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視覺人工智能行業市場前景及重點企業分析（附報告目錄）

1、國家及地方政策的大力支持

視覺人工智能行業為下游各行業提供基礎支持技術，廣泛應用于各類人工智能細分領域。政府積極出臺政策促進人工智能技術發展和應用，深化落實與視覺人工智能息息相關的人工智能、智能制造、信息化和工業化的相關政策，為視覺人工智能的發展提供了政策與配套資源支持。

相關報告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2020-2026年視覺人工智能行業全景深度調研與投資前景預測報告》

工信部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）》，中國電子技術標準化研究院發布《人工智能標準化白皮書（2018 年版）》，科技部成立人工智能發展研究中心，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》等密集跟進，地方層面已有包括上海、北京、廣東、浙江等在內的至少 27 個省市及地區發布相關規劃文件或扶持政策，在印發主體進一步下沉的同時，部分規劃內容已開始逐漸落地。受到國家及地方政策的支持，視覺人工智能相關企業呈現快速增長態勢。

2、5G 技術將帶動視覺人工智能的進一步發展

目前，視覺人工智能在全球范圍內的應用集中于智能消費和智能制造等領域，成效顯著，細分領域不斷擴大。隨著技術的不斷發展，視覺人工智能能夠識別信息的種類從最初的文字信息，到人臉，人的體態，以及各種不同的物體的識別。識別精度也從最初的 1：1 比對，到用于門禁系統等的 1：N 比對，以及用在黑名單監控等場景的 M：N 動態監控，同時數據標注的自動化程度極大提高，進一步提高識別效率，降低識別成本。

目前，全球移動智能終端設備迅速普及，移動智能終端的拍攝能力和計算機視覺技術發展迅猛，大量的圖像數據和計算數據需要快速有效地提取、分析。5G 技術的應用，進一步推動了“邊緣計算”和“端計算”的發展。作為一種運算架構，“邊緣計算”和“端計算”可以在人臉識別、信息比對、智能駕駛等方面，實現對云計算的延伸與擴展，可以在更靠近用戶側的節點上完成圖像的分析識別。通過將邊緣計算、端計算，與云計算相結合，使邊緣節點聚焦于圖像的實時、短周期處理，而中心節點聚焦于非實時、長周期的數據處理，從而可以有效地降低網絡延遲，緩解網絡帶寬與數據中心壓力，提高服務的響應速度。

3、視覺人工智能技術推動多行業產業鏈的重構

視覺人工智能技術出現了廣闊的應用前景，不僅能夠帶來生產效率的提升，而且還催生了新的產業和新的商業模式，推動多行業產業鏈的重構。視覺人工智能技術產業化落地應用程度不斷提高，包括在智能手機、智能汽車、智能安防、智能家居、智能保險、智能零售、互聯網視頻等領域均有廣泛的應用，并形成全新的產業鏈條與全新的商業經營模式。可以預見，隨著視覺人工智能技術不斷發展，行業應用解決方案的建立和完善，以及政府對視覺人工智能行業的政策扶持，視覺人工智能行業的應用場景將進一步滲透，助力各應用行業解決業痛點，提高運營效率，實現行業轉型和升級，視覺人工智能需求前景廣闊。目前視覺人工智能技術已經推動智能手機、智能汽車、智能安防、智能金融等諸多新產業的發展，未來在智能汽車、智能家居等 IoT 領域及智能保險領域，將逐步全方位為產業賦能，助力新產業升級。

隨著視覺人工智能技術的發展，應用場景的不斷豐富，智能設備人機交互的界面智能化水平不斷提高，將創造出更加多元、更加立體的業態形式，推動著未來商業現代化的發展。

4、無人零售店應用視覺人工智能讓零售更智能

在智能零售領域，從當前市場環境來看，零售業發展已進入“新零售時代”，線上線下融合、消費閉環是發展方向。從零售企業經營看，不斷上漲的人工成本是制約企業盈利增長的主要瓶頸，少人化、無人化無疑是削減人力成本的重要方向。無人零售店應用視覺人工智能、大數據、物聯網等技術，比有人零售更全面、準確、迅速地了解顧客需求，增強消費者體驗，同時有助于供應鏈改造和供給側優化，為企業降本增效，是線上線下融合的最好形式之一，也是新零售的最好體現形式之一。在智能家居領域，視覺人工智能有助于提升人與智能家居產品的交互體驗，是以住宅為平臺，基于物聯網技術，由智能硬件、智能軟件系統、云計算平臺構成的一個家居生態圈，實現人遠程控制設備、設備間互聯互通、設備自我學習等功能，并通過收集、分析用戶行為數據為用戶提供個性化生活服務，使家居生活更加安全、舒適、節能、便捷。

