计算机视觉行业概述
行业定义与特征
- 定义：计算机视觉是利用摄影机和计算机模拟人眼对目标进行识别、跟踪和检测的过程，通过图形处理技术分析图像或视频，旨在提取数据、执行分析并自动化任务。
- 特征：
- 高门槛：涉及复杂的理论和方法论研究，需要强大的技术积累和创新能力，以及大量资金和人才投入。
- 广泛应用：已渗透至城市服务、政务、交通、教育、零售、物流、医疗、建筑、工业等多个领域。
- 快速发展：自1982年马尔《视觉》一书问世以来，计算机视觉仅40年历史，已成为关键技术创新领域。
发展历程与技术演进
- 萌芽期（1963-1989）：以计算机视觉理论的初步发展为主。
- 高速发展期（1990-2009）：主动视觉概念形成，多视几何与三维重建理论推动鲁棒性和大数据适应性的提升。
- 成熟期（2010至今）：深度学习技术兴起，显著提升了算法的灵活性和广泛适用性。
产业链分析
- 上游：提供硬件支持（如传感器、芯片）、数据集和算法支持。
- 中游：分为互联网巨头企业、传统安防转型企业、AI技术领先企业和AI垂直领域企业。
- 下游：广泛应用于安防视频、广告营销、金融、互联网娱乐、消费电子等领域。
市场规模与政策环境
- 市场规模：中国计算机视觉市场规模从2017年的36亿元增长至2021年的243亿元，年复合增长率达61.1%，预计2026年将达到1332亿元。
- 政策支持：多项政策鼓励基础研究、标准建设、新技术发展和应用，强调人工智能领域的重要性。
竞争格局
- 集中度较高：主要由AI技术厂商竞争，其中商汤科技市占率最高，海康威视、旷视科技、云从科技等也占据一定市场份额。
代表企业分析
- 北京市商汤科技开发有限公司：专注于人工智能领域，提供AI大装置，助力大规模AI创新和落地。
- 云从科技集团股份有限公司：财务数据暂未公开，但作为AI技术领先企业，拥有核心技术。
技术与应用
- 视觉感知：包含识别分类、目标检测、图像分割等任务。
- 视觉生成：实现图像与视频的像素级生成。
- 视觉与语言结合：探索通过图像生成文字或文本生成图像的新领域。
结论
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，正经历着快速的技术革新和广泛应用。从理论研究到实际应用，其市场规模迅速扩张，政策环境日益优化，吸引了众多企业和资本的关注。未来，随着网络基础设施的完善和算法技术的进一步提升，计算机视觉将在自动驾驶、工业互联网等领域展现出更大的应用潜力。
