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CV大模型

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常乔雨·头豹分析师

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行业：

信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息技术咨询服务信息科技/软件服务

行业定义

CV大模型是指在计算机视觉领域使用大量的参数和数据进行预训练的深度学习模型，通常基于Transformer结构，目的是学习到一种通用的视觉特征表示，可以用于不同的下游任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。CV大模型的优点是可以提高模型的泛化能力和性能，缩短模型开发和部署的周期，降低标注数据的成本。CV大模型的代表作有华为盘古CV1、ViT2、V-MoE3等。

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行业分类

按应用领域，CV大模型在安防视频、交通视频、智能驾驶、MR/XR领域、智能终端以及工业视觉的应用广泛。

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行业特征

CV大模型行业具有技术路线多元、算力需求较大、以及行业应用场景广阔的三大特征。随着技术的进步和算力成本的降低，预计CV大模型在视觉识别市场的占有率将迅速增长，为行业带来巨大的商业机会。

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发展历程

CV大模型行业

目前已达到 3个阶段

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产业链分析

上游分析中游分析下游分析

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行业规模

CV大模型行业规模

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政策梳理

CV大模型行业

相关政策 6篇

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竞争格局

中国的CV大模型行业正展现初步活跃态势。众多厂商纷纷投入研发，其中部分如华为已成功商业化应用，如其盘古模型在矿山场景中实现了高效的5G+AI技术整合，实现了98%的异物检测准确率。从战略角度看，行业竞争格局分为三个梯队：首梯队如百度、商汤科技和云从科技在模型规模、应用广度及公开数据集表现上领先；次梯队如华为、智源、阿里巴巴和中国电信在市场渗透和产品完整性上有所体现；而第三梯队如美团、航天宏图和腾讯则专注于垂直领域应用。

AI访谈数据图表

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。

CV大模型行业定义

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Prompt

CV大模型行业最常用的定义是指将计算机视觉（CV）技术和深度学习模型相结合，用于实现图像识别、目标检测、语义分割等复杂任务的模型。在CV大模型行业中，有一些常见的模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变形卷积网络（DCN）。这些模型之间存在一些区别和差异。首先，CNN是一种广泛应用于图像处理中的神经网络模型。它通常由多层卷积层、池化层和全连接层组成，可以有效地提取图像特征和减少图像信息量。相比之下，RNN主要用于序列数据的处理，如语音识别、自然语言处理等。它能够通过记忆单元来捕捉序列数据中的时序信息，适用于那些需要考虑上下文关系的任务。其次，DCN是通过在卷积层中

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1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/432950958

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2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/547494670

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3：清华大学、知乎专栏

CV大模型行业分类

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当前主流的分类标准可以根据CV大模型的应用范围和实现方式进行划分，分为通用型和定制型两种类型。通用型CV大模型是一类广泛适用于多个行业的模型，例如计算机视觉、自然语言处理、声音识别等领域。这类模型在训练过程中采用大规模数据集，通过深度学习算法对数据进行高效处理，提取出数据本身难以察觉和理解的特征，并将特征融合在一起形成整体的认知能力。目前最具代表性的通用型模型是Google的Inception系列和Facebook的ResNet系列模型。这两个系列的模型均采用了深度残差网络（Deep Residual Network）进行训练，具备较强的图像识别和分类能力。此外，通用型模型还包括Google的Transformer模型和OpenAI的GPT-3模型等，这些模型对于自然语言处理和文本生成

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按应用领域，CV大模型在安防视频、交通视频、智能驾驶、MR/XR领域、智能终端以及工业视觉的应用广泛。

