，到交通路口的智能监控，再到医疗领域的疾病诊断辅助，计算机视觉技术正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
在过去的几年里，中国计算机视觉行业经历了迅猛的发展。
2018 年，可以说是一个关键的起点。
随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，越来越多的企业和资本涌入这个领域。
从技术层面来看，深度学习算法的不断优化和硬件性能的提升，为计算机视觉的发展提供了强大的支撑。
过去，图像识别的准确率和速度都受到很大的限制，但如今，通过大规模的数据训练和先进的模型架构，计算机视觉系统能够在复杂场景下准确地识别和理解图像内容。
在应用领域，安防监控无疑是计算机视觉的一个重要战场。
通过智能摄像头和图像分析技术，能够实时监测公共场所的安全状况，及时发现异常行为和潜在的威胁。
不仅如此，在金融领域，计算机视觉用于身份验证和风险防控，大大提高了业务的安全性和效率。
在工业生产中，计算机视觉可以进行质量检测，确保产品符合高标准。
以往依靠人工检测，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。
而计算机视觉系统能够快速、准确地检测出产品的缺陷，降低了生产成本，提高了生产质量。
教育领域也开始受益于计算机视觉技术。
例如，在线教育平台可以通过对学生的面部表情和动作进行分析，了解学生的学习状态和参与度，从而提供更个性化的教学服务。
然而，中国计算机视觉行业在发展过程中也面临着一些挑战。
数据隐私和安全问题一直是人们关注的焦点。
大量的图像数据在采集、传输和处理过程中，如果没有得到妥善的保护，可能会导致用户隐私泄露。
因此，相关企业需要加强数据管理，遵守法律法规，保障用户权益。
技术的局限性也是一个不容忽视的问题。
虽然计算机视觉技术取得了显著进步，但在一些特殊场景下，如光线昏暗、物体遮挡等，其识别准确率仍有待提高。
人才短缺也是制约行业发展的一个因素。
计算机视觉市场分析报告
计算机视觉市场分析报告1.引言1.1 概述计算机视觉市场是指利用计算机技1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：本报告共分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分中，我们将概述本报告的目的和整体结构，并总结报告的关键内容。
在正文部分中，我们将从市场规模、技术趋势和主要应用领域三个方面对计算机视觉市场进行深入分析。
在结论部分，我们将展望计算机视觉市场的未来发展前景，分析竞争格局，并提出相关建议和展望。
通过全面的市场分析，希望能够为相关行业的决策者和投资者提供有益的参考。
目的部分的内容如下：1.3 目的本报告的目的是对计算机视觉市场进行全面分析，包括市场规模、技术趋势和主要应用领域的分析。
通过深入挖掘计算机视觉行业的发展现状，希望能够为相关企业和投资者提供准确的市场信息，帮助他们更好地了解市场趋势，制定合理的发展战略。
另外，本报告还旨在为行业内的企业提供参考，提出针对市场发展的建议和展望，促进企业之间的竞争力和行业整体的发展。
通过全面的市场分析，我们希望能够为计算机视觉行业的全面发展贡献一份力量。
1.4 总结总结部分:综合以上所述，计算机视觉市场正处于快速发展阶段，市场规模持续扩大，技术趋势不断向前推进，主要应用领域不断拓展。
市场前景广阔，竞争格局趋于激烈，但也存在着巨大的发展机遇和挑战。
建议相关企业和机构要密切关注市场动态，加强技术创新和产业结合，不断完善产品和服务，以抢占市场先机，实现可持续发展。
同时，我们对计算机视觉市场的未来发展充满信心，期待着更多创新技术和应用的涌现，为社会发展和人类生活带来更多的福祉。
2.正文2.1 市场规模分析市场规模分析:计算机视觉市场在近年来呈现出了快速增长的态势，主要受益于人工智能技术的发展和落地应用。
据市场调研数据显示，从2019年到2025年，计算机视觉市场的年复合增长率预计将达到15以上。
2019年，全球计算机视觉市场规模已突破100亿美元，预计到2025年将超过300亿美元。
2024年计算机视觉市场分析报告
2024年计算机视觉市场分析报告概述计算机视觉是一种基于人工智能技术的领域，通过计算机系统对图像和视频进行感知和理解。
随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉市场也呈现出巨大的潜力和前景。
本报告将对计算机视觉市场进行详细分析，包括市场规模、发展趋势、竞争格局等方面的内容。
市场规模分析计算机视觉市场规模的快速增长是人工智能技术推动的结果。
根据市场研究数据显示，2019年全球计算机视觉市场规模达到XX亿美元，预计到2025年将增长至XX亿美元。
市场规模的增长主要受到以下几个因素的推动：1.人工智能技术的快速发展：人工智能技术的进步为计算机视觉市场提供了强大的支持。
深度学习算法的广泛应用使得计算机视觉在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了突破性的进展。
2.应用领域的拓展：计算机视觉不仅在传统领域如安防监控、工业生产中得到广泛应用，还涉及到智能交通、医疗影像、虚拟现实等新兴领域，为市场规模的增长提供了新的机遇。
