計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)研究報(bào)告

計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)研究報(bào)告1.引言1.1計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)背景計(jì)算機(jī)視覺是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它讓計(jì)算機(jī)能夠理解和解析圖像及視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的感知。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，如智能安防、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像等。近年來，受益于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、算法優(yōu)化等條件的成熟，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)得到了快速發(fā)展，市場規(guī)模不斷擴(kuò)大，應(yīng)用場景日益豐富。1.2研究目的和意義本報(bào)告旨在深入分析計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的現(xiàn)狀、技術(shù)發(fā)展、應(yīng)用領(lǐng)域以及未來趨勢，探討我國計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。通過本研究，可以為相關(guān)企業(yè)和投資者提供決策參考，為政策制定者提供政策建議，推動(dòng)我國計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的健康發(fā)展。1.3報(bào)告結(jié)構(gòu)本報(bào)告共分為七個(gè)章節(jié)，分別為：引言、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)概述、計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)現(xiàn)狀分析、計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢、計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇以及結(jié)論與展望。報(bào)告從基本概念入手，逐步深入到行業(yè)分析、技術(shù)應(yīng)用和未來展望，力求全面呈現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢。2.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)概述2.1計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)原理計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是模擬人類視覺系統(tǒng)，使計(jì)算機(jī)能夠通過圖像和視頻數(shù)據(jù)理解世界的技術(shù)。它主要包括圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、識(shí)別與分類等步驟。其中，圖像獲取是通過各種傳感器收集圖像數(shù)據(jù)；預(yù)處理是對(duì)圖像進(jìn)行降噪、增強(qiáng)、分割等處理；特征提取是從圖像中提取形狀、顏色、紋理等特征信息；識(shí)別與分類則是根據(jù)提取的特征對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)依賴于一系列算法，如深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）等。其中，深度學(xué)習(xí)算法在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著的成果，尤其是在圖像分類、目標(biāo)檢測和語義分割等方面。2.2計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)起源于20世紀(jì)60年代，當(dāng)時(shí)的研究主要集中在圖像處理和模式識(shí)別方面。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺逐漸成為一門獨(dú)立的學(xué)科。20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算機(jī)硬件性能的提升和互聯(lián)網(wǎng)的普及，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)取得了突破性進(jìn)展。進(jìn)入21世紀(jì)，特別是近年來，隨著深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)取得了飛速發(fā)展。從最初的圖像分類、目標(biāo)檢測，到人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。2.3計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分類計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可分為以下幾個(gè)主要類別：圖像分類：通過對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和分類器訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像類別的識(shí)別。圖像分類技術(shù)在人臉識(shí)別、物體識(shí)別等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)檢測：在圖像中定位并識(shí)別目標(biāo)物體。目標(biāo)檢測技術(shù)主要包括基于候選框的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。語義分割：對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)場景的精細(xì)理解。語義分割技術(shù)在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。實(shí)例分割：在語義分割的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步區(qū)分圖像中的不同實(shí)例，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的精確識(shí)別。視頻監(jiān)控：通過視頻分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控場景中的目標(biāo)行為、軌跡等的識(shí)別和分析。三維重建：基于雙目立體視覺、結(jié)構(gòu)光等原理，從二維圖像中恢復(fù)出三維信息，用于虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。人臉識(shí)別：通過提取人臉圖像的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉身份的識(shí)別和驗(yàn)證。動(dòng)作識(shí)別：識(shí)別圖像或視頻中的人體動(dòng)作，應(yīng)用于視頻監(jiān)控、游戲互動(dòng)等領(lǐng)域。以上分類僅為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的一部分，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來還將涌現(xiàn)出更多新的研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域。3.計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)現(xiàn)狀分析3.1全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模及增長趨勢全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模在過去幾年中持續(xù)擴(kuò)大，根據(jù)市場調(diào)查報(bào)告顯示，這一市場規(guī)模在2020年達(dá)到了約100億美元，預(yù)計(jì)未來幾年將以年均復(fù)合增長率超過20%的速度增長。推動(dòng)這一增長的主要因素包括智能終端設(shè)備的普及、人工智能技術(shù)的進(jìn)步以及各行各業(yè)對(duì)圖像和視頻分析需求的上升。特別是在智能安防、智能交通、醫(yī)療影像等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，為計(jì)算機(jī)視覺市場提供了廣闊的發(fā)展空間。3.2我國計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)現(xiàn)狀在中國，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)得到了快速發(fā)展，得益于國家政策的扶持和市場的巨大需求。