近年来，生物识别、机器学习和自动驾驶日益成为社会各界关注的焦点，人工智能与社会、人类生活融合的程度也不断深化。人工智能技术的出现和应用，不仅丰富了人们的休闲娱乐生活，也推动着交通、医疗、教育等行业加快进行新型产业体系构建。计算机视觉作为一种前沿技术，其在整个人工智能产业也占据着十分重要的地位。

从发展历程来看，我国人工智能产业已有数十年的发展史，现处于蓬勃发展阶段。在政策支持和资本市场热捧的情况下，人工智能产业规模实现了快速增长。5月15日，CSG科大智能研究院院长刘伟在长三角G60科创走廊人工智能产业联盟成立大会上表示，人工智能市场规模2020年有望达到千亿市场。其中，计算机视觉市场存在较大发展空间。

放眼全球，计算机视觉行业已经进入了稳定增长期。我国虽然起步晚，但是发展迅速，2015年计算机视觉行业市场规模已经居于世界前列，成为计算机视觉的重要市场。与此同时，有分析人士指出，AI作为新一代信息技术领域的核心板块之一，已经在基础层、技术层和应用层等多个领域中实现了应用。据清华大学数据显示，在技术层面上，计算机视觉的应用在整个人工智能应用领域中的占比达到34.9%，已经成为各行业发展的重要支撑。

当前，我国计算机视觉市场格局已经初步形成，行业核心壁垒方面，中短期是技术和产品能力，长期则是生态构建能力。目前，我国计算机视觉市场集中度趋高。据IDC统计，2017年商汤、旷视、依图、云从四家公司合计占据计算机视觉应用市场69.4%的份额。

实际上，除了上述几家企业外，腾讯、百度、阿里、金山等巨头也在加紧布局，在近期出炉的科创板受理公司名单中也不乏计算机视觉领域的公司。与此同时，海外科技巨头也频频收购技术团队，旨在推出开源计算机视觉开发平台，并希望能在激烈的国际市场竞争中获得更多机会。

从应用场景来看，国内计算机视觉的行业应用包括安防、金融、互联网、自动驾驶、增强现实、无人零售等。根据IDC的市场跟踪，2018年我国计算机视觉技术输出规模最大的3个行业分别是政府、金融和互联网，最大的两个场景为政府行业中的平安城市以及金融行业中基于人脸识别的身份。随着技术的不断成熟，计算机视觉的应用范围还将得到进一步拓展。

例如，在医学影像分析领域，计算机视觉潜藏着巨大的发展空间。如果将深度学习和计算机视觉中的图像识别技术用于医学影像分析，那么计算机视觉技术就可以被应用于医学影像辅助诊断。现代医学越来越依赖于医学影像信息，去医院看病时，患者经常被要求去拍CT、核磁等多种医学影像，计算机视觉中的图像识别和自然语言处理，从某种程度上可以为医生全面分析和判断医学影像提供有力的技术支持。

眼下，人工智能技术处理的数据类型包括文字、语音、图像和视频这四类。根据Cisco的研究，到2022年全球线上视频流量占总流量的比例将从2017年的75%上升到82%，线上数据将越来越被视频数据所主导。以图像和视频为主要处理对象的计算机视觉，要比以文字或语音为主要处理对象的其它人工智能技术具有更加丰富的应用场景和商业化价值。

今后，随着深度学习的进步、计算机存储的扩大以及可视化数据集的激增，计算机视觉技术将得到迅速发展。从监控摄像头到车牌识别，从人脸识别到出入境管理，计算机视觉都将扮演重要角色。随着人工智能技术的逐步普及，计算机视觉将迎来新的发展机遇，并取得诸多成果。