2024年我国计算机视觉行业市场规模分析及未来发展趋势分析预测

行业概述：根据国家标准化管理委员会指导编撰的《人工智能标准化白皮书（2018版）》的定义，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统，使得计算机拥有提取、处理、理解和分析图像及图像序列的能力的科学分支。

产业链：计算机视觉产业链同样可划分为基础层、技术层和应用层。基础层包括硬件支持、算法支持和数据集；技术层包括视觉技术平台、视频识别、图片识别和模式匹配；应用层包括计算机视觉技术在智慧城市、智慧安防、智慧物流、智慧金融、手机终端和智慧商业等领域的应用。随着机器学习的不断推进，图像及视频识别准确率持续提升，计算机视觉算法向着高效求解复杂问题、进行全局优化的方向发展。

数据整理：易海商情报告网

市场规模：2015年以来，全球高度重视计算机视觉的研究和应用，在核心技术和产业化应用上的研发投入持续增加。计算机视觉技术主要基于使用神经网络的深度学习算法，神经网络和深度学习的快速发展极大推动了计算机视觉的发展，使其成为人工智能行业中成熟度相对更高、商业落地较早的技术。

数据量的爆炸式增长、算力的大幅提升、深度学习算法的日益优化是计算机视觉行业快速发展的三大因素。数据为深度学习算法提供训练支撑。海量的应用场景数据为计算机视觉算法提供训练基础，从而使得计算机视觉算法精准度提升，让机器最终实现精准的视觉识别。

易海商情报告网公布的《计算机视觉市场竞争策略分析及投资战略咨询预测报告（2024版）》

人工智能芯片的发展不断提升计算机视觉算力。在计算机视觉领域，图像和视频数据的处理需要进行大量矩阵计算，但传统CPU芯片的算力无法满足并行计算的要求。GPU、FPGA、ASIC等专用芯片具有良好的并行计算能力，大幅提升了数据处理速度，缩短了计算过程和模型架构调整时间，为计算机视觉的发展提供了算力支持。

深度学习算法的发展有效提升计算机视觉准确度。深度学习算法是以多层神经网络为基础，以海量数据为输入的规则自学习方法。它能够通过输入的海量行为数据对规则中的参数进行调整，让机器通过数据训练，在数据库中自行归纳物体特征，而后依照其归纳出的规律对物体进行识别。因此在面对和训练数据集类似的场景时，深度学习能够做出准确度极高的判断。

根据易海商情报告网的数据，中国有高达42%的企业应用计算机视觉相关技术，2019年中国计算机视觉行业市场规模达450亿元。随着计算机视觉技术日趋成熟，计算机视觉在泛金融、消费电子、互联网娱乐、医疗影像等领域的应用将不断深入，2021年中国计算机视觉的市场规模可达1,120亿元，2017至2021年的年均复合增长率达101.45%。

数据整理：易海商情报告网

发展趋势：计算机视觉行业包括安防影像分析、广告营销分析、泛金融身份认证、手机及互联网娱乐等细分领域。根据易海商情报告网的数据，从市场结构看，2017年中国计算机视觉市场中，安防影像分析占据一半以上的份额，达到67.90%。随着人脸识别、物体识别等分类、分割算法精度日益提升，未来医疗影像、智慧物流、工业制造、批发零售等创新应用领域也将进一步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。

易海商情报告网公布的《2023版计算机视觉项目可行性研究报告》

数据整理：易海商情报告网

从行业竞争看，国内计算机视觉行业集中度高，头部企业突出。随着人工智能深度学习算法的快速成熟，中国诞生了一批基于计算机视觉算法技术的人工智能企业。中国计算机视觉厂商具有基于基础算法进行改进和优化并形成各自特有算法的技术能力。据统计，2019年商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技四家企业占国内计算机视觉应用市场份额的51.40%。

数据整理：易海商情报告网

从发展趋势看，深度学习算法将逐步与语言接轨，从感知智能上升到认知智能的阶段，进而打造出能够与世界交互的机器人智能视觉系统。随着计算机视觉技术在人脸识别上的性能不断突破，限定场景识别准确率将不断提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。此外，计算机视觉技术的应用落地需要在对具体业务场景的理解之上进行针对性开发，以提供更加全面、及时的服务，这要求计算机视觉企业未来在重视前沿算法研发的同时，进一步加强算法和商业应用的融合。