收盘了，来细细盘一盘凌云光的逻辑，以及AI领域的未来重要发展逻辑。

先说凌云光，其主要业务分为5块：
数字虚拟人、
工业AI视觉、
影视AI制作、
工业AI算法、
数字孪生AI生成。

五大领域均为业内头部公司

1.数字人业务-XR虚实融合超高清制作系统应用于22年春晚、冬奥会等多个大型应用场景。

2.工业视觉
公司当前工业机器视觉领域处于国内绝对龙头地位，应用于包含富士康、苹果企业的众多企业生产线。

3.影视工业AI合成
凌云光自主研发了FZMotion光学运动捕捉系统、AlMotion无标记点运动捕捉系统等多项运动捕捉产品和三维人脸建模系统。技术已成熟落地，如《飞向月球》，《爵迹》等均采用凌云光技术。

4.工业AI算法平台-国内NO1
公司的算法平台提供整套工业AI算法解决方案，比如自动识别好果坏果，自动分拣，等应用场景。

5.数字人AI技术-国内NO1。
众多视频流媒体企业均与凌云光合作，形成了完整的生态闭环，比如可以24小时直播带货的AI虚拟主播等。

再来盘盘AI中远期重要发展逻辑：

当下ChatGPT为代表的大模型，全场景AI技术有多火就不再赘述。

市场目光的聚焦从算力到算力底层的硬件（服务器整机厂，GPU，CPU，PCB板等），再到服务器运营，云服务商。但一项新技术，你是否同意，最终重要的绝不是做出技术的平台，而是这项技术如何落地，最终运用在实际场景。通俗说，卖得出去。

凌云光业务涉及范围，刚好就是AI落地最为接近，或者说已经跑通成熟商业模式的领域- 机器视觉。

无论是AI识物，还是AI生成图画，动画，都已经是业内公认最好落地的AI应用领域。无论是商汤，云从，云天，这些AI新秀们，还是海康，大华，华为这些老玩家。AI领域当下最好落地的（最挣钱的）依然是机器视觉领域（AI识物，工业视觉识别等）

除此以外，我们来冷静思考一下，未来大模型的生成和训练，也就是锻造剑的过程，需要的硬件规模越来越不是小公司可以承受，甚至不夸张的说，耗费的电费也可以抽干小公司的现金流。同时即使小公司千辛万苦做出大模型，质量如何与大公司比？再即使天降奇才，质量也比大公司好，但没有生态，没有人来用的剑，只能生锈或者被大公司收购。

因此理性的商业决策，绝对不是在大模型生成领域创业，而应当聚焦应用。用大公司锻造好的剑去冲锋陷阵，斩获自己的战果。聚焦在如何提高自己使用剑的能力。

而视觉绝对是最好被斩获的战果。大家好好思考一下周围，语音识别，文字生成，这类应用有大规模铺开么？再想想，车牌识别，人脸识别，CG动画，流浪地球，这几个关键词是不是已经是生活里的高频词汇，高频到很多人忽略了其背后就是机器视觉技术作为支持。

ChatGPT等大模型的出现，让机器视觉从被动识别，到主动输出，跨了一大步，发展前景不言而喻。无论是凌云光，还是其他涉足机器视觉的企业，一定是最先利用新技术创造业绩的企业。
$凌云光(SH688400)$ $商汤-W(00020)$ $昆仑万维(SZ300418)$