报告发布方：中金企信国际咨询《计算机视觉行业市场全景调研分析及投资可行性研究预测报告（2025版）》

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1、行业基本概述

（1）行业定义

1）计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统，使得计算机拥有提取、处理、理解和分析图像及图像序列的能力的科学分支。

2）人工智能物联网

人工智能物联网（AIoT）指通过信息传感器实时采集各类信息并在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对信息进行定位、比对、预测及调度等智能化分析的系统。

（2）产业链情况

1）计算机视觉行业

计算机视觉产业链可划分为基础层、技术层和应用层。基础层包括硬件支持、算法支持和数据集；技术层包括视觉技术平台、视频识别、图片识别和模式匹配；应用层包括计算机视觉技术在智慧城市、智慧安防、智慧物流、智慧金融、手机终端和智慧商业等领域的应用。随着机器学习的不断推进，图像及视频识别准确率持续提升，计算机视觉算法向着高效求解复杂问题、进行全局优化的方向发展。

数据整理：中金企信国际咨询

2）人工智能物联网行业

AIoT产业链包括感知层、传送层和处理层。感知层进行信息采集，主要方式包括硬件和终端；传送层进行数据传送，主要形式为通信服务和平台服务；处理层进行数据处理，包括软件开发、系统集成和增值服务。

数据整理：中金企信国际咨询

2、行业发展现状及未来趋势

（1）行业市场规模及预测

1）计算机视觉行业

2015年以来，全球高度重视计算机视觉的研究和应用，在核心技术和产业化应用上的研发投入持续增加。计算机视觉技术主要基于使用神经网络的深度学习算法，神经网络和深度学习的快速发展极大推动了计算机视觉的发展，使其成为人工智能行业中成熟度相对更高、商业落地较早的技术。

数据量的爆炸式增长、算力的大幅提升、深度学习算法的日益优化是计算机视觉行业快速发展的三大因素。数据为深度学习算法提供训练支撑。海量的应用场景数据为计算机视觉算法提供训练基础，从而使得计算机视觉算法精准度提升，让机器最终实现精准的视觉识别。

人工智能芯片的发展不断提升计算机视觉算力。GPU、FPGA、ASIC等专用芯片具有良好的并行计算能力，大幅提升了数据处理速度，缩短了计算过程和模型架构调整时间，为计算机视觉的发展提供了算力支持。

深度学习算法的发展有效提升计算机视觉准确度。深度学习算法是以多层神经网络为基础，以海量数据为输入的规则自学习方法。它能够通过输入的海量行为数据对规则中的参数进行调整，让机器通过数据训练，在数据库中自行归纳物体特征，而后依照其归纳出的规律对物体进行识别。

根据中金企信数据，中国有高达42%的企业应用计算机视觉相关技术，2019年中国计算机视觉行业市场规模达450亿元。随着计算机视觉技术日趋成熟，计算机视觉在泛金融、消费电子、互联网娱乐、医疗影像等领域的应用将不断深入，预计到2021年中国计算机视觉的市场规模可达1,120亿元，2017至2021年的年均复合增长率达101.45%。

数据整理：中金企信国际咨询

2）人工智能物联网行业

IoT（物联网）是指将信息传感设备与互联网相连并进行信息交换和通信的系统。随着传感器等连接设备的高速增长和信息科技的快速发展，万物互联的时代正在到来。物联网市场的规模取决于物联网终端的数量，2015年始物联网技术快速更迭，全球及中国物联网设备数量不断增加。根据中金企信数据，2015年中国物联网设备数量仅6.7亿个，2019年我国物联网设备数量快速增长，达到45.7亿个；得益于5G商用，预计低功耗广域物联网将逐渐实现全面覆盖，2025年中国物联网设备数量将接近200亿个，2015至2025年的年均复合增长率高达40.36%。