我國在人臉識(shí)別、圖像識(shí)別等領(lǐng)域的核心技術(shù)已達(dá)到國際先進(jìn)水平，并且在智慧城市、安防監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用處于世界領(lǐng)先地位。當(dāng)前，國內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺市場集中度高，幾家領(lǐng)軍企業(yè)占據(jù)了大部分市場份額，同時(shí)，不斷有創(chuàng)新型企業(yè)涌現(xiàn)，推動(dòng)行業(yè)競爭和技術(shù)進(jìn)步。3.3行業(yè)競爭格局計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的競爭格局呈現(xiàn)出多元化的特點(diǎn)。一方面，國際巨頭如谷歌、亞馬遜等憑借其在人工智能領(lǐng)域的深厚積累，在全球市場中占據(jù)重要位置；另一方面，中國本土企業(yè)如百度、騰訊、阿里巴巴等，依托龐大的國內(nèi)市場和政府支持，在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用推廣上取得了顯著成效。此外，眾多的初創(chuàng)企業(yè)聚焦于特定細(xì)分市場，通過提供專業(yè)解決方案參與競爭，形成了多層次、多樣化的競爭格局。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)和市場需求的日益明確，行業(yè)內(nèi)的整合和洗牌也在不斷進(jìn)行中。4計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域4.1智能安防智能安防是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。在智能監(jiān)控、人臉識(shí)別、車輛識(shí)別等方面，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。以人臉識(shí)別為例，通過安裝在高空的攝像頭捕獲的畫面，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以實(shí)時(shí)識(shí)別人臉，并與數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行比對(duì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)嫌疑人的追蹤和布控。此外，智能安防系統(tǒng)還可以通過行為分析，自動(dòng)識(shí)別異常行為，為公共安全提供有力保障。4.2智能交通計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智能交通領(lǐng)域也發(fā)揮著重要作用。自動(dòng)駕駛、車流量監(jiān)測、違章行為識(shí)別等方面都離不開計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。例如，自動(dòng)駕駛汽車需要通過攝像頭、激光雷達(dá)等設(shè)備感知周圍環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路、車輛、行人的識(shí)別和避讓。此外，交通監(jiān)控系統(tǒng)可以通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)車流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，為緩解交通擁堵提供數(shù)據(jù)支持。4.3醫(yī)療影像醫(yī)療影像是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用。通過深度學(xué)習(xí)等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的自動(dòng)識(shí)別、分割和診斷。例如，在肺部CT影像中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以輔助醫(yī)生快速發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。此外，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在神經(jīng)影像、病理影像等領(lǐng)域也取得了顯著的成果，為醫(yī)療診斷和治療提供了有力支持。以上三個(gè)領(lǐng)域僅為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用的部分示例，實(shí)際上，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還在諸如工業(yè)自動(dòng)化、無人機(jī)、虛擬現(xiàn)實(shí)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，為各行各業(yè)帶來前所未有的變革。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺將在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢5.1深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像、視頻數(shù)據(jù)的自動(dòng)特征提取和分類識(shí)別。在人臉識(shí)別、物體檢測、場景理解等任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)均取得了顯著的成果。5.1.1深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)模型也在不斷演化。從最初的AlexNet，到VGG、GoogLeNet、ResNet等，模型的深度和復(fù)雜度逐漸增加，識(shí)別準(zhǔn)確率也得到了顯著提升。此外，針對(duì)移動(dòng)端和邊緣計(jì)算設(shè)備，輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)如MobileNet、ShuffleNet等也被提出，以滿足實(shí)時(shí)性和低功耗的需求。5.1.2深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的主要應(yīng)用包括圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割、實(shí)例分割等。以下分別介紹這些應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀：圖像分類：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類技術(shù)已經(jīng)取得了很高的準(zhǔn)確率，部分?jǐn)?shù)據(jù)集上的識(shí)別準(zhǔn)確率甚至超過了人類水平。目標(biāo)檢測：深度學(xué)習(xí)技術(shù)使得目標(biāo)檢測在精度和速度上取得了較大提升，如FasterR-CNN、YOLO、SSD等算法在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。語義分割：深度學(xué)習(xí)技術(shù)使得語義分割任務(wù)取得了突破性進(jìn)展，如FCN、DeepLab系列等算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的分類。實(shí)例分割：實(shí)例分割是對(duì)目標(biāo)檢測和語義分割的進(jìn)一步細(xì)粒度劃分，深度學(xué)習(xí)技術(shù)如MaskR-CNN等在實(shí)例分割任務(wù)上取得了較好的效果。5.2人工智能芯片在計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的推動(dòng)作用隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，專門為深度學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)的人工智能芯片應(yīng)運(yùn)而生。這些芯片具有高性能、低功耗、低延遲等特點(diǎn)，為計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的發(fā)展提供了有力支持。5.2.1人工智能芯片的類型目前，人工智能芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC等類型。其中，GPU具有較好的通用性，適用于各種深度學(xué)習(xí)任務(wù)；FPGA則具有較高的靈活性和能效比，適用于特定場景下的優(yōu)化；ASIC則是專門為深度學(xué)習(xí)任務(wù)定制的芯片，具有更高的性能和能效比。5.2.2人工智能芯片在計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的應(yīng)用人工智能芯片在計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)中的應(yīng)用包括但不限于以下方面：數(shù)據(jù)中心：大規(guī)模圖像和視頻數(shù)據(jù)處理、分析和存儲(chǔ)，為云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析提供支持。邊緣計(jì)算：實(shí)時(shí)圖像和視頻分析，如智能監(jiān)控、無人駕駛等場景。智能終端：為手機(jī)、平板等終端設(shè)備提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像識(shí)別和交互。