5、視覺人工智能市場前景分析

隨著互聯網浪潮興起，數據儲量急劇增加，而深度學習算法的出現恰好能夠將數據集歸納出邏輯，實現精準的物體識別和場景識別。GPU 和 AI 專用芯片的出現突破了傳統 CPU 的算力瓶頸，數據運算速度和處理規模爆發性增長，從而為大數據的分析提供硬件上的支撐。視覺人工智能產業由技術驅動，而技術的核心在于數據、算力和算法三個方面。在這三方面并行驅動下，世界視覺人工智能產業得以迅速發展。2019年中國視覺人工智能市場規模達到400億元左右，較 2018 年增長 145.68%。

我國視覺人工智能相關算法已達到國際先進水平，已經成為人工智能領域最火熱的細分領域，相關技術廣泛應用在智能手機、智能駕駛、IoT 等相關場景。隨著視覺人工智能技術的逐漸成熟及應用領域的逐步擴大，預計 2021 年中國視覺人工智能市場規模將突破千億元。視覺人工智能本身商業落地場景廣闊，能夠有效解決應用行業的痛點，市場發展空間巨大。

2015-2019年我國視覺人工智能市場規模分析

資料來源：普華有策市場研究中心

6、視覺人工智能市場重點企業分析

視覺人工智能市場格局已經初步形成，核心技術、產品化能力、產業生態鏈合作均成為行業的核心壁壘。行業中國內企業主要有商湯科技、曠視科技，虹軟科技等，國外企業主要有 CorePhotonics Ltd.、Morpho, Inc.、EyeSight Technologies Ltd.。

（1）CorePhotonics Ltd.

CorePhotonics Ltd.成立于2012年，是一家主要從事開發并提供支持攝影功能（如光學變焦、一流的弱光性能、背景虛化和深度功能以及光學防抖）的端到端多光圈解決方案的以色列公司。CorePhotonics 公司通過自研的光學、機械和計算攝影技術提升圖像質量、完善手機相機的攝影體驗，主要產品有拍攝算法軟件解決方案、相機攝像頭以及汽車攝像頭系統等。

（2）Morpho, Inc.

Morpho, Inc. 成立于 2004 年，是一家主要從事提供數字圖像處理算法和應用框架的日本公司，主要是在各種嵌入式平臺設備，如手機、數碼相機等上處理和展示圖像。公司提供的軟件產品包括 Photo Solid，Movie Solid，HDR，Morpho Denoiser和 Morpho Panorama 等。

（3）EyeSight Technologies Ltd.

EyeSight Technologies Ltd.成立于 2005 年，是一家主要從事投資研發視覺人工智能算法、深度學習和人工智能解決方案的以色列公司。Eyesight 公司使用嵌入式視覺人工智能技術、深度學習和人工智能模塊創建傳感解決方法，增強車輛、家居和消費電子產品中的用戶體驗，主要產品有用戶感知和分析解決方案、手勢識別解決方案和車內駕駛員檢測等方案。

(4）虹軟科技

虹軟科技提供的視覺人工智能解決方案的第三方供應商，智能設備可以在既有硬件能力的基礎上，突破硬件成像能力的限制，提升成像質量，擴展成像效果；尤其是通過先進算法優化來有效控制智能計算所帶來的巨量功耗，使得眾多全新的智能拍照攝像及相關視覺應用成為可能，提升了用戶體驗和設備的性價比，增加了產品的市場競爭力。截至目前，虹軟科技提供的視覺人工智能解決方案已經成功應用于智能手機、智能汽車、智能家居、智能保險、智能零售、互聯網視頻等多種場景中，并且仍在不斷探索新的視覺人工智能技術和終端應用場景。

（5）北京市商湯科技開發有限公司

北京市商湯科技開發有限公司（以下簡稱“商湯科技”）成立于 2014 年，是一家人工智能平臺公司，建立了自主研發的深度學習平臺和超算中心，并研發了一系列 AI 技術。商湯科技的主要產品包括人臉識別、圖像識別、文本識別、醫療影像識別、視頻分析、無人駕駛和遙感等視覺算法，產品主要應用于安防、金融服務、手機、移動應用等領域。

