机器视觉行业报告-PDF版

构筑商业视界MVTecSoftwareGmbH机器视觉,和INSTAGRAM有关系吗,白皮书2机器视觉如何推动生产流程进化,无论是新冠疫情,能源危机还是供应链中断,都让全球经济面临着巨大的挑战,为了跟.

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128人已浏览 2023-05-26 29页 5星级

人机交互新时代：多维度快速看清ChatGPTG l o b a l I n s i g h t sG l o b a l I n s i g h t s快 报 告 系 列 资本实验室观点 注：您看到的是资本实验室推出的热点解读快报告系列；报告中的信息与数据截止2023年2月9日。欢迎关注我们，以获得持续的知识更新。ChatGPT是人工智能在快速发展过程中所产生的里程碑式成果，而且这一成果得到了全球用户前所未有的广泛参与、贡献和认可，将有效推动人工智能技术的大规模商用普及。ChatGPT是有史以来用户增长最快的互联网平台。与社交媒体基于人与人之间关系的快速获客相比，该平台作为一种开放式的互联网工具，重塑了人机关系，其创下的用户增长“神话”标志着人机交互新时代的到来。ChatGPT在人工智能伦理与道德准则方面的努力也受到了肯定。不过，对于其在歧视、作弊、欺诈、知识产权、网络安全、信息准确性、错误信息传播等方面存在的隐患也值得关注，需要法制与监管部门跟进技术创新的步伐。全球各方机构已将ChatGPT应用于教育、学术、软件、电商、营销、社交、金融等行业/领域。经过数年发展，ChatGPT也已经开始建立新的商业模式。其未来成长状况，及其应用场景的拓展值得长期关注。资本实验室观点 ChatGPT的开放对AIGC，乃至整个人工智能行业形成了一次强力推动，并将带动与之相关的芯片、算力、算法、行业应用在内的整个产业链的发展。对ChatGPT的投资与合作，将帮助微软公司建立起新的护城河，为其下一个10年的发展打下基础，并可能拉开与其它科技巨头之间的距离。ChatGPT在全球的快速拓展显示出中美之间在人工智能开发与应用方面的差距。作为全球人工智能两大重镇，中美之间的竞争不可避免，也将长期持续。要应对长期竞争，我们需要正视差距，持续优化创新环境、完善产业政策、培育原创能力、刺激开放创新。注：您看到的是资本实验室推出的热点解读快报告系列，报告中的信息与数据截止2023年2月10日。欢迎关注我们，以获得持续的知识更新。ChatGPT的爆火鲜明地表现出：人类对于人工智能成为离不开的日常工具的期待，这种期待将转化为该技术持续进步的基础动力。随着以ChatGPT为代表的人工智能平台的持续进化，我们离每个人都拥有自己的人工智能助手这一憧憬已经并不遥远。1.ChatGPT概览 2.ChatGPT成长数据 3.ChatGPT技能示例 4.平台竞逐 5.应用跟进（国外）目录 6.应用跟进（国内）7.市场反馈 8.教育与学术界相关态度 9.人物评论 ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer）是美国AI初创公司OpenAI研发的一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型。2018年8月，OpenAI提出第一款GPT模型GPT-1 2019年2月，GPT-1升级为GPT-2 2020年5月，OpenAI推出GPT-3 2021年1月，OpenAI推出图像生成系统Dall-E 2022年11月，OpenAI向公众推出ChatGPT 2023年2月，OpenAI宣布推出ChatGPT Plus付费订阅服务 ChatGPT是什么？发展历程 1.ChatGPT概览 ChatGPT能做什么？ChatGPT可以通过学习和理解人类的语言来进行对话，能根据聊天的上下文进行互动，可以完成撰写论文、文案、翻译、编写代码等工作。