根据国家标准化管理委员会指导编撰的《2018人工智能标准化白皮书》定义，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。无人驾驶、机器人、智能医疗等领域均一定要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。
随着移动电子设备数量的增长和传感器技术的进步，包含有价值的图像和视频数据的增加，智能终端与移动电子设备采集和产生的环境与用户数据成为宝贵资源。对视觉信息的分析须借助计算机视觉技术，数据量的急剧增长，算力的大幅度的提高和深度学习算法的一直在优化极大促进了计算机视觉行业的发展。
自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能概念以来，人工智能技术与应用已发展60多年。在半个多世纪的发展历史中，由于受到算法、算力、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，AI行业进入第三次发展浪潮。
受益于国家政策的全力支持、AI企业的涌现和广阔的应用场景等因素，中国AI行业的发展走在世界前列。
根据Frost&Sullivan(沙利文咨询)统计多个方面数据显示，2019年中国AI行业市场规模约为1372.4亿元。2020年我们国家的人工智能市场仍保持稳定发展，预计整体市场规模将达到1858亿元。
根据汇桔网和胡润百富携手合作发布的《2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书》数据显示，2019年中国AI企业IP竞争力TOP100企业有16家企业涉及计算机视觉领域;其次是智能机器人和语言识别与自然语言处理领域，企业数量分别为13家和11家。
中国从事计算机视觉的公司可分为工业巨头、互联网巨头和创业公司。除自身投入资源研发外，工业巨头和互联网巨头多数选择投资、并购创业公司或与其战略合作以涉足计算机视觉技术，实现生态拓展和产业链布局。创业公司中独角兽迅速崛起，新兴创业公司不断涌现。
随着计算机视觉技术的逐渐成熟，其实际应用的技术领域不断扩展，由最初的静态人脸识别和光学字符识别，扩展到人脸识别分析、活体检测、人体识别分析、物体检测识别、行为识别分析、人体重识别、医疗影像诊断技术等诸多种方向。
同时，计算机视觉技术和场景应用正在相互促进发展。从商业化角度来看，应用场景由最早基于1：1识别算法的人证核验场景迈向基于1：N识别算法的动态比对场景;从基于图像的场景分析迈向基于视频的事件、动作识别;从基于2D医疗影像数据的病灶检测迈向基于3D医疗影像数据的病灶分析。伴随着海量数据的采集以及人工智能算力的提升，不断发展的计算机视觉算法将解锁更多的应用场景。
计算机视觉技术的应用领域也越来越广泛，除应用较早的安防、金融、互联网等领域之外，城市治理、楼宇园区、医疗影像等创新领域正逐步实现应用，成为计算机视觉技术快速发展的重要支撑，计算机视觉领域市场规模仍处在高速增长阶段。
根据Frost&Sullivan(沙利文咨询)的统计数据显示，2016年，我国计算机视觉市场规模仅11.4亿元，到2019年，中国计算机视觉行业市场规模增长至219.6亿元。
另外，根据信通院统计数据显示，2017年中国视觉AI市场规模达到41.0亿元，较2016年增长259.6%。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国计算机视觉行业市场前瞻与投资规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。
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本报告第1章对计算机视觉行业的概念进行了界定并对行业发展环境进行了剖析；第2章对全球计算机视觉行业的发展状况和市场供求关系进行了分析；第3章对中国计算机视觉行业...
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