事件：
　　1、4月6日，Meta官方博客宣布推出新AI模型Segment Anything Model（SAM）分割一切模型，提出能够对任何图像或视频中的任何物体进行识别、图像分割和一键抠图。
　　2、4月8日，华为云AI领域首席科学家田奇在中国人工智能大模型技术高峰论坛上提出未来随着盘古系列大模型落地，AI视觉在下游应用中会加速渗透。
　　点评：
　　Meta SAM强调提升泛化能力，助力机器视觉降本增效。通过SAM可以轻松执行交互式分割和自动分割，只需为模型设计点击、文本等提示便可实现范围广泛的分割任务，MetaAI研究发表的论文表面SAM的作用将通过大规模预训练语言模型实现，提升模型在零样本或者少量样本中的泛化能力（强化模型在应用场景中的学习和推理能力）。目前图像分割技术在工业机器视觉已经实现应用，比如对乱序的零部件识别分拣、对图像进行分割后再逐一精密缺陷检测等，因此未来SAM模型对工业机器视觉具备降本增效作用，进而大幅提升下游新客户使用意愿，同时有利于工业机器视觉企业向AR/VR、智能教学、人脸识别等民用方向拓展。
　　短中长期多重因素推动机器视觉市场需求快速提升，预计25年市场规模突破390亿。1）从长期来看，未来人口老龄化及劳动力价格上涨将带来机器替人刚需，机器视觉设备将逐步代替人工。2）从中期来看，机器视觉下游应用广阔，渗透率持续提升，3C领域：终端客户对机器视觉需求从手机扩展至平板、耳机、手表等；锂电领域：除搅拌外，在涂布、辊压、卷绕、入壳等各工序都有机器视觉应用，且视觉技术同样适用于4680等新电池；半导体、光伏等领域：晶圆缺陷检测设备、光伏硅片分选设备等需求提升显著。3）从短期来看，制造业固定资产开支回暖、国产替代加速，将加速机器视觉设备需求释放。依据中国机器视觉产业联盟数据，预计未来市场规模保持25%增长，25年突破390亿。
　　建议重点关注机器视觉具备核心软硬件技术的企业。1）控制器软件：考虑到实现软件技术壁垒需要通过方案积累提升算法库中的算法子数量，故在软件算法层面能够针对行业和制造工艺进行深度定制的企业拥有核心竞争和先发优势；2）硬件：AI算法的发展需要成像硬件的配合，华为与国内头部机器视觉企业持续有深度业务合作，故具备光源、工业镜头和相机等核心硬件部件的公司充分受益于AI算法的快速发展。建议关注：奥普特（光源全球龙头、SciSmart视觉软件）、凌云光（VisionWARE自主算法平台、虚拟数字人）、矩子科技（3D缺陷检测龙头、X射线检测）、天准科技（尺寸测量龙头；通过与地平线合作切入智能驾驶领域）、奥比中光-UW（3D传感器龙头）。
　　风险提示：行业新领域拓展缓慢的风险；宏观经济变化导致行业需求下滑的风险；未来被新技术替代的风险等。