2015年，Sam Altman、埃隆马斯克等人成立非盈利研究机构OpenAI，并筹得10亿美元资金 2019 年，OpenAI获得Reid Hoffman旗下的慈善基金会和Khosla Ventures的投资 2019年，OpenAI宣布重组，创建新公司OpenAI LP，以追求利润回报 2019年，OpenAI获得微软的10亿美元战略投资 2021年，OpenAI完成2.5亿美元的A轮融资 2023年，微软宣布将向OpenAI投资数十亿美元“烧钱”的大模型 2022年相关数据 预计年总收入：3600万美元 年总支出：5.44亿美元 年工资：2亿美元（375名员工）GPT3训练成本：460万美元/次“显赫”的出身与“开挂”的融资历程 注册用户 100万：5天 1亿：2个月 月活：超过1亿 史上用户增长最快的应用程序 网站访问量 2022年11月：1830万 2023年1月：6.72亿 快速跻身全球TOP50网站 惊人的用户增长 2.ChatGPT成长数据 当前估值 约290亿美元 提供主题后创建学习笔记。为任何类型的面试提出问题。使用聊天机器人与人类聊天。从给定的配料列表中创建任何种类的食谱。为研究主题文章创建一个整体结构。创造与VR游戏和健身相关的创意。将会议记录写入摘要。编写python docstring。将任何文本转换为色彩。成为一个聊天的朋友来打发无聊。将JavaScript表达式转换为Python。创建简单的SQL查询。3.ChatGPT技能示例 回答与语言模型相关的问题。为给定数据创建电子表格。查找并修复代码中的错误。创建产品名称。通过产品描述创建广告副本。事实数据的答案。用简单语言解释代码。翻译编程语言。将电影标题转换为表情符号。口语翻译。任何语言的正确语法。根据现有知识回答问题。信息来源：4.平台竞逐 微软公司发布新版必应搜索引擎和Edge浏览器，新必应搜索采用GPT 3.5 的升级版 谷歌母公司Alphabet宣布将为其搜索引擎和开发人员推出聊天机器人服务Bard 谷歌向人工智能初创公司Anthropic投资近4亿美元，以开发和部署一款人工智能助手Claude 百度ChatGPT项目“文心一言（ERNIE Bot）”预计于3月份完成内测后对公众开放 阿里巴巴正在开发一款类似ChatGPT的人工智能聊天机器人，目前正在进行内部测试 腾讯目前在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局。公司混元AI大模型团队推出了万亿级别中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1T，并已落地于腾讯广告、搜索、对话等内部产品 华为于2020年开始在大模型领域布局，2021年发布了鹏城盘古大模型，是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型 字节跳动的人工智能实验室开展了类似ChatGPT和AIGC的相关研发，未来或为PICO提供技术支持 京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT：ChatJD 三六零公司计划尽快推出类ChatGPT技术的Demo版产品 5.应用跟进（国外）亚马逊公司已将ChatGPT用于多种工作职能中，包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档 美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授发现，ChatGPT能够通过该校工商管理硕士MBA课程的期末考试 美国北密歇根大学哲学教授Antony Aumann为学生的世界宗教课评分时发现，全班第一的论文竟然是用ChatGPT写的 Nature杂志网站表示至少有4份已发表和预印本上的论文使用了ChatGPT作为论文的“合著者 以色列总统Isaac Herzog发表了部分由ChatGPT撰写的演讲，成为首位公开使用该应用的领导人 美国数字媒体公司BuzzFeed宣布将采用ChatGPT协助内容创作 