一、产业概况
人工智能图像识别技术让计算机拥有了与人类眼睛相似的感知能力，如图像分割、分类、识别、跟踪和判断。它通过搭建多层次神经网络，逐级解析图像特征，最终在顶层做出精准判断。
互联网的普及、数字化进程加速，导致数据量呈指数级增长，为人工智能图像识别技术提供了丰富的养料。深度学习和深层神经网络技术的革新，更是将人工智能图像识别的准确率提升至97%以上。
根据中科院《2019年人工智能发展白皮书》，人工智能图像识别的主要类型包括：
产业链上，人工智能图像识别分为基础层、技术层和应用层。基础层主要是提供计算力的芯片、信息采集设备等硬件设施、底层技术以及海量数据资源；技术层涵盖了基于各类识别技术开发的软件产品、解决方案和技术平台；应用层则囊括了人工智能图像识别在各领域的实际应用场景。
以图漾科技和海康威视为例，前者生产的深度摄像头运用“结构光+双目摄像头”技术，将现实世界转为3D信息模型，应用于VR/AR、工业检测、人机交互等领域。后者作为监控设备龙头，推出的工业立体相机和面阵相机，为机器人和自动化设备安装“视觉”，实现三维建模，赋予其感知与自主判断能力。
目前，除少数硬件厂商外，大部分图像识别企业集中于技术应用与方案集成层面，活跃于物体与场景识别、视频对象提取与分析等应用场景，处于产业链的中下游。这类企业正处于快速成长期，他们以核心技术为基础，提供软件或软硬一体的产品。
人工智能图像识别已深入各行各业，尤其在安防领域占据主导地位。据统计，2018年中国人工智能图像识别市场中，安防场景应用达61.2%，根据前瞻研究院数据，2020年中国人工智能图像识别应用层份额中，安防影像分析占67.9%。国内明确的应用场景和强大的客户需求让AI技术在安防行业快速落地，安防排查和管理效率得到显著提升。
二、区域分布
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2023》，截至2022年，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分别为31.02%、30.23%和26.39%。
中国图像识别软件企业主要分布在北京市、广东省、上海市、江苏省、浙江省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中，北京市占比最高，为29.73%；江苏省紧随其后，占比为26.39%；上海市排名第三，占比为14.07%；浙江省位列第四，占比为8.81%，主要集中在杭州市。
在主要城市方面，图像识别软件企业分布密集的城市包括北京市、上海市、苏州市和杭州市，占比分别为29.73%、14.07%、13.99%和8.14%，这些城市是中国图像识别科技产业发展的前沿城市。特别值得一提的是，2022年苏州市图像识别软件企业数量同比增长了125%，增长量位列第一。
三、产业链及代表企业
北京作为人工智能企业聚集地，图像识别产业链完备，以商汤科技为代表，商汤专注原创技术研究，强化全栈式人工智能能力，涵盖感知、决策、内容生成和增强等关键领域。其提出的RARL框架，借助强化学习聚焦关注区域，有效提升多标签图像识别精度和效率，通过引入视觉注意力机制，自动识别关联区域特征，实现精准识别，为多标签图像识别的研究发展提供了更多落地方向。
江苏的人工智能企业侧重应用层面，如安软科技，依托自主研发的图像识别和ReID技术，推出低功耗、轻量化的人工智能图像识别产品产品，广泛服务于零售、通讯、地产、工业、餐饮、交通、公安等领域，协助智能驾驶、工地安全监管、农作物病虫害监测、零售客户画像分析等。通过图像识别技术在应用层的创新实践，降低了人工智能技术的使用门槛。
广东的企业如云从科技，则聚焦基础层建设，参与了多项国家级项目，包括国家发展改革委的人工智能基础资源公共服务平台和高准确度人脸识别系统产业化及应用项目，为广州数字政府和各场景提供AI支持。其提供的人脸识别、OCR识别等基础算法技术，已服务于超千家企业，且正向多感官智能识别拓展。
四、发展趋势与应用
人工智能图像识别产品不仅提升生产效率，更催生了新产业，重塑各行业产业链。它们在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、智能保险、智能零售、互联网视频等领域广泛应用，形成全新的产业链和商业模式。随着技术发展、解决方案完善和政策支持，这些产品将进一步渗透各行业，助力产业升级。
1、智慧政务与城市管理领域
在智慧政务与城市管理领域中，城市设备嵌入数亿传感器，利用云端技术可以提升交通、街道管理效能。例如，安防系统能实时监控重点区域，实现预警预防，改变传统事后追查模式。城市作为人工智能应用的综合平台，近年来人工智能图像识别产品在城市中得到广泛应用。以物流分拣为例，过去依赖人工的城市物流分拣和配送，如今随着人工智能图像识别和物联网技术的融合，物流分拣逐渐数字化和自动化，大大降低了城市管理成本，优化城市管理效果。
2、智慧社区管理领域
智慧社区是智慧政务与城市管理的延伸，通过完善基层信息化平台支撑智慧城市的顶层建设。以往依赖人力管理社区人流、物流、信息流的方式已难以应对社区扩张、人口流动与人口激增的挑战。现在，在智慧城市框架下，人工智能图像识别与物联网、云计算、大数据深度融合，应用于物业管理、社区安全、便民服务等多个细分场景，提升服务质量和效率。
3、智慧家居领域
在智慧家居领域，人工智能图像识别有助于提升人与智慧家居产品的交互体验，构建以住宅为平台，基于物联网技术，由智能硬件、智能软件系统、云计算平台构成的家居生态圈。人工智能图像识别最终能够实现远程控制、生物特征识别、设备互联、自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，打造安全、舒适、节能、便捷的家居环境。
4、智慧零售领域
线上线下融合和消费闭环是零售业未来趋势。随着人工成本不断上升，零售业面临着盈利增长受限的挑战，少人化和无人化成为降本关键。如无人便利店和智能零售柜中，商品识别技术的应用有效降低误差率，优化人员配置，提升运营效率。同时，通过人工智能图像识别、大数据等技术在零售区域划分、客户动线分析和客户属性分析等场景的运用，能精准分析消费者需求，改善购物体验，助力供应链改造和供给侧优化，帮助企业降本增效，构建智能数字化管理体系。
五、未来展望
自2015年以来，人工智能在中国的发展可谓风起云涌。它不仅被写入了“十三五”、“十四五”国家发展规划纲要，还得到了中央部委的大力支持。各种人工智能政策、工作计划和实施意见接连出台，为这个行业的蓬勃发展提供了坚实基础。随着我国人工智能产业持续壮大，政策和资本的双重支持助力行业腾飞，人工智能也与5G、大数据、工业互联网等新兴技术产业共同成为新基建的重要组成部分。
在2020年到2022年这段时间里，中国人工智能迅速进入深度融合的发展阶段，开始广泛应用于各行各业。回顾近年来人工智能的发展，行业环境不断优化，发展势头强劲。
人工智能产业在中国呈现出政策支持力度大、应用场景丰富多样、技术不断成熟等发展态势。可以预见，未来人工智能必将拥有更加广阔的市场前景和更为庞大的产业规模。
（来源：中关村智科服务外包产业联盟秘书处）
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