感知智能行业：开启智能识别新时代，引领智慧升级 头豹词条报告系列

Leadleo.com 感知智能行业：开启智能识别新时代，引领智慧升级头豹词条报告系列 饶立杰·头豹分析师 2024-06-07未经平台授权，禁止转载 版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/其他信息技术服务业 信息科技/软件服务 行业： 感知智能 感知AI 关键词： 行业定义 感知智能是指，利用硬件设备如摄像头、麦克风或其… AI访谈 行业分类 按照感官系统的分类方式，感知智能行业可以分为如… AI访谈 行业特征 感知智能行业的特征包括产品种类繁多且价值高、投… AI访谈 发展历程 感知智能行业 目前已达到3个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 感知智能行业规模评级报告1篇 AI访谈SIZE数据 政策梳理 感知智能行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 AI访谈数据图表 摘要感知智能行业利用前沿技术将物理信号转化为可认知信息，智能传感器为核心技术，广泛应用于智慧城市等领域。市场规模持续增长，自动驾驶和安防行业的需求推动其扩张。未来，粮食产业和人形机器人行业的发展将进一步促进感知智能行业的增长，其中感知智能在人形机器人制造中扮演核心角色。 感知智能行业定义[1] 感知智能是指，利用硬件设备如摄像头、麦克风或其他传感器，结合语音识别、图像识别等前沿技术，将物理世界的信号转化为数字信息，并提升至可认知的层次，如记忆、理解、规划和决策等。其中，智能传感器是感知智能行业的核心技术要点。随着技术的不断发展，感知智能在智慧城市、智能交通、智能安防、智能工业、智 能农业等领域的应用愈发广泛，为提高生产效率、服务质量和人民生活水平发挥重要作用。 [1]1：https://mp.weixin.… 2：中国安防协会 感知智能行业分类[2] 按照感官系统的分类方式，感知智能行业可以分为如下类别： 感知智能行业基于感官系统的分类 计算机视觉 计算机视觉是指通过视觉手段对事物进行识别和区分，主要依赖于对事物的形状、颜色、大小、明暗等视觉特征的感知和识别。视觉识别系统是一个完整的系统，包括图像获取、图像处理、特征提取和分类等多个环节。视觉识别技术具有非接触式、高效、准确等特点，在工业自动化、安全检查、智能交通等领域具有广泛的应用前景。此外，随着人工智能技术的发展，计算机视觉技术在智慧城市、智慧工业、智慧工地、智慧园区、智慧交通和智慧能源等领域得到广泛应用。 触觉识别 触觉识别是指通过触觉传感器或其他类似设备来感知和识别物体的表面特性、形状、大小、硬度、温度等物理属性。触觉识别在众多领域具有广泛的应用。例如，在机器人技术中，触觉识别可帮助机器人感知和识别环境中的物体，从而实现更精确的抓取和操作。在医疗领域，触觉识别可用于手术机器人的控制和导航，帮助医生更准确地感知和操作手术器械。此外，触觉识别可用于智能家居、游戏和虚拟现实等领域，提升用户体验和沉浸感。 感知智能分类 智能语音 智能语音是指通过麦克风等听觉传感器捕捉声音信号，并利用语音识别等人工智能技术，将声音信号转化为可理解和处理的信息。听觉识别技术在多个领域具有广泛的应用。例如，在智能家居领域，智能音箱通过听觉识别技术可识别用户的语音指令，并据此执行相应的操作，如播放音乐、查询天气等。在自动驾驶领域，汽车可通过听觉识别技术来识别周围的交通声音，如其他车辆的喇叭声、行人的提示声等，以提高行驶的安全性。 嗅觉识别 嗅觉识别是指通过模拟人类的嗅觉感知能力，使用机器学习和人工智能技术对气味分子进行检测和识别，以鉴别不同的物质或环境。目前，嗅觉识别技术已得到不同领域的应用，并具有广阔的应用前景。例如，在安全领域，嗅觉识别技术可用于检测危险气体、炸弹、毒品、化学武器等物质，增强安全性。在医疗领域，嗅觉识别技术可用于识别不同类型的疾病，如癌症、糖尿病、肺部感染等，通过分析患者的呼气气味来确定疾病的存在。