3.硬件设备的普及：智能手机、智能摄像头等硬件设备的普及为计算机视觉技术的应用提供了便利，推动了市场需求的增加。
发展趋势展望计算机视觉市场在未来几年将保持稳定增长，并呈现出以下几个发展趋势：1.深度学习技术的广泛应用：深度学习算法将继续在计算机视觉领域发挥重要作用。
通过深度学习模型的训练，计算机可以更加准确地理解图像和视频内容，进一步提升计算机视觉应用的性能。
2.行业应用的不断拓展：计算机视觉技术在安防、工业、医疗等传统行业的应用将进一步深化，同时还会涉及到新兴领域如智能零售、智能交通等。
这些行业应用的拓展将推动市场规模的增长。
3.云计算和边缘计算的结合：云计算和边缘计算的结合将为计算机视觉提供更加灵活和高效的处理方案。
通过将计算任务部分迁移到边缘设备，可以降低数据传输和处理延迟，提升计算机视觉应用的实时性和响应能力。
4.数据隐私和安全的重视：随着计算机视觉应用的广泛普及，数据隐私和安全问题也日益凸显。
2020年计算机视觉行业分析调研报告
2020年计算机视觉行业分析调研报告2019年12月目录1.计算机视觉行业概况及市场分析 (5)1.1计算机视觉市场规模分析 (5)1.2计算机视觉行业结构分析 (5)1.3计算机视觉行业PEST分析 (6)1.4计算机视觉行业特征分析 (8)1.5计算机视觉行业国内外对比分析 (9)2.计算机视觉行业存在的问题分析 (11)2.1政策体系不健全 (11)2.2基础工作薄弱 (11)2.3地方认识不足，激励作用有限 (11)2.4产业结构调整进展缓慢 (11)2.5技术相对落后 (12)2.6隐私安全问题 (12)2.7与用户的互动需不断增强 (13)2.8管理效率低 (14)2.9盈利点单一 (14)2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (15)2.11法律风险 (15)2.12供给不足，产业化程度较低 (15)2.13人才问题 (16)2.14产品质量问题 (16)3.计算机视觉行业政策环境 (18)3.1行业政策体系趋于完善 (18)3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (18)3.3“十三五”期间计算机视觉建设取得显著业绩 (19)4.计算机视觉产业发展前景 (21)4.1中国计算机视觉行业市场驱动因素分析 (21)4.2中国计算机视觉行业市场规模前景预测 (21)4.3计算机视觉进入大面积推广应用阶段 (21)4.4政策将会持续利好行业发展 (22)4.5细分化产品将会最具优势 (22)4.6计算机视觉产业与互联网等产业融合发展机遇 (23)4.7计算机视觉人才培养市场大、国际合作前景广阔 (24)4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (25)4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (25)4.10行业发展需突破创新瓶颈 (26)5.计算机视觉行业发展趋势 (27)5.1宏观机制升级 (27)5.2服务模式多元化 (27)5.3新的价格战将不可避免 (27)5.4社会化特征增强 (27)5.5信息化实施力度加大 (28)5.6生态化建设进一步开放 (28)5.7呈现集群化分布 (29)5.8各信息化厂商推动"计算机视觉"建设 (30)5.9政府采购政策加码 (30)5.10政策手段的奖惩力度加大 (31)6.计算机视觉行业竞争分析 (32)6.1中国计算机视觉行业品牌竞争格局分析 (32)6.2中国计算机视觉行业竞争强度分析 (32)6.3初创公司大独角兽领衔 (33)6.4上市公司双雄深耕多年 (34)6.5互联网巨头综合优势明显 (34)7.计算机视觉产业投资分析 (36)7.1中国计算机视觉技术投资趋势分析 (36)7.2大项目招商时代已过，精准招商愈发时兴 (36)7.3中国计算机视觉行业投资风险 (37)7.4中国计算机视觉行业投资收益 (38)1.计算机视觉行业概况及市场分析1.1计算机视觉市场规模分析未来，人们安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能有效满足人们需求，市场发展空间巨大。
2019年人工智能计算机视觉行业分析报告
2019年人工智能计算机视觉行业分析报告2019年8月目录一、计算机视觉：AI主要应用领域，安防等结合较为紧密 (6)1、人工智能：是国内科创主力军，17-22年复合增速超50% (6)2、计算机视觉：AI主要应用，规模远超其他细分 (8)3、计算机视觉应用场景：安防为主，多领域渗透 (8)二、安防：AI带来长期增量，各路力量皆有机遇 (10)1、AI大势所趋：向“看得懂”的转变，正向反馈推动渗透进一步加深 (10)（1）安防行业产业链：主要厂商集中在中游，AI趋势让行业属性逐步延伸 (10)（2）AI趋势：解决安防产业由“看得见”、“看得清”向“看得懂”的转变 (11)（3）正向反馈效应：客户明确提出AI需求，有望推动渗透进一步加深 (12)2、需求端：AI技术提升安防价值，打开长期新空间 (13)（1）传统视频监控领域：国内市场未来五年复合增速有望达到10%左右 (13)（2）长期来看，AI有望打开市场空间，给市场整体规模带来20%左右增量 (14)3、供给端：各路力量积极参与，传统龙头仍具有优势 (17)（1）三路力量同场竞技，看好传统龙头竞争优势 (17)①市场格局逐步稳定，CR2份额超50% (17)②三路力量积极参与，逐渐走向竞争 (18)③几路力量的比较下，仍看好传统安防领域龙头 (18)（2）传统厂商：持续的研发投入奠定基础，算法等AI布局已经不落下风 (20)①传统厂商中的龙头公司凭借其充足的投入占得AI研发先机 (20)（3）知名科创企业：AI技术带来价值，真正提升安防效率 (22)①后端技术：跨境追踪，精度上超过其他竞争者 (23)②前端设备：AI智能相机影像处理速度首次降至毫秒级 (24)③对安防效率和价值的提升 (25)（4）大型互联网公司：以华为为例 (26)①依托云计算优势打造自身安防云平台 (26)②芯片技术优势明显 (27)③B端客户资源丰富，利于业务的拓展 (27)三、消费电子：领军企业各有千秋，市场蓝海有望逐步打开 (28)1、需求端：渗透加深带来需求扩大，18-22年复合增速有望超15% (28)（1）市场需求基础：国产手机品牌仍稳定发展，给国内视觉厂商带来机遇 (28)（2）市场需求增量：AI视觉技术渗透程度仍存在深化空间 (28)（3）对未来市场规模的预测：18-22年复合增速有望超15% (30)2、供给端：领军企业各有千秋，新兴领域布局值得关注 (31)（1）AI厂商处于集成环节，优势企业有望延续强势 (31)（2）虹软科技：国内主要的手机AI提供商之一，持续投入带来技术优势 (32)（2）其余主要公司：以商汤科技为例，由传统功能向AR等新兴领域拓展 (34)四、智能驾驶：产业进程不断推进，国内企业加速布局 (36)1、需求端：随智能驾驶不断普及，到2025年算法市场规模有望近百亿 (36)2、供给端：国内企业在算法和芯片两个领域持续发力 (38)（1）虹软科技：在ADAS、智能车舱等领域均有解决方案布局 (39)（2）商汤、旷视：依托核心技术，专注细分领域 (40)（3）寒武纪等芯片厂商：性能上逐渐赶超国外厂商 (41)五、总结 (42)（一）安防行业 (42)（二）消费电子 (43)（三）智能驾驶领域 (43)六、相关企业简况 (44)（一）海康威视 (44)（二）大华股份 (45)（三）虹软科技 (46)（四）千方科技 (47)（五）苏州科达 (48)（六）四维图新 (48)（七）中科创达 (49)计算机视觉：AI主要应用领域，安防等结合较为紧密。
计算机视觉市场分析报告
计算机视觉市场分析报告概述计算机视觉（computer vision）是一种模拟人类视觉的技术，通过各种数字技术和图像处理算法对视觉图像（视频、图片等）进行分析、处理和识别。
随着技术的不断发展，计算机视觉已经成为一个逐渐兴起的新兴领域，其在机器视觉、图像识别、目标跟踪、自动驾驶、人脸识别、安防监控、医疗影像等领域得到广泛应用。
本文将对计算机视觉市场进行分析，并分析市场前景以及发展趋势。
市场规模分析展望未来，计算机视觉市场前景广阔。
根据最新数据，2019年全球计算机视觉市场规模约为110亿美元，预计到2025年市场规模将达到270亿美元，复合年增长率为12%以上。
此外，根据市场分析机构的研究报告，除了智能手机市场带来的快速增长，人工智能、机器学习等新兴技术的出现也推动了计算机视觉市场的发展。
目前，中国已经成为全球计算机视觉市场最重要的市场之一，预计到2025年，中国市场规模将达到90亿美元左右。
应用场景分析计算机视觉的应用场景非常广泛，主要集中在以下几个领域：1. 智能家居领域随着人工智能和物联网技术的蓬勃发展，智能家居领域成为计算机视觉市场的一个重要应用场景。
通过计算机视觉技术，用户可以通过语音、手势等多种方式来进行家居设备的控制，实现智能化的家居体验。
2. 安防监控领域计算机视觉技术在安防监控领域有很广泛的应用，可以实现视频监控、人脸识别、行为分析等功能。
通过人脸识别技术，可以实现身份认证、安防防范等功能，进一步加强安全保障。
3. 自动驾驶领域计算机视觉技术是自动驾驶领域的重要支撑技术，可以实现路径规划、环境感知、障碍物检测等功能，实现车辆的智能控制。
4. 医疗影像领域计算机视觉在医疗影像领域的应用也非常广泛，可以实现医学影像的分析、诊断和治疗等功能。
通过计算机视觉技术，医生可以实现对病人的快速诊断，大大提高了医疗诊疗效率和质量。
发展趋势分析计算机视觉市场的未来发展趋势主要有以下几个方面：1. 智能化发展随着人工智能技术的不断发展和普及，计算机视觉技术也将更加智能化，实现更加精准高效的视觉处理和识别功能。
2019年中国计算机视觉市场前景研究报告
5
计算机视觉行业发展前景
计算机视觉未来发展趋势 中国计算机视觉市场规模预测
01 计算机视觉行业概况
计算机视觉定义
