人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

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。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。

智能视觉技术在装配工艺中的应用，有效避免了模组在组装过程中由于磕碰造成的潜在安全风险，确保了装配过程电池零损伤。后续的电池包涂胶、合盖、拧紧工艺，也全部基于数字孪生技术的机器人自动完成。通过采用深度学习算法的视觉技术进行多重质量保证，安装工艺实现测量精度小于0.1毫米，确保电池包满足最高密封等级要求。

视觉人工智能被广泛应用于各个行业，包括安防、零售、营销、医疗等等。在安防行业，视觉人工智能的应用场景包括门禁、智能摄像头等，依托人像识别技术，安防排查和管理效率得到显著提升。

随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展，视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势，能够替代人类视觉，更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展。

近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展，已进入全球第一梯队。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。

截至2022年底，全球人工智能代表企业数量27255家，其中我国企业数量4227家，约占全球企业总数的16%。我国人工智能产业已形成长三角、京津冀、珠三角三大集聚发展区。百度、阿里、华为、腾讯、科大讯飞、云从科技、京东等一批AI开放平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

与人工智能市场的产业链相似，视觉人工智能市场的产业链同样分为基础层、技术层与应用层。其中，基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持，与海量信息数据;技术层则主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台;应用层则包括了各类视觉人工智能的应用场景。

视觉人工智能行业市场竞争分析及未来发展前景

视觉人工智能是人工智能正在快速发展的一个分支，专注于图像和视频等视觉数据的分析和解释。它涉及使用机器学习算法和深度学习神经网络来识别模式、对对象进行分类并从视觉信息中提取意义。它正在改变人类处理和分析图像和视频数据的方式。目前视觉人工智能在各行各业具有广泛应用。

以深度学习为代表的人工智能算法的出现极大推动了视觉人工智能行业的发展。计算机视觉是人工智能行业的最大组成部分，与其他细分的比较来看，计算机视觉技术应用的市场规模也远远大于其他细分。

国内人工智能企业中，有高达42%的企业应用计算机视觉相关技术，其次是语音和自然语言处理，分别占比24%、19%，两者之和才与计算机视觉占比相当。在安防影像分析、泛金融身份认证、手机和互联网娱乐、批发零售商品识别、工业制造、广告营销、自动驾驶、医疗影像分析等领域都具有巨大应用价值。

视觉人工智能行业的发展，离不开技术的驱动：一方面诸如GPU、FPGA、ASIC等一系列AI芯片的出现极大提升了芯片计算能力，突破了传统CPU的算力瓶颈;另一方面以深学习为代表的AI算法的崛起，使得AI视觉的识别能力有了很大的提高。硬件算力的提升以及软件算法的进步都对视觉人工智能的发展起到了重要的推动作用。

从全球来看，2022年全球视觉人工智能市场销售额达到了113.51亿美元，预计2029年将达到218.10亿美元，年复合增长率(CAGR)为10.51%(2023-2029)。中国市场在过去几年变化较快，2022年市场规模为28.12亿美元，约占全球的24.77%，预计2029年将达到61.72亿美元，届时全球占比将达到28.30%。

2021年中国计算机视觉技术核心产品、带动相关产业市场规模达990亿元、3079亿元，预计2025年分别达1873亿元、5771亿元。

商汤科技近5年一直位于榜首，2022年市场份额占比达23.1%;随后是海康威视、创新奇智、旷视科技、云从科技、智慧眼科技，占比分别为8.3%、8.1%、8.0%、3.3%、2.2%。

随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展，视觉人工智能的应用场景将持续扩展。目前汽车制造领域视觉人工智能应用广泛，未来随着汽车质量管控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求;这些因素都将驱动视觉人工智能在工业制造的需求持续提升。“十四五”期间，中国将进一步深化产业结构调整，视觉人工智能的下游应用领域将不断拓展。