计算机视觉行业应用场景及行业前景展望

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是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。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

计算机视觉行业产业链可分为基础层、技术层和应用层。其中基础层主要包括芯片、算法、数据集、传感器、镜头等;技术层主要包括生物特征识别技术、物体与场景识别技术、光学字符识别技术、视频对象提取与分析技术;应用层主要包括智慧安防、智能家居、智慧金融、智慧医疗、无人驾驶、手机等产业。

根据中研普华产业研究院发布的《2022年计算机视觉行业市场调研报告》显示：

随着深度学习技术不断取得进步，计算存储的扩大、可视化数据的激增，计算机视觉近年来蓬勃发展。事实上，在不到十年的时间里，计算机视觉技术的准确率已经从50%提高到99%，其业务应用领域和市场规模也与日俱增。2020年，计算机视觉的全球市场规模为94.5亿美元，预计到2030年将达到411.1亿美元。

市场增长驱动力来源于工业质检、预测性维护场景等。在市场格局端，商汤、旷视、海康威视(002415)、创新奇智、云从科技作为Top5的厂商，构成了45.6%的市场份额。

计算机视觉行业应用场景及行业前景展望

近年来，医疗保健行业越来越多地利用计算机视觉技术来改善患者预后并提高效率。

计算机视觉在医疗保健中的一个主要应用是分析扫描图像，这样既可以检测个人的异常情况，也可以识别数千次扫描的模式，为医生提供有关某种疾病的信息。计算机视觉通常能够注意到人眼无法识别的模式，比如，有些癌细胞外观的细微差异只能通过计算机视觉和人工智能分析检测到。

计算机视觉也能在汽车行业获得广泛应用。例如，在生产过程中，它可以检测产品的缺陷，有助于确保产品符合质量标准。放置在生产线上的摄像头可以检测这些缺陷，并实时提醒制造工人。事实上，在一项研究中，计算机视觉算法能够检测出制动器零件的故障，准确率高达95.6%。

此外，计算机视觉也是当今自动驾驶汽车不可或缺的组成部分。该技术可用于识别道路上的物体、创建三维地图、检测车道线以及帮助司机在昏暗的光线下驾驶。

目前我国计算机视觉还未进入技术发展的下半场，未来随着计算机视觉技术在人脸识别上性能的不断突破，限定场景识别准确率将不断提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。整体而言，计算机视觉技术要想更好的实现应用落地，需要在对具体业务场景的理解之上进行针对性开发，以提供更加全面、及时的服务，这要求计算机视觉企业未来在重视前沿算法研发的同时，需要进一步加强算法和商业应用的融合。此外，随着我国人脸识别、物体识别等分类、分割算法精度日益提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。未来医疗影像、智慧物流、工业制造、批发零售等创新应用领域也将进一步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2022年计算机视觉行业市场调研报告》。该行业研究报告可以帮助投资者合理分析行业的市场现状，为投资者进行投资作出行业前景预判，挖掘投资价值，同时提出行业投资策略、生产策略、营销策略等方面的建议。