摘要

在计算机视觉领域，CV大模型正逐渐采纳基于Transformer的深度学习预训练策略，旨在构建一个通用的视觉特征表示以满足多种下游应用需求。这些模型的核心价值在于其出色的泛化能力、对标注数据的低依赖性以及其能够加速研发周期。技术进展方面，行业已从传统的特征工程方法，例如SIFT，迈向深度学习的CNN，并进一步探索视觉转换器，这些都显著提升了图像处理的效率和精度。然而，技术的持续进步也带来了对算力的增长需求，预测到2030年，推理部署所需的算力将占据75%。观察行业生态，从上游的算力基础设施，到中游的技术研发供应商，再到下游的实际应用场景，整个链条涵盖了众多参与者，如阿里云、腾讯云这样的综合性供应商，以及宇视科技、大华股份等行业领军企业。值得指出的是，To B市场已经稳坐主导地位，贡献了90%的总营收。展眼未来，CV大模型的竞争焦点预计将从模型研发转向算力、数据资源和整体生态的整合，这将迫使企业在提升硬件性能与模型优化之间寻找平衡。