智能視覺行業應用快車道：端邊云協同的AI視覺產業研究報告.pdf

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時間：2022/09/29
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智能視覺行業應用快車道：端邊云協同的AI視覺產業研究報告。AI視覺產業背景： AI視覺又稱計算機視覺，得益于深度學習技術的快速發展，已于安防、金融、制造、零售等多領域實現規模化商用。2022年，AI視覺相關投融資熱潮全面復蘇，通用技術、工業與零售賽道熱度高企，持續受到資本青睞。2021年我國AI視覺產品的市場規模占整個人工智能行業的 49.6%，達到990億元。從資本熱度、市場規模、場景泛用、帶動作用來說，AI視覺已成為AI產業發展的主戰場，未來增量動力依然強勁。

端邊云協同的需求趨勢：數字經濟時代，物聯網感知數據量激增，邊緣計算剛需場景涌現。邊緣計算可在本地提供IT服務、計算能力，減少上傳的數據量、節省網絡操作、服務交付的時間延遲，提高傳輸效率。企業可以選擇將算力下沉至更貼近設備端的邊緣計算，衍生出端-邊-云的協同新模式。

端邊云協同的AI視覺產業：產品模式一般可分為標準化SaaS產品與定制化解決方案兩類。行業客戶需根據自身IT信息化水平、需求定制化程度、產品付費意愿、適用場景需求等因素考量選擇。具體到邊緣側部署上，AI攝像頭出于功耗、散熱等因素考量，不會內置過多算法，可處理簡要前端場景；若對時延要求高且算法需求復雜的應用場景，則需搭建邊緣盒子或邊緣服務器。本篇報告根據行業特點與場景需求，對安防、工業、零售、機器人、農業領域展開討論。

端邊云協同的技術與生態趨勢：1）端邊云協同的AI視覺產業發展依賴于聯邦學習、增量學習、協同推理等邊緣AI技術發展；2）端邊云協同的AI視覺應用對算力和網絡部署提出了要求，算力網絡技術發展將助力超低時延類AI視覺應用；3）邊緣計算將進入黃金發展期，在滿足靈活響應、敏捷部署、時延成本的業務需求外，未來需進一步關注邊緣服務的安全、可靠、可信等能力，構建“可信邊緣計算”生態。