核心观点：

算法软件对机器视觉行业驱动作用日益凸显。机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”，而软件则相当于机器的“大脑”，算法则类似于大脑思维推理的过程。机器视觉行业发展自1969年以来经历了成像驱动、应用驱动、应用算力双驱动、算法驱动四个阶段，中国机器视觉产业起步较晚，算法推力更强，行业发展更为陡峭，因此软件算法的迭代对于机器视觉的发展至关重要。

人工智能和机器视觉系统协同赋能加快。一方面，人工智能辅助机器视觉进行生产，计算机可以审查数以万计样本并识别出有意义的模式，与机器视觉算法和软件配合，提高检测效率；另一方面，机器视觉是人工智能获取数据的途径，视觉设备通过将生产数据数字化，提供更为丰富的机器学习样本。

视觉模型由定制向泛化发展，助力图像识别平民化+通用化。MetaAI开发的SAM和中国智源研究院开发的SegGPT于23年4月相继问世，提高了视觉软件语义分割的智能性、通用性和零样本迁移能力；同时，华为盘古CV大模型已泛化应用于工业质检、物流、设计等多领域，产业化应用方兴未艾。除此之外，ChatGPT和OpenCV组合应用降低视觉软件开发壁垒，将机器视觉开发提升到一个新的水平。

机器视觉是AI的感知工具，亦为数据生产的手段。数据是人工智能的基石，知觉和感知则是获取数据的手段，而五感中视觉获取的信息占比超过80%，因此机器视觉将作为人工智能的底层工具而被反复调用。微软团队在人机交互机器人、VisualChatGPT的开发中均将视觉作为工具包进行应用，机器视觉正助力人工智能走向多模态与交互智能。

机器视觉企业纷纷布局AI产业，下游应用成果颇丰。凌云光算法功底深厚，其VisionWARE系统经过多轮迭代，并推出深度学习平台F.Brain助力锂电池智能制造；奥普特由硬件切入软件，基于自研算法不断更新迭代，在锂电、3C获得良好应用效果；天准科技携手英伟达、地平线共建机器视觉+AI产品生态，“软硬一体”发力智能驾驶。

投资建议：以凌云光、奥普特、天准科技为代表的机器视觉头部公司都在积极推动人工智能与机器视觉技术融合和产业化应用，并持续突破，未来发展潜力大。综上所述，建议关注凌云光、奥普特和天准科技。

风险提示：机器视觉和AI融合带来的技术研发和创新风险；AGI技术发展不及预期；市场过度波动风险。