计算机视觉是使用计算机及相关设备对 生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通 过对采集的图片或视频进行处理以获得相应 场景的三维信息。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领 域中的一个富有挑战性重要研究领域。深度 学习是机器学习研究中的一个新的领域，其 动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神 经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，深 度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言 处理等领域有成功的应用。
目标跟踪 目标跟踪应用程序保持实现目标的距离和仰角的轨道。
语义分割 实例分割
语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化 的密集分类。它是对背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像 部分。
实例分割是对物体的边缘轮廓进行标记。它是对检测任务的拓展，要求 描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。
2014-2018年中国人工智能市场规模
市场规模（亿元） 300
250
200
150
100
50
0 2014
2015
2016
2017
2018
数据来源：中商产业研究院整理
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人工智能行业投融资情况
2018年中国人工智能行业投融资轮次占比情况
下游应用 互联网 系统开发 终端开发
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计算机视觉五大技术
目前，计算机视觉 是深度学习领域最热门 的研究领域之一。视觉 识别是计算机视觉的关 键组成部分，如图像分 类、定位和检测。神经 网络和深度学习的最新 进展极大地推动了这些 最先进的视觉识别系统 的发展。
2019-2024年中国机器视觉技术应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国机器视觉技术应用行业发展及产业投资空间专项研究报告近年来，随着人工智能的发展，机器视觉技术已经成为重要的一部分，应用广泛，如自动驾驶、智能安防、无人机巡检等领域。
本研究报告旨在分析中国机器视觉技术应用行业发展状况及投资空间，并展望未来2024年。
2019至2024年时间段，中国机器视觉技术市场将持续稳定增长，主要推动力量来自于国家政策倡导支持和企业投入。
其中，自动驾驶领域将成为机器视觉技术应用最重要的领域之一。
根据市场研究机构的统计，2024年自动驾驶领域市场规模可达到2400亿元人民币。
该领域的发展将带动相关供应链和行业产业的迅速发展，如传感器、芯片、智能硬件等方面的制造。
另外，智能安防领域也是机器视觉技术重要的应用领域，预计2024年市场规模将超过1500亿元人民币。
机器视觉技术将运用于视频监控、人脸识别、行为分析及异常检测等领域，为公共安全和企业安全提供技术保障。
未来的市场增长空间不仅仅局限于上述领域，随着科技的不断进步，机器视觉技术将应用于更广泛的领域，如医疗、金融、零售等领域。
预计未来五年，中国机器视觉技术应用市场总规模将超过5000亿元人民币。
对于投资者来说，机器视觉技术应用市场的投资空间广阔，可投资的具体细分行业包括智能制造、智能交通、智能安防、智慧教育、智能医疗等领域。
值得注意的是，机器视觉技术应用市场具有高度的集中度和壁垒性，投资者需谨慎选择优质的上市公司或民营机构。
总而言之，机器视觉技术应用领域具有广阔的增长空间，未来五年市场规模将突破5000亿元人民币，自动驾驶和智能安防将成为市场最重要的应用领域。
投资者应该谨慎选择上市公司或民营机构，聚焦优质股票。
机器视觉技术应用市场规模持续增长数据显示，机器视觉技术应用市场在2019年达到了1736.1亿元人民币，同比增长了27.1%。
而预计到2024年，市场规模将达到达5268.7亿元人民币，同比增长率为24.1%。
计算机视觉技术调研报告
计算机视觉技术调研报告摘要：计算机视觉技术是指模拟人类视觉系统的高级感知功能，通过计算机程序对图像和视频进行分析和解释的能力。
本报告旨在深入调研计算机视觉技术的发展现状、应用领域以及未来的发展趋势。
通过对相关文献的梳理和实例的分析，我们得出了计算机视觉技术在工业、医疗、交通、安防等领域的广泛应用，并对未来该技术的发展方向和挑战进行了展望。
一、导论计算机视觉技术是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，它模拟人类视觉系统的感知与认知能力，通过计算机程序对图像和视频数据进行分析，实现对图像、视频的理解、识别和提取特征等任务。
计算机视觉技术在多个领域具有广泛的应用前景，如医学影像分析、智能交通系统、安防监控等。
二、计算机视觉技术的发展现状1. 图像处理与特征提取计算机视觉技术的首要任务是对图像数据进行处理和特征提取。
传统的图像处理方法如边缘检测、滤波等在计算机视觉领域基础研究中得到了广泛应用。
近年来，深度学习的发展推动了计算机视觉技术的飞速发展，诸如卷积神经网络（CNN）等深度学习算法被广泛应用于图像的特征提取和分类任务。
2. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉技术的核心问题之一。
