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先轉一篇文章吧

AI視覺方面需要給與一定重視，從3月英偉達推出的三項云服務來看，就包括了PICASSO視覺模型，視覺是多模態(tài)大模型繞不開的。這次是Meta 發(fā)布史上首個圖像分割基礎模型 SAM，SAM的發(fā)布可以稱為計算機視覺領域的“GPT-3時刻”。SAM簡單說就是摳圖的，摳圖大家可能用PS這類工具軟件做過，需要手動選定目標，而現(xiàn)在SAM只需要識別圖像就可以快速分割畫面中的物品，且精準度，效率都要比個人操作高。而摳圖這只是一個應用，后續(xù)可能應用到圖像識別/標記/分類，對應下游應用主要為安防、工業(yè)機器視覺、自動駕駛、視頻會議、AR/VR等。相信未來也會出現(xiàn)自動完成所有機器視覺的任務，視覺大模型是非常耗算力和存力的，這會帶來視覺芯片的新一輪創(chuàng)新和需求爆發(fā)。所以，這塊有3方面的機會，1）是CV模型相關的；2)是場景應用；3)是圖像處理芯片

(資料圖)

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在我能想到的AI核心邏輯當中

算法（大模型、小模型）、算力（包括cpo、服務器、AI芯片等）、數(shù)據(jù)、安全、智能硬件等

機器視覺是最后一個待開發(fā)的寶藏

甚至可以直接從數(shù)據(jù)里面獨立出來聊一聊

當前各類小作文層出不窮

頂出來的牛股也不少

但是我一般不敢買

因為看不懂的邏輯拿著心慌慌

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人工智能的終極形態(tài)分為軟件和硬件場景

軟件不去聊了

市場一直在炒

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聊聊硬件

人工智能的硬件落地終極形態(tài)就是人形機器人和物聯(lián)網(wǎng)

前幾天選擇智能音箱時

思維有點狹隘了

在看到sam后也就想明白了

智能音箱只考慮到了人與人工智能的交互

但是人工智能最大作用是攝取

需要大量攝取信息后再與人交互

所能交互的信息只是極少一部分

而人工智能攝取信息的主要途徑以前是人類的喂養(yǎng)

但是當GPT5兩個月內學習完了人類所有的公開知識后

還剩多少可以喂養(yǎng)的呢？

那些個專業(yè)數(shù)據(jù)庫幾十年的積累被幾天就學習完然后怎么辦？

這時候就需要海量的實時的數(shù)據(jù)供給

也就是機器視覺的最大作用了

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我之前說過

市場低估了sam的炒作

sam直接將人工智能硬件落地推進了一大步

而且還是開源的

這是我們最擅長的（你懂得）

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機器視覺無窮盡資源：螢石網(wǎng)絡SOC芯片： 全志科技機器視覺芯片：富瀚微VR/智能音箱：創(chuàng)維數(shù)字機器視覺芯片/算法/無窮盡資源：云天勵飛機器視覺最消耗的存儲：深科技、北京君正、兆易創(chuàng)新AI芯片相關：雅克科技、滬電股份芯片設備前道檢測國產(chǎn)替代：精測電子芯片大硅片國產(chǎn)替代：立昂微

總有人問哪個最好？

我只能說：作為成年人我都要

為自己的認知買單

操作自定

盈虧自負

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