AI视觉方面需要给与一定重视，
从3月英伟达推出的三项云服务来看，
就包括了PI­C­A­S­SO视觉模型，
视觉是多模态大模型绕不开的。
这次是Me­ta 发布史上首个图像分割基础模型 SAM，
SAM的发布可以称为计算机视觉领域的“GPT-3时刻”。
SAM简单说就是抠图的，
抠图大家可能用PS这类工具软件做过，
需要手动选定目标，
而现在SAM只需要识别图像就可以快速分割画面中的物品，
且精准度，
效率都要比个人操作高。
而抠图这只是一个应用，
后续可能应用到图像识别/标记/分类，
对应下游应用主要为安防、工业机器视觉、自动驾驶、视频会议、AR/VR等。
相信未来也会出现自动完成所有机器视觉的任务，
视觉大模型是非常耗算力和存力的，
这会带来视觉芯片的新一轮创新和需求爆发。
所以，
这块有3方面的机会，
1）是CV模型相关的；
2)是场景应用；
3)是图像处理芯片

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在我能想到的AI核心逻辑当中

算法（大模型、小模型）、算力（包括cpo、服务器、AI芯片等）、数据、安全、智能硬件等

机器视觉是最后一个待开发的宝藏

甚至可以直接从数据里面独立出来聊一聊

当前各类小作文层出不穷

顶出来的牛股也不少

但是我一般不敢买

因为看不懂的逻辑拿着心慌慌

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人工智能的终极形态分为软件和硬件场景

软件不去聊了

市场一直在炒

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聊聊硬件

人工智能的硬件落地终极形态就是人形机器人和物联网

前几天选择智能音箱时

思维有点狭隘了

在看到sam后也就想明白了

智能音箱只考虑到了人与人工智能的交互

但是人工智能最大作用是摄取

需要大量摄取信息后再与人交互

所能交互的信息只是极少一部分

而人工智能摄取信息的主要途径以前是人类的喂养

但是当GPT5两个月内学习完了人类所有的公开知识后

还剩多少可以喂养的呢？

那些个专业数据库几十年的积累被几天就学习完然后怎么办？

这时候就需要海量的实时的数据供给

也就是机器视觉的最大作用了

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我之前说过

市场低估了sam的炒作

sam直接将人工智能硬件落地推进了一大步

而且还是开源的

这是我们最擅长的（你懂得）

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机器视觉无穷尽资源：萤石网络
SOC芯片： 全志科技
机器视觉芯片：富瀚微
VR/智能音箱：创维数字
机器视觉芯片/算法/无穷尽资源：云天励飞
机器视觉最消耗的存储：
深科技、北京君正、兆易创新
AI芯片相关：雅克科技、沪电股份
芯片设备前道检测国产替代：精测电子
芯片大硅片国产替代：立昂微

总有人问哪个最好？

我只能说：作为成年人我都要

为自己的认知买单

操作自定

盈亏自负