2019年中国计算机视觉市场前景研究报告
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。
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。
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%。
机器视觉技术研究现状及发展趋势
机器视觉技术研究现状及发展趋势智能制造是我国迈向制造强国的重要途径。
通过对我国工业产业进行智能化建设，能促进我国工业更快更好的发展。
机器视觉是利用光学装置和非接触传感器自动接收和处理真实物体的图像信息，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。
机器视觉是模仿人的眼睛进行测量和判断。
机器视觉具有高精准性、高效率及可持续工作等优势，擅长对结构化场景进行定量测量。
随着我国产业结构调整和转型升级的不断深入，机器视觉技术在汽车制造、印刷包装、农业、医药及纺织等多个领域得到了广泛应用。
因此，推动机器视觉相关技术的研究对智能产业发展有着极其重要的意义。
1 机器视觉发展现状国外对机器视觉的研究开始于20世纪50年代，Gilson提出“光流”这一概念，开始对二维图像的统计模式识别的研究;20世纪60年代，机器视觉研究逐渐兴起，Roberts等人对三维视觉的研究奠定了机器视觉技术研究理论的基础;20世纪70年代，机器视觉起步，David Marr提出了一个新的理论——Marr 视觉理论，是机器视觉研究领域的第一个重要理论框架，并开始形成系统的机器视觉理论;20世纪80年代，机器视觉蓬勃发展，全球迎来了机器视觉研究的热潮，新的研究方法与理论如主动视觉理论框架、视觉集成理论框架等不断涌现;20世纪90年代，机器视觉产业化形成，众多机器视觉企业成立，机器视觉技术开始在各行业得到应用。
国内对机器视觉技术的研究始于20世纪80年代。
我国引进的第一批机器视觉技术应用于南方电子半导体工厂。
国内机器视觉技术发展可分为4个阶段：第1阶段是20世纪80年代的机器视觉起步阶段，该阶段主要技术和相关设备;第2阶段是1999—2003年的启蒙阶段，国内机器视觉公司技术主要通过代理国际机器视觉技术厂商的一些系统集成业务及机器视觉二次开发应用;第3阶段是2004—2007年的成长阶段，这一阶段国内机器视觉企业开始从学习阶段过渡到本土技术研发阶段，开始占据初级市场;第4阶段是从2008年至今的高速成长阶段，该阶段，国内相关机器视觉核心器件研发企业不断涌现，机器视觉行业高质量快速发展。
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。
计算机视觉行业市场调研报告
03
产业链下游
目前，计算机视觉主要用于安防影像分析、金融身份认证、广告营销、无人驾 驶、机器人、工业制造、医疗影像分析、教育和娱乐业等领域。人脸识别、物 体识别等技术算法精度提高使中国计算机视觉技术率先在安防领域中实现商业 化，安防影像分析应用领域在2018年中国计算机视觉行业占比最高，达到69.4%， 广告营销、智能金融分别以17.2%、9.6%紧随其后，医疗影像、工业制造、新零 售等创新领域也逐步解锁，成为计算机视觉行业快速发展的重要支撑。
《“互联网+”人工智能三年行动实施 方案》
着力加强人工智能应用创新，引导产业集聚发展， 促进人工智能在国民经济社会重点领域的推广。 加快发展“互联网+”新模式新业态，培育壮大人 工智能产业。
《关于促进人工智能和实体经济深度融 合的指导意见》
促进人工智能和实体经济深度融合，深化改革 创新，优化制度环境，激发企业创新活力和内 生动力，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、 共创分享的智能经济形态。
03
社会环境
2012年以来，大型人工智能运算的计算力呈指数式上涨，从2012年 AlexNet的约0.008pfs-day到2018年AlphaGoZero的约2,500pfs-day，算 力实现30倍增长，并正以大约每年10倍的速度增长，定制的硬件使GPU和 TPU每秒可执行的操作更多，对数据处理规模、数据运算速度带来了指数 级的增长和改善，极大促进计算机视觉的发展。CPU、GPU和FPGA等通用 芯片是当前人工智能的主流芯片，而针对神经网络算法的专用芯片ASIC 也正被Intel、Google、NVIDIA和众多初创公司推出，伴随AI专用芯片的 推出和对通用芯片的替代，叠加嵌入式感知系统的成熟研发，在嵌入式 系统中实施深度学习将有助于机器通过视觉解析面部表情，并达到更高 准确度。
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
2019年机器视觉行业分析报告