美国数字营销公司Codeword利用ChatGPT创造两名AI实习生，负责编辑和设计工作 在媒体Business Insider记者要求下，ChatGPT为虚假的科技公司起草一份裁员备忘录 美国房地产中介使用ChatGPT编写房源文案，或回答常见问题等重复性工作 ChatGPT在编程面试中通过谷歌L3级软件工程师测试 区块链技术公司Meten Holding Group宣布将ChatGPT引入其在建的Web 3教育平台 虚拟宠物项目Onlybots开发商Anima计划将ChatGPT技术集成至Onlybots NFT中 6.应用跟进（国内）蓝色光标公司表示正在积极试用ChatGPT技术 奢侈品电商寺库表示将推动AIGC和ChatGPT技术与运营模式相结合 互联网保险平台水滴公司已在内部测试类ChatGPT应用，用于保险营销和服务领域 昆仑万维表示旗下的Opera浏览器计划接入ChatGPT功能 天娱数科表示其下属子公司元境科技虚拟数字人已经接入ChatGPT等模型，并形成产品化解决方案 网易有道AI技术团队正在测试类ChatGPT技术在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中的应用，并将推出demo版产品 财通证券在微信公众号发布了一篇由ChatGPT撰写、DeepL翻译的超6千字的实验性报告 每10个学生中就有9个知道ChatGPT 超过89%的学生使用ChatGPT来完成家庭作业 48%的学生用ChatGPT完成小测验，53%的学生用ChatGPT写论文，22%的学生用ChatGPT生成论文大纲 72%的大学生认为ChatGPT应该在大学网络中被禁 了解ChatGPT的大学教授中有72%担心它对作弊的影响，而小学教育工作者中为584%的教育工作者认为ChatGPT应该在学校中被禁，剩下66%的则支持学生使用 21%的老师正在使用ChatGPT辅助教学工作（如写作提示、辅助授课、制定课程计划等）对18岁以上学生的调研：对教育工作者的调研：美国在线课程供应商S 7.市场反馈 76%的人认为，外国已经在针对其他国家的网络战争中使用ChatGPT 48%的人认为，2023 年，将会出现恶意使用ChatGPT进行网络攻击 60%的人认为该技术会被用于“好的”目的 有72%的人担心ChatGPT被潜在的滥用 网络罪犯会使用AI聊天机器人来伪造可信的网络钓鱼邮件(57%)，提高攻击的复杂性(51%)，并加速新的社交网络攻击(49%)49%的人认为ChatGPT可以被用来传播错误信息，甚至成为黑客的新工具 对英国500名IT行业决策者的一项关于ChatGPT的调研显示：黑莓(Black Berry)7.市场反馈 对近4500名斯坦福学生的调查显示，17%的学生曾使用ChatGPT来完成秋季学期的作业和考试 斯坦福日报 美国纽约市颁布ChatGPT禁令，老师和学生无法在市公立学校的网络和设备上使用ChatGPT。洛杉矶和巴尔的摩的学区也加入到禁令队伍 国际机器学习会议ICML 2023宣布禁止使用大规模语言模型（如ChatGPT）生成论文的内容，除非这些文本是实验分析的一部分 Nature杂志明确了学术论文中使用AI写作工具的规定，任何大型语言模型工具（如ChatGPT）都不能成为论文作者；若论文创作中使用过相关工具，需明确说明 科学杂志不接受使用ChatGPT生成的投稿论文，同时不允许ChatGPT作为论文合著 细胞和柳叶刀表示论文作者不能使用AI工具取代自己完成关键性任务，作者还必须在论文中详细解释是如何使用这些工具的 斯坦福大学的研究团队推出一种用于检测AI生成文本的方法：DetectGPT 8.教育与学术界相关态度 9.人物评论 OpenAI首席技术官米拉穆拉蒂表示，ChatGPT可能会编造事实，AI可能被滥用，也可能被坏人利用，ChatGPT和其他人工智能工具应受到监管。艾隆马斯克在推特发文表示：ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。