中国商业智能网讯:计算机视觉技术主要是基于使用神经网络的深度学习算法。海量的应用场景数据为计算机视觉算法提供了训练基础，提高了计算机视觉算法的准确性，使机器最终实现准确的视觉识别。数据的爆炸式增长，计算能力的大幅提升，深度学习算法的日益优化，推动了计算机视觉产业的快速发展。
1.计算机视觉的定义
计算机视觉是指通过计算机及相关设备模拟人类视觉系统，对采集的图片或视频进行处理，获得相应场景的三维信息，从而适应和理解外界环境并控制自身运动，解决物体识别、物体形状和方位确认、物体运动判断三大问题的技术。
计算机视觉中的深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机在于建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习。它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习已成功应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理。
二、计算机视觉产业政策
计算机行业与人工智能密切相关，属于“十四五”国家战略创新领域，受到国家政策支持。中国出台了一系列扶持产业政策，具体如下:
资料来源:中国商业产业研究院。
三。计算机视觉产业发展现状
1.计算机视觉的市场规模
中国计算机视觉产业市场规模发展迅速，市场规模从2017年的68亿元快速增长到2020年的780亿元。随着计算机视觉技术的成熟，计算机视觉在泛金融、消费电子、互联网娱乐、医学影像等领域的应用。会继续加深。预计到2021年，中国计算机视觉市场规模将达到1120亿元。
资料来源:中国商业产业研究院。
2.计算机视觉产业的市场结构
根据市场结构，计算机行业可分为七大类:安防图像分析、广告营销分析、泛金融身份认证(解决方案)、互联网娱乐、泛金融身份认证(云服务、SDK等。)，手机和创新领域。在中国的计算机视觉市场中，安防图像分析占据了一半以上的市场份额，达到67.9%。其次是广告营销分析、泛金融认证(解决方案)、互联网娱乐、泛金融认证(云服务、SDK等。)，手机和创新分别占18.1%、4.0%、3.8%、3.7%、1.7%和0.9%。
资料来源:中国商业产业研究院。
3.计算机视觉行业的投资轨迹
近年来，计算机视觉初创企业所选择的细分领域主要集中在零售、安防、制造、政务、医疗等行业。其中，零售行业占比最大，占比64.4%，可提升基于场景营销、商品识别分析等应用的营销转化率，实现门店运营的智能化改革；安防行业是计算机视觉最早出现的场景，占比50.7%。主要利用安防图像的智能分析，辅助城市治理等领域的智能化改造。
资料来源:中国商业产业研究院。
四。人工智能产业重点企业(4)
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，国内诞生了一批基于计算机视觉算法技术的人工智能企业。这些初创企业是计算机视觉市场的主要参与力量之一。
1.商汤科技
作为全球领先的人工智能软件公司，尚科技长期投入原创技术研究，不断增强行业领先的全栈人工智能能力，覆盖感知智能、决策智能、智能内容生成、智能内容增强等关键技术领域。同时包括AI芯片、AI传感器、AI计算基础设施等关键能力。其核心业务涵盖智能商业、智能城市、智能生活和智能汽车四大板块。此外，商汤还构建了新型人工智能基础设施——sense core尚汤艾大设备，将计算能力、算法、平台打通，大幅降低人工智能生产要素价格，实现高效率、低成本、大规模的AI创新和落地。
2.蔑视科学和技术
旷视科技拥有全球最大的计算机视觉研究院，基于R&D实力，深耕个人联网、城市联网、供应链联网三大核心场景。去年，旷视科技正式发布了其AI生产力平台Brain的商业版，这是智能时代的AI生产力工具，也是AI算法开发领域的“VisualStudio”。可以帮助AI开发者简单快速地实现算法开发和优化。
3.从云科技
从云科技成立于2015年，孵化于中科院。是一家人工智能科技企业。业务涵盖智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等领域，为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。依托全球领先的人机协同操作系统，从云科技将感知、认知、决策等核心技术闭环应用于跨场景、跨行业的智能解决方案，全面提升生产效率和质量。
4.易图科技
易图科技成立于2012年，其人工智能技术的应用领域包括:智能安防、易图医疗、智慧金融、智慧城市、智能硬件等通过为用户提供基于图像理解的信息获取和人机交互产品，从事人工智能的创新研究，致力于将人工智能技术与安防、金融、交通、医疗等行业相结合。
动词 （verb的缩写）计算机视觉产业的发展前景
1.人工智能规划和政策陆续出台，有力推动了计算机视觉产业的发展。
《中华人民共和国数据安全法》、《国家新一代人工智能标准体系建设指南》等产业政策为人工智能产业和计算机视觉产业的发展提供了清晰广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产运营环境，促进了数据和算法的不断优化。
2.应用场景不断拓展，推动计算机视觉行业快速发展。
随着人脸识别、物体识别等分类分割算法精度的不断提高，越来越多的物体识别分类问题将逐步实现产业化，渗透到更多的行业应用中。未来，医疗影像、智能物流、工业制造、批发零售等创新应用领域将进一步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。
3.深度学习算法日益优化，推动了计算机视觉行业技术的不断升级。
计算机技术应用场景的拓展不断积累日益丰富的大数据，海量图像和视频内容的生成和积累为深度学习提供了强大的数据支持。此外，计算机视觉技术的应用需要基于对具体业务场景的理解进行针对性开发，以提供更全面、更及时的服务，这就要求计算机视觉企业在重视未来前沿算法研发的同时，进一步加强算法与商业应用的融合。
更多信息请参考中国商业产业研究院发布的《中国计算机视觉产业市场前景与机会研究报告》。同时，中商产业研究院还提供产业大数据、产业情报、产业研究报告、产业规划、园区规划、十四五规划、产业招商等服务。