研究者们提出了一系列目标检测算法，如基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）、基于区域的方法（如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）以及最新的单阶段检测器（如YOLO、SSD），在不同场景下实现了高效准确的目标检测。
3. 图像分割与语义分析图像分割与语义分析是计算机视觉中的重要任务，可用于图像理解及图像内容的提取。
常见的图像分割方法包括基于阈值、边缘、区域以及基于深度学习的分割算法（如FCN、U-Net）。
语义分析则利用深度学习算法对图像进行场景理解，如图像分类、目标分割等。
三、计算机视觉技术的应用领域1. 工业制造计算机视觉技术在工业制造中起到重要作用。
例如，利用计算机视觉技术可以实现产品缺陷检测、尺寸测量、零部件组装等任务，提高生产效率和产品质量。
计算机视觉市场的深度分析报告及趋势预测详解
计算机视觉市场的深度分析报告及趋势预测详解Deep Analysis Report and Trend Forecast of the Computer Vision Market计算机视觉市场的深度分析报告及趋势预测详解Introduction:引言：Computer vision is a rapidly evolving field that combines computer science and artificial intelligence to enable machines to interpret and understand visual information. It has gained significant attention and has been widely applied in various industries such as healthcare, automotive, retail, and security. This article aims to provide a comprehensive analysis of the current state of the computer vision market, including its key drivers, challenges, and future trends.计算机视觉是一个快速发展的领域，结合了计算机科学和人工智能，使机器能够解释和理解视觉信息。
它引起了广泛关注，并在医疗、汽车、零售和安全等各个行业得到了广泛应用。
本文旨在对当前计算机视觉市场的现状进行全面分析，包括其主要驱动因素、挑战和未来趋势。
Market Size and Growth:市场规模和增长：The computer vision market has experienced significant growth over the past decade and is expected to continue expanding at a rapid pace. According to market research firm MarketsandMarkets, the global computer vision market was valued at USD 10.9 billion in 2020 and is projected to reach USD 25.3 billion by 2025, growing at a CAGR of 18.1 during the forecast period.在过去的十年中，计算机视觉市场经历了显著的增长，并预计将继续以快速的速度扩大。
计算机视觉行业分析报告
计算机视觉行业分析报告计算机视觉（Computer Vision，CV）是一种基于图像理解和宽泛的人工智能技术，它主要用于使计算机能够模拟和实现人类视觉。
计算机视觉在图像处理、视觉感知、图像分析等方面都有着广泛的应用。
一、定义计算机视觉是一种从图像或多维数据中提取有用信息的科学和工程领域，它的目标是使计算机能够理解和解释数字图像或视频。
计算机视觉的研究领域包括图像处理、图像识别、目标检测、三维重建、图像跟踪、视觉导航等。
二、分类特点根据应用领域、技术特点和发展趋势，计算机视觉可以分为以下几个方向：1.图像处理图像处理是计算机视觉的重要组成部分，其主要研究数字图像的获取、存储、处理和显示。
图像处理技术主要包括数字图像处理、图像增强、色彩处理、形态学、图形学和几何变换等。
2.图像识别图像识别是计算机视觉的核心问题之一，它的目标是使计算机能够识别图像中的目标、物体、人脸等。
图像识别技术主要包括特征提取、模式分类、神经网络、深度学习等。
3.目标检测目标检测是计算机视觉的重要应用之一，它主要是通过图像处理、特征提取和分类识别等技术来实现。
目标检测技术主要包括目标跟踪、目标识别和目标定位等。
4.三维重建三维重建是一种将多张二维图像或视频转换成空间三维模型的技术。
它主要应用于计算机图形学、虚拟现实、建筑设计等领域。
三、产业链计算机视觉产业链主要包括硬件、软件、算法和服务四个环节，如下图所示：硬件环节：包括硬件设备、传感器、摄像头、处理器等。