比尔盖茨谈ChatGPT，认为AI能提高效率，但要考虑边界在哪里。欧盟官员蒂埃里布雷东表示，这类AI技术可能为商业和民生带来巨大的机遇，但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。快报告是资本实验室推出的报告产品，聚焦全球科技热点梳理和解读。“资本实验室”是北京猎豹锦程信息科技有限公司的研究与咨询品牌。本报告主要基于公开资料，本着独立、客观、审慎的态度，对相关案例、数据及趋势进行梳理和分析。这些梳理、分析及其结论不构成任何投资建议和任何投资决策的基础，不对任何机构或个人因基于本报告采取或不采取某种行动而产生的后果承担责任。本报告包含来自第三方的数据或案例，但是不保证从任何第三方获得的数据或案例的绝对完整性和准确性。由于报告中的相关机构、事件与数据可能随时间推移而变化，我们在后续发布的研究中不保证对与之相关的最新信息进行全部更新或更改。如有更新或更改，恕不另行通知。声明 全 球 视 野 独 立 研 究 Global InsightsGlobal Insights 服务前沿科技创新与投资

154人已浏览 2023-02-22 16页 5星级

2022年年中国机器视觉中国机器视觉产业产业发展白皮书发展白皮书2022 China Machine-vision Industry Development Whitepaper苏州市人工智能协同创新中心苏州市人工智能协同创新中心苏州国际科技园苏州国际科技园苏州国际科技园（SISPARK）是苏州市科技创新、知识创新和企业孵化的重要载体，2000年4月启动，总投资60亿元，分七期开发建设，已建成面积107.42万平方米，规划面积150万平方米，旗下载体包括数字经济产业园、苏州创意产业园、创意泵站和苏州人工智能产业园。累计孵化培育企业超过3,000家，在园企业650家，在园中高端人才近3万人，国家高新技术企业461家。苏州国际科技园简介头豹是中国领先的原创行企研究内容平台和新型企业服务提供商。围绕“协助企业加速资本价值的挖掘、提升、传播”这一核心目标，头豹打造了一系列产品及解决方案，包括：报告/数据库服务、行企研报定制服务、微估值及微尽调自动化产品、财务顾问服务、PR及IR服务，以及其他以企业为基础，利用大数据、区块链和人工智能等技术，围绕产业焦点、热点问题，基于丰富案例和海量数据，通过开放合作的增长咨询服务等头豹致力于以优质商业资源共享研究平台，汇集各界智慧，推动产业健康、有序、可持续发展300 50万 合作专家8万 注册机构用户公司目标客户群体覆盖率高，PE/VC、投行覆盖率达80%资深分析师5,000 细分行业深入研究原创内容100万 行企研究价值数据元素企业服务为企业提供定制化报告服务、管理咨询、战略调整等服务提供行业分析师外派驻场服务，平台数据库、报告库及内部研究团队提供技术支持服务云研究院服务行业峰会策划、奖项评选、行业白皮书等服务行业排名、展会宣传地方产业规划，园区企业孵化服务园区规划、产业规划四大核心服务头豹研究院简介备注：数据截止2022.63摘要 中国机器视觉产业渗透率提升在制造业面临用人成本提升与就业人员数量减少的问题下，机器视觉作为可替代人工具备更快更准确的技术，同时可不间断地进行工作，使用机器视觉系统可极大地提高人工检测物品的时间与企业的用人成本，中国持续提升的劳动力成本将进一步提升机器视觉渗透率。机器视觉是人工智能领域中重要的分支技术，其底层逻辑在于为机器植入“人眼与大脑”，使机器代替人工对被检测物品做测量与判断。随着智能制造技术不断发展，中国机器视觉产业也将迎来新的爆发，相关技术与产业链的完善性正在不断强化，部分地区已开始重点布局机器视觉全产业链。苏州工业园大力布局机器视觉产业苏州工业园区是中国和新加坡两国政府间的重要合作项目，被誉为“中国改革开放的重要窗口”和“国际合作的成功范例”。苏州工业园作为中国制造业体系最为完备的园区之一，重点发展高端装备制造、新一代信息技术两大主导产业，以及人工智能、纳米技术应用及生物医药三大战略新兴产业。