2025-2031年中国计算机视觉产业发展现状与前景趋势报告

中企顾问网发布的《2025-2031年中国计算机视觉产业发展现状与前景趋势报告》报告中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈，以及共研分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。分析内容中运用共研自主建立的产业分析模型，并结合市场分析、行业分析和厂商分析，能够反映当前市场现状，趋势和规律，是企业布局煤炭综采设备后市场服务行业的重要决策参考依据。

报告目录：
第1章：计算机视觉行业概念界定及发展环境剖析
1.1 计算机视觉基本概念
1.1.1 计算机视觉概念界定
（1）计算机视觉定义及功能
（2）计算机视觉技术识别流程
（3）计算机视觉的任务
1.1.2 计算机视觉与机器视觉的区别
1.1.3 计算机视觉的特点及应用
1.1.4 行业所属的国民经济分类代码
1.1.5 本报告的数据来源及统计标准说明
1.2 计算机视觉行业政策环境分析
1.2.1 行业监管体系及机构介绍
1.2.2 行业相关执行规范标准
1.2.3 行业发展相关政策规划汇总及重点政策规划
1.2.4 政策环境对计算机视觉行业发展的影响分析
1.3 计算机视觉行业经济环境分析
1.3.1 国内宏观经济发展现状
1.3.2 国内宏观经济环境预测
1.3.3 行业发展与宏观经济发展相关性分析
1.4 计算机视觉发展的社会环境分析
1.4.1 居民生活得到改善
1.4.2 城镇化进程加速
1.4.3 生活信息化加快
1.4.4 社会环境变化趋势及其对行业发展的影响分析
1.5 计算机视觉行业技术环境分析
1.5.1 计算机视觉技术核心要素
1.5.2 计算机视觉相关专利的申请及授权情况
（1）计算机视觉专利在人工智能专利中的比重
（2）我国人工智能计算机视觉技术领域专利申请量年度变化趋势
（3）专利申请量排名前十的公司/机构
（4）国内排名前十位的申请人各自申请量趋势
（5）计算机视觉技术各年度重点分支技术趋势
（6）计算机视觉技术重点申请人重点分支技术布局
（7）计算机视觉技术专利有效性
1.5.3 计算机视觉技术发展趋势
1.5.4 技术环境变化对行业发展带来的深刻影响分析
1.6 计算机视觉行业发展机遇与挑战

第2章：全球计算机视觉行业发展趋势及前景预测
2.1 全球计算机视觉行业发展历程
2.2 全球计算机视觉行业发展现状
2.2.1 全球计算机视觉在人工智能应用中的地位
2.2.2 全球计算机视觉专利情况
2.2.3 全球计算机视觉人才分布情况
2.2.4 全球计算机视觉行业市场规模
2.2.5 全球计算机视觉行业下游应用
2.2.6 全球计算机视觉竞争格局
（1）区域竞争
（2）企业竞争
2.3 全球计算机视觉代表性企业案例分析
2.3.1 Microsoft微软
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业计算机视觉技术布局
（4）企业销售渠道与网络分析
（5）企业发展优劣势分析
2.3.2 Google谷歌
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）企业资质能力分析
（4）计算机视觉技术布局
（5）Google计算机视觉应用案例
2.3.3 Facebook
（1）企业发展简况分析
（2）企业经营情况分析
（3）Facebook计算机视觉研发水平
（4）Facebook计算机视觉技术的布局
（5）Facebook计算机视觉应用案例
2.4 全球计算机视觉行业发展趋势及前景预测
2.4.1 全球计算机视觉行业发展趋势
2.4.2 全球计算机视觉市场前景预测

第3章：中国计算机视觉行业发展现状分析
3.1 中国人工智能行业发展现状
3.1.1 中国人工智能行业市场规模
3.1.2 中国人工智能细分市场结构
（1）人工智能行业基础资源支持层实现路径层
（2）人工智能行业技术实现路径层
（3）人工智能行业应用实现路径层
3.1.3 人工智能基础应用技术分析
（1）计算机视觉
（2）语音/语义识别
3.1.4 计算机视觉领跑人工智能产业
3.2 中国计算机视觉行业发展历程及特点分析
3.2.1 计算机视觉行业发展历程分析
3.2.2 计算机视觉行业发展特点分析
（1）行业核心技术不断提升
（2）相关应用越来越广
（3）应用领域逐渐拓宽
（4）各层级竞争激烈
3.3 中国计算机视觉行业发展现状分析
3.3.1 中国计算机视觉行业参与者类型分析
（1）行业参与者类型介绍
（2）行业新增参与者趋势分析
3.3.2 中国计算机视觉行业市场规模
3.4 中国计算机视觉行业发展痛点分析

