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AI+制造業(yè)賦能，META發(fā)布SAM助力機器視覺迎來GPT時刻。機器視覺技術使得工業(yè)設備能夠“看到”它正在進行的操作并進行快速決策，完整機器視覺系統(tǒng)由硬件+軟件組成，分別進行成像和圖像處理工作。目前，以“AI+人類感知”融合為代表的新興技術開始逐漸滲透至工業(yè)制造各環(huán)節(jié)，機器視覺作為AI+制造業(yè)的種業(yè)落地技術已經(jīng)介入制造業(yè)生產環(huán)節(jié)的跟蹤、產品質量的檢測等。我們認為人工智能是機器視覺的母身，深度學習為機器視覺的技術堡壘，近期Meta發(fā)布SAM模式有望助力機器視覺迎來GPT時刻。

機器視覺下游的高景氣反哺明顯，AI與機器視覺成為剛需。AI+機器視覺技術優(yōu)勢明顯，政策加持+社會需求(人口紅利退潮)驅動中長期發(fā)展，我國機器視覺待滲透空間較大。隨著工業(yè)4.0等概念的持續(xù)深化+研發(fā)技術的不斷突破，AI+機器視覺持續(xù)賦能下游工業(yè)應用領域，有望受益于下游賽道的高景氣，從行業(yè)領域來看，高景氣賽道的半導體、汽車、新能源有望成為未來行業(yè)的最重要驅動力之一，電子領域在中長期仍是應用范圍最廣的下游。從應用深度來看，AI賦予機器視覺的高精度優(yōu)勢，使得機器視覺成為不少行業(yè)的剛需標配，機器視覺已逐漸嵌入半導體、汽車、新能源鋰電池與光伏的生產檢測環(huán)節(jié)，提高汽車電子的裝配質量、突破光伏缺陷檢測瓶頸以提高產品良率等。

機器視覺成本集中在上游，核心環(huán)節(jié)的國產替代化方興未艾。25年全球有望達到千億市場規(guī)模，中國增速領先全球（CAGR為15%）。剖析產業(yè)鏈，機器視覺產業(yè)鏈的上游硬件（奧普特/?？?大恒/中光學/舜宇/福光）鏡頭、工業(yè)相機、光源以及軟件（凌云光/奧普特/?？?鼎捷），中游為裝備制造/系統(tǒng)集成廠商（天準/凌云光/大恒/矩子/華興源創(chuàng)/精測電子），成本集中在技術壁壘高筑的工業(yè)相機（價值量占比23%）以及軟件算法（35%）；競爭格局方面，全球機器視覺市場以康耐視（美國）、基恩士（日本）、巴斯勒（德國）為代表的企業(yè)占據(jù)全球>50%市場份額，以康耐視和基恩士為代表的雙巨頭以入局早、扎實產品技術、廣泛應用場景經(jīng)驗的優(yōu)勢提前據(jù)市場優(yōu)勢。國內機器視覺上游行業(yè)仍處于成長階段，增長速度大致相當，關注國產替代+AI迭代下工業(yè)相機與軟件環(huán)節(jié)發(fā)展。

投資建議：機器視覺作為剛性需求將逐漸受益于AI+制造業(yè)轉型帶來的增量市場，綜觀機器視覺產業(yè)鏈，成本價值量最高環(huán)節(jié)為工業(yè)相機和軟件算法，重點看好機器視覺多領域布局的大華股份，建議關注凌云光、天準科技、舜宇光學、?？低?、奧普特、鼎捷軟件（其中奧普特由天風證券研究所機械組覆蓋，鼎捷軟件由天風證券研究所計算機組覆蓋）。

風險提示：下游擴產不及預期、技術突破存在瓶頸、成本費用管控不及預期、機器視覺企業(yè)規(guī)模擴張誘發(fā)的經(jīng)營管理風險等。

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