【前瞻研究院】预见2024:计算机视觉产业技术趋势展望(附技术路径、投资方向、专利布局、科技企业布局等).pdf

行业主要上市公司:奥比中光(688322)、格灵深瞳(688207)、虹软科技(688088)、云从科技(688227)等。

本文核心观点:计算机视觉为人工智能技术的发展和应用提供了强大的支撑,图像理解技术为计算机视觉专利技术布局重点。

引言:计算机视觉旨在使计算机能够完成类似于人类的学习、推理和决策等任务

——计算机视觉是一个多学科交叉的领域

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。计算机视觉系统的主要功能有图像获取、预处理、特征提取、检测/分割和高级处理。


计算机视觉是一个多学科交叉的领域,它与机器视觉、图像处理、人工智能、机器学习等领域都有着密切的联系,它的发展和应用依赖多个领域的进步和相互协作。


——计算机视觉丰富了人工智能的应用场景

人工智能是一门涵盖多个领域的科学,它旨在使计算机能够模拟人类智能,完成类似于人类的学习、推理和决策等任务。在人工智能基础架构中,计算机视觉是一个关组成部分,起到了数据输入、感知层、决策支持、交互接口等作用,它不仅扩展了机器的能力,也极大地丰富了人工智能的应用场景,为人工智能技术的发展和应用提供了强大的支撑。


——计算机视觉应用领域不断深化和拓展

随着技术的进步,计算机视觉在各个领域的应用都在不断扩展,其准确性和效率也在不断提高。例如,深度学习技术的发展极大地增强了计算机视觉在图像识别、场景理解等方面的能力,推动了其在各个领域应用的深化和拓展


技术路线:计算机视觉技术发展路径与支撑体系

从技术路线发展来看,根据技术的复杂性和所涉及的领域,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

从技术支撑体系来看,中国计算机视觉创新单元主要包括智能技术与系统国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室等国家重点实验室;深圳前海人工智能产业投资基金、G60科创走廊人工智能产业基金等产业投资基金;《计算机视觉 第3部分:视频识别与处理能力要求》、《计算机视觉 第1部分:开放平台通用能力要求》等团体标准计划。


计算机视觉专利技术布局:图像理解技术为布局重点

——图像理解技术为计算机视觉专利技术布局重点,申请热度和布局广度较高

从计算机视觉细分专利技术申请的热度来看,图像理解技术具备较高的专利申请热度,专利申请总量为232361项,申请人数量达64683个;从技术跨度来看,有动态视觉跨技术专利申请量较多,技术跨度分别达536个IPC小类;从技术市场覆盖广度来看,三维视觉、动态视觉、视频编码均覆盖80个国家和地区,说明这些技术受到全球范围内的关注和研究。


注:1)搜索关键词:计算机视觉技术路线相关关键词;2)搜索范围:标题、摘要和权利说明;3)统计截至日期:2023年12月29日。下同。

——日本、中国和美国为计算机视觉主要技术来源

从专利地域分布来看,中国在图像理解、动态视觉细分技术领域创新均较为活跃,专利数量全球第一;此外日本和美国等在计算机视觉相关技术专利布局较多;从申请人来看,佳能株式会社、三星电子株式会社、腾讯科技(深圳)有限公司等为计算机视觉相关技术专利主要申请人。


计算机视觉科技企业技术布局:图像理解、视频编解码和动态视觉为企业布局重点

目前,中国计算机视觉企业技术主要布局图像理解、视频编解码和动态视觉领域。图像理解包括人脸识别、物体检测、视频监控等;动态视觉包括视频分析、目标跟踪等;视频编解码包括视频编解码、视频检索等。


注:以上排名不分先后,仅汇总行业内部分代表性科技企业。

计算机视觉技术投资重点赛道:图像理解为重点关注领域

从我国计算机视觉投融资热门赛道来看,2023年,图像理解领域融资热度较高,投融资事件数量占比达37%,此外,三维视觉、动态视觉、视频编解码等细分领域企业也具备较高的融资热度。


计算机视觉关键技术投资潜力评估

综合来看,计算机视觉领域的图像理解、动态视觉、三维视觉、视频编解码领域资本市场较为活跃,而图像理解和视频编解码等成为企业技术创新热点领域。


注:评估星级自一星至三星,星级越高,代表从该指标来看,技术投资潜力越大,☆代表半星。

计算机视觉技术发展趋势与目标

——政策推动计算机视觉技术实现技术突破、应用落地和产业升级

近年来,我国相继出台了一系列政策文件和规划纲要,支持人工智能中计算机视觉技术的发展,推动产业实现技术突破、应用落地和产业升级,如《国家新一代人工智能标准体系建设指南》、《关于扩大战略性新兴产业投资 培育壮大新增长点增长极的指导意见》、《《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》》等。


——计算机视觉技术发展趋势

计算机视觉技术的发展趋势是多方面的,涵盖了算法、应用、硬件等多个方面。随着技术的不断进步和应用需求的增加,计算机视觉将会在更多领域发挥重要作用。

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