東風已至，紅花待發——計算機視覺發展向好

計算機視覺技術是人工智慧的基礎應用技術之一，通過利用計算機技術模擬人類的視覺系統，賦予機器「看」和「認知」的功能。計算機視覺技術是機器認知世界的基礎，其與語音識別、自然語言處理等技術共同構成機器的感知智能，讓機器自行完成對外部世界的探測，做出判斷並採取行動，讓更複雜層面的指揮決策和自主行動成為可能。

計算機視覺技術是一門交叉學科，其涉及信號處理、物理、數學、模式識別、圖像處理和人工智慧等多個領域。作為一個工程學科，計算機視覺尋求基於相關理論與模型來建立計算機視覺系統。計算機視覺系統包括5個組成部分：程序控制、事件檢測、信息組織、物體與環境建模以及交感互動。

中國計算機視覺市場規模

移動終端數量的增長和感測器技術的進步，使計算機視覺開始應用於日常生活中，如智能手機的刷臉支付等。應用日常化推動了中國計算機覺市場的發展，中國計算機視覺市場規模從2013年的5.7億元人民幣增至2017年的51.6億元人民幣, 2013年到2017年的年複合增長率為55.4%。沙利文預計中國人工智慧市場規模將在2022年增長至659.8億元人民幣，2017年到2022年的年複合增長率為46.3%。

中國計算機視覺市場規模及增長情況（萬億），

2013-2022年預測

來源：fsTEAM軟體采編，沙利文數據中心編製

中國計算機視覺行業市場分布

隨著人臉識別、物體識別等分類、分割演算法精度不斷提升，中國計算機視覺技術率先在安防領域中突破商業化紅線。沙利文數據顯示，安防監控領域的應用在2017年中國計算機視覺行業佔比最高，達到68.1%，廣告營銷、智能金融領域的應用分別以18.4%、8.1%緊隨其後，醫療影像、工業製造、新零售等創新領域的應用也逐步解鎖，成為計算機視覺行業快速發展的重要支撐。

中國計算機視覺行業市場構成，2017年

來源：fsTEAM軟體采編，沙利文數據中心編製

中國計算機視覺行業頭部企業概況

中國從事計算機視覺的公司可分為三類：工業巨頭、互聯網巨頭和創業公司。除自身投入資源研發外，工業巨頭和互聯網巨頭大多情況下選擇投資、併購創業公司或與其形成戰略合作來涉足計算機視覺技術，從而實現生態拓展和產業鏈布局。創業公司中獨角獸迅速崛起，新興創業公司不斷湧現並呈現幾何發展態勢。

中國計算機視覺行業公司類型

來源：沙利文研究院繪製

根據科技部火炬中心發布的《2017年中國獨角獸企業發展報告》，2017年中國164家獨角獸企業中，人工智慧獨角獸企業數量有6家，在整個獨角獸企業中佔比3.66%。6家人工智慧獨角獸企業中有3家的核心業務領域為計算機視覺，分別為曠視科技，商湯科技和依圖科技。其產品主要分為兩類，第一類是底層技術開發服務，即通用的計算機視覺技術API和SDK，主要供B端和C端的開發者調用進行二次開發。第二類是針對具體應用場景的一站式解決方案，產品的形式可能是應用軟體，也可能是軟硬體一體的終端產品或服務。