2021年，园区实现地区生产总值3330亿元，规上工业总产值6345亿元，在机器视觉领域，全产业链初步建立，工业应用率先发展，以规模巨大、技术实力雄厚的上市企业和外资龙头为引领，集聚超50家企业，在硬件与应用场景落地与实施领域的竞争力较强，已孵化华兴源创（688001，科创板第一股）、瀚川智能（688022）、江苏北人（688218）、荣旗工业（科创板过会）、华兴致远（000008，隶属于神州高铁）、康代、鼎纳、广林达、富鑫林、中科行智、苏映视、东声、玻色智能、光图为代 表 的 一 批 本 土 企 业；引 入 了 长 川 科 技（300604）、矩子科技（300802）、凌云光（688400）、云从科技（688327）、威达智、赫立智能等一批细分领域龙头。400-072-55884中国机器视觉行业综述-05机器视觉是AI领域中重要的分支技术-06中国机器视觉产业集中于江浙沪、广东等地区-07中国机器视觉产业发展历程-08政策驱动机器视觉产业发展-09人口老龄化与劳动力成本提升催生机器视觉需求-10中国机器视觉市场规模发展空间较大-11中国机器视觉国产替代趋势强劲-12中国机器视觉技术展望：从2D迈向3D-13机器视觉产业链分析-14产业链图谱-15上游关键零部件分析：相机、光源、镜头等-16应用核心功能中检测环节占比与技术难度最高-21下游聚焦于3C电子、汽车以及半导体等-22下游典型场景分析-23苏州工业园区概况-30中国园区概况-31苏州工业园产值突破3,000亿元，机器视觉产业布局完善-32苏州工业园机器视觉企业概览-33北京中关村概况-44北京中关村概况-45北京中关村机器视觉布局企业-46杭州高新区概况-47杭州高新区概况-48杭州高新区机器视觉布局企业-49机器视觉行业代表性企业-51目录2022 LeadL中国：智能驾驶系列短报告|2022/400-072-5588机器视觉行业综述定义产业链重点企业分布发展历程行业驱动因素市场规模竞争格局技术展望400-072-5588机器视觉定义机器视觉是人工智能领域中重要的分支技术，其底层逻辑在于为机器植入“人眼与大脑”，使机器可代替人工来对被检测物品做测量与判断。机器视觉系统构造及工作原理来源：头豹研究院控制单元控制单元控制单元残次品工件镜头光源工业相机光源控制器视觉控制器显示器传送带 机器视觉是人工智能领域中重要的分支技术 机器视觉是人工智能领域中重要的分支技术，底层逻辑在于为机器植入“人眼与大脑”，使机器可代替人工来对被检测物品做测量与判断。机器视觉工作原理主要为通过包括工业相机与工业镜头的机器视觉产品捕捉被检测物品的图像，并将其信息转换为图像信号，随后将传送至图像处理系统的亮度、颜色以及尺寸等信息转化为数字信号，机器视觉系统最后将此类信号进行计算以抽取目标特征并利用其运算结果控制现场设备。机器视觉是一门涉及图像处理、机械工程、光源照明、光学、传感、算法以及计算机技术等技术的综合技术。机器视觉与计算机视觉的差异主要在于应用领域与主要功能，机器视觉更多地应用于工业制造与安防领域，由于机器视觉需自动获取与分析特定信息以控制行为，同时需要系统24小时连续运转，对技术与系统的可靠性要求较高。计算机视觉则偏向消费与服务领域，需感知外界位置与信息，对深度学习与数学逻辑相关的要求高于机器视觉。机器视觉与计算机视觉区别分类机器视觉计算机视觉应用领域工业、制造、安防未来消费、服务功能替代人对目标检测、定位感知外界位置与图像信息硬件条件对相机帧频与分辨率需求高对相机或摄像头要求较低软件条件对提升精确度的算法需求高对数学逻辑与深度学习的需求高落地程度 在制造业已广泛应用处于起步阶段400-072-5588产业链重点企业分布中国机器视觉技术在工业领域应用较多，产业分布与中国制造业发达地区的地理位置联系较紧密，在广东省、江浙沪等地区较集中。中国机器视觉产业聚焦于中国东部沿海地区中国制造业较发达的地区包括广东、江苏、浙江省以及上海等沿海区域，现阶段中国机器视觉技术在工业领域应用较多，中国机器视觉产业分布与中国制造业发达地区的地理位置联系较紧密。