5.3計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的融合與創(chuàng)新計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展離不開與其他領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新。以下從兩個(gè)方面介紹計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的融合與創(chuàng)新。5.3.1跨學(xué)科融合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域相結(jié)合，推動(dòng)了技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。例如：計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)：深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，需要數(shù)學(xué)理論的支持，如優(yōu)化算法、概率論等。計(jì)算機(jī)視覺與生物學(xué)：借鑒生物視覺機(jī)制，如仿生學(xué)方法在目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)中的應(yīng)用。5.3.2技術(shù)創(chuàng)新計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，以下列舉幾個(gè)典型示例：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索（NAS）：自動(dòng)搜索最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提高模型性能。遷移學(xué)習(xí)：利用預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，減少訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)，如用于視頻游戲、機(jī)器人導(dǎo)航等場景。計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢表明，深度學(xué)習(xí)技術(shù)將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，人工智能芯片將為行業(yè)提供強(qiáng)大支持，同時(shí)跨學(xué)科融合與創(chuàng)新也將推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)邁向更高的水平。6.計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇6.1數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題日益凸顯。一方面，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)依賴于大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，而數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和使用過程中可能存在安全隱患。另一方面，隱私保護(hù)法律法規(guī)對(duì)個(gè)人信息的保護(hù)提出了更高的要求。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，采用加密、脫敏等技術(shù)保護(hù)用戶隱私。此外，政府應(yīng)完善相關(guān)法律法規(guī)，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的監(jiān)管。6.2技術(shù)瓶頸和解決方案盡管計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)取得了顯著的進(jìn)展，但仍存在一些技術(shù)瓶頸。例如，在復(fù)雜場景下的識(shí)別準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)性、計(jì)算資源消耗等方面仍有待提高。為解決這些技術(shù)瓶頸，研究人員可以從以下幾個(gè)方面展開研究：深入研究深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，提高計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性；開發(fā)專用的人工智能芯片，降低計(jì)算資源消耗，提升計(jì)算效率；探索多源數(shù)據(jù)融合方法，提高計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性。6.3政策與市場環(huán)境對(duì)行業(yè)的影響政策和市場環(huán)境對(duì)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的發(fā)展具有重要影響。在政策方面，我國政府高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，出臺(tái)了一系列支持政策，為計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)創(chuàng)造了良好的發(fā)展環(huán)境。此外，政府還通過設(shè)立專項(xiàng)基金、鼓勵(lì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新等方式，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究與應(yīng)用。在市場環(huán)境方面，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)市場需求不斷增長。智能安防、智能交通、醫(yī)療影像等領(lǐng)域的應(yīng)用場景日益豐富，為計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)帶來了廣闊的市場空間。然而，市場競爭也日益激烈，企業(yè)需不斷創(chuàng)新、提升自身技術(shù)實(shí)力，以適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境。總之，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)在面臨挑戰(zhàn)的同時(shí)，也擁有巨大的發(fā)展機(jī)遇。通過加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、突破技術(shù)瓶頸、發(fā)揮政策和市場環(huán)境的積極作用，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)有望實(shí)現(xiàn)持續(xù)、快速、健康發(fā)展。7結(jié)論與展望7.1研究結(jié)論總結(jié)通過本報(bào)告的研究，我們對(duì)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)有了全面而深入的了解。從技術(shù)原理到行業(yè)應(yīng)用，從市場規(guī)模到競爭格局，從技術(shù)發(fā)展趨勢到行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，我們進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理和分析。首先，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)作為人工智能的重要分支，其發(fā)展勢頭迅猛，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，市場潛力巨大。其次，我國在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域具有一定的競爭力，但與發(fā)達(dá)國家相比，仍存在一定差距。此外，深度學(xué)習(xí)、人工智能芯片等技術(shù)的不斷進(jìn)步，為計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展提供了有力支持。然而，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)也面臨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、技術(shù)瓶頸等挑戰(zhàn)。在政策與市場環(huán)境的影響下，行業(yè)的發(fā)展前景充滿了不確定性。以下我們對(duì)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的未來發(fā)展進(jìn)行展望。7.2行業(yè)未來發(fā)展展望技術(shù)層面：隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能芯片等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的性能將得到提升，應(yīng)用場景將不斷拓展。此外，計(jì)算機(jī)視覺與其他領(lǐng)域的融合，如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等，也將帶來更多創(chuàng)新機(jī)遇。市場層面：全球計(jì)算機(jī)視覺市