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2025視聯網行業發展現狀與產業鏈分析

視聯網行業競爭形勢嚴峻,如何合理布局才能立于不敗?

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全球視聯網已形成“感知-連接-智能”三位一體的技術體系,5G、AI與邊緣計算的深度融合正推動行業從傳統的視頻監控向實時智能分析快速躍遷。這種技術融合不僅體現在單一設備的功能升級上,更滲透到整個產業鏈的協同運作中。

2025年,視聯網行業的技術迭代速度進一步加快,多項關鍵技術取得突破性進展。隨著全球經濟的發展和技術的普及,東南亞、拉美等新興市場的視聯網需求呈現爆發式增長。

視聯網行業發展現狀與產業鏈分析

在數字經濟與實體經濟深度融合的浪潮中,視聯網(Video Internet of Things)正以“視頻感知+智能分析+實時交互”為核心,重構社會治理模式與產業運行邏輯。中研普華產業研究院最新發布的《2025-2030年視聯網行業深度調研及發展現狀趨勢預測報告》指出,中國視聯網行業已進入“技術自主化、場景多元化、生態協同化”的新階段,其市場規模與影響力正以指數級速度擴張,成為驅動全球產業變革的核心引擎。

一、市場發展現狀:技術迭代與場景創新的“雙螺旋”驅動

視聯網的進化史,本質上是技術底座與商業落地的“雙螺旋”驅動史。從早期模擬攝像機的“看得見”,到高清時代的“看得清”,再到如今AI賦能的“看得懂”,行業技術已完成三次代際跨越。當前,視聯網的核心技術體系正從“感知-連接”向“感知-連接-智能-決策”閉環演進,其發展呈現出三大特征:

1. 多模態感知:突破物理與數字世界的邊界

在數據采集層面,行業通過可見光、紅外、紫外、毫米波雷達等多光譜融合技術,將工業設備缺陷識別率提升至接近完美水平。例如,電力行業采用多光譜同步采集方案,可實時捕捉變壓器表面溫度異常、絕緣子裂紋等微觀缺陷;毫米波雷達與邊緣計算的結合,使三維建模精度達毫米級,時空對齊誤差大幅降低。這種多模態感知能力不僅提升了數據采集的精度,更通過跨模態數據融合,為后續分析提供了更豐富的特征維度。

2. 大模型重構分析范式:從“被動監控”到“主動預警”

在分析環節,專用模型通過極少量樣本微調即可達到高準確率,而脈沖神經網絡(SNN)架構則使分析能耗顯著降低。例如,在安防監控領域,SNN模型可實時識別異常行為,同時將功耗控制在極低水平,為大規模部署提供了技術可行性。此外,多模態大模型支持通過文本、圖像、視頻的聯合輸入,實現跨場景的語義理解,推動視頻分析從“被動監控”向“主動預警”轉型。

二、市場規模:萬億級賽道的“五級增長模型”

中國視聯網市場的擴張速度遠超預期。中研普華產業研究院測算,2024年中國視聯網市場規模已突破萬億元人民幣,預計到2030年將達到2.5萬億至3萬億元,年復合增長率保持在15%—18%的高位。這一增長背后,是“硬件筑基、軟件賦能、應用落地、數據變現、生態協同”的五級增長模型:

1. 硬件層:從“功能設備”到“智能終端”

攝像頭與傳感器仍是出貨量最大的品類,但增速已趨平緩。取而代之的是邊緣計算設備、光通信模組與量子安全芯片的爆發式增長。例如,搭載高算力芯片的邊緣節點,可支持多路8K視頻實時分析,同時將數據上傳至云端,實現“端-邊-云”協同處理。此外,量子安全芯片的部署,為視聯網數據傳輸提供了不可破解的安全保障。

2. 軟件層:視頻分析平臺與AI算法服務的“奶油區”

軟件層成為增長引擎,視頻分析平臺、大模型即服務、時空數據庫成為毛利率最高的三層“奶油區”。例如,商湯科技工業視覺平臺在富士康產線實現極高的缺陷檢出率,誤檢率低于0.1%;云從科技“跨鏡追蹤”系統僅需極少量樣本照片,即可實現高精度識別。這些軟件服務的爆發,標志著視聯網從“硬件銷售”向“軟件訂閱”的商業模式轉型。

3. 應用層:智慧城市與工業視覺的“雙輪驅動”

應用層呈現“雙輪驅動”特征:智慧城市領域,全國建成超數百個城市級視頻云平臺,日均處理數據量巨大,違法行為識別準確率大幅提升;工業視覺領域,3D視覺檢測在汽車制造、電子裝配等領域廣泛應用,其高精度、非接觸的特點契合智能制造需求。此外,消費級應用潛力待釋放,VR/AR技術在遠程協作中成本顯著下降,虛擬會議系統市場規模年增顯著。

根據中研普華研究院撰寫的《2025-2030年視聯網行業深度調研及發展現狀趨勢預測報告》顯示:

三、產業鏈重構:從“線性開發”到“生態協同”

視聯網的產業鏈已從傳統的“硬件制造-軟件開發-場景應用”線性模式,升級為“技術自主化-場景多元化-生態協同化”的立體結構。這一重構過程中,上游技術突破、中游平臺賦能、下游應用創新形成良性互動:

1. 上游:技術自主化突破瓶頸

在芯片領域,海思芯片在端側設備市場份額高,但高端市場仍被國際巨頭壟斷。寒武紀、地平線等企業通過專用AI芯片切入細分市場,例如寒武紀MLU370-X8芯片提供高算力,支持多路8K視頻實時分析,功耗大幅降低。在算法領域,商湯、曠視等企業構建“預訓練大模型+場景微調”的技術范式,降低長尾場景的適配成本。此外,中國主導的SVAC2.0視頻編碼標準在政府項目采用率高,量子計算與神經形態芯片技術進入試點階段,為行業長期發展提供技術儲備。

2. 中游:平臺賦能構建技術普惠

科技巨頭通過“云+AI+連接”構建基礎設施,推動技術普惠。華為6G原型機實現單路8K視頻傳輸速率高,騰訊云“視聯+”平臺開放API接口,已接入超500家第三方服務商,覆蓋教育、醫療、零售等20個行業。這種平臺化模式不僅降低了中小企業的技術門檻,更通過生態協同提升了行業整體創新能力。

3. 下游:場景創新驅動價值落地

在智慧城市領域,海康威視、大華股份占據安防監控超40%份額,通過“視頻+AI+物聯網”融合構建城市數字孿生體。例如,杭州“全息路口”方案使通行效率提升顯著,深圳視頻數據交易所通過區塊鏈技術實現數據確權,單日交易額破億元。在工業制造領域,奧比中光、基恩士等企業通過3D視覺檢測技術,助力新能源汽車、半導體等精密制造領域良品率提升。在消費市場,VR/AR設備成本大幅降低,虛擬會議系統滲透率提升,元宇宙場景催生“數字分身”交互需求。

中研普華觀點:視聯網產業鏈的重構,本質上是技術、數據、場景的深度融合。上游技術自主化保障了行業安全性,中游平臺賦能提升了技術普惠性,下游場景創新驅動了價值落地性。這種生態協同模式,為行業可持續發展提供了核心動力。

視聯網已完成從技術工具到產業基礎設施的質變。它把物理世界的高維信息壓縮成可計算、可傳輸、可決策的數字流,讓政府治理更精細、讓企業生產更高效、讓公眾服務更普惠。當視頻流與能源流、資金流、人才流四流合一,視聯網將成為數字中國的“主動脈”,托舉起一個更透明、更高效、更公平的智能社會。

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