第4章：中国计算机视觉行业竞争状态及市场格局分析
4.1 计算机视觉行业波特五力模型分析
4.1.1 现有竞争者之间的竞争
4.1.2 关键要素的供应商议价能力分析
4.1.3 消费者议价能力分析
4.1.4 行业潜在进入者分析
4.1.5 替代品风险分析
4.1.6 竞争情况总结
4.2 计算机视觉行业投资、兼并与重组分析
4.2.1 中国人工智能投融资规模
4.2.2 行业投融资事件汇总
4.2.3 独角兽企业融资分析
4.3 中国计算机视觉细分应用领域市场格局
4.4 中国计算机视觉企业/品牌竞争格局

第5章：中国计算机视觉行业产业链全景解析
5.1 计算机视觉行业产业链全景
5.2 计算机视觉行业基础层
5.2.1 AI芯片
（1）AI芯片定义及分类
（2）AI芯片发展阶段
（3）AI芯片市场规模
（4）AI芯片竞争格局
5.2.2 开源框架
5.2.3 传感器
（1）发展现状
（2）国内传感器制造行业竞争分析
5.2.4 基础设施即服务（IaaS）
（1）IaaS功能分析
（2）IaaS市场规模
（3）IaaS市场竞争格局
5.2.5 平台即服务（PaaS）分析
（1）PaaS功能分析
（2）PaaS市场规模
（3）PaaS市场竞争格局

第6章：计算机视觉下游应用场景市场需求潜力分析
6.1 计算机视觉下游应用领域概况
6.2 计算机视觉下游应用场景市场需求潜力分析
6.2.1 安防领域应用分析
（1）计算机视觉在安防领域应用场景分析
（2）计算机视觉在安防领域应用驱动因素分析
（3）计算机视觉在安防领域应用现状分析
（4）计算机视觉在安防领域需求潜力分析
6.2.2 金融领域应用分析
（1）计算机视觉在金融领域应用场景分析
（2）计算机视觉在金融领域应用优势分析
（3）计算机视觉在金融领域应用现状分析
（4）计算机视觉在金融领域需求潜力分析
6.2.3 医疗领域应用分析
（1）计算机视觉在医疗领域应用场景分析
（2）医学影像设备行业发展现状分析
（3）计算机视觉在医疗领域应用现状分析
（4）计算机视觉在医疗领域需求潜力分析
6.2.4 交通领域应用分析
（1）智能交通发展现状分析
（2）计算机视觉在交通领域应用场景分析
（3）计算机视觉在交通领域应用现状分析
（4）计算机视觉在交通领域需求潜力分析
6.2.5 零售领域应用分析
（1）零售行业发展现状分析
（2）人工智能在零售行业发展现状分析
（3）计算机视觉在零售领域应用现状及场景分析
（4）计算机视觉在零售领域需求潜力分析

第7章：中国计算机视觉代表性企业业务布局案例分析
7.1 中国计算机视觉行业代表性企业发展对比
7.1.1 中国计算机视觉行业代表性企业融资分析
7.1.2 中国计算机视觉行业代表性企业经营分析
7.1.3 中国计算机视觉代表性企业估值
7.2 中国计算机视觉代表性企业发展布局案例分析
7.2.1 北京市商汤科技开发有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业业务结构及销售网络
（4）企业计算机视觉业务布局
7.2.2 北京陌上花科技有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业业务结构及销售网络
7.2.3 上海依图网络科技有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业业务结构及销售网络
（4）企业计算机视觉业务布局
（5）企业发展计算机视觉业务的优劣势分析
7.2.4 云从科技集团股份有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业业务结构及销售网络
（4）企业计算机视觉业务布局
（5）企业发展计算机视觉业务的优劣势分析
7.2.5 北京旷视科技有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）计算机视觉业务结构及销售网络
（4）企业计算机视觉业务布局
（5）企业发展机器视觉业务的优劣势分析
7.2.6 百度在线网络技术（北京）有限公司
（1）企业发展基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业业务结构及销售网络
1）计算机视觉业务布局
7.2.7 阿里巴巴（中国）网络技术有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业业务结构及销售网络
（4）企业计算机视觉业务布局
（5）企业发展计算机视觉业务的优劣势分析
7.2.8 杭州海康威视数字技术股份有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）企业产品结构及销售网络
（4）企业计算机视觉业务布局
（5）企业发展计算机视觉业务的优劣势分析
7.2.9 浙江捷尚视觉科技股份有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）计算机视觉业务（产品）技术水平
7.2.10 苏州天准科技股份有限公司
（1）企业发展历程及基本信息
（2）企业经营状况介绍
（3）业务结构及业务区域分布
（4）企业计算机视觉业务布局
（5）企业发展计算机视觉业务的优劣势分析

