【專題 | 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_產(chǎn)業(yè)鏈全景圖匯總】

【相關(guān)專題 | 【計(jì)算機(jī)視覺】  計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)行業(yè)現(xiàn)狀、市場(chǎng)分析與發(fā)展前景】

　　計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。也可以看作是研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的科學(xué)。形象地說，就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛(照相機(jī))和大腦(算法)，讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。

　　一、計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)鏈上下游概述：

　　上游-基礎(chǔ)層 ：包括硬件支持(芯片及基礎(chǔ)硬件)、算法支持和數(shù)據(jù)支持。

　　芯片：GPU、FPGA、ASIC;

　　基礎(chǔ)硬件：光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理單元、視覺處理軟件;

　　算法支持：SVM、DNN、CNN、深度學(xué)習(xí);

　　數(shù)據(jù)支持：　真實(shí)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)。

　　中游-技術(shù)層：提供CV行業(yè)所需要的具體技術(shù)，如：視頻對(duì)象提取、視頻追蹤、人像識(shí)別、場(chǎng)景識(shí)別、字符識(shí)別、物體識(shí)別、對(duì)比檢驗(yàn)、圖像識(shí)別、圖像分割、圖像重構(gòu)、圖像生成、目標(biāo)檢測(cè)…等。

　　下游-應(yīng)用層：包括所有的互聯(lián)網(wǎng)、系統(tǒng)開發(fā)、終端開發(fā)，而各種領(lǐng)域的應(yīng)用又為基礎(chǔ)層不斷提供數(shù)據(jù)支持。應(yīng)用領(lǐng)域包括：智慧安防、電商消費(fèi)、智慧金融、手機(jī)娛樂、交通領(lǐng)域、智能家居、工業(yè)領(lǐng)域、醫(yī)療衛(wèi)生、物流領(lǐng)域、商品識(shí)別、廣告營銷…等。

　　二、計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)現(xiàn)狀：

　　上游-基礎(chǔ)層：硬件仍被國外巨頭把控

　　硬件主要還是由國外巨頭把控，國內(nèi)市場(chǎng)份額不足，特別是芯片領(lǐng)域和算法算力方面，我國還是有一定距離，但在數(shù)據(jù)方面，我國市場(chǎng)巨大，應(yīng)用廣泛，不斷積累的大量數(shù)據(jù)也在彌補(bǔ)先天的不足，并可能通過數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，形成反超。

　　芯片被 Intel、Nvidia 等傳統(tǒng)芯片廠商把控;國內(nèi)發(fā)展起步晚，新型芯片廠商尚未崛起，規(guī)模應(yīng)用有待時(shí)日;加之美國封鎖，對(duì)荷蘭ASML施壓，目前我國無法進(jìn)口只能依靠自身摸索技術(shù)，種種限制，國內(nèi)企業(yè)需要較長(zhǎng)周期突破壁壘。

　　深度學(xué)習(xí)開源平臺(tái)以谷歌的 Tensorflow、Faceboo的PyTorch、BVLC的 Caffe等為主，其它大部分的企業(yè)的深度學(xué)習(xí)框架多為二次開發(fā)。

　　中游-技術(shù)層：國內(nèi)技術(shù)日趨彎道超車，部分技術(shù)已處于領(lǐng)先地位

　　在物體檢測(cè)識(shí)別技術(shù)方面：商湯科技在2016ImageNet挑戰(zhàn)賽中,蟬聯(lián)視頻物體檢測(cè)冠軍。同時(shí)一舉攬下物體檢測(cè)、視頻物體檢測(cè)和場(chǎng)景分析三項(xiàng)冠軍，19年發(fā)表的TSD算法大幅度提高目標(biāo)檢測(cè)精度，榮獲Open Images Object Detection Challenge 2019 冠軍。

　　在人臉識(shí)別算法方面：2018年全球人臉識(shí)別算法測(cè)試結(jié)果，中國包攬了前五名，其中依圖科技的算法包攬了前兩名，商湯科技獲得第三名和第四名，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院的算法獲得第五名，曠視科技算法也獲得第八名好成績(jī)。

　　下游-應(yīng)用層：我國應(yīng)用層成果廣泛，已形成了全面布局行業(yè)解決方案。特別在安防、金融、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域市場(chǎng)增長(zhǎng)迅速，頗具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　三、計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)格局