软件环节：包括操作系统、开发工具、图像处理库等。
算法环节：包括图像处理算法、识别算法、跟踪算法等。
服务环节：包括视觉分析、视频监控、智能驾驶、医疗诊断等。
四、发展历程计算机视觉技术的发展历程可以分为以下几个阶段：（1）20世纪60年代：计算机视觉技术开始发展。
（2）20世纪80年代：计算机视觉技术开始应用于工业领域。
（3）20世纪90年代：计算机视觉技术被广泛应用于机器人、自动驾驶等领域。
2019年计算机视觉行业专题分析报告
（一）海康威视 .......................................................................................................................................................32 （二）大华股份 .......................................................................................................................................................32 （三）虹软科技 .......................................................................................................................................................33 （四）千方科技 .......................................................................................................................................................33 （五）苏州科达 .......................................................................................................................................................34 （六）四维图新 .......................................................................................................................................................34 （七）中科创达 .......................................................................................................................................................35
计算机视觉行业分析报告
产业链分析
中游
中国从事计算机视觉的公司可分为工业巨头、互联网巨头和创业公司。除自身投入资源研发外， 工业巨头和互联网巨头多数选择投资、并购创业公司或与其战略合作以涉足计算机视觉技术， 实现生态拓展和产业链布局。创业公司中独角兽迅速崛起，新兴创业公司不断涌现。工业巨头 的主要代表企业有海康威视、美的集团、海尔集团，其在计算机视觉应用领域具有较深积累， 并涉足计算机视觉相关研发，未来将打通行业产业链，构建商业应用生态圈。先技术，技术水 平领先，且具有强大的数据获取优势，在计算机视觉行业实现技术引领。创业公司的主要代表 企业主要有商汤科技、旷视科技及依图科技等，其专注于计算机视觉基础产品和服务开发，并 将探索更多的服务场景，提供更多的定制化解决方案。
社会环境
1
2012年起，图像识别的精准度得到了极大的提升，从70%提升到95%以上。2012年， ImageNetILSVRC比赛中，冠军团队使用CNN网络AlexNet将深度学习算法应用在计算机视觉算 法改进中，将识别错误率（top-5errorrate）一举降低到15.32%，深度学习从此进入了广泛应 用期，应用于商务、美图、医学、安防等各个领域。
经济环境
经济环境
2020年伊始，突如其来的新冠肺炎疫情对中国经济社会发展带来 前所未有的冲击，国际疫情持续蔓延，世界经济严重衰退，产业链 供应链循环受阻，国际贸易投资萎缩，中国经济面临的不稳定不确 定因素显著增多。可喜的是，国内新冠肺炎疫情在短期内得到了较 好的控制，疫情影响并未冲击到中国经济长期向好的基本面，中国 经济的长期增长中枢仍然处于稳定运行通道。国际货币基金组织最 新报告预测，2020年中国经济将增长1.9%，是全球唯一实现正增 长的主要经济体。
目录 / CONTENTS
2020年视觉人工智能行业分析报告
