中国计算机视觉市场的国产替代已从应用层深入到底层算力与框架层，算法生态具备较强竞争力，但芯片与框架的自主可控仍处于“可用但需持续追赶”的阶段。从市场规模看，中国计算机视觉占人工智能总市场的比重在经历阶段性上升后回落——按预测数据，该占比在2021年达到32.5%的阶段性高点，此后逐年下降，预计到2025年降至25.1%。比重波动并非意味着CV赛道收缩，而是大模型、NLP等其他AI方向加速扩容，稀释了CV的相对份额。与此同时，中国AI市场占全球比重预计从2021年的13.8%提升至2025年的20.9%，CV软件市场中国占全球份额也同步走高，绝对规模仍在快速扩张。
算法层：CV生态的“长板”所在
计算机视觉是中国人工智能领域积累最深厚的方向之一，从安防、工业质检到自动驾驶，国产CV算法在应用场景落地层面已形成完整闭环。这一环节的自主可控程度相对较高，核心原因在于CV的算法创新与工程化长期由国内企业与机构主导推动，且开源生态活跃，对海外基础研究的依赖度低于底层芯片与框架。
真正制约CV自主可控升级的瓶颈，集中在算力底座与开发框架两端，而非算法本身。
框架与芯片：从“可用”到“好用”的跨越
深度学习框架是连接算法与芯片的“操作系统”。以飞桨（PaddlePaddle）为代表的国产框架已构建起从开发、训练到部署的完整工具链，在中文社区生态与产业场景适配上有独特优势。但开发者长期形成的使用惯性、周边工具链成熟度，以及与海外主流框架的兼容性，仍是国产框架需要持续攻克的软性壁垒。
芯片层面，以昇腾、寒武纪为代表的国产AI芯片正在加速导入训练与推理场景。外部环境变化（如高端GPU出口管制）客观上加速了国产算力的替代进程。需要正视的是，国产AI芯片在单卡算力、互联带宽、软件栈成熟度等维度与头部产品仍有差距，尤其在千亿参数大模型训练等极端负载下，生态短板会被进一步放大。当前国产芯片的定位更偏向“满足自主可控前提下的可用方案”，距离无缝替代仍有工程化距离。
常见问题
计算机视觉占AI比重下降，是否意味着CV赛道遇冷？
并非如此。比重回落更多是分母端变化所致——大模型与生成式AI的爆发式增长，使人工智能整体盘子迅速做大，CV的相对占比因此被稀释。从绝对规模看，中国计算机视觉市场预计持续增长，且CV软件占全球份额预计稳步提升，赛道本身仍在扩张。
国产深度学习框架（如飞桨）能否完全替代海外框架？
在自主可控要求高的政企与科研场景中，国产框架已具备替代能力；但在全球化开源协作、前沿研究追踪等场景，海外框架的生态惯性仍强。更现实的路径是“双轨并行”——核心场景用国产框架保障安全，前沿探索保持对全球开源社区的跟踪与兼容。
国产AI芯片距离大规模替代还有多远？
国产AI芯片已跨越“从无到有”的阶段，进入“从有到优”的爬坡期。当前主要约束并非单一性能指标，而是软硬件协同的整机生态——包括编译器优化、算子库丰富度、与主流框架的适配深度等。这些工程化短板需要持续投入与真实场景打磨，建议以实际业务负载的测试结果作为选型依据，而非仅看纸面参数。