在食品和农业领域，嗅觉识别技术可用于检测食品中的污染物和异物，以及检测和鉴定水果、蔬菜、花卉的种类和品质等。在工业制造领域，嗅觉识别技术可用于检测和识别工业原料和成品的气味，提高质量控制和生产效率。 味觉识别是指模拟人类的味觉感知能力，通过传感器和人工智能技术来识别和区分不同的味道。目前，味觉识别技术相较于视觉和听觉识别发展较为滞后，但其仍具有巨大的潜力和应用价值。在人工智能领域，研究者正在探索使用各种传感器和机器学习算法来模拟该程。例 味觉识别 如，AI系统已能根据输入的样本数据进行味道的分类和预测，以上样本包括食品和饮料的成分、配方和制备方法。通过训练，系统能识别不同味道的特征，并预测新样本的味道。此外，研究者正在探索使用脑机接口（BCI）系统从神经信号中解码出味觉信息。 [2]1：汉王科技 感知智能行业特征[3] 感知智能行业的特征包括产品种类繁多且价值高、投资壁垒高且回报周期长、高度依赖下游应用商。 1产品种类繁多且价值高 全球传感器和智能传感器市场现已接近2,000亿美元，涵盖超过6万种不同品类。传感器是各类产业赖以生存和持续发展的核心要素。尤其是智能传感器不仅是“性能关键”，直接决定智能装备和终端产品的性能与质量，更是“数据入口”，是实现产业数字化转型的关键驱动力。 2投资壁垒高且回报周期长 感知智能产业是一个高度交叉融合的领域，其融合物理学、电子学、材料学、计算机科学和数据科学等众多学科。同时，技术的创新和突破需生产装备、敏感材料、设计工具、制造工艺以及封装测试等多个环节之间的紧密协作和联动。值得关注的是，传感器产品的研发过程耗时较长，从最初的研发阶段到最终的商业化落地需经历漫长的周期。以汽车MEMS传感器为例，而汽车MEMS光学/显示传感器的研发周期长达25年。 3高度依赖下游应用商 感知智能行业的产业链连接紧密，其离不开仪表制造商、工程集成商以及终端产品制造商的深入参与和推动。特别是下游应用商根据市场需求和产品特性，将智能传感器集成到终端应用中，从而推动感知智能行业的应用和发展。 启动期2001~2019 自2001年起，新型传感器列入中国研究开发的重点。 2015年，国务院发布《中国制造2025》战略规划。 2017年，工信部颁布《智能传感器产业三年行动指南（2017-2019年）》，对高端智能传感器的发展提出明确且具体的要求和指导。 国家政策的引领成为推动感知智能行业发展的重要力量。随着政策的发布和实施，行业的发展方向获 得支持，并奠定坚实的基础。 高速发展期2020~2024 自2020年来，随着边缘计算与云计算技术的发展，感知智能不仅具备强大的数据处理能力，并实现 更精准和高效的智能感知。2023年，以华中科技大学为牵头单位的国家重点研发计划“智能传感器”重点专项项目。 [3]1：中国（无锡）物联网研… 感知智能发展历程[4] 感知智能行业可分为三个阶段，萌芽期（1986-2000年），感知智能行业的核心环节在政策推动与标准化建设的推动下，实现技术创新与成果转化；启动期（2001-2019年），感知智能行业受到国家层面的重视与支持，并明确的发展方向与目标；高速发展期（2020年至今），随着AI、物联网、云计算等产业的兴起，感知智 萌芽期1986~2000 1986年，传感器技术正式纳入国家科研攻关计划中，同时中国开始重点投入研发力量，专注于机械 敏、力敏、气敏、温敏和生物敏五大类别的敏感技术研究。1987年，高等院校成立传感器研究会，同时国家标准《传感器名词术语》正式颁布。 1986-2000年，科技攻关共完成267项科技成果，并获得42项专利。其中，51个品种86个规格的新产品被成功开发，且九成以上成果实现市场化，并进行批量或小批量生产。 感知智能行业在萌芽期主要进行技术的积累和探索，通过科研攻关和成果转化，不断推动技术的进步 和创新。 能行业的硬件领域得到迅速发展。 感知智能行业正处于快速发展阶段，同时市场规模持续扩大，主要得益于硬件层的增长拉动，尤其是在智能传感器、高端芯片等智能感知硬件领域。 [4]1：https://news.hust.