机器视觉行业分析报告2019年12月目录一、行业简介 (5)1、机器视觉行业及其应用领域简介 (5)（1）机器视觉是人工智能最重要的分支之一 (5)（2）机器视觉技术最大的应用领域之一 (6)2、机器视觉技术的核心优势 (7)（1）精确性、客观性和可靠性 (7)（2）环境适应性和工作持续性 (7)（3）经济性和高效性 (8)（4）灵活性和重复性 (8)3、机器视觉技术在工业领域中的具体应用 (9)（1）机器视觉的主要应用之一：尺寸与缺陷检测 (9)（2）机器视觉的主要应用之二：智能制造 (10)（3）机器视觉的主要应用之三：导航等其他应用 (10)二、行业发展现状 (10)1、机器视觉技术及行业保持高速发展 (10)2、机器视觉行业在中国处于快速发展阶段 (11)三、行业驱动力分析 (12)1、产业结构升级将推动机器视觉行业发展 (12)2、下游应用行业快速发展推动机器视觉行业保持快速增长 .. 123、劳动力成本持续上涨，“机器换人”的需求旺盛 (13)4、广阔的国际市场 (13)四、下游行业发展趋势 (13)1、机器视觉下游应用领域多，市场空间广阔 (13)2、消费类电子行业为机器视觉最主要的应用行业，将持续引领产业发展 (14)（1）机器视觉技术在消费类电子行业应用较早，推动机器视觉产业整体发展 (14)（2）消费类电子行业更新换代快，需求量大 (14)（3）消费类电子行业对机器视觉存在刚性需求 (15)（4）我国消费类电子行业自动化程度对比发达国家仍比较较低，人工替代空间大 (15)3、汽车产业的机器视觉应用呈现快速增长势头 (15)（1）汽车销量的不断提升使汽车制造业保持快速发展 (16)（2）汽车的智能化发展使汽车产业链对生产精度、智能化的要求均不断提高，对机器视觉技术和智能制造装备的需求持续提升 (17)4、半导体产业作为机器视觉技术的发源领域，机器视觉产品在半导体生产过程中发挥着重要作用 (17)（1）国内半导体产业呈快速发展的趋势 (18)（2）机器视觉技术广泛应用于半导体生产的全过程 (18)5、机器视觉产品广泛应用于仓储物流、辅助驾驶、医药、农业、包装印刷等行业，市场潜力巨大 (19)五、市场规模分析 (20)六、行业竞争分析 (22)1、竞争格局 (22)2、行业进入壁垒 (23)（1）技术壁垒 (23)（2）人才壁垒 (24)（3）品牌壁垒 (24)（4）规模壁垒 (24)（5）服务壁垒 (25)（6）客户资源壁垒 (25)3、行业内主要企业 (25)（1）康耐视 (25)（2）基恩士 (26)（3）海克斯康 (27)七、行业发展制约因素 (27)1、高端复合型人才稀缺限制本行业快速发展 (27)2、上游核心零部件配套企业尚未成熟 (27)机器视觉行业分析报告一、行业简介1、机器视觉行业及其应用领域简介（1）机器视觉是人工智能最重要的分支之一人工智能的应用技术主要包括语音类技术、视觉类技术、自然语言处理类技术和基础硬件等。
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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
PAGE 12
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。
序列
1 2 3 4 5
技术名称
2007-至今 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。
PAGE 6
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。
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。
数据来源：中商产业研究院整理
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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。
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02 计算机视觉市场分析
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%。
2019年
计算机视觉行业市场前景 研究报告
中商产业研究院编制
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。
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。
CONTENTS
目 录
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
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
4
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
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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70年代 络、循环神经网络等算法逐渐推广应用。
图像分类
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。