計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學。具體而言，它利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任務，并進一步進行圖形處理，使電腦處理的圖像更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測。作為科學學科，計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，旨在建立能夠從圖像或多維數(shù)據(jù)中獲取信息的人工智能系統(tǒng)。這里的信息是指Shannon定義的、可以用來幫助做決策的信息。計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個重要且富有挑戰(zhàn)性的研究領域。

計算機視覺是一門綜合性的學科，吸引了來自計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數(shù)學和統(tǒng)計學、神經(jīng)生理學和認知科學等多個學科的研究者參與。視覺是制造業(yè)、檢驗、文檔分析、醫(yī)療診斷和軍事等領域中各種智能和自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進國家如美國將計算機視覺研究列為對經(jīng)濟和科學有廣泛影響的科學和工程中的重大基本問題。

計算機視覺行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)查

近年來，全球高度重視計算機視覺的研究和應用，在核心技術(shù)和產(chǎn)業(yè)化應用上的研發(fā)投入持續(xù)增加。計算機視覺技術(shù)主要基于使用神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法，神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的快速發(fā)展極大推動了計算機視覺的發(fā)展，使其成為人工智能行業(yè)中成熟度相對更高、商業(yè)落地較早的技術(shù)。

數(shù)據(jù)量的爆炸式增長、算力的大幅提升、深度學習算法的日益優(yōu)化是計算機視覺行業(yè)快速發(fā)展的三大因素。海量的應用場景數(shù)據(jù)為計算機視覺算法提供訓練基礎，使算法精準度提升，從而實現(xiàn)精準的視覺識別。根據(jù)中金企信國際咨詢的數(shù)據(jù)，視覺人工智能(Visual AI)市場是一個正在快速發(fā)展且充滿潛力的領域。預計到2025年，全球AI機器視覺市場規(guī)模將達到500億美元以上。

計算機視覺行業(yè)包括安防影像分析、廣告營銷分析、泛金融身份認證、手機及互聯(lián)網(wǎng)娛樂等細分領域。隨著人臉識別、物體識別等分類、分割算法精度日益提升，未來醫(yī)療影像、智慧物流、工業(yè)制造、批發(fā)零售等創(chuàng)新應用領域也將進一步解鎖，成為行業(yè)整體快速發(fā)展的重要支撐。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029年中國計算機視覺行業(yè)調(diào)查分析與發(fā)展趨勢預測研究報告》顯示：

從行業(yè)競爭看，國內(nèi)計算機視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè)突出。隨著人工智能深度學習算法的快速成熟，中國誕生了一批基于計算機視覺算法技術(shù)的人工智能企業(yè)，這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)是計算機視覺市場的主要參與力量之一。截至2020年10月，我國計算機視覺相關(guān)業(yè)務的獲投企業(yè)數(shù)量達146家。2019年，商湯科技、曠視科技、云從科技、依圖科技四家企業(yè)占國內(nèi)計算機視覺應用市場份額的51.40%。

計算機視覺行業(yè)未來發(fā)展前景預測研究分析

計算機視覺尚未進入技術(shù)發(fā)展的下半場，視覺將成為認知和推理的起點。深度學習算法將逐步與語言接軌，從感知智能上升到認知智能的階段，進而打造出能夠與世界交互的機器人智能視覺系統(tǒng)。隨著計算機視覺技術(shù)在人臉識別上的性能不斷突破，限定場景識別準確率將不斷提升，越來越多的對象識別、分類問題將會逐步實現(xiàn)工業(yè)化，滲透進更多的行業(yè)應用。

應用場景拓展

計算機視覺技術(shù)的應用落地需要在對具體業(yè)務場景的理解之上進行針對性開發(fā)，以提供更加全面、及時的服務。這要求計算機視覺企業(yè)未來在重視前沿算法研發(fā)的同時，進一步加強算法和商業(yè)應用的融合。計算機視覺將不僅局限于安防、交通等傳統(tǒng)領域，還將深入醫(yī)療、教育、金融等新興領域。例如，在醫(yī)療領域，計算機視覺可以通過分析醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療。

多模態(tài)技術(shù)融合

未來的AI模型將更加注重多模態(tài)信息的融合，這意味著計算機視覺將不僅僅局限于圖像和視頻的處理，而是會結(jié)合文本、聲音等其他模態(tài)的信息，實現(xiàn)更全面的理解和分析。隨著大數(shù)據(jù)和算法的不斷優(yōu)化，計算機視覺將能夠更精準地識別和分析個體特征，從而實現(xiàn)更個性化的服務。

AIoT的融合

AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))的發(fā)展受到了物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能的共同推動。未來百億級終端設備所產(chǎn)生的物聯(lián)需求以及數(shù)據(jù)分析需求將進一步加深AI與IoT的融合。5G為AIoT拓展深度應用場景提供了連接網(wǎng)絡，有效提升了數(shù)據(jù)收集的便捷性，讓數(shù)據(jù)更加多樣化。在數(shù)據(jù)處理方面，5G先在邊緣數(shù)據(jù)中心利用云端更強大的計算能力進行處理，再送往AI大腦，提高了數(shù)據(jù)處理的速度。

綜上所述，計算機視覺行業(yè)在未來幾年內(nèi)將繼續(xù)保持強勁的增長勢頭，技術(shù)不斷進步，應用場景不斷拓展。隨著深度學習算法的優(yōu)化和多模態(tài)技術(shù)的融合，計算機視覺將在更多領域發(fā)揮重要作用，推動各個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

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