①AI技术发展，机器视觉正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景。

机器视觉行业经过多年发展，目前已被广泛应用在各行各业，发挥着识别、测量、定位及检测功能，但其使用场景主要聚焦在标准化检测领域，整体呈现出自动化、标准化程度高等特点，但伴随AI技术发展，机器视觉有望从过去标准化应用场景逐步过渡到非标准化应用场景，市场规模有望进一步打开。

②在AI赋能下，行业有望迎来空前发展机会。

（1）深度学习算法不断迭代，人工智能生成内容百花齐放。根据GGII数据，国内机器视觉市场规模有望从21年138亿元增长至25年349亿元。（2）AI背景下，SAM模型应用不断拓展。近日Meta发布SAM模型是机器视觉领域的底层突破性技术，极大降低了图像处理门槛，有望更好推动机器视觉在下游各场景领域的应用。  

③国产机器视觉厂商正逐步崛起，成为国内市场中坚力量。

虽然国内机器视觉行业起步较晚，但经过多年发展，目前也已陆续涌现出优秀的机器视觉厂商，逐步实现进口替代。如以光源为代表的核心零部件已逐步实现国产替代，且正往高端化趋势发展；3D视觉传感器正不断探索潜在的细分领域应用，寻找潜在的增长爆点；而软件算法亦伴随AI技术发展不断升级更新。我们认为：伴随以SAM模型为代表的AI技术发展，软件算法门槛有望极大降低，因此更应该关注具备核心技术能力的零部件供应商。

重点标的包括：①核心零部件龙头供应商：奥普特、奥比中光；②国内机器视觉解决方案龙头企业：凌云光、海康机器人；③机器视觉检测设备领先供应商：天准科技、矩子科技。

风险提示：AI技术发展不及预期的风险；下游扩产不及预期的风险；成本费用管控不及预期的风险；研报引用数据更新不及时的风险。