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计算机视觉的市场潜力究竟有多大?国内外巨头开启并购狂潮 | 内参

计算机视觉(ComputerVision)是指用计算机来模拟人的视觉系统,实现人的视觉功能,以适应、理解外界环境和控制自身的运动。简言之,计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的科学,是人类视觉在机器上的延伸。

计算机视觉综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

2015 年全球计算机视觉市场规模约42 亿美元,增长10.5%。其中美国占比50%,欧洲紧随其后。2007-2015 年的复合增长率为10%左右。据American Imaging Association 预测,2014-2018 年的年复合增长率(CAGR)为8.2%,2018 年全球计算机视觉市场将达50亿美元左右。

美日等国计算机视觉已经过了爆发式增长阶段,进入稳定增长期,但全球需求增长仍然强劲。我国计算机视觉起步较晚,2010 年后发展迅速,2015 年市场规模达3.5 亿美元,占全球8.3%,增速达22.2%,位居全球首位,成为计算机视觉第三大市场。在全球计算机视觉产业中半导体、电子制造占计算机视觉比重46.4%。

在中国制造2025 的推动下,中国计算机视觉市场增速预计将保持在20%左右,预计2020年国内市场规模预计为54.7 亿元。

作为人工智能技术的基础,计算机视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段。近年来国内外科技巨头对于计算机视觉领域频频入局,甚至开启了并购狂潮。

苹果、英特尔、Facebook、谷歌和亚马逊等互联网巨头沿着与主业有协同效应的方向布局,并购对象多为为图像识别、建模,应用领域为无人驾驶、无人机、人脸识别等人工智能领域。

而国内计算机视觉起步晚,产业发展仍处于初创期,投融资空间大。2016 年中国计算机视觉排名前5 的公司全部以人脸识别为核心业务,而且均获得过A 轮及以上融资。

百度、腾讯、阿里三巨头也先后在计算机视觉领域发力,或自研或收购。其中百度斥巨资进行包括计算机视觉在内的人工智能研发与无人驾驶、盲人机器人等应用。阿里巴巴通过投资等占据人脸识别、VR 应用市场的强势地位。腾讯搭建“优图”平台,但整体动作缓慢。

国内计算机视觉企业在工控领域的应用主要集中在系统集成应用,而消费领域的应用多与人脸识别、图像处理相关。如排名第一的旷视科技主攻人脸识别,为阿里巴巴旗下支付宝等金融平台提供面部扫描系统。

计算机视觉产业的主要商业模式

计算机视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B 端,服务商鲜少覆盖C 端。软件服务提供商,作为技术算法驱动者,其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。

软硬件一体化服务供应商,作为生态构建者,适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口,加速商业化。

软件服务:技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

关键成功因素:深耕算法和通用技术,建立技术优势,同时以场景应用为入口,积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。该种模式符合以算法工程师为主的服务商,提供企业级服务。有海量数据支撑,构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统,能推动最末端的消费者体验。

软硬件一体化:生态构建者---“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。关键成功因素:大量计算能力投入,积累海量优质多维数据,建立算法平台、通用技术平台和应用平台,以场景应用为入口,积累用户。

其亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统,各部分相辅相承,锐化企业竞争力,在产业链中拥有更多的话语权。在前段硬件设备上嵌入算法软件,数据处理效率大为提高,同时避免了负责的软硬件兼容集成的难题。这种模式下收入来源更多元化,厂商不仅靠卖终端盈利,还提供算法库、增加内容应用扩大营收。

国内最具代表性的是格灵深瞳震撼发布的智能交通大数据平台,包括威目车辆特征识别系统、威目视频结构化系统和智能交通大数据三部分,采用软硬件一体化的方式保障检测结果的准确率和系统的稳定性,解决行业痛点。

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