当前，人工智能应用正处于爆发的窗口期，计算机视觉作为人工智能领域发展速度快、落地应用最广的技术之一，迎来了前所未有的产业机遇。计算机视觉技术在理论和软硬件的不断成熟推动下进入高速发展阶段。

基于对计算机视觉的产业创新与知识产权发展的深入研究基础上，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）知识产权与创新发展中心联合北京市商汤科技开发有限公司共同编写了《计算机视觉产业创新与知识产权》研究报告。

2021年12月24日，在中国信通院主办的2022中国信通院ICT+深度观察报告会丨知识产权与融合创新分论坛上，中国信通院知识产权与创新发展中心高级工程师周洁，对报告进行详细解读。

研究报告核心观点

一、大数据和模型算法促使计算机视觉技术日趋成熟，日渐渗入企业活动。计算机视觉技术起源于20世纪50-60年代，20世纪末相关理论和软硬件得到初步发展，并在工业环境开展应用，21世纪以来进入高速发展阶段。一方面是神经网络和深度学习提供了鲁棒性更好的模型算法，另一方面是海量的互联网数据提供了大量训练样本，使得模型进一步被优化，从而促使计算机视觉技术能够规模化快速处理、分类和理解图像视频，面部识别、图像文本相似性识别等技术替代人工实现了自动化和重复化，不断为企业创造价值、降低成本和提高效率，企业应用计算机视觉技术的意愿也明显增强。

二、全球计算机视觉市场处于初期阶段，未来或将增速发展。在技术快速发展、硬件价格下降等因素促进下，全球计算机视觉市场近些年发展势头良好，与智能处理自动化、疾病诊断和治疗、自动化预防性维护等行业融合日趋深入，市场需求不断增加，从而带动市场份额不断增长。据国际咨询公司IDC预测，计算机视觉软件工具和技术的2021年市场收入可达12.5亿美元，虽然规模上处于发展初期阶段，但发展前景被看好，未来市场收入的年复合增长率可达56.9%，2025年市场收入可达到72亿美元，达到2020年市场收入的十倍。

三、数据合规重要性日益提升，GDPR时代监管日益趋严。人脸识别为代表的计算机视觉技术精准度有赖于大量数据对算法进行训练，数据是企业获得竞争优势的重要来源，往往难以自我积累，需要从外购买获得。而出售、购买面部识别特征数据具有极高的法律风险，存在非法采集、隐私滥用、算法歧视等隐患，从而对个人隐私保护、数据安全、伦理道德等造成威胁和挑战，安全问题日渐凸显，全球相关案件层出不穷。对此，监管部门加大关注力度，并陆续出台治理手段。在立法层面上，欧盟《通用数据保护条例》已成多国立法参考依据，对数据控制者和数据处理者的规制及问责日益明晰，立法更加考虑公共安全的整体利益；在执法层面上，数据监管机构处罚力度明显加大，大额罚单出现概率明显增加。

四、边缘和嵌入式解决方案降低带宽需求，有助加速基于计算机视觉的自主系统决策框架。计算机视觉的人工智能训练需要大量的计算资源，目前主要由数据中心或IaaS私有云或公共托管云对本地摄像头传来的图像和视频执行算法分析。但随着低功耗嵌入式系统处理能力的提高，5G基础设施的不断完善，边缘侧和物联网端点侧就能够提供网络、计算、存储和应用，因此边云协同成为趋势，而且与利用纯云解决方案相比，将会显著降低数据传输带宽需求，减少数据安全隐患，加速决策，降低流式视频上传云导致的延迟。

五、我国科技公司在开源方面已从学习、使用阶段过渡到参与和创新阶段。从Github上的中国开发者注册用户数量以及国内中文技术社区注册用户数看，中国开发者已经是全球最大规模的开发者群体。中国互联网等企业迅速投入到人工智能技术研发，发展迅速。体现在开源社区的角色由参与转到贡献，从提供单点算法工具箱到提供基础技术支持、接口标准和算法框架，逐步形成完整体系和组织架构。我国企业开放的资源得到了越来越多研究人员的积极使用、贡献和回馈，从而对开源社区的发展产生了重要影响。

六、计算机视觉产业链活跃多类型创新主体，中国企业表现突出。全球领先的计算机视觉企业多集中在日本、美国、韩国和中国。龙头领军企业在不断推进产品迭代更新和拓展业务范围的同时，布局申请了大量的计算机视觉发明专利。其中，近五年内全球发明专利数量前20的申请人中，龙头企业占比显著。例如，日本的CANON和Fujifilm、韩国的SAUSUNG和LG，中国的腾讯科技和百度，美国的GOOGLE等。全球榜单的TOP20中不乏国内企业身影，除了国内互联网巨头外，还包括商汤、旷视等创新发展势头迅猛的行业新贵。

研究报告目录

一、 计算机视觉产业概述

(一) 全球计算机视觉产业

1. 海量数据训练和深度学习推进技术成熟，应用渗入传统行业

2. 计算机视觉市场未来可期，亚太地区潜力强大

(二) 我国计算机视觉产业

1. 计算机视觉市场占我国AI市场主要份额，市场规模快速增长

2. 中国产业生态日渐繁荣，主导者注重创新投入和垂直整合

二、计算机视觉产业创新体系

(一)计算机视觉领域创新体系构成

(二)计算机视觉创新技术体系繁荣蓬勃发展

1. 数据合规成为焦点，监管措施陆续出台

2. 集成化平台提供一体化解决方案，定制化硬件和集群设施缓解算力不足

3. 5G和嵌入式技术推动从云到边，边缘部署渐成趋势

4. 开源开放模式渐成常态，助力开发迭代步伐加快

5. 应用繁荣发展，朝向善政亲民兴业方向

(三)计算机视觉创新成果体系硕果层出不穷

1. 发明专利申请活跃，国内企业竞先亮相

2. 顶级会议助推创新，中国影响力明显扩大

3. 顶级大赛引发多方关注，国内选手屡创佳绩

(四)计算机视觉创新生态体系多元资本化

1. 政策规划陆续出台，战略高度得到提升

2. 产学研联盟紧密联合，创新合作成常态

3. 中美市场引发投融资热情，资本流向更为集中

三、可持续创新理念引领计算机视觉产业长远发展

(一)知识产权打造硬核实力，原创技术成就美好明天

(二)产学研模式契合创新规律，生态合作铸就产业底座

(三)伦理规范和数据治理成为优先事项，安全保障产业健康发展

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