智慧視覺產業發展如何“破局”？

每經記者 溫雅蘭    每經編輯 張凌霄    

隨著大數據、深度學習、運算能力的高速發展，視覺計算已經被廣泛應用于安防、制造、政務、醫療、零售等行業。2020年我國智慧視覺產業規模達860多億元，占整個人工智能行業的57%，計算機視覺逐漸成為人工智能領域至關重要的部分。

在《安泰行業評論》中，《智慧視覺產業現狀分析與發展建議》一文，對智慧視覺產業發展優勢以及“卡脖子”環節進行分析，并從企業和政府兩端對該產業持續發展提出建議。

智慧視覺產業依托于視覺計算，聚焦于感知智能的圖像捕捉、圖像運輸、圖像儲存和分析，是我國戰略性新興產業的關鍵一環。

當前，我國智慧視覺市場具有基礎雄厚、規模大、層次明顯和產業壁壘高等特點，產業鏈中各層級產品均存在應用市場。同時在制度優勢以及部分技術優勢的“加持”下，整個產業在過去二十年間得以快速發展。

但是，我國智慧視覺產業仍然面臨科技創新能力存在系列薄弱環節，產業核心技術遭遇國外封鎖等挑戰。文中指出，企業和政府應共同發力以應對挑戰，實現智慧視覺領域科技自立自強、搶占未來科技和產業發展的制高點。

對企業而言，要充分利用我國優勢，構筑產業創新生態，采用非對稱創新戰略，解決“卡脖子”問題。具體來看，企業要響應“國內大循環為主體，國內國際雙循環相互促進”的新發展格局，把我國市場、制度、技術優勢轉化為自身的競爭優勢。

同時，智慧視覺產業龍頭與芯片、人工智能、硬盤等行業龍頭應建立聯盟，共同就共性技術進行深度研發合作，共同突破“卡脖子”的技術制約。

政府方面，在智慧產業領域中，政府應發揮“領航員”的作用，幫助智慧視覺產業構建發展道路。一方面，要堅定不移地擴大智慧視覺領域國際科技高水平合作，持續推動與各類高校、社會團體之間的交流合作，強化民間團體的作用，充分挖掘我國多層次超大規模市場、制度型市場等優勢。

同時，政府應利用新型舉國體制優勢打造智慧視覺產業生態。通過政策聯動、前瞻布局和統籌謀劃打造智慧視覺產業生態系統。創造制度型市場，并將其作為國產替代的“試驗田”。

最后要強化戰略科學家作用，創新產教融合模式，全面摸排智慧視覺領域的全球“戰略科學家”，以“超常規”的方式設立研究攻關特區。通過產學研合同合作、產教融合模式創新，長期培育智慧視覺產業相關人才。