（6）北京曠視科技有限公司

北京曠視科技有限公司（以下簡稱“曠視科技”）成立于 2011 年，是一家以人工智能技術為核心的行業物聯解決方案提供商，為行業用戶提供人工智能算法和解決方案，構建智能物聯網系統。曠視科技產品主要包括人臉識別技術，圖像識別技術，智能視頻云產品，智能傳感器產品等，產品主要應用于金融、手機、安防、物流、零售等領域。

報告目錄：

第一章　視覺人工智能相關概述

1.1　視覺人工智能基本概述

1.1.1　視覺人工智能基本定義

1.1.2　計算機視覺的概念

1.1.3　視覺人工智能系統原理

1.1.4　視覺人工智能特點分析

1.1.5　視覺人工智能主要分類

1.1.6　視覺人工智能發展歷程

1.1.7　視覺人工智能研究意義

1.2　人工智能相關概述

1.2.1　人工智能基本內涵

1.2.2　人工智能主要分類

1.2.3　人工智能特征分析

1.2.4　人工智能關鍵環節

1.2.5　人工智能技術層級

1.3　視覺人工智能技術

1.3.1　通用視覺識別技術

1.3.2　生物特征識別技術

1.3.3　光學字符識別技術

1.3.4　物體與場景識別技術

1.3.5　視頻對象提取技術

第二章　2017-2020年視覺人工智能產業鏈發展分析

2.1　2017-2020年視覺人工智能產業鏈發展分析

2.1.1　產業鏈結構分析

2.1.2　產業鏈上游分析

2.1.3　產業鏈中游分析

2.1.4　產業鏈下游分析

2.2　視覺人工智能光源市場分析

2.2.1　視覺人工智能光源概述

2.2.2　視覺人工智能光源特點

2.2.3　LED照明產業規模

2.2.4　LED照明發展趨勢

2.3　視覺人工智能鏡頭市場發展分析

2.3.1　視覺人工智能鏡頭概述

2.3.2　光學鏡頭市場規模

2.3.3　光學鏡頭產業結構

2.3.4　光學鏡頭競爭狀況

2.3.5　光學鏡頭主要特征

2.3.6　光學鏡頭行業壁壘

2.3.7　光學鏡頭行業趨勢

2.3.8　3D視覺攝像頭前景

2.4　視覺人工智能相機市場發展分析

2.4.1　視覺人工智能相機基本介紹

2.4.2　視覺人工智能相機性能特征

2.4.3　CMOS傳感器市場規模

2.4.4　視覺人工智能相機市場競爭

2.4.5　視覺人工智能相機市場前景

2.5　視覺人工智能系統其他市場分析

2.5.1　視覺人工智能軟件概述

2.5.2　視覺人工智能圖像采集卡

2.5.3　視覺人工智能處理芯片

第三章　2017-2020年視覺人工智能行業發展環境分析

3.1　視覺人工智能行業相關支持政策

3.1.1　“中國制造2025”戰略的要求

3.1.2　人工智能納入科技創新規劃

3.1.3　人工智能行動實施方案發布

3.1.4　人工智能發展規劃正式發布

3.1.5　人工智能產業三年行動計劃

3.1.6　人工智能產業其他相關政策

3.2　視覺人工智能行業基礎技術支撐

3.2.1　海量數據驅動行業發展

3.2.2　運算力提升推進行業發展

3.2.3　深度學習提高識別準確率

3.2.4　人工智能應用重要分支

3.3　人工智能進入爆發式增長期

3.3.1　人工智能行業發展提速

3.3.2　人工智能產業發展規模

3.3.3　人工智能產業發展特征

3.3.4　人工智能產業發展優勢

3.4　視覺人工智能代替人眼視覺的緊迫性

3.4.1　勞動力成本的提高

3.4.2　產品品質要求提高

3.4.3　生產效率提高需要

第四章　2017-2020年視覺人工智能產業發展分析

4.1　2017-2020年全球視覺人工智能產業發展分析

4.1.1　產業發展歷程

4.1.2　市場發展規模

4.1.3　產業發展現狀

4.1.4　市場參與主體

4.1.5　市場競爭格局

4.1.6　市場需求結構

4.2　2017-2020年中國視覺人工智能產業發展分析

4.2.1　行業發展歷程

4.2.2　行業滲透率現狀

4.2.3　市場發展規模

4.2.4　產業地域分布

4.3　2017-2020年視覺人工智能市場競爭狀況

4.3.1　市場參與主體

4.3.2　市場競爭格局

4.3.3　企業業務分析

4.3.4　企業布局動態

4.3.5　細分領域競爭

4.4　視覺人工智能產業商業模式分析

4.4.1　產業基礎功能

4.4.2　商業模式分類

