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中国视频AI技术行业市场发展趋势分析及投资机会风险研究报告(2025-2030版)

    中国视频AI技术行业市场发展趋势分析及投资机会风险研究报告(2025-2030版)
  • 报告编号:233041
  • 报告页数:150页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:视频AI技术
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报告简介

较其他国家及地区,中国媒体及娱乐企业对全面智能视频化保持热情。大部分企业认为,智能影像生产技术能切实可行的提高制作及分发效率,借助AI技术能够为用户提供量身定制和智能推荐的内容,它改变的是内容创作和分发的方式。包括《南方日报》、腾讯、澎湃、芒果TV、爱奇艺、华视传媒等在内的传媒和娱乐企业积极借助人工智能技术构建自主可控平台或提供优质视频内容产品。

目前,AI技术的应用已经贯穿整个文创产业链,包含剧本创作、选角、流量预测、审核、编码、剪辑、运营、搜索、推荐、宣发、热点预测、热点提取、追星、广告投放、在线交互等诸多环节,实现智能创作、智能生产、智能标注、智能分发、智能播放、智能变现、智能客服等七大方面的充分应用。

据Forrester发布的《2019-2020 Video AI技术预测》报告显示,90%的中国视频平台正在借助专业的视频识别技术以对视频进行数据结构化,在视频内容原创、视频营销、视频结构化商用、视频大数据领域、机器人流程化等领域产生财务绩效,通过自动化影像加工辅助技术、生产技术为产业升级提供动力。

中国的超高清产业进入快速发展期,视频技术正经历从高清向超高清的演进,不仅了带来芯片、显示面板、视频制作设备、存储设备、网络传输设备、终端整机等电子信息产业链各环节产品的升级换代,还将大幅提升数据的流量价值,驱动以视频为核心的行业数字化转型。随着这一系列产业链的成熟,4K超高清已经大量进入我们的生活娱乐与商业生产。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外多种相关报刊杂志的基础信息等公布和提供的大量资料,对国际、国内视频AI技术行业市场发展状况、关联行业发展状况、行业竞争状况、优势企业发展状况、消费现状以及行业营销进行了深入的分析,在总结中国视频AI技术行业发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国酒视频AI技术行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。本报告是环境保护行业生产、经营、科研企业及相关研究单位极具参考价值的专业报告。

