AI視覺產(chǎn)業(yè)調(diào)研報(bào)告（2022版完整報(bào)告下載）

AI視覺作為人工智能當(dāng)前發(fā)展和應(yīng)用都比較成熟的領(lǐng)域，從資本熱度、市場(chǎng)規(guī)模、場(chǎng)景泛化能力、對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)等角度，都是產(chǎn)業(yè)的主戰(zhàn)場(chǎng)，且增長動(dòng)力較為強(qiáng)勁。與非網(wǎng)報(bào)告從AI視覺產(chǎn)業(yè)概況、AI視覺主芯片分析、AI視覺應(yīng)用趨勢(shì)、AI視覺落地挑戰(zhàn)等方面進(jìn)行了分析和調(diào)研。

當(dāng)前，市面上主流的AI視覺方案可以劃分為三大類，分別是：低功耗AI視覺方案、AI IPC模組方案和AI算力盒子。對(duì)于這些AI應(yīng)用的落地與實(shí)現(xiàn)，算力在其中的作用非常關(guān)鍵。與非網(wǎng)報(bào)告分析了約20家國產(chǎn)芯片廠商的產(chǎn)品和應(yīng)用情況，既有傳統(tǒng)的芯片廠商，也有初創(chuàng)和跨界的從事芯片開發(fā)的企業(yè)，面向手機(jī)、安防、金融支付、人臉識(shí)別閘機(jī)、智能門鈴、家用攝像頭、機(jī)器人、車載視覺等應(yīng)用。

從受調(diào)研企業(yè)所提供的AI視覺方案類型來看，定制化方案占53.2%。這反映了兩層信息：第一，AI視覺方案面向的應(yīng)用場(chǎng)景確實(shí)非常碎片化，需要大量定制化的方案來匹配用戶需求；第二，過度的定制化不利于產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展，也成為當(dāng)前AI大規(guī)模落地的一個(gè)主要瓶頸。未來，通過模型的不斷優(yōu)化，以及算法泛化能力的提升等，行業(yè)在推進(jìn)方案規(guī)?；涞胤矫孢€有較長的路要走。

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