4.4.3　企業商業模式

4.5　2017-2020年視覺人工智能市場應用分析

4.5.1　行業應用格局

4.5.2　市場應用領域

4.5.3　工業市場應用

4.5.4　消費應用領域

第五章　2017-2020年視覺人工智能市場應用分析

5.1　智能制造市場應用分析

5.1.1　智能制造產業鏈

5.1.2　視覺人工智能技術應用

5.1.3　檢測及測量應用

5.1.4　引導與定位應用

5.1.5　識別與分析應用

5.2　半導體制造市場發展分析

5.2.1　半導體制造業規模

5.2.2　視覺人工智能技術應用

5.2.3　視覺人工智能定位應用

5.2.4　視覺人工智能檢測應用

5.2.5　視覺人工智能讀碼技術

5.3　電子制造市場應用分析

5.3.1　電子制造業供應鏈

5.3.2　電子制造業自動化

5.3.3　視覺人工智能應用現狀

5.3.4　視覺人工智能應用規模

5.3.5　視覺人工智能應用前景

5.4　工業機器人市場應用分析

5.4.1　工業機器人發展意義

5.4.2　工業機器人市場規模

5.4.3　視覺人工智能的應用優勢

5.4.4　視覺人工智能的應用前景

5.5　智能物流市場應用分析

5.5.1　智能物流市場規模

5.5.2　物流視覺人工智能系統

5.5.3　自動化系統集成

5.6　其他領域市場應用分析

5.6.1　汽車制造應用

5.6.2　生物醫療應用

5.6.3　農業領域應用

5.6.4　食品及包裝機械

第六章　2017-2020年視覺人工智能消費領域市場應用分析——識別市場

6.1　圖像識別技術分類

6.1.1　生物識別

6.1.2　人臉識別

6.1.3　虹膜識別

6.1.4　視頻識別

6.1.5　場景識別

6.1.6　深度學習

6.2　2017-2020年圖像識別細分領域視覺人工智能應用分析

6.2.1　視覺人工智能應用現狀

6.2.2　人臉識別應用規模

6.2.3　虹膜識別應用現狀

6.2.4　手勢識別應用現狀

6.3　2017-2020年圖像識別領域視覺人工智能應用分析

6.3.1　安防領域應用

6.3.2　政府軍方領域

6.3.3　銀行金融領域

6.3.4　教育領域應用

6.4　2017-2020年圖像識別領域視覺人工智能應用前景分析

6.4.1　生物識別發展規模

6.4.2　生物識別發展前景

6.4.3　生物識別投資領域

6.4.4　視覺人工智能應用前景

第七章　2017-2020年視覺人工智能消費領域市場應用分析——無人駕駛市場

7.1　2017-2020年無人駕駛行業發展分析

7.1.1　無人駕駛技術階段

7.1.2　無人駕駛汽車系統

7.1.3　智能駕駛市場規模

7.1.4　無人駕駛制約因素

7.1.5　無人駕駛投資建議

7.2　2017-2020年無人駕駛領域視覺人工智能發展綜述

7.2.1　無人駕駛感知系統介紹

7.2.2　視覺人工智能技術重要作用

7.2.3　視覺傳感技術工作原理

7.2.4　視覺人工智能市場企業布局

7.3　ADAS輔助駕駛視覺系統發展狀況

7.3.1　ADAS視覺系統基本原理

7.3.2　ADAS視覺系統傳感器

7.3.3　ADAS視覺系統發展前景

7.4　無人駕駛領域視覺人工智能市場發展前景分析

7.4.1　無人駕駛汽車市場發展前景

7.4.2　無人駕駛視覺人工智能發展空間

7.4.3　無人駕駛視覺人工智能投資機遇

第八章　2017-2020年視覺人工智能消費領域市場應用分析——無人機市場

8.1　2017-2020年無人機行業發展分析

8.1.1　無人機產業鏈

8.1.2　行業支持政策

8.1.3　行業發展規模

8.1.4　行業投資狀況

8.1.5　行業發展趨勢

8.2　智能無人機視覺人工智能關鍵硬件技術分析

8.2.1　雙目視覺人工智能

8.2.2　紅外激光視覺

8.2.3　超聲波探測

8.3　智能無人機視覺人工智能關鍵軟件技術分析

8.3.1　光流算法

8.3.2　圖像分割算法

8.3.3　圖像識別算法

8.3.4　人臉識別算法

8.3.5　語音識別算法

8.4　2017-2020年智能無人機應用分析

8.4.1　應用市場環境

8.4.2　潛在應用市場

8.4.3　技術發展現狀

8.4.4　技術融合發展

8.5　智能無人機產業發展前景及趨勢分析