同时，机器视觉作为人工智能领域中技术壁垒较高的地区，广东省、江浙沪地区以及北京市仍具备较发达的金融协同环境与创业土壤，属于中国人才主流输入地区，此类地区诞生了多个中国机器视觉产业链上中游龙头企业。其中，广东省在机器视觉检测设备、算法与集成布局较为完善，江苏省与浙江省的设备制造及系统集成商较多。整体来看，中国机器视觉上游与中游企业主要集中在广东、江浙沪等东部区域，中国中部、西部与北部地区的机器视觉企业较少，仍处于发展中阶段。来源：各政府网站、头豹研究院北京君正-图像处理凌云光-图像采集和利时-控制器微视图像-工业相机北京市奥普光电-光源设备吉林省富瀚微-图像处理器商汤科技-算法矩子科技-设备制造依图科技-系统集成图麟科技-视觉检测纬朗光电-光电设备上纬新材-成膜物华谊集团-成膜物上海市海康威视-相机软红科技-算法美亚光电-设备大华股份-方案宇视科技-方案利珀科技-系统集成力视科技-设备浙江省云从科技-感知/算法东正光学-光源供应劲拓股份-智能装备宇瞳光学-光源供应奥普特-光源供应商台达电子-控制器卓信创驰-控制器高新兴-图像处理凌云电子-图像处理超音速-智能装备广东省联创电子-镜头凤凰光学-镜头湖北省天准科技-设备制造赛博股份-设备制造先导智能-设备制造华兴源创-系统集成华兴致远-系统集成江苏北人-系统集成瀚川智能-智能制造荣旗工业-设备检测康鸿智能-智能装备江苏省精测电子-图像采集江西省400-072-5588发展历程中国机器视觉产业在需求与技术持续提升与迭代的背景下，其年市场体量保持较高的增速。中国机器视觉相关企业数量与本土品牌市场比例在2015-2021年飞速增长。中国机器视觉企业数量，2015-2021年3454024715406117048540%5 %002003004005006007008009002015201620172018201920202021企业数量增速单位：家424544485158685556524942201620172018201920202021本土品牌占比国际品牌占比中国机器视觉国产品牌占比，2016-2021年单位：百分比 中国机器视觉企业数量与本土品牌比例持续增长中国在机器视觉方面起步较晚，在1992年中国机器视觉产业起步之前，海外的机器视觉已发展20多年。机器视觉在1970年处于雏形阶段，此时期的机器视觉主要由成像传感器的诞生而驱动，随后在1980年愈多的国际厂商如美国、加拿大与英国的传感器公司、工业镜头公司以及软件算法公司开始布局。随着在1992-2000年阶段部分企业进入中国，带动中国机器视觉产业的发展，中国在随后的十年间海量的3C电子产品检测需求驱动机器视觉技术迭代，同时在AI算法应用提升的背景下，中国机器视觉产业已步入快速发展阶段。在需求与技术持续提升与迭代的背景下，年市场体量保持较高的增速。从企业数量来看，中国机器视觉相关企业在2015-2021年飞速增长，同时国产品牌占比比例也在持续上升，本土品牌占比从2016年的42%增至2021年的58%，国际品牌在2021年国占比降至42%。但中国工业机器视觉应用的渗透率仍处于较低水平，尤其在3D量测与检测方面（渗透率低于10%）行业未来发展空间较大。全球与中国机器视觉主要发展节点1970年1980年1990年2000年2010年2020年至今雏形阶段起步阶段落地成长阶段发展早期阶段市场驱动阶段此阶段的成像传感器的诞生驱动机器视觉进入萌芽阶段首批从事机器视觉业务的厂商诞生全球进入落地阶段，但总体业务规模小基于算力的发展进入早期阶段基于市场需求提升，进入快速发展阶段来源：机器视觉产业联盟、头豹研究院中国发展初期起步阶段快速发展400-072-5588行业驱动因素政策助力机器视觉发展中国政府重视机器视觉产业的发展，先后出台多项政策，从加强先进适用技术研发以及发展机器视觉底层技术等多方向促进产业发展。