… 2：中国知网，华中科技大学 感知智能产业链分析 [12] 感知智能行业产业链上游为核心技术和硬件供应环节，主要包括传感器与硬件、芯片与集成电路、算法框架与数据等；产业链中游为感知智能系统集成与平台服务环节，主要包括系统集成商、数据分析与处理平台、云服务等；产业链下游为应用领域与终端产品环节，主要包括应用领域开发商和终端应用产品提供商。[6] 感知智能行业产业链主要有以下核心研究观点：[6] 数据量的增长直接推动对更高算力的需求。 随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸性增长。2023年全球新产生的数量总量为102ZB。值得注意的是，2022年中国数据产量占全球数据总量的10.5%，预计到2025年，中国数据总量将占全球总量的30%。伴随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的迅速发展，算力作为技术基石，其需求呈爆发式增长。2022年中国通用算力和智能算力分别达137EFLOPS和41EFLOPS，分别同比增长25.7%和41.4%。值得关注的是，预计2026年全球AI 计算市场规模将达346.6亿美元。这意味着算法框架与数据提供商将向感知智能企业提供更强的算力处理能力。 目前，计算机视觉和智能语音是感知智能行业的主要需求技术，且市场份额将保持稳定的增长态势。 计算机视觉与智能语音领域，凭借其成熟度和广泛应用的基础，预期将继续保持其市场主导地位，且市场份额稳定增长。2023年计算机视觉和智能语音共占感知智能行业比重约为84%，其中计算机视觉占比达62%。同年，计算机视觉行业的市场规模达1,461亿元，预计到2027年其市场规模将达2,557亿元；中国智能语音行业市场规模达392亿元，预计到2027年其市场规模将达686亿元，年均复合增长率为15%。值得一提的是，由于触觉、嗅觉及味觉技术的应用领域相对专一，预估未来三年内难以实现大规模市场渗透。这表明计算机视觉和智能语音企业面临着良好的市场环境和增长潜力，但需面对技术快速迭代和市场竞争加剧的挑战，因此持续创新与优化策略 将是企业持续成长的关键。[6] 生产制造端 核心技术和硬件供应商 上游厂商 上 产业链上游 中 浪潮软件股份有限公司 查看全部 华润微电子（重庆）有限公司 曙光信息产业股份有限公司 产业链上游说明 数据量的增长直接推动对更高算力的需求。 随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸性增长。2023年全球新产生的数量总量为102ZB。值得注意的是，2022年中国数据产量占全球数据总量的10.5%，预计到2025年，中国数据总量将占全球总量的30%。伴随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的迅速发展，算力作为技术基石，其需求呈爆发式增长。2022年中国通用算力和智能算力分别达137EFLOPS和41EFLOPS，分别同比增长25.7%和41.4%。值得关注的是，预计2026年全球AI计算市场规模将达346.6亿美元。这意味着算法框架与数据提供商将向感知智能企业提供更强的算力处理能力。 中国集成电路制造业提升其满足内需的能力，并逐步降低对外依存度。 中国集成电路生产在满足市场需求方面正逐步提升，并减少对外部供应的依赖，特别是在逻辑芯片、存储芯片、模拟芯片及专用芯片等领域。2023年中国集成电路产量为3,514亿块，同比增长6.9%，其中包括包括逻辑芯片、存储芯片、模拟芯片和专用芯片等。同年，中国集成电路进口量和出口量呈现下降趋势，分别同比下降10.7%和1.8%。这表明中国集成电路制造业的技术进步和产能扩张，同时体现政策支持和市场需求双重驱动下，产业链供应链自主可控能力的增强。 品牌端 感知智能系统集成与平台服务商 中游厂商 科大讯飞股份有限公司 查看全部 云从科技集团股份有限公司 北京海天瑞声科技股份有限公司 产业链中游说明 目前，计算机视觉和智能