1. 激光器里含有不少光学元件，从股市上来说，你单独说激光元器件或者光学元器件都不合适，可以把二者合而为一，因为本身很多上市公司又生产光学元器件又生产激光器，激光器又分为光纤激光器和固体激光器等。从目前我国数字经济发展和以及数字经济里人工智能领域发展预期看，激光元器件和光学元器件很可能现在开始会出现板块慢牛市。它们未来两三年的板块涨幅我觉得不会亚于已经大涨的光模块板块，因为你光模块里面核心零部件就是激光元器件和光学元器件。光模块只是激光元器件和光学元器件的下游厂家罢了。
2. 我国今年二月份提出数字经济作为未来经济发展的引擎，以及世界人工智能应用开始大爆发背景下，股市开始大幅炒作作为算力基础之一的光模块板块。但包括光模块在内的光通信设备仅仅是数字经济里，用来做高速数据传输的中转东西罢了。而全世界数字经济，人工智能要真正大发展的前提，首先你需要把地球上的万物，都转换为计算机能识别的数字信息，之后才能谈数字经济，人工智能的大发展！ 才谈得上你光通信作为数据中转的作用。地球上的人，物，声音，周围环境景象，都需要转化为数字信息，才能实现数字经济 ！
3. 文字可以通过打字输入方式变为计算机能识别的数字信息。声音可以通过电话，语音识别等方式变成数字信息。 图像可以通过照相和摄影的方式变为计算机能识别的数字信息。 不过这几年，随着科学技术的进步，激光成为工程学上把地球万物转化为计算机能识别数字信息的重要手段，且转换效率非常高，尤其是在运动或者高速运动的物体上，或者简单说就是需要《实时性应用场景》的地方，激光方式就比你照相或者摄影方式转换为数字信息，具有无法比拟的优势了。
4. 就拿计算机识别图片和摄影机拍摄的影像来说， 我们看见的照片或者摄影影像是全场景的，相当于一个场景里的所有要素点全覆盖了，那么计算机存储一张图片或者影像的很多帧画面时，那就需要大容量的存储空间；不仅需要大容量的存储且你在处理这些大容量数据时，必然只能加大计算机的计算速度和算力。但人类不可能永远能无止境提高计算机内存空间和芯片计算速度的（耗能这点我们都不去谈）。那么在数字经济或者人工智能的工程学速度反应方面，必然需要新的一种解决方式！
5. 照片和影像是全要素覆盖的一个场景画面，但这里大量要素并不是我们做某个工程里具体需要的。 比如人工智能里的自动驾驶汽车，汽车只需要识别前方或周围出现的是一个人、动物等障碍物就可以了。 我并不需要具体知道你出现的这个人是张三还是李四，也不需要知道你前面出现的这个马颜色是白的还是黑的。 这样就不需要像相片或者摄影影像一样，对大量无效数字信息进行存储和计算，就节约了大量计算机存储空间和计算机芯片算力，也就大幅提高了反应时间。 激光对万物数字化，是通过发生激光束，再接受反射回来的激光束，来达到把人，物体，山川等景象转换为计算机能识别的数字信息的。
不仅仅图片和摄影方式在工程学上浪费计算机的大量内存和算力，而且照片和摄影影像，有时并不能使得我们精准判断一个实物，比如一张照片上有两棵树，你能根据照片判断出这两棵树之间准确距离吗？ 一段摄影影像里有两辆汽车在跑，你能精准判断两辆车之间的精确距离和车速吗？ 生产线上移动的产品，人形机器人周围的运动物体都是如此。 照片和摄影方式都很难精确得到你想要的具体数字，但激光不同，激光能极为精准判断出两个物体之间的距离，大小，移动速度等你需要的及时关键数据！ 这在我们数字经济，人工智能工程学中，是太需要了。 因此激光方式就是我们人类在未来大量《实时性场景工程》中，最需要的完美方式了。
《实时性场景》应用，目前越来越广泛了，如工业机器人，家庭服务机器人，自动生产线，自动驾驶汽车，无人机，数字化工厂，无人飞机，自动驾驶火车，无人轮船，无人集装箱码头，无人物流中心，哪个场景不是一直在时刻运动中，而且有些是高速运动，这里面很多都是人工智能的运用场景。因此在数字经济，人工智能未来未来大发展中，实时性场景会大量出现。
6， 打字机输入变成计算机能识别的数字信息；计算机键盘输入变成数字信息，；声音转为数字信息；照相机变为数字信息；摄影机变为数字信息；最近五六十年来，每一个数字信息的转换方式，都催生出世界股市上相应公司的大牛股，如计算机的惠普电脑，IBM电脑。电视机的四川长虹，康佳，韩国三星，佳能，理光。电话里的TCL，摩托罗拉，诺基亚。视频里的大华股份，海康威视等。 那么激光在未来三五年数字经济，人工智能领域运用越来越广泛时期，怎么可能激光元器件和光学元器件板块，不出现板块牛市呢？
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