中国人工智能&机器视觉相关政策，2015-2021年 政策助力机器视觉产业发展中国政府部门如国家信息与工业化部与相关产业联盟较重视机器视觉产业的发展，先后出台多项政策，从提升产业链竞争力、加强先进适用技术研发以及发展机器视觉底层技术等方向促进中国机器视觉产业的发展，同时机器视觉技术也被纳入“十四五”智能制造规划中的关键产业。来源：各政府网站、头豹研究院政策名称颁布日期颁布主体政策要点“十四五”智能制造发展规划（征求意见稿）2021年12月工信部、发改委研发微纳位移传感器、柔性触觉传感器、高分辨率视觉传感器、成分在线检测仪器、先进控制器、高精度伺服驱动系统、高性能高可靠减速器、可穿戴人机交互设备、工业现场定位设备、智能数控系统等第十四个五年规划和2035年远景目标纲要2021年03月全国人民大会深入实施增强制造业核心竞争力和技术改造专项，鼓励企业应用先进适用技术、加强设备更新和新产品规模化应用。建设智能制造示范工厂，完善智能制造标准体系工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）2021年02月工信部为边缘计算、人工智能等新一代信息通信技术落地开辟更广阔空间，支持工业5G芯片模组、边缘计算专用芯片与操作子系统、工业视觉传感器等软硬件的研发突破福建省工业和信息化厅关于印发冶金、建材、石化化工行业“十四五”节能降碳实施方案的通知2020年03月科技部提出要推动新技术赋能智能工厂建设。鼓励支持企业在研发设计、生产运营、运维服务、供应链管理等方面应用机器视觉、智能传感、深度学习等人工智能新技术，实现生产方式向柔性化、智能化、精细化运营国家智能制造标准体系建设指南2018年8月工信部、国家标准委提出要解决包括通用、安全、可靠性、检测、评价五部分智能制造基础共性关键问题，规范识别与传感、控制系统和工业机器人标准促进新一代人工智能产业发展三年行动计划2017年12月工信部深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术装备创新能力，到2020年，智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达90%，测量精度及速度满足实际生产需求新一代人工智能发展规划2017年7月工信部提出三步走战略目标；人工智能总体技术应用看齐世界先进水平，人工智能理论基础实现重大突破，成为世界主要人工智能创新中心十三五先进制造技术领域科技创新专项规划2017年5月科技部强化制造核心零部件和智能制造关键技术，以推进智能制造为方向，促进产业转型升级中国制造20252015年5月国务院提出推进信息化与工业化深度融合，强化核心基础零部件、先进基础工艺等工业基础能力，坚持问题导向、产需结合、协同创新、重点突破的原则，着力破解制约重点产业发展的瓶颈400-072-5588行业驱动因素人口老龄化与劳动力成本中国劳动人口数量占比&中国制造业人员平均工资（元），2012-2021年 中国持续提升的劳动力成本将进一步提升机器视觉渗透率根据国家统计局数据，中国劳动人口占总人口比例从2012年的69.2%降至2021年的62.5%，制造业就业人员的数量也从2013年的5,258万人降至2020年的3,806万人，间接提升了制造业的用人成本，在中国制造业生产力与效益提升的背景下，中国制造业就业人员2021年平均工资超9万元，同比2020年增长121%。机器视觉作为可替代人工具备更快更准确的技术，同时可不间断地进行工作，使用机器视觉系统可极大地提高人工检测物品的时间与企业的用人成本，机器视觉渗透率有望进一步提升。