智能视觉处理芯片的下游应用场景及需求展望
思瀚产业研究院 富瀚微    2025-10-28

全球智能视觉芯片市场正伴随技术迭代加速与应用场景拓宽进入高速增长期。中国企业正在主导全球智能感知芯片市场，凸显了中国在塑造全球市场格局方面的重要作用。全球智能视觉芯片市场的市场竞争份额较为集中，头部企业佔据绝大多数份额。

智能视觉处理芯片的定义与分类

从产品功能维度看，智能视觉处理芯片可分为终端侧和边缘侧两种：终端侧智能视觉处理芯片主要应用于智能视觉系统的数据採集与初步处理环节，其核心功能是将摄像头获取的原始光学信号转化为可计算的数字信息，并在边缘侧完成部分实时处理与优化。

终端侧芯片主要包括ISP与IPC SoC。ISP负责图像的降噪、色彩校正与动态范围增强，保证画质清晰度和真实性。IPC SoC集成了视频编解码、AI推理等模块，能够在摄像头端实现智能分析，如人脸识别、车牌识别与行为检测。终端侧芯片通过提升实时性和智能化程度，有效降低边缘侧系统的计算压力，是智能视觉产业链中实现感知智能化的重要基础。

边缘侧智能视觉处理芯片主要指用于视频存储、解码与管理的处理器，核心产品包括NVR与DVR。其中，NVR面向网络摄像机体系，能够对多路IP视频流进行实时解码、压缩、存储与智能分析，是当前智能视觉处理系统的主流方案，具备联网化、分佈式和智能化的特点。DVR芯片则负责将模拟视频信号数字化、编码并存储，保证大规模视频流的稳定处理与智能检索。

智能视觉处理芯片市场规模

根据弗若斯特沙利文的资料，2020-2029年，全球智能视觉处理芯片市场规模呈现持续快速增长的发展趋势。2020年，市场整体规模为810.7百万美元，以6.2%的CAGR在2024年增长至1,032.8百万美元；随著端侧AI、智能驾驶、具身智能等下游应用领域需求的不断释放，市场规模稳步扩大，预计2029年将增长至1,888.7百万美元，2025-2029年CAGR进一步提升至12.1%，后期增长速度显著加快，充分显示出市场具备较强的增长动能与广阔的发展空间。

按产品功能拆分，终端侧智能视觉处理芯片是驱动市场增长的核心力量。2020年其市场规模为670.7百万美元，受益于端侧AI、智能视觉等场景对高算力终端侧芯片的需求提升，预计2029年将增长至1,649.6百万美元；其2020-2024年CAGR达6.8%，2025-2029年CAGR进一步提升至12.5%，增长速度快于整体市场，成为智能视觉处理芯片市场的主要增长引擎。边缘侧智能视觉处理芯片市场规模则保持相对平稳增长。

2020年全球边缘侧智能视觉处理芯片市场规模为140.0百万美元，2024年增长至158.5百万美元，2020-2024年CAGR为3.2%；作为视频存储、解码与管理的核心组件，其市场规模随终端侧芯片的扩张稳步增长，预计2029年将小幅增长维持在239.2百万美元，2025-2029年CAGR达9.3%，增速虽慢于终端侧，但在智能视觉系统的完整链路中仍具备不可替代的支撑作用。

从AI渗透维度来看，智能视觉AI处理芯片在大模型为代表的AI算法快速演进、生成式AI加速端侧推理模型迁移的行业背景下，成为驱动市场增长的核心动力。由于智能驾驶、具身智能等下游场景对端侧AI视觉算力的需求急剧释放，这类芯片迎来爆发式增长：2020-2024年複合年增长率高达79.1%，2024年市场规模已达513.2百万美元；展望2025-2029年，其仍将维持21.6%的较高增速，预计2029年市场规模将攀升至1,590.6百万美元，持续引领智能视觉处理芯片市场的增长节奏。

智能视觉处理芯片的下游应用场景及需求展望

智能视频

根据国际货币基金组织及弗若斯特沙利文的资料，全球网络摄像机的出货量由2020年的185.2百万台增至2024年的289.6百万台，并预期于2029年达到452.8百万台，2024年至2029年的複合年增长率为9.4%。尤其是，全球消费类智能摄像头的出货量增速较快，由2020年的76.4百万台增至2024年的158.0百万台，并预期于2029年达到301.3百万台，2024年至2029年的複合年增长率为13.8%。

根据国际货币基金组织及弗若斯特沙利文的资料，2020年，全球AI摄像头出货量约13.2百万台，在2024年已达53.5百万台，预计将在2029年增长至134.3百万台，2025年至2029年CAGR约达19.9%。AI摄像头是智能视觉处理芯片的最大应用场景，芯片在其中承担图像採集、编解码与端侧AI推理的核心功能，实现人脸识别、行为分析和异常检测等能力。随著安防监控向智能化、实时化升级，IPC SoC与ISP芯片的算力与能效比要求不断提升。未来需求将集中于高分辨率、多通道处理及低功耗的边缘计算能力。