中國計算機視覺獨角獸企業概況

來源：公開信息整理，沙利文研究院繪製

然而，目前中國計算機視覺市場還處於起步階段，各個企業目前還處於技術發展期和商業模式探索期，因此行業內還沒有壟斷市場份額的寡頭企業存在，接近於一個完全競爭市場。但是，即使是在完全競爭市場情況下，由於屬於技術密集型行業，技術發展和人才培養的周期較長，行業進入壁壘依然相應較高。雖說在計算機視覺市場中，深度學習平台的演算法能力是企業競爭的核心能力，但技術的應用落地是決定前期投入能否得到回報的重要決定性因素，因此需要從技術和落地情況對業內頭部企業的競爭關係進行考量。從技術層面來講，商湯和曠世都有過硬的底層核心技術，而商湯更是擁有120名博士團隊進行演算法研究，在人才競爭上處於一個近乎壟斷的地位。而依圖的技術優勢在於其在醫療細分行業上的早期深耕，積累了大量醫療相關的數據，這有機會使依圖接下來在醫療行業細分應用場景上建成數據壁壘，有利於相關演算法和模型的開發。從落地情況來講，曠世目前的應用場景最廣，依圖在醫療行業上有較大的優勢，商湯對場景落地的關注雖然是在2016年中期才開始的，但目前亦有較廣泛的應用場景。總的來說，因為市場還處於成長期，三家頭部企業在技術和應用場景上的競爭仍十分激烈，技術和應用場景中的壟斷格局還未形成但正在建立。

中國計算機視覺行業相關政策

相關政策法規的出台和落地將扶持計算機視覺產業的發展。中央政府在2017年中旬頒布《新一代人工智慧發展規劃》，從國家層面部署人工智慧戰略，在政策層面上支持和引導中國人工智慧的健康發展。2018年政府工作報告指出，在醫療、養老、教育、文化等多領域推進「互聯網+」，發展智能產業，拓展智能生活。雖然目前還沒有出現專項針對計算機視覺的政策法規，但是作為人工智慧的基礎技術應用層，人工智慧的政策法規適用於計算機視覺領域。例如，在《新一代人工智慧發展規劃》中提出，政府將大力發展以計算機視覺作為主要技術支撐的人類視覺能力感知獲取、真實視覺感知以及智能城市的安全影像監控等。在計算機視覺應用領域如安防、金融、醫療等也出現與計算機視覺相關的政策法規。以金融行業為例，中國人民銀行在2016年出台的《關於落實個人銀行賬戶分類管理制度的通知》中，對於人臉識別相關的賬戶設置功能的使用和限制做了規定；在《非銀行支付機構網路支付業務管理辦法》中，也對客戶辦理業務實施身份識別措施。

中國計算機視覺行業相關政策

來源：沙利文研究院繪製

中國計算機視覺行業展望

從計算機視覺的產品應用領域看，互聯網娛樂平台、手機應用程序等提供人臉識別、解鎖、美顏等技術服務已經普及。在技術基礎支撐下，計算機視覺行業逐步打通了從基礎層到應用層的鏈條，涉足安防、金融、醫療、教育等領域，提供安防及監控、無人商店、人車識別等技術解決方案，未來還將繼續深化應用領域的廣度和深度。從計算機視覺的商業模式看，大部分企業以To B和To G為主。在技術的驅動下，計算機視覺在日常生活中的運用範圍將被拓展，企業需順應市場的發展趨勢開啟To C模式。另一方面，基於計算機視覺行業對數據的高度需求，優質數據的來源將成為爭奪要點。對於企業而言，當具備挖掘數據的先進技術後，最重要的是確保能夠不斷獲得大量優質數據的條件，以形成商業模式和數據模式上的協同效應。因而在未來計算機視覺企業的商業模式將著眼於通過自有平台獲取數據，或與擁有數據源的大型企業合作，實現高效率的數據循環。

沙利文全球合伙人、全球市場戰略規劃副總裁兼中華區總裁王昕博士指出，計算機視覺行業屬於知識密集型產業，其一大特點是高度依賴智力成果和研發技術要素。與美國的計算機視覺技術從業者大多為經驗豐富的專家有所區別，中國從事該領域的人才的工作年限集中分布在4-10年，甚至超過35%的從業者的工作經驗在5年以下，中國高層次的計算機視覺領域資深人士仍十分匱乏。高端人才儲備力量不足將導致計算機視覺行業的發展嚴重滯後，因此企業應著重引進人才，並通過產學研結合為公司儲備優秀人才。

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