中国计算机视觉市场在数年间快速扩张，市场规模从2018年的234亿元增至2021年的845亿元，增长近三倍，产业链上下游各环节均在这一进程中迎来发展机遇。上游算力与芯片、中游算法平台、下游行业应用构成了计算机视觉产业链的核心骨架，其中AI芯片作为算力底座、大模型作为算法中枢、落地场景作为价值出口，各自扮演不同角色并分享产业红利。

产业链各环节的定位与价值

计算机视觉产业链可拆解为上游、中游、下游三个部分。上游主要包括AI芯片、云计算基础设施与数据供给方，为整个产业提供算力与原料支撑；中游是以算法为核心的平台层，涵盖各类计算机视觉模型与技术方案；下游则是将技术嵌入具体业务的应用层，覆盖安防、金融、制造、医疗等多个行业场景。

从中游算法环节看，大模型是当下人工智能的发展趋势，也是市场关注度最高的方向。 与针对特定场景训练的小模型相比，大模型泛化能力更强，基于大模型进行微调即可适配多个应用场景，有效降低了AI应用的研发门槛。计算机视觉（CV）也正是主流大模型的重要类别之一。

红利如何沿链条分配

上游AI芯片环节受益于算力需求的持续扩张。 芯片为人工智能行业提供算力支持，越来越多AI应用的落地都离不开庞大算力的支撑，这也推动算力产业链快速增长。同时，AI技术的快速发展对光通信的带宽容量和传输速率提出更高要求，光模块中的CPO技术被视为实现高速率、大带宽及低功耗网络的必经之路，相关环节因此具备较强的增长活力。

下游应用环节则通过AI赋能实现降本增效。 拥有优质应用场景的C端企业，以及有数据积累的B端企业，有望率先受益于技术落地带来的效率提升。从市场规模结构看，中国计算机视觉在整个人工智能市场中的占比保持在较高水平，反映出视觉技术是AI商业化落地的重要方向。

常见问题

计算机视觉产业链中最值得关注的是哪些环节？

综合来看，最值得关注的四个方向是上游的AI芯片和光模块（CPO）、中游的大模型，以及下游的落地场景。芯片提供算力基础，光模块支撑高速数据传输，大模型代表算法层的发展趋势，落地场景则是技术变现的出口。

大模型对计算机视觉产业链有何影响？

大模型改变了传统小模型需要针对每个场景重新训练的模式，其泛化能力和涌现能力显著降低了AI应用的研发门槛。对于计算机视觉领域，这意味着算法层的技术路线正在向大模型集中，具备大模型能力的平台方在产业链中的话语权有望增强。

下游哪些类型的企业更容易从AI赋能中获益？

拥有优质应用场景的C端企业和有数据积累的B端企业更具先发优势。AI技术的核心价值在于降本增效，场景越清晰、数据积累越丰富的企业，越容易将视觉技术转化为实际的业务效率提升。