吳澳燕
作為人工智能(AI)和深度學習的子領域，計算機視覺可訓練卷積神經網絡(CNN)，以便針對各種應用場合開發仿人類視覺功能，利用圖像和視頻進行數據分割、分類和檢測。
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，它是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
計算機視覺不僅限于視覺信息的獲取，更著重于如何對獲取的信息進行解釋和理解，以服務于更高層次的決策。根據解決問題的不同，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
上游基礎層：涉及核心技術和硬件的提供，如AI芯片、算法、數據集、傳感器和鏡頭等。目前，AI芯片市場主要由Intel、Nvidia等傳統芯片廠商把控，國內在新型芯片領域的發展尚待突破。同時，深度學習開源平臺如谷歌的Tensorflow、Facebook的PyTorch等占據主導地位，國內企業多基于這些平臺進行二次開發。
中游技術層：專注于生物特征識別、物體與場景識別、光學字符識別和視頻對象提取與分析等技術的研發和應用。近年來，國內企業在這些領域取得了顯著進展，如商湯科技在物體檢測識別技術方面表現突出，多次獲得國際競賽冠軍。
下游應用層：涵蓋智慧安防、智能家居、智慧金融、智慧醫療、無人駕駛等多個產業領域。這些領域對計算機視覺技術的需求不斷增長，推動了整個產業鏈的發展。
根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國計算機視覺行業調查分析與發展趨勢預測研究報告》顯示：
由于人類70%以上的信息獲取依靠視覺，而各領域模仿人類視覺均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息，深度學習和深度網絡在圖像物體識別方面取得了變革性成果，在物體視覺方面較傳統方法體現了巨大優勢。計算機視覺技術推動了相關產業的發展，預計到2025年，中國計算機視覺核心產品市場規模將達到1873億元人民幣，而帶動的相關產業市場規模將達到5771億元人民幣。
在市場競爭格局上，我國計算機視覺行業因其廣闊的發展前景而不斷吸引著各類企業爭相進入。當前，計算機視覺廠商主要分為四大類：互聯網巨頭廠商憑借強大的技術實力和市場影響力占據一席之地;傳統安防轉型廠商憑借在安防領域的深厚積累，正逐步向計算機視覺領域轉型;AI領先創業廠商則憑借創新技術和靈活的市場策略，快速嶄露頭角;而AI垂直領域廠商則專注于特定行業或領域的深度應用，展現出獨特的競爭優勢。
計算機視覺行業未來發展前景分析2024
截至2023年底，國內企業、科研單位等發布超200個大模型產品，超20個產品通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案，正式面向公眾開放注冊、提供產品服務，行業進入“百模大戰”階段。受深度學習、計算機視覺等技術發展的驅動，互聯網終端與AI大模型融合加速，華為、vivo等國產手機廠商相繼發布搭載AI大模型的手機產品，聯想等廠商積極研發推出搭載專用AI處理器和AI軟件的個人電腦，AI手機、AI個人電腦初步商用落地。
計算機視覺行業經歷了從基礎理論研究到實際應用開發的演變過程，目前正處于一個快速發展和廣泛應用的黃金時期。隨著技術的發展，單一模態的圖像數據已不能滿足需求，多模態融合技術將成為研究熱點，為計算機視覺系統提供更豐富和全面的信息。中國計算機視覺核心產品的市場規模在過去幾年中經歷了顯著的增長，并且預計在未來幾年將繼續保持這一趨勢。
在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。
更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國計算機視覺行業調查分析與發展趨勢預測研究報告》。
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