2020年视觉人工智能行业分析报告2020年12月目录一、行业管理及行业政策 (4)1、行业主管部门 (4)2、行业主要法律法规及政策 (4)二、人工智能行业总体发展情况 (7)1、人工智能行业市场规模 (7)2、人工智能行业产业链与国内产业链分析 (8)三、视觉人工智能行业概况 (10)1、视觉人工智能技术发展历程 (10)（1）计算机视觉的定义 (10)（2）计算机视觉的发展历程 (10)（3）计算机视觉实现的主要功能 (11)2、视觉人工智能行业市场规模与行业构成 (11)3、视觉人工智能技术的场景应用举例 (12)四、人工智能芯片行业概况 (14)1、人工智能芯片以场景和功能分类 (14)2、人工智能芯片以技术路线分类 (14)3、人工智能芯片行业市场规模与行业构成 (17)五、行业新技术新产业新业态新模式等发展情况和发展趋势 (18)1、视觉人工智能在新技术方面的发展情况和未来发展趋势 (18)2、视觉人工智能在新产业、新业态方面的发展情况和未来发展趋势 (20)（1）智慧政务与城市管理领域 (20)（2）智慧社区管理领域 (21)（3）智慧家居领域 (21)（4）智慧零售领域 (21)3、人工智能整体市场未来发展趋势 (22)（1）端侧与云侧的融合与协作是大势所趋 (22)（2）视觉人工智能行业的竞争维度逐步从单一技术领先性竞争转向综合服务能力竞争 (23)（3）核心城市日渐成为视觉人工智能技术等AI技术创新和应用的重要载体和试验地 (24)六、行业发展面临的机遇与挑战 (25)1、以新基建为代表的扶持政策助力行业发展 (25)2、5G等技术创新推动人工智能的技术变革与应用渗透 (26)3、用户需求提升和技术扩散带来的应用场景拓展 (27)4、国际局势动荡为各企业供应链带来挑战 (27)七、行业主要企业简况 (28)1、商汤科技 (29)2、旷视科技 (29)3、依图科技 (29)4、云从科技 (30)5、MM Solution (30)6、NVIDIA (30)7、Graphcore (30)8、寒武纪 (31)9、地平线 (31)数字城市是一种利用先进的智能化、数字化技术，支撑城市的规划、建设、运营、治理与服务，提高城市管理效率、节约资源，促进城市可持续发展的系统工程。
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前言
Introduction
计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等 机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪 器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从 图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。
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中国人工智能市场规模
近年来中国人工智能产业发展迅 速。从市场规模来看，自2015年开始， 中国人工智能市场规模逐年攀升。 2017年中国人工智能市场规模将达到 152.1亿元，增长率达到51.2%。
随着人工智能技术的逐渐成熟， 科技、制造业等业界巨头布局的深入， 应用场景不断扩展，2018年中国人工 智能市场规模约为238.2亿元，增长 率达到56.6%。
对象检测
功能
根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来 的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中 的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。
对象检测是指利用图像处理与模式识别等领域的理论和方法，检测出图 像中存在的目标对象，确定这些目标对象的语义类别，并标定出目标对 象在图像中的位置。对象检测是对象识别的前提。只有检测到对象才能 对对象进行识别。
2018年中国计算机视觉市场规模突破100亿元。预计2019年中国计算机视觉 市场规模将进一步扩大，达到300亿元。
目 录 CONTENTS
1
计算机视觉行业概况
计算机视觉定义 计算机视觉发展历程 计算机视觉产业链 计算机视觉五大技术 计算机视觉主要应用场景分布 计算机视觉与机器视觉的异同
2
计算机视觉市场分析
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计算机视觉发展历程
1950s-1970s
2006
20世纪50年代，计算机视觉被归入模式 计算机视觉与计算机图形学的相互影响
识别，主要集中二维图片分析和识别上。 日益加深，基于图像的绘制成为研究热
60年代MIT的Roberts通过计算机程序从 点。深度学习概念被突出，卷积神经网
数字图像中提取多面三维结构。70年代 络、循环神经网络等算法逐渐推广应用。
2014-2018年中国人工智能市场规模
市场规模（亿元） 250
200
150
100
50
0 2014
2015
2016
2017
2018
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人工智能行业投融资情况
2018年中国人工智能行业投融资轮次占比情况
天使轮 A B C 其他
2014-2018年人工智能行业融资金额统计情况
亿元 800 700 600 500
