中商情報網訊：計算機視覺技術主要基于使用神經網絡的深度學習算法，海量的應用場景數據為計算機視覺算法提供訓練基礎，使得計算機視覺算法精準度提升，讓機器最終實現精準的視覺識別。數據量的爆炸式增長、算力的大幅提升、深度學習算法的日益優(yōu)化，促進計算機視覺行業(yè)快速發(fā)展。

中國計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模發(fā)展迅速，其市場規(guī)模由2017年的68億元快速增長至2020年的780億元。隨著計算機視覺技術日趨成熟，計算機視覺在泛金融、消費電子、互聯(lián)網娛樂、醫(yī)療影像等領域的應用將不斷深入，預計到2021年中國計算機視覺的市場規(guī)?？蛇_1120億元。

數據來源：中商產業(yè)研究院整理

計算機視覺行業(yè)按市場結構可分為七大類：安防影像分析、廣告營銷分析、泛金融身份認證（解決方案）、互聯(lián)網娛樂、泛金融身份認證（云服務、SDK等）、手機及創(chuàng)新領域。在中國計算機視覺市場中，安防影像分析占據一半以上的市場份額，達到67.9%。其次廣告營銷分析、泛金融身份認證（解決方案）、互聯(lián)網娛樂、泛金融身份認證（云服務、SDK等）、手機、創(chuàng)新領域的占比分別為18.1%、4.0%、3.8%、3.7%、1.7%、0.9%。

展望未來，隨著人臉識別、物體識別等分類、分割算法精度日益提升，未來醫(yī)療影像、智慧物流、工業(yè)制造、批發(fā)零售等創(chuàng)新應用領域也將進一步解鎖，成為行業(yè)整體快速發(fā)展的重要支撐。

數據來源：中商產業(yè)研究院整理

未來，隨著計算機視覺技術在人臉識別上的性能不斷突破，限定場景識別準確率將不斷提升，愈來愈多的對象識別、分類問題將會逐步實現工業(yè)化，滲透進更多的行業(yè)應用。此外，計算機視覺技術的應用落地需要在對具體業(yè)務場景的理解之上進行針對性開發(fā)，以提供更加全面、及時的服務，這要求計算機視覺企業(yè)未來在重視前沿算法研發(fā)的同時，進一步加強算法和商業(yè)應用的融合。