隨著視覺技術、深度學習、高精度成像等技術的持續發展，視覺人工智能的應用場景將持續擴展。視覺人工智能無論在速度、精度、還是環境要求方面都存在著顯著優勢，能夠替代人類視覺，更好的助力工業自動化、各行各業智能化的發展。

" 產業元宇宙 " 更加強調數字化與產業融合的過程，是對實體經濟的賦能和創新的一種新型模式。從中長期發展的角度，產業元宇宙將成為元宇宙形態發展的必然趨勢，通過數字孿生、工業智能技術實現產業流程再造與產業能效持續提升，將催生新一代產業基礎設施，帶動實體經濟的發展與社會效率的升級。

在一個供大于求的需求經濟時代，企業成功的關鍵就在于，是否能夠在需求尚未形成之時就牢牢地鎖定并捕捉到它。那些成功的公司往往都會傾盡畢生的精力及資源搜尋產業的當前需求、潛在需求以及新的需求!視覺人工智能特別是對企業發展環境和客戶需求趨勢變化的深入研究。正因為如此，一大批國內優秀的行業企業迅速崛起，逐漸成為行業中的翹楚!

(相關資料圖)

據中研研究院《2023-2028年中國視覺人工智能行業競爭格局分析及發展前景預測報告》顯示：

2023視覺人工智能的現狀分析 視覺人工智能行業前景趨向

AI即人工智能，視覺AI屬于人工智能一個子領域，一般時候稱為“計算機視覺”，主要方向為模式識別、圖像處理。顧名思義，計算機視覺就是讓計算機能夠像人一樣“看見”，獲得對客觀世界的感知、識別和理解的能力。其背后還包含機器學習、深度學習等相關算法，從而讓計算機掌握人臉識別、圖像識別、圖像分割、圖像重構、圖像生成、目標檢測等技能，在一些特定的危險場景和重復性的生產作業中替代人，以節省人力，并提升效率。

當前，在政策推動、技術迭代、市場演變等多重變量的作用下，各行各業正在以前所未有的速度和姿態擁抱數字世界，而數字技術也正在重塑千行百視覺人工智能業的未來。

ChatGPT的表現足以使得大眾在認知AI的道路上加速5-10年，且再次讓人們產生了積極探索AI創造力的熱情，這將使得AI應用領域不斷豐富和發展，從而推動對AI的認知和需求的增長。2023年，AI因ChatGPT而重生。雖然ChatGPT是基于云端的技術，但推動的是云邊端的共同發展。

在機器視覺產品中，上游軟硬件共占總成本的 80%，分別占比為 45%、35%， 組裝集成和維護分別占總成本的15%、5%。

機器視覺全球市場規模從2010年的31.7 億美元增長至 2020 年的 107 億美元，年復合增長率為 14.47%。從地區分布來看，機器視覺市場規模最大的為歐洲地區，占全球的 36.4%;北美和亞太地區分別占比為29.3%、25.3%，南美、中東、非洲地區的占比為9.1%。

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質上，機器視覺是圖像分析技術在工廠自動化中的應用，通過使用光學系統、工業數字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執行這些決策。

視覺人工智能無論在速度、精度、還是環境要求方面都存在著顯著優勢，能夠替代人類視覺，更好的助力工業自動化、各行各業視覺人工智能的發展。例如目前消費電子產品更新換代快并且產品結構趨于復雜化，產線對生產效率和加工精度的要求日益提高;半導體產業具有集成度高、精細度高的特點，是機器視覺技術最早大規模應用的領域;

目前汽車制造領域視覺人工智能應用廣泛，未來隨著汽車質量管控、汽車智能化、輕量化趨勢對檢測提出更高要求;這些因素都將驅動視覺人工智能在工業制造的需求持續提升。“十四五”期間，中國將進一步深化產業結構調整，視覺人工智能的下游應用領域將不斷拓展。

GPT模型對比BERT模型、T5模型的參數量有明顯提升。GPT-3是目前最大的知名語言模型之一，包含了1750億(175B)個參數。在GPT-3發布之前，最大的語言模型是微軟的TuringNLG模型，大小為170億(17B)個參數。GPT-3的paper也很長，ELMO有15頁，BERT有16頁，GPT-2有24頁，T5有53頁，而GPT-3有72頁。

目前，AIGC產業生態體系的雛形已現，呈現為上中下三層架構：①第一層為上游基礎層，也就是由預訓練模型為基礎搭建的AIGC技術基礎設施層。②第二層為中間層，即垂直化、場景化、個性化的模型和應用工具。③第三層為應用層，即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內容生成服務。

視覺人工智能市場規模預測

全球視覺人工智能市場銷售額達到了113.51億美元，預計2029年視覺人工智能市場規模將達到218.10億美元，年復合增長率(CAGR)為10.51%(2023-2029)。地區層面來看，中國市場在過去幾年變化較快，視覺人工智能市場規模為28.12億美元，約占全球的24.77%，預計2029年將達到61.72億美元，屆時全球占比將達到28.30%。

視覺人工智能市場企業競爭

視覺人工智能技術產業化落地應用程度不斷提高，在智能手機、智能汽車、智慧安防、智慧家居、智慧保險、智慧零售、互聯網視頻等領域均有廣泛的應用，并形成了全新的產業鏈條與商業經營模式。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，視覺人工智能技術將進一步滲透，助力各應用行業解決行業痛點，提高運營效率，實現行業轉型和升級。

從視覺人工智能企業來看，全球范圍內，視覺人工智能核心廠商主要包括康耐視、基恩士、商湯科技、寶視納、歐姆龍和奧普特等。

視覺人工智能技術不僅能夠帶來生產效率的提升，也會催生新產業及新商業模式，推動視覺人工智能行業產業鏈的重構。基礎層主要包括提供算力的芯片與提供信息采集功能的前端設備組成的硬件支持、相關底層技術支持，視覺人工智能與海量信息數據;技術層則主要包括基于各類識別技術構建的軟件產品、解決方案和技術平臺;應用層則包括了各類視覺人工智能的應用場景。

視覺人工智能行業投資風險及控制策略分析

一、2023-2028年視覺人工智能行業市場風險及控制策略

二、2023-2028年視覺人工智能行業經營風險及控制策略

三、2023-2028年視覺人工智能行業技術風險及控制策略

四、2023-2028年視覺人工智能同業競爭風險及控制策略

視覺人工智能行業報告主要分析了行業的市場規模、發展現狀與投資前景，同時對行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的行業數據分析，幫助客戶評估視覺人工智能行業投資價值。

視覺人工智能行業研究報告中的行業數據分析以權威的國家統計數據為基礎，采用宏觀和微觀相結合的分析方式，利用科學的統計分析方法，在描述行業概貌的同時，對視覺人工智能行業進行細化分析，重點企業狀況等。報告中主要運用圖表及表格方式，直觀地闡明了視覺人工智能行業的經濟類型構成、規模構成、經營效益比較、供需狀況等，是企業了解行業市場狀況必不可少的助手。

更多視覺人工智能行業前景現狀趨勢消息,》。

關鍵詞：