计算机视觉主要应用场景分布
医疗影像诊断
图片识别
人脸识别
视频监控
文字识别
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计算机视觉与机器视觉的异同
机器视觉的研究对象主要是指工业领域的视觉研究， 例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。
机器视觉是配备有感测视觉仪器的检测机器，其中 光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种 产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体等。
计算机视觉定义
计算机视觉是使用计算机及相关设备对
生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通 过对采集的图片或视频进行处理以获得相应 场景的三维信息。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领 域中的一个富有挑战性重要研究领域。深度 学习是机器学习研究中的一个新的领域，其 动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神 经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，深 度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言 处理等领域有成功的应用。
目标跟踪 目标跟踪应用程序保持实现目标的距离和仰角的轨道。
语义分割 实例分割
语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化 的密集分类。它是对背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像 部分。
实例分割是对物体的边缘轮廓进行标记。它是对检测任务的拓展，要求 描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。
主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。
侧重的是视觉感官上去做人做不到的工作，测量定 位这些，与光源镜头自动化控制相关。
计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维 场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针 对图像的内容。 计算机视觉是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、 跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理 成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 侧重的是利用计算机分析得到的图像，往往是对图像里面信息 的一个分析处理。
人工智能市场规模 人工智能行业投融资情况 人工智能技术发明专利申请数 人工智能细分占比 计算机视觉市场规模 计算机视觉应用市场 计算机视觉行业融资情况
3
计算机视觉市场促进因素
核心技术不断演进 相关应用广泛 应用领域逐渐拓宽
重点企业分析
商汤科技 云从科技 旷视科技 Yi+ 格灵深瞳 深兰科技 依图科技
下游应用 互联网 系统开发 终端开发
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计算机视觉五大技术
目前，计算机视觉 是深度学习领域最热门 的研究领域之一。视觉 识别是计算机视觉的关
键组成部分，如图像分 类、定位和检测。神经
网络和深度学习的最新 进展极大地推动了这些 最先进的视觉识别系统 的发展。
序列
1
2 3 4 5
技术名称
图像分类
计算机视觉与计算机图形学的相互影响 日益加深，基于图像的绘制成为研究热 点。高效求解复杂全局优化问题的算法 得到发展。
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计算机视觉产业链
上游基础层
芯片
数据集
深度神经网络、 循环神经网络、 卷积神经网络 等算法
中游技术支持
生物特征识别技术 物体与场景识别技术 光学字符识别技术
视频对象提取与 分析技术
麻省理工学院人工智能实验室正式开始 随着机器学习的不断推进，图像识别准
“计算机视觉”课程。
确率不断提升。
1980s-1990s
逻辑学和知识库推理逐渐成为主流，计 算机视觉识别的系统更多的变成了专家 们的推理系统。计算机视觉开始在工业 环境中得到广泛应用，同时基于多视几 何的视觉理论也得到迅速发展。
2007-至今
400 300 200 100
0 2014
2015
2016
2017
2018
随着人工智能产业的快速发展，中国人工智能产业热度不减，行业投融资规模呈现上涨趋势。2018年全年对人工智 能行业都保持着较高的热情，下半年融资事件数虽然有所减少，但融资金额反而有小幅增长。