8.5.1　無人機未來發展趨勢

8.5.2　無人機芯片發展展望

8.5.3　無人機軟件發展趨勢

第九章　2017-2020年視覺人工智能消費領域市場應用分析——服務機器人市場

9.1　2017-2020年服務機器人產業發展分析

9.1.1　市場發展規模

9.1.2　細分市場規模

9.1.3　市場發展態勢

9.1.4　市場競爭格局

9.1.5　企業布局動態

9.1.6　AI助推產業發展

9.2　服務機器人核心技術模塊分析

9.2.1　多模態交互技術

9.2.2　技術發展成熟度

9.2.3　多模態交互融合

9.3　掃地機器人領域中視覺人工智能應用分析

9.3.1　視覺人工智能應用優勢

9.3.2　視覺人工智能應用特征

9.3.3　視覺人工智能產品現狀

9.4　新興服務機器人領域中視覺人工智能應用分析

9.4.1　仿生型機器人

9.4.2　搬運機器人

9.4.3　教育機器人

9.5　服務機器人領域視覺人工智能應用前景分析

9.5.1　服務機器人未來發展前景

9.5.2　家用服務機器人市場空間

9.5.3　醫療服務機器人應用前景

第十章　2016-2019年國內外視覺人工智能產業重點企業分析

10.1　A

10.1.1　企業發展概況

10.1.2　核心優勢分析

10.1.3　產品應用領域

10.1.4　2017財年企業經營狀況分析

10.1.5　2018財年企業經營狀況分析

10.1.6　2019財年企業經營狀況分析

10.2　B

10.2.1　企業發展概況

10.2.2　主營業務分析

10.2.3　產品應用領域

10.2.4　2017財年企業經營狀況分析

10.2.5　2018財年企業經營狀況分析

10.2.6　2019財年企業經營狀況分析

10.3　C

10.3.1　企業發展概況

10.3.2　視覺人工智能業務

10.3.3　經營效益分析

10.3.4　業務經營分析

10.3.5　財務狀況分析

10.3.6　核心競爭力分析

10.3.7　公司發展戰略

10.3.8　未來前景展望

10.4　D

10.4.1　企業發展概況

10.4.2　視覺人工智能業務

10.4.3　經營效益分析

10.4.4　業務經營分析

10.4.5　財務狀況分析

10.4.6　核心競爭力分析

10.4.7　公司發展戰略

10.4.8　未來前景展望

10.5　E

10.5.1　企業發展概況

10.5.2　企業核心產品

10.5.3　經營效益分析

10.5.4　業務經營分析

10.5.5　財務狀況分析

10.5.6　核心競爭力分析

10.5.7　公司發展戰略

10.5.8　未來發展前景

第十一章　2017-2020年視覺人工智能行業投資分析及建議

11.1　人工智能行業投融資分析

11.1.1　行業投資規模

11.1.2　融資輪次分布

11.1.3　行業融資態勢

11.1.4　企業投資動態

11.2　視覺人工智能行業投融資分析

11.2.1　行業融資規模

11.2.2　企業融資動態

11.2.3　企業投資布局

11.3　視覺人工智能領域投資機會分析

11.3.1　智能制造領域機會

11.3.2　安防領域投資機會

11.3.3　汽車領域投資機會

11.3.4　新興服務領域機會

11.4　視覺人工智能行業投資壁壘分析

11.4.1　行業技術壁壘

11.4.2　人才競爭壁壘

11.4.3　品牌建設壁壘

11.4.4　客戶資源壁壘

11.5　對視覺人工智能行業投資價值評估及建議

11.5.1　投資價值綜合評估

11.5.2　市場進入時機判斷

11.5.3　行業投資風險提示

11.5.4　行業投資策略建議

第十二章　2020-2026年視覺人工智能產業發展前景及市場規模預測

12.1　視覺人工智能產業發展前景展望

12.1.1　產業發展機遇

12.1.2　產業發展潛力

12.1.3　產業發展前景

12.2　視覺人工智能產業發展趨勢分析

12.2.1　產業發展趨勢

12.2.2　硬件發展趨勢

12.2.3　技術發展趨勢

12.3　PUHUA POLICY對2020-2026年中國視覺人工智能產業預測分析

12.3.1　2020-2026年中國視覺人工智能產業影響因素分析

12.3.2　2020-2026年中國視覺人工智能市場規模預測