第8章：中国计算机视觉行业市场及投资规划分析
8.1 中国计算机视觉行业发展潜力评价
8.1.1 行业发展促进因素总结
（1）计算机视觉应用前景广阔
（2）人工智能芯片发展提供算法支持
（3）深度学习算法促进计算机视觉准确度提升
（4）海量数据为深度学习算法提供了大量的数据支持
8.1.2 行业发展制约因素总结
（1）中国计算机视觉实际商业应用能力仍需提高
（2）高质量数据获取成本高、难度大
8.2 中国计算机视觉行业发展前景预测
8.2.1 行业市场前景预测
8.2.2 行业发展趋势预测
（1）行业整体发展趋势
（2）产品发展趋势预测
（3）市场竞争趋势预测
8.3 中国计算机视觉行业投资特性分析
8.3.1 行业进入壁垒分析
（1）研发人才壁垒
（2）行业经验壁垒
（3）技术壁垒
8.3.2 行业投资风险预警
（1）技术产业化风险
（2）技术泄密风险
（3）行业竞争加剧风险
8.4 中国计算机视觉行业投资价值与投资机会
8.4.1 行业投资价值分析
8.4.2 行业投资机会分析
（1）产业链投资机会分析
（2）重点区域投资机会分析
8.5 中国计算机视觉行业投资策略与可持续发展建议
8.5.1 行业投资策略分析
（1）中国计算机视觉行业投资方式建议
（2）中国计算机视觉行业投资方向建议
8.5.2 行业可持续发展建议

图表目录
图表1：计算机视觉解决的问题
图表2：计算机视觉的两大功能
图表3：计算机视觉技术识别流程
图表4：计算机视觉的八大任务
图表5：计算机视觉与机器视觉的区别
图表6：计算机视觉与传统行业的特点
图表7：计算机视觉行业用户应用
图表8：计算机视觉行业所属行业的国民经济分类
图表9：报告的研究方法及数据来源说明
图表10：截至2024年人工智能行业标准汇总（1）
图表11：截至2024年人工智能行业标准汇总（2）
图表12：截至2024年人工智能行业标准汇总（3）
图表13：截至2024年人工智能行业标准汇总（4）
图表14：截至2024年人工智能行业标准汇总（5）
图表15：截至2024年人工智能行业标准汇总（6）
图表16：截至2024年人工智能行业标准汇总（7）
图表17：截至2024年人工智能行业标准汇总（8）
图表18：截至2024年人工智能行业标准汇总（9）
图表19：截至2024年人工智能行业标准汇总（10）
图表20：2020-2024年计算机视觉行业政策汇总
图表21：2020-2024年中国GDP增长走势图（单位：万亿元，%）
图表22：2020-2024年全国固定资产投资（不含农户）变化情况（单位：万亿元，%）
图表23：2024年三类产业投资占固定资产投资（不含农户）比重（单位：%）
图表24：2020-2024年中国工业增加值及增长率走势图（单位：万亿元，%）
图表25：2024年全国两会公布经济发展目标（单位：%）
图表26：2024年中国宏观经济核指标预测（单位：亿元，%）
图表27：2020-2024年全球GDP预测同比（单位：%）
图表28：2020-2024年中国城乡居民人均可支配收入（单位：元）
图表29：2020-2024年我国城镇化水平发展进程（单位：%）
图表30：2020-2024年我国网民规模及互联网普及率、手机网民规模及其占网民比例（单位：亿人）
图表31：计算机视觉技术核心要素
图表32：2020-2024年全球总体数据量及预测（单位：ZB）
图表33：2020-2024年全球大数据市场收入规模预测（单位：亿元，%）
图表34：一级技术分支申请量占比（单位：%）