中央明确指示要快速推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。相比于传统的铁公基，新基建是立足于高新科技的基础设施建设，最重要的包含5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。

  当前人工智能理论和技术日益成熟，应用场景范围逐步扩大，产业正在慢慢地形成、不断丰富，相应的商业模式也在持续演进和多元化。据IDC统计，2018年我们国家的人工智能市场规模为161.9亿元，预计到2022年市场规模将接近700亿元，年复合增长率超过50%。据中国人工智能学会和罗兰贝格咨询公司预测，2025年市场规模将达到3万亿美元。

  以深度学习为代表的AI算法的出现极大推动了视觉AI行业的发展。计算机视觉是AI行业的最大组成部分，与其他细分的比较来看，计算机视觉技术应用的市场规模也远大于其他细分。

  计算机视觉(Computer Vision) 人工智能主要应用领域之一，起源于20世纪80年代的神经网络技术，利用光学系统和图像处理工具等来模拟人的视觉能力捕捉和处理场景的三维信息，理解并通过指挥特定的装置执行决策。2015年以来，全球科技界和产业界格外的重视视觉AI研究和应用，在核心技术和产业化应用的研发投入持续倍增。

  计算机视觉能极大提升机器的图像感知能力和认知能力，因此应用场景十分广阔，商业化变现空间大。

  计算机视觉的工作流程包含四个模块：检测、分类、跟踪与语义分割。具体为成像设备首先捕获图像，然后对每个图像进行预处理，提取特征后输入到分类模型中。

  上游基础层基础层：最重要的包含CPU、GPU等芯片硬件，深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等算法，以及由真实数据和模拟数据共同构成的数据集。核心芯片被Intel、Nvidia等传统芯片厂商把控，新型芯片厂商尚未崛起，规模应用有待时日；开源平台以谷歌的Tensorflow、Facebook的Caffe等为主，别的企业的深度学习框架多为二次开发；

  下游应用层：为计算机视觉的落地场景，包括智慧安防、智慧金融、手机应用、无人驾驶等商业领域。垂直行业龙头占据场景，技术层初创企业向上渗透。

  安防影像分析的市场需求驱动此类企业的研发技术。在云边融合的架构下，近年来安防行业头部厂商纷纷推出自家智能化产品和解决方案。

  近年来基于深度学习的智能语音、计算机视觉、自然语言处理等技术开始向各个应用领域渗透，全球AI产业规模迅速增加。为抢占人工智能高地，谷歌、微软、阿里巴巴、百度、腾讯、IBM、Facebook 等国际有名的公司均持续增加在AI领域的资本投入。美国、中国、英国、德国、日本等国家也分别出台AI相关支持政策及国家战略规划，为整个产业的发展创造良好的政策环境。

  3.创业公司：包括商汤科技、依图科技和旷视科技等企业，普遍以细分领域为发力点，布局思路各异。

  在商汤、旷视、依图等头部企业看，各家战略思路差异明显。商汤致力于构造平台，专注底层基础应用，力图在完善平台后于其他领域快速落地。旷视则在致力于在安防、金融、零售、汽车、教育等广泛领域提供软硬件一体化的解决方案。依图则表现出对安防、医疗两大领域的专注深耕，依托产品化、工程化能力深入落地。

  按照中国信息通信研究院的统计结果，目前中国AI应用市场主要由五个领域构成，其中，由于近几年中国互联网娱乐、广告传播和公共安全视频监控市场的快速地发展，计算机视觉市场规模以37%占比大幅领先。

  而在机器视觉领域的细分市场构成中，安防行业又以67.9%占据大部分份额，这得益于中国公共安全视频监控建设的庞大市场。根据《安防+AI人工智能白皮书》的预计，在2020年全球智能安防产业规模将实现106亿美元，中国将达到20亿美元。

  人工智能行业是一个典型的技术驱动型行业，技术的核心在于算力、算法和数据三个方面。GPU及AI专用芯片的出现突破了传统CPU的算力瓶颈，数据运算速度和处理规模爆发性增长，从而为大数据的分析提供硬件上的支持。慢慢的变多的应用领域正持续积累着日趋丰富的大数据，海量的图像和视频内容为深度学习提供了有力的数据支撑。

  视觉AI行业的加快速度进行发展一方面得益于现阶段算力的大幅度的提高及算法的大幅改善（国内算法甚至已达到国际水平），另一方面则受益于下游应用市场的广阔空间。机器学习、深度学习等算法能力的慢慢地加强促进了视觉AI行业的快速地发展。