图：计算机视觉行业图谱
图：计算机视觉公司的主要商业模式
一、中国计算机视觉行业市场规模
2016年下半年，1：N人脸识别、视频结构化等计算机视觉相关技术在安防领域的实战场景中突破工业化红线，敲响了计算机视觉行业市场大规模爆发的前奏。伴随人脸识别、物体识别等分类、分割算法不算提升精度，在2017年占比较高的安防、视频广告、泛金融、手机及互联网娱乐领域之外，医疗影像、工业制造、批发零售等现阶段的创新领域也将逐步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。
图：2016-2023年中国计算机视觉行业市场规模
图：2017年中国计算机视觉行业市场构成
参考观研天下发布《2017-2022年中国机器视觉市场运营现状及发展策略研究报告》
二、前端智能的渗透率将逐步提升，与后端协同智能计算
伴随AI专用芯片及嵌入式感知系统的成熟研发，前端设备即可完成相对基础的视觉感知，并将识别、分类的结果实时应用，实现前端智能。对于需要大量计算、存储资源，利用多维度数据关联分析的诸多场景，后端服务器计算依然是当前主流。前端智能的渗透率将逐步提升，与后端智能协同加速产业升级，不仅可满足特定场景对实时性、隐私性的要求，还可在前端成像（千万像素、千帧/秒）提供越来越多数据信息的背景下，让前端智能选择预处理过的结构化的高质量数据及分析结果传输至后端，减少因带宽压力过大导致的丢包、压缩所引起的信息丢失或误差，提升智能分析的准确性。前端智能系统的功耗、稳定性、存储空间、数据及系统更新的网络传输等诸多重要问题仍有待解决，现阶段主要通过压缩算法模型、挖掘硬件潜力以及在压缩模型的同时针对现有芯片进行优化的方式来解决功耗限、运算能力低的问题。
图：前端智能 VS 后端智能
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