数据整理：中金企信国际咨询

而AIoT则是AI与IoT在实际应用中的结合。随着5G技术的日益成熟以及AI和IoT的蓬勃发展，AIoT展现出巨大的市场价值。根据中金企信数据，2019年我国AIoT市场规模达到3,808亿元，预计2022年我国AIoT市场规模将超过7,500亿元，2018至2022年的年均复合增长率为30.49%。

（2）行业市场结构及发展趋势

1）计算机视觉行业

计算机视觉行业包括安防影像分析、广告营销分析、泛金融身份认证、手机及互联网娱乐等细分领域。根据中金企信数据，从市场结构看，2017年中国计算机视觉市场中，安防影像分析占据一半以上的份额，达到67.90%。随着人脸识别、物体识别等分类、分割算法精度日益提升，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。

从行业竞争看，国内计算机视觉行业集中度高，头部企业突出。随着人工智能深度学习算法的快速成熟，中国诞生了一批基于计算机视觉算法技术的人工智能企业，这些创业企业是计算机视觉市场的主要参与力量之一。根据中金企信数据，截至2020年10月，我国计算机视觉相关业务的获投企业数量达146家。

中国计算机视觉厂商具有基于基础算法进行改进和优化并形成各自特有算法的技术能力。据统计，2019年商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技四家企业占国内计算机视觉应用市场份额的51.40%。

数据整理：中金企信国际咨询

从发展趋势看，计算机视觉尚未进入技术发展的下半场，视觉将成为认知和推理的起点，深度学习算法将逐步与语言接轨，从感知智能上升到认知智能的阶段，进而打造出能够与世界交互的机器人智能视觉系统。随着计算机视觉技术在人脸识别上的性能不断突破，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。此外，计算机视觉技术的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，进一步加强算法和商业应用的融合。

2）人工智能物联网行业

AIoT的发展受到了物联网、5G和人工智能的共同推动。AIoT预计将经历从单机智能到互联智能，再从互联智能到主动智能的发展历程，而目前大部分物联网应用场景尚处在单机智能阶段。未来百亿级终端设备所产生的物联需求以及数据分析需求将进一步加深AI与IoT的融合，AIoT领域成长空间巨大。

5G为AIoT拓展深度应用场景提供了连接网络。5G无线网络技术有效提升了数据收集的便捷性，让数据更加多样化。在数据处理方面，5G先在边缘数据中心利用云端更强大的计算能力进行处理，再送往AI大脑，这提高了数据处理的速度。5G全面覆盖帮助物联网满足高可靠、高速率、低功耗等需求，使物联网能够在各个场景实现大规模应用。在5G结合AI+大数据的推动下，对垂直行业提供的开发接口让应用层企业能够针对不同行业开发更加多元的应用，从而也进一步丰富物联网场景，加速实现AIoT。

AI是AIoT实现的技术关键，AI技术赋能IoT，并与芯片、系统和网络共同构建为AIoT完整生态链。AIoT一般经历自动化、设备连接、智能采集、信息可视化、大数据分析和智能预测的路径，物联网的发展早期是实现单纯的设备连接，但最终发展方向是实现智能连接，让设备通过学习进行自主决策。包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理等在内的人工智能算法和技术可以赋能IoT，充分挖掘终端设备所产生的海量数据中的数字价值。AI技术赋能设备网联的智能属性，使其真正获得自主思考的能力，推动物联网从万物互连进阶到万物智联的阶段。

从发展趋势看，未来5G技术将促使云与端的通信愈发紧密，使设备在连接过程中产生并传送更多的情景数据，为AI应用提供丰富的训练资源。随着物联网平台对数据储存、处理和应用的价值不断凸显，物联网+AI阶段将逐步爆发。人工智能技术利用模型训练赋予传感器等智能物联网设备自主分析的能力，更充分、高效地利用物联网数据。反之，物联网又将人工智能的高端算法和技术真正落地到应用层面。此外，通过将5G、AI技术、物联网技术与传统行业整合，AIoT时代有望进一步提升智能建筑、智慧城市、智能交通、智慧物流、供应链物联网等各领域的智能化程度，AIoT将成为传统行业进行智能化升级的最优路径。