　　國內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè)突出。隨著人工智能深度學(xué)習(xí)算法的快速成熟，中國誕生了一批基于計(jì)算機(jī)視覺算法技術(shù)的人工智能企業(yè)，這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)是計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)的主要參與力量之一。

　　中國計(jì)算機(jī)視覺廠商具有基于基礎(chǔ)算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化并形成各自特有算法的技術(shù)能力。目前，頭部企業(yè)已逐漸占據(jù)主要市場(chǎng)份額，且集中度越來越高。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，商湯科技(17.4%)、曠視科技(15.2%)、云從科技(9.8%)、依圖科技(9.0%)四家企業(yè)占國內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用市場(chǎng)份額的51.4%。

　　近年獲投的計(jì)算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)企業(yè)所選的細(xì)分賽道主要集中于零售、安防、制造、政務(wù)、醫(yī)療等行業(yè)。其中，零售行業(yè)占比最大，為64.4%，其可基于場(chǎng)景化營銷、商品識(shí)別分析等應(yīng)用提升營銷轉(zhuǎn)化率，實(shí)現(xiàn)門店運(yùn)營的智能化改革;安防行業(yè)是計(jì)算機(jī)視覺最早落地的場(chǎng)景，占比為50.7%，其主要利用安防影像智能分析協(xié)助城市治理等領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型。

　　四、我國計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

　　一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

　　二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

　　三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

　　五、計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)名詞解釋

　　GPU：圖形處理器(英語：graphics processing unit，縮寫：GPU)，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上做圖像和圖形相關(guān)運(yùn)算工作的微處理器。

　　FPGA：FPGA(Field Programmable Gate Array)是在PAL (可編程陣列邏輯)、GAL(通用陣列邏輯)等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路(ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點(diǎn)。

　　ASIC：ASIC(Application Specific Integrated Circuit)即專用集成電路，是指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造的集成電路。用CPLD(復(fù)雜可編程邏輯器件)和 FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列)來進(jìn)行ASIC設(shè)計(jì)是最為流行的方式之一，它們的共性是都具有用戶現(xiàn)場(chǎng)可編程特性，都支持邊界掃描技術(shù)，但兩者在集成度、速度以及編程方式上具有各自的特點(diǎn)。

　　工業(yè)相機(jī)：工業(yè)相機(jī)是機(jī)器視覺系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵組件，其最本質(zhì)的功能就是將光信號(hào)轉(zhuǎn)變成有序的電信號(hào)。選擇合適的相機(jī)也是機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的重要環(huán)節(jié)，相機(jī)的選擇不僅直接決定所采集到的圖像分辨率、圖像質(zhì)量等，同時(shí)也與整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行模式直接相關(guān)。

　　圖像采集卡：圖像采集卡(Image Capture Card)，又稱圖像捕捉卡，是一種可以獲取數(shù)字化視頻圖像信息，并將其存儲(chǔ)和播放出來的硬件設(shè)備。很多圖像采集卡能在捕捉視頻信息的同時(shí)獲得伴音，使音頻部分和視頻部分在數(shù)字化時(shí)同步保存、同步播放。

　　SVM： SVM使用鉸鏈損失函數(shù)(hinge loss)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)(empirical risk)并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項(xiàng)以優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)(structural risk)，是一個(gè)具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類器 。SVM可以通過核方法(kernel method)進(jìn)行非線性分類，是常見的核學(xué)習(xí)(kernel learning)方法之一。SVM被提出于1964年，在二十世紀(jì)90年代后得到快速發(fā)展并衍生出一系列改進(jìn)和擴(kuò)展算法，在人像識(shí)別、文本分類等模式識(shí)別(pattern recognition)問題中有得到應(yīng)用。

　　『五度易鏈』致力于通過繪制產(chǎn)業(yè)全景圖，明確精準(zhǔn)招商路徑，研究產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的企業(yè)分布情況。依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀，分析重點(diǎn)產(chǎn)品上下游及配套環(huán)節(jié)，摸清家底，剖析產(chǎn)業(yè)鏈、提取價(jià)值鏈，變“地毯式招商”為“地圖式招商”。

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