我國發布億級神經元類腦計算機，近日，浙江大學聯合之江實驗室，共同研制成功了我國首臺基于自主知識產權類腦芯片的類腦計算機。
計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術之一。計算機視覺技術模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數據及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術已經廣泛應用到安防、自動駕駛、醫療、消費等，也是目前人工智能技術中落地最廣的技術之一。
目前對于人工智能核心產業到底包含哪些、統計人工智能規模的時候是否包含AI+產業...等等問題，國內外權威研究機構尚未有統一的口徑和標準，造成各大機構對我國人工智能規模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。
根據對六大權威機構的匯總，樂觀估計2020年我國計算機視覺市場規模有望突破1000億;綜合保守預測2020年我國計算機視覺市場規模在700億元左右。
據中研普華研究報告《2020年計算機視覺行業市場調研報告》分析
中國計算機視覺行業發展趨勢
第一節 2020-2025年中國計算機視覺市場未來展望
一、市場預測
1、市場規模預測
未來，人們安全和效率需求不斷提升，計算機視覺技術在各行業應用能有效滿足人們需求，市場發展空間巨大。國家政策對人工智能行業的支持也為計算機視覺的發展提供了有利的環境。隨著計算機視覺技術日漸成熟，企業商業化落地能力不斷提高，未來計算機視覺市場規模將迎來突破性發展。
根據對六大權威機構的匯總，樂觀估計2020年我國計算機視覺市場規模有望突破1000億;綜合保守預測2020年我國計算機視覺市場規模在700億元左右。
圖表：各機構2020年中國計算機視覺規模預測
數據來源：中研普華產業研究院
圖表：2020-2025年中國計算機視覺行業市場規模預測
數據來源：中研普華產業研究院
2、市場結構預測
未來計算機視覺技術將在更多的領域有所落地應用，自動駕駛領域、高考、政務等領域更多的場景開始應用計算機視覺技術。
伴隨著技術成熟度提高，人臉識別、物體識別等分類、分割算法不算提升精度，未來將有更多的場景能夠應用計算機視覺技術，計算機視覺企業應在強化技術打造的前提下，發掘更多新的應用領域，提高商業落地應用。
計算機視覺領域內人臉識別功能可應用場景廣泛，商業化落地能力強，除了計算機視覺創業企業，互聯網巨頭和硬件巨頭企業也紛紛關注布局人臉識別領域。但目前人臉識別技術仍然存在一定缺陷，現階段人臉識別技術在智能手機終端上的應用仍處于起步發展階段，技術和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業加強技術研發，人臉識別技術有望進一步改善，成為智能手機標配。
圖表：2020年計算機視覺應用領域市場占比預測
數據來源：中研普華產業研究院
欲了解關于計算機視覺行業具體詳情可以點擊查看中研普華研究報告《2020年計算機視覺行業市場調研報告》。
2020年計算機視覺行業市場調研報告
計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計算機視覺既是...
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