报告目录

第一章 视频ai概述及产业链分析

第一节 视频产业发展的概述

一、视频产业定义

二、视频产业分类及用途

三、视频产业技术介绍

第二节 人工智能(ai)发展的概述

一、人工智能行业发展概况及特点

二、人工智能行业发展驱动要素分析

三、人工智能技术研究动态分析

四、人工智能主要应用场景分布和发展

五、“十四五”时期我国人工智能产业发展趋势

六、后疫情时代人工智能行业应用趋势预测

七、2025-2030年人工智能市场规模预测

八、“互联网+”背景下人工智能行业面临的机会与挑战

第三节 视频生命周期与ai概述

一、视频生命周期

二、人工智能(ai)简述

1、视频采集阶段

2、视频制作阶段

3、分发播放阶段

4、视频体验阶段

三、ai对视频产业的用途

第四节 视频与人工智能产业链分析

一、视频产业链相关行业

二、人工智能产业链分析

三、ai技术助力升级视频产业链

四、超清视频产业链各环节快速升级换代

第二章 视频ai技术发展环境分析

第一节 政策环境

一、视频产业相关政策

二、人工智能相关政策

三、相关规划解读

1、《超高清视频产业发展行动计划》解读

2、“十四五”规划纲要中人工智能2035年发展目标

四、政策环境影响

第二节 经济环境

一、疫情影响下全球经济形势

二、智能经济时代,ai赋能成主旋律

三、经济环境影响

第三节 技术环境

一、视频ai技术概况

二、视频ai技术进展

第四节 投资环境

一、视频ai投资壁垒

二、视频ai投融资情况

三、视频ai投资案例

第三章 我国视频产业发展现状及ai技术应用分析

第一节 我国视频ai技术发展状况分析

一、我国视频ai发展阶段

二、我国视频ai发展特点

三、ai技术使视频变得智能

四、ai技术提升视频审核的效率

第二节 2020-2025年视频ai发展现状

一、2020-2025年我国视频产业发展规模

二、2020-2025年我国视频ai技术发展分析

1、我国视频ai技术发展情况

2、我国视频ai研发情况分析

三、2020-2025年中国视频ai企业发展分析

四、与国外重点企业对比分析

第三节 ai技术在视频系统中的应用

一、智慧视频识

1、图像智能识别

2、海报自动切屏

3、视频自动审核

二、视频智能运营

第四节 超高清视频产业发展及趋势分析

一、人工智能加速超高清视频发展主要体现

二、中国超高清视频产业发展前景展望

三、超高清视频行业应用市场规模不断壮大

四、超高清视频与ai应用融合成为重要方向

第五节 5G+ai高能蓄势,助力超高清视频监控快速发展

一、政策利好超高清产业,发展态势良好

1、国家政策带来产业成长机会

2、发展计划出台,8省实施落地

二、4k在安防普及仍存障碍

1、系统性高成本阻碍安防推进步伐

2、网络传输依然是超高清视频监控的难题

3、超高清系统的应用还要走很长的路

三、5g+ai高能蓄势,助力超高清视频监控快速发展

1、5g助力超高清视频快速落地

2、ai赋能,视频监控更智慧

3、5g、ai下的安防智能化升级势不可挡

第四章 中国视频ai技术应用领域分析

第一节 中国视频ai技术应用发展综述

一、传统视频应用的流程

二、ai技术在视频中应用现状

三、人工智能对视频应用的渗透

四、人工智能增强的视频编码器

第二节 安防监控领域

一、安防监控行业发展状况

二、安防监控行业市场规模

三、ai技术在安防监控领域的应用

四、ai技术在安防监控领域的主要应用场景

1、人脸身份匹配

2、车辆识别应用

3、视频结构化

4、行为分析

五、ai将成为视频监控技术发展主方向

六、ai助力下视频监控技术发展满足实际应用需求

七、ai+技术在安防监控领域的应用案例

八、ai技术助力视频监控领域智能化发展

第三节 广播电视领域

一、广播电视行业发展状况

二、广播电视行业市场规模

三、ai技术在广播电视领域的应用

四、人工智能与广播电视的结合运用非常广泛

五、ai提高视频内容生产效率

第四节 文教娱乐领域

一、文教娱乐行业发展状况

二、文教娱乐行业市场规模

三、ai技术在文教娱乐领域的应用

四、ai+技术在文教娱乐领域的应用案例

五、ai技术加持,短视频智能化发展

1、ai技术在短视频中应用现状

2、短视频市场对ai技术的多维需求

3、视频dna技术实现视频的去重、溯源与盗版打击

4、ai技术使视频审核低成本高效率

5、短视频全场景ai解决方案

第五节 医疗健康领域

一、医疗健康行业发展状况

二、医疗健康行业市场规模

三、ai技术在医疗健康领域的应用

四、5g时代下,视频ai对医疗的影响分析

五、ai+技术在医疗健康领域的应用案例

第六节 智能交通领域

一、智能交通行业发展状况

二、智能交通行业市场规模

三、ai技术在智能交通领域的应用分析

四、视频ai技术在智能交通中的创新应用

五、ai+技术在智能交通领域的应用案例

第七节 工业制造领域

一、工业制造行业发展状况

二、工业制造行业市场规模

三、ai技术在工业制造领域的应用

四、我国制造业向数字化、网联化、智能化的新发展阶段

五、ai赋能制造业降本增效

六、ai在智能制造和高清视频领域的应用

七、工业领域对智能化的视频解决方案的需求

第五章 ai人脸识别技术研究及应用前景分析

第一节 ai人脸识别技术发展概况

一、人脸识别技术的优势

二、人脸识别行业发展特点分析

三、ai智能人脸识别系统的原理与发展

四、中国人脸识别行业市场现状

五、人脸识别的盈利模式

六、人脸识别在各个行业的典型盈利模式

第二节 ai人脸识别技术应用分析及案例研究

一、从“人脸识别1.0”到“智能视觉2.0”

