中国计算机视觉市场2025年预计达2623亿元，产业链上算法商、云厂商、集成商的价值分配并非均等，核心分水岭在于“定制化”与“平台化”之争。算法提供商掌握底层技术但面临定制化成本压力，云厂商凭借算力与平台优势向上延伸，系统集成商则依靠场景落地能力占据交付环节——三者博弈的焦点，正是价值链上“标准化”程度的高低。
算法商：技术为矛，定制为盾
算法提供商处于产业链中游的算法层，是计算机视觉技术的直接供给方。其价值根基在于模型与算法的研发能力，但在实际落地中，小模型时代“针对特定场景训练”的模式带来高研发成本与低效率，算法商往往需要投入大量精力进行调参、调优，并依赖大规模标注数据，这在数据量少的场景中容易陷入精度不理想的困境。
这决定了算法商的议价能力高度依赖其标准化程度。能够将技术产品化、平台化的企业，可以摊薄定制化成本，在价值分配中占据更主动的位置；反之，深陷项目制交付的算法商则容易沦为“人力密集型”的技术服务方，价值获取受限。
云厂商：算力底座，平台通吃
云厂商的角色更多体现在上游的基础设施层，为AI提供算力支持。随着大模型兴起，模型泛化能力增强，基于大模型进行微调即可完成多个场景任务，这显著降低了AI应用的研发门槛，也让云厂商的算力与平台价值进一步凸显。
对云厂商而言，其价值分配优势在于“规模效应”：通过标准化的云服务输出算力与开发工具，边际成本递减，且能吸附大量开发者与企业客户。在“平台化”路径上，云厂商天然具备卡位优势，能够将价值从底层算力向中游的模型服务延伸，形成较强的生态议价能力。
集成商：场景为王，交付决胜
系统集成商贴近下游应用场景，是AI技术落地的“最后一公里”。其价值在于理解行业know-how、整合软硬件方案并完成交付，尤其在安防、制造、零售等垂直领域，场景的复杂性决定了“开箱即用”的通用产品难以满足需求，定制化集成服务不可或缺。
不过，集成商的价值分配也受限于“项目制”的天花板——人力依赖重、可复制性弱。其议价能力的提升，往往取决于能否将项目经验沉淀为可复用的行业解决方案，从“卖项目”转向“卖产品”。
三方博弈：价值向“标准化”环节倾斜
综合来看，定制化程度越高，价值获取效率越低；平台化程度越高，价值集中度越强。大模型的出现正在重塑这一格局：一方面，其泛化能力降低了应用开发门槛，削弱了传统定制化服务的必要性；另一方面，算力与平台的规模效应进一步向云厂商集中。
对于投资者而言，判断三方价值分配的关键，不在于短期订单规模，而在于各环节能否摆脱“人海战术”、构建可复用的标准化能力。未来，具备大模型能力、能向上游算力或向下游场景双向渗透的参与者，有望在产业链中获取更持久的价值份额。
常见问题
算法商、云厂商、集成商谁更赚钱？
从商业模式看，云厂商的规模效应最强，算法商中平台化转型成功者次之，纯项目制集成商利润率压力最大。但具体盈利水平因企业战略与执行差异较大，需结合各公司披露的财务数据与业务结构综合判断。
大模型对计算机视觉产业链有何影响？
大模型改变了游戏规则：它降低了AI应用开发的研发门槛，解决了小模型泛化能力差、数据依赖重的痛点。这利好具备大模型能力的算法商与云厂商，而对依赖传统定制化交付的集成商构成模式挑战，后者需要向行业解决方案商升级。
中国计算机视觉市场增长主要靠什么驱动？
市场增长一方面来自AI整体渗透率提升，另一方面来自软件占比的持续扩大——中国计算机视觉软件市场规模占整体市场的比重，预计将从早期的约三成提升至近四成。这意味着价值正从硬件集成向软件算法环节迁移，技术与平台型企业的红利窗口更长。