2023视觉人工智能的现状分析 视觉人工智能行业前景趋向

随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展，视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势，能够替代人类视觉，更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展。

" 产业元宇宙 " 更加强调数字化与产业融合的过程，是对实体经济的赋能和创新的一种新型模式。从中长期发展的角度，产业元宇宙将成为元宇宙形态发展的必然趋势，通过数字孪生、工业智能技术实现产业流程再造与产业能效持续提升，将催生新一代产业基础设施，带动实体经济的发展与社会效率的升级。

在一个供大于求的需求经济时代，企业成功的关键就在于，是否能够在需求尚未形成之时就牢牢地锁定并捕捉到它。那些成功的公司往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求、潜在需求以及新的需求!视觉人工智能特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。正因为如此，一大批国内优秀的行业企业迅速崛起，逐渐成为行业中的翘楚!

(资料图片)

据中研研究院《2023-2028年中国视觉人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告》显示：

2023视觉人工智能的现状分析 视觉人工智能行业前景趋向

AI即人工智能，视觉AI属于人工智能一个子领域，一般时候称为“计算机视觉”，主要方向为模式识别、图像处理。顾名思义，计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”，获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。其背后还包含机器学习、深度学习等相关算法，从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能，在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人，以节省人力，并提升效率。

当前，在政策推动、技术迭代、市场演变等多重变量的作用下，各行各业正在以前所未有的速度和姿态拥抱数字世界，而数字技术也正在重塑千行百视觉人工智能业的未来。

ChatGPT的表现足以使得大众在认知AI的道路上加速5-10年，且再次让人们产生了积极探索AI创造力的热情，这将使得AI应用领域不断丰富和发展，从而推动对AI的认知和需求的增长。2023年，AI因ChatGPT而重生。虽然ChatGPT是基于云端的技术，但推动的是云边端的共同发展。

在机器视觉产品中，上游软硬件共占总成本的 80%，分别占比为 45%、35%， 组装集成和维护分别占总成本的15%、5%。

机器视觉全球市场规模从2010年的31.7 亿美元增长至 2020 年的 107 亿美元，年复合增长率为 14.47%。从地区分布来看，机器视觉市场规模最大的为欧洲地区，占全球的 36.4%;北美和亚太地区分别占比为29.3%、25.3%，南美、中东、非洲地区的占比为9.1%。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，但其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力，并做出相应的决策，最终通过指挥某种特定的装置执行这些决策。

视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势，能够替代人类视觉，更好的助力工业自动化、各行各业视觉人工智能的发展。例如目前消费电子产品更新换代快并且产品结构趋于复杂化，产线对生产效率和加工精度的要求日益提高;半导体产业具有集成度高、精细度高的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域;

目前汽车制造领域视觉人工智能应用广泛，未来随着汽车质量管控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求;这些因素都将驱动视觉人工智能在工业制造的需求持续提升。“十四五”期间，中国将进一步深化产业结构调整，视觉人工智能的下游应用领域将不断拓展。

GPT模型对比BERT模型、T5模型的参数量有明显提升。GPT-3是目前最大的知名语言模型之一，包含了1750亿(175B)个参数。在GPT-3发布之前，最大的语言模型是微软的TuringNLG模型，大小为170亿(17B)个参数。GPT-3的paper也很长，ELMO有15页，BERT有16页，GPT-2有24页，T5有53页，而GPT-3有72页。

目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：①第一层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。

视觉人工智能市场规模预测

全球视觉人工智能市场销售额达到了113.51亿美元，预计2029年视觉人工智能市场规模将达到218.10亿美元，年复合增长率(CAGR)为10.51%(2023-2029)。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，视觉人工智能市场规模为28.12亿美元，约占全球的24.77%，预计2029年将达到61.72亿美元，届时全球占比将达到28.30%。

视觉人工智能市场企业竞争

视觉人工智能技术产业化落地应用程度不断提高，在智能手机、智能汽车、智慧安防、智慧家居、智慧保险、智慧零售、互联网视频等领域均有广泛的应用，并形成了全新的产业链条与商业经营模式。可以预见，随着视觉人工智能技术不断发展，行业应用解决方案的建立和完善，以及政府对视觉人工智能行业的政策扶持，视觉人工智能技术将进一步渗透，助力各应用行业解决行业痛点，提高运营效率，实现行业转型和升级。

从视觉人工智能企业来看，全球范围内，视觉人工智能核心厂商主要包括康耐视、基恩士、商汤科技、宝视纳、欧姆龙和奥普特等。

视觉人工智能技术不仅能够带来生产效率的提升，也会催生新产业及新商业模式，推动视觉人工智能行业产业链的重构。基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持，视觉人工智能与海量信息数据;技术层则主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台;应用层则包括了各类视觉人工智能的应用场景。

视觉人工智能行业投资风险及控制策略分析

一、2023-2028年视觉人工智能行业市场风险及控制策略

二、2023-2028年视觉人工智能行业经营风险及控制策略

三、2023-2028年视觉人工智能行业技术风险及控制策略

四、2023-2028年视觉人工智能同业竞争风险及控制策略

视觉人工智能行业报告主要分析了行业的市场规模、发展现状与投资前景，同时对行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的行业数据分析，帮助客户评估视觉人工智能行业投资价值。

视觉人工智能行业研究报告中的行业数据分析以权威的国家统计数据为基础，采用宏观和微观相结合的分析方式，利用科学的统计分析方法，在描述行业概貌的同时，对视觉人工智能行业进行细化分析，重点企业状况等。报告中主要运用图表及表格方式，直观地阐明了视觉人工智能行业的经济类型构成、规模构成、经营效益比较、供需状况等，是企业了解行业市场状况必不可少的助手。

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