二、三大因素推动人脸识别落地应用

三、人脸识别:上中游技术是关键竞争力

四、人脸识别:下游关键在于应用场景深耕

五、人脸识别进入大面积推广应用阶段

六、人脸识别技术在视频产业的应用分析

第三节 ai人脸识别竞争分析及前景

一、日本正在全面部署面部识别

二、后疫情时代中国有望成为脸部识别的领导者

三、人脸识别技术公司排名

四、人脸识别重点企业

1、佳都科技

2、大华股份

3、川大智能

五、人脸识别带动相关产业规模超过1万亿

六、疫情过后,ai人脸识别商用的价值无限

第六章 视频ai技术研发重点企业及竞争分析

第一节 总体市场竞争状况分析

一、视频产业竞争特征

二、ai成视频产业竞争核心

三、视频产业企业竞争比较分析

1、现有企业竞争比较

2、新进入者参与竞争

四、视频产业企业间竞争格局分析

第二节 重点企业ai技术优势分析

一、云从科技

二、当虹科技

三、极链科技

四、相芯科技

第三节 视频ai的swot分析

一、机会与威胁

二、优势与劣势

第七章 视频ai技术方向及发展趋势预测

第一节 视频ai的技术发展方向

一、5g时代下,视频领域的应用探索

二、“ai+摄像”设备接入量不断提升

三、视频产业智能化发展方向

第二节 视频ai技术趋势预测

一、视频ai设备向高端领域进阶

二、视频ai技术发展趋势预测

三、数字经济时代下,ai技术广泛的应用在视频云服务行业

第八章 视频ai研究结论及建议

第一节 研究结论

第二节 发展建议

图表目录

图表:视频的形式与其特点

图表:数字化视频系统结构图

图表:中国人工智能发展历程

图表:中国人工智能商业化发展政策环境分析

图表:中国人工智能产业链图谱

图表:2020-2025年中国网民关于人工智能应用场景分布调查

图表:人工智能三要素

图表:5g网络逻辑视图

图表:数据中心软、硬件市场份额比例

图表:gpu与fpga+cpu优劣势对比

图表:全球人工智能杰出人才分布

图表:2025-2030中国人工智能市场支出预测

图表:2020-2025年中国人工智能市场行业支出比预测

图表:视频生命周期

图表:新增用户人均观看时长

图表:平稳期用户人均观看时长

图表:衰退期用户流失趋势

图表:中国人工智能100强企业产业链分布情况

图表:人工智能相关政策文件

图表:ai基础数据服务行业发展的四个关键点

图表:2020-2025年中国内容视频市场规模(单位:亿元)

图表:ai+视频生产制作

图表:ai+视频云

图表:2020-2025年中国科技企业ai主要领域算法研发投入情况(单位:%)

图表:使用a技术匹配供给端和需求端

图表:抖咅推荐算法

图表:全球主要ai科技公司的研发开支与研发费用率(单位:百万,%)

图表:我国超高清视频产业布局方向

图表:行业应用市场规模不断壮大

图表:传统视频应用的流程

图表:不同场景下编码保持恒定质量的码率

图表:不同场景下abr的图像质量

图表:2020-2025年中国安防行业市场规模预测趋势图单位:亿元

图表:ai+安防发展历程

图表:破案比例对比

图表:2020-2025年中国广播电视服务业总收入变化情况(单位:亿元,%)

图表:泛娱乐产业链层级及规模(亿元)

图表:2020-2025年我国文化娱乐行业企业收入及增速

图表:人工智能在文化产业中的主要技术类型与应用场景

图表:2020-2025年中国医疗健康支出市场规模预测趋势图(单位:亿元)

图表:人工智能技术在医疗领域应用

图表:2020-2025年中国智能交通行业市场规模统计及增长情况

图表:2020-2025年中国制造业增加值(单位:万亿元)

图表:海康威视智能视频解决方案

图表:海康威视vms-8730综合管理平台子系统

图表:海康威视ivms-8730企业综合管理平台

图表:2020-2025年全国人脸识别市场规模及增速

图表:腾讯优图商务收费情况

图表:人脸识别在各个行业的典型盈利模式

图表:智能视频监控系统架构图

图表:人脸识别流程

图表:2020-2025年中国网络视频行业市场分布

图表:2020-2025年中国网络视频行业市场分布(单位:%)

图表:中国网络视频行业发展痛点

图表:电视产业链智慧平台

图表:视频云服务行业发展趋势:人工智能+

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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