每經(jīng)AI快訊， 中信建投表示，Meta發(fā)布SAM，成為CV圖像分割領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型，引起產(chǎn)學(xué)界較大反響。SAM使用提示工程進行任務(wù)學(xué)習(xí)，能夠通過交互式點擊等操作實現(xiàn)圖像物體的分割，并且具有模糊感知能力，很好解決了分割過程中產(chǎn)生的歧義問題，SAM在下游任務(wù)的零樣本學(xué)習(xí)表現(xiàn)上成績優(yōu)秀，使得兩種應(yīng)用領(lǐng)域有了新的變化：一是原來采用計算機視覺技術(shù)，但是因為長尾場景多，需要大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)，因此訓(xùn)練成本較高，有了大模型后可以大幅降低定制化開發(fā)產(chǎn)品成本，帶來毛利率提升，比如工業(yè)中的機器視覺、自動駕駛、安防等行業(yè)；二是原來沒有用計算機視覺技術(shù)的領(lǐng)域，主要因為過去樣本少難以應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等AI算法，由于SAM在零樣本或者少量樣本上表現(xiàn)優(yōu)秀，一些新的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈煌卣?，比如從代碼驅(qū)動變?yōu)橐曈X驅(qū)動的機器人領(lǐng)域、流程工業(yè)場景等。SAM及其改良版本預(yù)計將被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、自動駕駛、VR/AR、安防、衛(wèi)星遙感等眾多領(lǐng)域，將催生巨大應(yīng)用藍海，建議持續(xù)跟蹤。