智能物联网

智能物联网涵盖智能家居设备、工业物联网终端以及其他互联互通的基础硬件和系统等广泛范畴。在万物互联（“IoE”）的背景下，其产品覆盖的场景将越来越多，主要包括智能穿戴产品、智能零售终端等多元化细分品类。此外，由于其跨行业、跨场景的广泛覆盖，其市场需求依然强劲，相关智能硬件的出货量亦保持高速增长势头。其中，AI眼镜作为新兴品类目前已呈现出明显的高速增长态势。

根据国际货币基金组织及弗若斯特沙利文的资料，全球AI眼镜出货量在2024年达到2.3百万台，预计将在2029年快速增长至58.7百万台，2024年至2029年CAGR将达到90.5%。在AI眼镜中，智能视觉处理芯片是实现实时场景识别、目标跟踪与增强现实叠加的关键。智能视觉处理芯片需在轻量化终端内完成高速图像处理与低延迟推理，强调小型化与低功耗特性。随著消费级与工业级AR/VR眼镜普及，市场将对具备高集成度和AI算力的视觉处理芯片形成强烈需求。

此外，在运动相机中，智能视觉处理芯片也是实现动态场景实时防抖、高速运动目标精准追焦与4K/8K高清影像即时录制的核心。智能视觉处理芯片可在便携紧凑的机身内完成高帧率影像降噪与瞬时画面优化，随著户外探险、极限运动及自媒体视频创作等场景的兴起，市场将对具备强动态场景适配能力和高效影像算力的视觉处理芯片产生迫切需求。

智能出行

根据国际货币基金组织及弗若斯特沙利文的资料，全球智能汽车出货量由2020年的27.3百万台增长至2024年的51.6百万台，预计将在2029年进一步增长至88.6百万台，2024年至2029年CAGR将达到11.5%，增速超过全球汽车销量的整体增速。智能汽车依赖智能视觉处理芯片实现车载影像、驾驶辅助与自动驾驶功能。智能视觉处理芯片需在複杂环境下提供高动态范围（“HDR”）、夜视增强和多摄像头同步处理能力，并支持与车规级安全标准兼容。随著智能驾驶渗透率的不断提升，智能视觉处理芯片在车载前装市场需求将持续扩大，并与毫米波雷达、激光雷达形成多传感器融合。

机器人

根据国际货币基金组织及弗若斯特沙利文的资料，2020年，全球机器人产业市场规模为24.9十亿美元，2024年增长至65.2十亿美元，期间複合年增长率为27.2%；2025年，该市场规模继续增长至79.4十亿美元，预计2029年将增长至120.5十亿美元，2025年至2029年CAGR预计可达11.0%。在机器人应用中，智能视觉处理芯片为导航定位、环境感知、目标识别与人机交互提供视觉基础。相比其他场景，机器人对芯片的实时性与功耗平衡要求更高，同时需兼顾灵活性与多任务处理。随著服务机器人、工业机器人加速落地，智能视觉处理芯片在机器人产业中的需求有望保持高速增长。

企业关键成功因素

全产品线佈局与完整解决方案能力

智能视觉芯片的应用场景呈现高度多元化，不同下游应用对性能指标差异显著，这对厂商的产品矩阵完整性提出了刚性要求。通过覆盖IPC SoC、ISP、NVR/XVR等核心产品形态，构建从图像採集、处理到存储分析的完整技术链条，企业可实现“横向多场景覆盖+纵向性能分级”的佈局模式，形成差异化竞争壁垒。同时，系统化解决方案能力不仅体现在芯片设计，还包括软硬件协同优化与核心算法集成，可有效降低客户开发门槛，增强客户黏性，加速市场渗透。

持续领先的芯片设计与研发能力

随著智能视觉芯片由传统架构向AI融合架构快速演进，研发水平成为决定企业能否保持代际优势的核心要素。高比例研发投入是推动技术迭代的前提，行业领先企业普遍维持长期稳定的研发强度，以积累关键技术与专利壁垒。厂商需顺应分辨率升级、异构计算等前沿趋势，通过创新架构实现图像处理与智能分析的高效协同，确保在技术快速更替的市场中保持竞争力。

稳健的供应链管理与协同能力

智能视觉芯片产业链长、环节複杂，对供应链的稳定性和协同性要求极高。企业需要在晶圆代工、封测、存储器、模组等关键环节建立稳固的合作关係，确保产能与交付安全。同时，通过与产业链伙伴协同研发与联合优化，可有效提升良率与性能表现。此外，良好的客户积累至关重要。随著下游客户逐步走向寡头垄断，大客户将成为芯片企业稳定收入、确保供应链协同效率及促进技术迭代与落地的关键基石。供应链的韧性不仅决定产品的量产效率和交付能力，也直接影响企业在价格波动和需求週期中的抗风险能力。