前言
随着5G、人工智能、物联网等技术的深度融合，视联网行业正从单一的视频传输工具向产业数字化底座跃迁。作为数字经济与实体经济深度融合的典型领域，视联网不仅重构了智慧城市、工业制造、远程医疗等场景的底层逻辑，更成为推动各行业智能化转型的核心基础设施。
一、行业发展现状分析
(一)技术底座升级：从“感知”到“认知”的跨越
根据中研普华研究院《》显示：视联网技术已突破传统视频监控的单一功能，形成“感知-连接-智能”三位一体的技术体系。在数据采集端，多模态感知技术实现突破，例如多光谱同步采集技术显著提升设备缺陷识别率，毫米波雷达与边缘计算结合实现远距离高精度三维建模。在分析环节，大模型技术重构视频处理逻辑，支持跨场景快速适配，部分平台通过少量样本微调即可达到高准确率;脉冲神经网络的应用大幅降低分析能耗，为边缘设备提供低功耗解决方案。终端层面，国产系统在工业巡检、交通管理等领域实现突破，机械臂操作精度与续航能力显著提升。
(二)应用场景拓展：从安防到全域数字化的渗透
视联网需求从公共安全向全行业数字化转型延伸，形成“泛安防+产业数字化”双轮驱动格局。在智慧城市领域，城市级视频云平台整合多维度数据，实现动态监测与智能调度;工业视觉技术在制造环节的缺陷检出率大幅提升，助力精密制造。远程医疗领域，超高清视频技术与AI辅助诊断结合，推动手术示教与疾病筛查的精准化。政务服务、车联网、元宇宙等新兴场景加速落地，例如政务云视频平台实现大规模设备接入与高频次调用，商用车视频监控在前装市场的渗透率持续提升。
(三)政策与标准：规范与激励并行
国家层面将视联网纳入新基建重点领域，推动智能监控设备普及，并发布多项技术标准规范行业发展。地方层面，多地试点“视频数据交易所”，通过制度创新激活数据要素市场，赋能智慧交通、应急管理等场景。监管层面，相关部门开展专项整治，对违规采集用户数据行为进行处罚，倒逼企业提升合规能力。
(一)市场主体多元化：从设备商到生态整合者
竞争主体从单一设备厂商扩展至科技巨头、运营商、第三方服务机构等多元主体。传统安防企业如海康威视、大华股份凭借技术积累占据市场主导地位;华为、中兴等通信设备制造商依托网络优势加速布局;互联网企业如阿里巴巴、腾讯通过云计算、大数据技术提供平台服务;运营商如中国电信凭借用户规模与网络资源优势快速扩张。此外，初创企业聚焦细分领域，在核电、乡村基建等场景形成差异化竞争力。
(二)竞争焦点：技术、场景与生态的协同
头部企业通过“技术深耕+场景落地”抢占市场份额。例如，华为推出支持多路视频实时分析的边缘计算设备，降低分析时延;商汤科技工业视觉平台在富士康产线实现缺陷检出率大幅提升。中小机构则通过区域深耕与细分领域突破，例如在乡村基建中提供低成本视频监控解决方案。运营商凭借网络资源优势加速布局，用户规模与接入设备量持续增长;第三方服务机构通过订阅制模式与API调用服务，推动视联网技术的普惠应用。
(三)合作与兼并：生态壁垒的构建
资本流向呈现三大趋势：一是通过并购算法公司、共建联合实验室等方式抢占生态话语权;二是产学研合作加速技术转化;三是跨界融合催生新业态。例如，华为与高校合作研发脉冲神经网络芯片，降低行为识别能耗;阿里巴巴通过投资视频分析初创企业，完善AI视觉生态。
(一)东部沿海：产业集群与技术创新高地
经济活跃地区凭借产业资源集聚效应，形成视联网产业集群。例如，深圳依托硬件制造优势，聚集了摄像头、传感器等核心部件企业;杭州凭借互联网生态，涌现出众多视频分析平台与AI算法服务商。这些区域不仅市场规模领先，更在技术迭代与场景创新中扮演引领角色。
(二)中西部地区：政策驱动下的增长极
随着中西部地区信息化建设的推进，视联网市场规模逐渐扩大。地方政府通过“视频数据交易所”等制度创新，激活数据要素市场，赋能智慧交通、应急管理等场景。例如，成都通过建设城市级视频云平台，提升公共安全水平;西安在工业领域推广视联网技术，实现设备远程监控与预测性维护。
(三)区域合作：跨域联网的协同效应
视联网的跨层级、跨地域特性推动区域间协同发展。例如，长三角地区通过共建视频数据共享平台，实现交通、安防等领域的跨省联动;粤港澳大湾区依托5G网络，打造低时延、高可靠的视联网底座，支撑智能制造与远程医疗等场景。
四、行业发展趋势分析
(一)技术突破：从“视频传输”到“认知智能”
未来五年，量子计算、神经形态芯片等技术将推动视联网处理进入“认知增强”时代。量子计算通过并行处理能力，显著提升特定算法效率;脉冲神经网络在行为识别中的能耗大幅降低，推动边缘设备智能化。此外，视频流传输量子密钥分发技术将在政务领域试点应用，为视联网安全提供保障。
(二)场景融合：催生“视联+”新业态
视联网将从单一工具升级为产业数字化底座，渗透至元宇宙、机器人、自动驾驶等领域。例如，在元宇宙中，视联网提供高保真视频流，支撑虚拟会议与沉浸式社交;在自动驾驶领域，车路协同视联网实现道路设备与车辆的实时交互，提升交通效率与安全性。
(三)伦理治理升级：合规与安全的双重挑战
全球范围内数据隐私保护、算法透明度、设备安全等法规趋严，倒逼产业合规转型。例如，欧盟通过立法推动数据主权研究，中国发布多项技术标准规范行业发展。企业需建立全流程合规体系，防范数据泄露与算法歧视风险。
(四)开放生态成型：标准化与协同化并行
通过标准化协议与开源社区，构建跨厂商、跨平台、跨场景的协同生态。例如，华为推动视联网协议与IPv6融合，实现异构网络备份;阿里巴巴开源视频分析框架，降低中小企业技术门槛。
五、投资策略分析
(一)技术基建：布局核心赛道
聚焦AI视觉芯片、边缘计算节点、视频协议标准等领域，构建数字底座。例如，投资具备低功耗、高算力特性的脉冲神经网络芯片企业;支持国产视频编码标准的研发与推广。
(二)场景落地：深耕垂直领域
投资工业质检、智慧农业、车路协同等垂直领域，打造标杆案例。例如，在工业领域，支持缺陷检测精度高的视联网解决方案;在农业领域，推广无人机巡检与病虫害识别技术。
(三)生态协同：构建产业护城河
通过行业标准制定、开源社区运营、产学研合作等方式，提升生态整合能力。例如，参与视联网技术标准制定，抢占话语权;与高校合作建立联合实验室，加速技术转化。
(四)风险预警：应对多重挑战
防范技术迭代、合规要求与市场波动风险。例如，建立技术储备与应急预案，应对算法迭代与芯片制程变化;通过场景深耕与用户运营提升抗风险能力。
如需了解更多视联网行业报告的具体情况分析，可以点击查看中研普华产业研究院的《》。