按主要应用领域划分

CV大模型分类

安防视频

CV大模型赋能：提高识别准确率和泛化能力，降低标注成本和训练时间，支持多任务和多硬件的灵活部署。应用：人脸识别、人体分析、行为识别、异常检测等

交通视频

CV大模型赋能：提高检测精度和速度，适应不同场景和光照条件，支持大规模数据的处理和分析。应用：车辆检测、车牌识别、车流统计、违章抓拍等

智能驾驶

CV大模型赋能：提高视觉感知的稳定性和鲁棒性，适应不同天气和路况，支持多模态信息的融合和决策。应用：道路分割、障碍物检测、行人跟踪、车道保持等

MR/XR领域

CV大模型赋能：提高图像和文本的跨模态理解和生成能力，支持多种创意内容的呈现和交互，提升用户体验和沉浸感。应用：虚拟现实、增强现实、混合现实等

智能终端

CV大模型赋能：提高视觉任务的执行效率和质量，降低模型的参数量和计算量，适配不同终端设备的性能要求。应用：智能手机、智能音箱、智能手表等

工业视觉

CV大模型赋能：提高工业场景的视觉分析和控制能力，降低人工干预和误差，支持复杂环境下的自适应调节。应用：缺陷检测、质量控制、机器人导航等

[2]

1：华泰证券

CV大模型行业特征

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Prompt

竞争环境、用户画像、发展前景是三个重要的维度，下面将分别进行分析。竞争环境： CV大模型行业竞争激烈，主要有国内外两种竞争形式。国内竞争主要来自BAT等互联网巨头，他们拥有大量的用户数据和技术支持，具有雄厚的竞争力。同时，国内也有一些本土企业如讯飞、商汤科技等在CV技术领域拥有一定的优势。海外竞争主要来自谷歌、微软等国际巨头，在人脸识别、图片分类等方面具有强大的技术实力。数据来源：《2019-2024年中国人工智能市场发展趋势及投资机会研究报告》用户画像： CV大模型的用户主要是企业用户，包括金融、安防、零售等行业。其中，金融行

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技术路线多元

CV大模型的技术路线较为多元，文本提示、图像提示以及多元提示技术路线均拥有各自的优势以及应用场景

视觉大模型的技术实现路径可以粗浅的分为三大类别，分别是文本提示（Textually Prompt)、视觉提示（Visually Prompt)以及多元提示（Heterogenous Prompt)。文本提示通过文本-图像正负对，并根据语言提示产出结果；视觉提示通过点与框的额外标注进行提示，并根据语言提示产出结果；多元提示通过融合文本、图像、音频以及视频等多模态信息，并通过多元信息源进行提示从而产出结果。文本提示算力耗费低，模型复杂度低，输入直观。多元提示模型泛化能力强，但模型复杂度高，算力消耗大。

算力需求较大

CV大模型在训练与推理部署端的算力消耗较大，是同参数规模NLP大模型的20倍

CV大模型的上游算力基础设施主要包括AI计算芯片、算力/网络设备以及数据中心，这三者构建了CV大模型开放的底层基础支持。其中，AI计算芯片可分为训练芯片与推理芯片；网络设备核心包含服务器、交换机以及光模块；数据中心则有计算、存储以及网络三个部分组成。CV训练对算力需求巨大，2020年GPT3训练983M大小的图片数据集用了10天，CV基础大模型的训练量显著高于NLP大模型。

行业应用场景广阔

CV大模型的行业潜在应用较广，覆盖安防、交通、零售、金融、医疗、遥感多十数个传统大类行业

在计算机视觉（CV）领域，尽管大模型仍处于探索阶段，其在低数据集分割的通用性已为安防、物流、零售及交通等行业带来视觉泛化的提升和开发成本的降低。目前，市场上已有数款专为特定行业设计的CV大模型，展现出显著的经济效益。以零售为例，CV大模型能在数据匮乏的环境下有效识别多种商品，显著减少场景特定的训练投入。展望未来，安防、遥感、交通和医疗被认为是最具增长潜力的领域。虽然当前CV大模型在图像识别精度和算力需求上仍有挑战，但这些行业的应用仍然初级。随着技术的进步和算力成本的降低，预计CV大模型在视觉识别市场的占有率将迅速增长，为行业带来巨大的商业机会。

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1：https://juejin.cn/post/7264503091118653492