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Meta發(fā)布SAM，零樣本分割圖像中一切對象。2023年4月6日，Meta正式發(fā)布Segment Anything Model（SAM）AI模型，其本質上是一種圖像分割模型，但最大的升級在于可以根據(jù)任何提示prompt（點擊、框、文本等）從照片或視頻中對任意對象實現(xiàn)一鍵分割，這意味著SAM模型學會了“什么是物體”這一在計算機視覺領域（Computer vision，CV）的核心能力，并將自然語言處理領域（Natural Language Processing，NLP）的prompt范式延展到CV領域，屬于革命性的技術突破。比如AR/VR頭戴設備可通過用戶實現(xiàn)焦點作為對象選擇，同時也可以將分割輸出用作其他AI系統(tǒng)的輸入，適用于較多3D建模任務。
　　SAM模型初步驗證多模態(tài)技術，機器視覺領域的“GPT-3”時刻。SAM模型是通用的分割方法，其已經(jīng)學會了物體是什么的一般概念，可以對不熟悉的物體和圖像進行零樣本泛化，而無需額外的訓練。Meta開源了SAM模型和1100萬張圖像和11億個掩碼的訓練數(shù)據(jù)集，其模型設計靈活高效，即開源同時可以在網(wǎng)頁中運行。我們認為，基于SAM的圖像識別模型，或將快速應用于如安防、工業(yè)機器視覺、視頻會議、AR/VR等行業(yè)。
　　SAM及其衍生模型，有望快速提高下游各行業(yè)滲透。我們認為，SAM模型在視覺識別領域具有重要意義。消費電子領域，進一步優(yōu)化人臉解鎖，3D空間掃描，視頻動態(tài)捕捉等基礎拍攝功能，在后處理端可以對拍攝文字進行提取編輯；捕捉拍攝圖片中特定對象進行提取編輯等功能，以及未來有望快速降低圖像視頻類創(chuàng)作領域門檻。AR/VR領域，真正實現(xiàn)設備端的虛擬現(xiàn)實結合應用。結合模型將有效的視野圖像中識別及分割關注對象，進行后續(xù)的提取處理等交互操作，讓設備更具備智能交互性。安防領域，在特定場景會有難以覆蓋及訓練成本較高等情況，通過SAM及其衍生模型，可以快速進行技術迭代及應用通用化，結合制造業(yè)及下游領域專用圖像類數(shù)據(jù)訓練，有望帶動安防領域公司精準快速的服務下游客戶及特定行業(yè)。汽車智能化領域，現(xiàn)有場景下有利于幫助車輛更好的理解人，道路，車內(nèi)外環(huán)境等因素，進一步提升智能駕駛，智能交互等一些車載應用體驗。
　　建議關注：
　　視覺芯片端：韋爾股份，龍迅股份，晶方科技，富瀚微，思特威，格科微；
　　光學/鏡頭模組：高偉電子，舜宇光學，宇瞳光學，永新光學；
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　　AR/VR：立訊精密，歌爾股份，水晶光電，創(chuàng)維數(shù)字，兆威機電，長盈精密。
　　風險提示：AI技術迭代不及預期；經(jīng)濟下行超預期；行業(yè)競爭加劇。