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。

视觉人工智能产业链发展现状 视觉人工智能行业市场规模分析

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。

(资料图片)

根据中研普华产业研究院发布的《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：

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

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。

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

计算机视觉在人工智能里可以类比于人类的眼睛，是在感知层上最为重要的核心技术之一。计算机视觉技术模拟生物视觉，将捕捉到的图像中的数据及信息进行分析识别、检测、跟踪等，真正去"识别"和"理解"这些图像。目前此项技术已经广泛应用到安防、自动驾驶、医疗、消费等，也是目前人工智能技术中落地最广的技术之一。

在商业模式方面，人工智能可以优化企业的决策流程和供应链管理，实现更高效的客户服务和精准营销，提高企业的竞争力和盈利能力。例如，在零售领域，消费者行为分析技术可以帮助零售商预测消费者需求，从而调整库存和订货策略。

在生产模式方面，人工智能可以实现自动化和智能化生产，减少人力成本和生产时间，提高生产效率和质量。在组织模式方面，人工智能可以改变企业的组织形式和运营模式，实现灵活、高效的经营管理。

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。

目前对于人工智能核心产业到底包含哪些、统计人工智能规模的时候是否包含AI+产业...等等问题，国内外权威研究机构尚未有统一的口径和标准，造成各大机构对我国人工智能规模到底有多大这个问题的解读差异较大，从100亿、200亿到700亿，各种说法不一而足。

随着未来AI芯片的应用场景不断丰富，不断增长的需求也将促进我国AI芯片市场规模的持续增长。预计到2025年我国AI芯片市场规模将达1780亿元。

机器视觉行业产业链中，上游硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像处理器、 图像采集卡;软件包括图像处理软件和底层算法。中游为设备制造商与系统集成商;机 器视觉下游应用广泛，包括半导体、汽车、包装、医药、工业机器人等行业。

本报告将帮助视觉人工智能行业企业、科研单位、销售企业、投资企业准确了解行业当前最新发展动向，及早发现行业市场的空白点，机会点，增长点和盈利点……前瞻性的把握行业未被满足的市场需求和趋势，形成企业良好的可持续发展优势，有效规避行业投资风险，更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场，牢牢把握行业竞争的主动权。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《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》。

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