作为人工智能(AI)和深度学习的子领域，计算机视觉可训练卷积神经网络(CNN)，以便针对各种应用场合开发仿人类视觉功能，利用图像和视频进行数据分割、分类和检测。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉不仅限于视觉信息的获取，更着重于如何对获取的信息进行解释和理解，以服务于更高层次的决策。根据解决问题的不同，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

计算机视觉行业产业链结构

上游基础层：涉及核心技术和硬件的提供，如AI芯片、算法、数据集、传感器和镜头等。目前，AI芯片市场主要由Intel、Nvidia等传统芯片厂商把控，国内在新型芯片领域的发展尚待突破。同时，深度学习开源平台如谷歌的Tensorflow、Facebook的PyTorch等占据主导地位，国内企业多基于这些平台进行二次开发。

中游技术层：专注于生物特征识别、物体与场景识别、光学字符识别和视频对象提取与分析等技术的研发和应用。近年来，国内企业在这些领域取得了显著进展，如商汤科技在物体检测识别技术方面表现突出，多次获得国际竞赛冠军。

下游应用层：涵盖智慧安防、智能家居、智慧金融、智慧医疗、无人驾驶等多个产业领域。这些领域对计算机视觉技术的需求不断增长，推动了整个产业链的发展。

根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年中国计算机视觉行业调查分析与发展趋势预测研究报告》显示：

由于人类70%以上的信息获取依靠视觉，而各领域模仿人类视觉均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息，深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革性成果，在物体视觉方面较传统方法体现了巨大优势。计算机视觉技术推动了相关产业的发展，预计到2025年，中国计算机视觉核心产品市场规模将达到1873亿元人民币，而带动的相关产业市场规模将达到5771亿元人民币。

在市场竞争格局上，我国计算机视觉行业因其广阔的发展前景而不断吸引着各类企业争相进入。当前，计算机视觉厂商主要分为四大类：互联网巨头厂商凭借强大的技术实力和市场影响力占据一席之地;传统安防转型厂商凭借在安防领域的深厚积累，正逐步向计算机视觉领域转型;AI领先创业厂商则凭借创新技术和灵活的市场策略，快速崭露头角;而AI垂直领域厂商则专注于特定行业或领域的深度应用，展现出独特的竞争优势。

计算机视觉行业未来发展前景分析2024

截至2023年底，国内企业、科研单位等发布超200个大模型产品，超20个产品通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，正式面向公众开放注册、提供产品服务，行业进入“百模大战”阶段。受深度学习、计算机视觉等技术发展的驱动，互联网终端与AI大模型融合加速，华为、vivo等国产手机厂商相继发布搭载AI大模型的手机产品，联想等厂商积极研发推出搭载专用AI处理器和AI软件的个人电脑，AI手机、AI个人电脑初步商用落地。

计算机视觉行业经历了从基础理论研究到实际应用开发的演变过程，目前正处于一个快速发展和广泛应用的黄金时期。随着技术的发展，单一模态的图像数据已不能满足需求，多模态融合技术将成为研究热点，为计算机视觉系统提供更丰富和全面的信息。中国计算机视觉核心产品的市场规模在过去几年中经历了显著的增长，并且预计在未来几年将继续保持这一趋势。

在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势，有效规避行业投资风险，更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场，牢牢把握行业竞争的主动权。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2024-2029年中国计算机视觉行业调查分析与发展趋势预测研究报告》。