41,650 46,431 51,369 55,324 59,470 64,452 72,088 78,147 82,783 92,459 69.2g.6g.0f.3e.6d.9d.3d.0c.4b.5Xbdfhp0,00020,00030,00040,00050,00060,00070,00080,00090,000100,0002012201320142015201620172018201920202021制造业人均工资劳动人口数量占比单位：元人眼机器视觉检测速度较慢，人眼无法看清快速运动目标快，快门时间可达10微秒，帧率超1,000fps检测精度64灰度级，难以分辨微小目标256灰度级可观测微米级目标环境要求对环境温度与湿度适应性差对各类环境适应性强客观性对目标客观性较低，数据难以量化数据可量化、标准统一感光范围400nm-700nm范围内感光涵盖紫外到红外的较宽光谱范围，可采用X光摄像机应用领域主要用于一般工业领域可应用于各类不可视物体探测与高危场景机器视觉与人眼对比优势来源：各政府网站、头豹研究院在制造业面临用人成本提升与就业人员数量减少的问题下，使用机器视觉系统可极大地提高检测物品的效率与降低企业成本，持续提升的劳动力成本将提升机器视觉渗透率。400-072-5588市场规模中国机器视觉现阶段的市场规模处于快速发展的过程中，其市场规模于2021年为87亿元，预计市场规模于2026年将达166亿元。中国机器视觉市场规模（按交易量预计），2017-2026年预测38.0 46.5 57.3 70.6 87.0 107.2 128.7 129.7 130.7 166.0 201720182019202020212022E2023E2024E2025E2026ECAGR：23GR：14%单位：亿元 中国机器视觉市场规模超百亿元，行业稳定增长中国机器视觉行业相对于国际机器视觉市场发展较晚，全球机器视觉市场以美国（康耐视）、日本（基恩士）为代表的国家占据全球超50%的市场份额。但在中国传统制造业自动化与数字化转型升级的驱动以及在中国机器视觉技术不断更新迭代的背景下，中国本土厂商占据的市场份额持续提升。以海康威视、大恒科技、天准科技为代表的中国本土机器视觉厂商已在核心零部件（工业相机、图像处理软件、光源、镜头、视觉控制系统等）技术与独立软件算法等方面进行大力投入，其整体的品牌竞争力有望持续提升。此外，在中国劳动力成本持续提升、传统制造业对产业效率与产品检测精准度的需求提升、机器视觉技术可替代人工完成高效率与高精度等背景下，中国机器视觉相关产品需求量将随之增长。截至2021年，中国机器视觉市场规模已达87亿元，随着产业下游应用领域持续拓宽，市场规模有望从2021年87亿元增长至2026年的166亿元，CAGR为14%。现阶段工业用机器视觉的渗透率总体处于较低水平，行业未来具备较大发展空间。其中二维高精度量测的渗透率最高，超60%，其次为用于检测筛选、自动标定、拾取与传送的2D引导定位技术，3D引导定位技术渗透率为25%，3D量测与检测渗透率低于10%。来源：头豹研究院机器视觉应用渗透率2D3D量测：高精量测渗透率60%，引导定位渗透率35%检测：质量检测、数据采集读取30%量测：10%检测：10%引导定位：250-072-558854.9%9.0%2.2%1.7%1.21.0%基恩士康耐视巴斯勒天准科技奥普特其他来源：各企业官网、头豹研究院 中国机器视觉市场以国际参与者为主，但有国产替代趋势全球及中国机器视觉主要参与者为以基恩士、康耐视、巴勒斯等为代表的国际厂商为主，2021年全球机器视觉市场集中度较高，其中基恩士处于主导地位，份额达54.9%，在中国市场的份额为38%，其次为康耐视。尽管中国机器视觉产业发展较晚，且早期发展阶段以代理模式为主，但随着中国本土机器视觉企业数量的提升，同时本土厂商品凭借为下游客户提供定制化服务与性价比优势，市场份额不断提升，以天准科技、奥普特为代表的本土厂商市场份额进入国内前十，中国机器视觉产业有望进一步提升国产化率。2021年全球机器视觉竞争格局2021年中国机器视觉竞争格局机器视觉头部企业竞争格局38.0%7.0%5.0%4.4E.6%基恩士康耐视巴斯勒奥普特其他以欧美国家在机器视觉技术与产业的发展要领先于中国，全球及中国机器视觉主要参与者为以基恩士、康耐视、巴勒斯等为代表的国际厂商为主，中国厂商处于加速追赶阶段。中国部分机器视觉头部企业矩子科技拥有自主研发的3D SPI,2D/3D AOI机器视觉检测全系列产品，可提供整体检测解决方案，累计服务全球客户超700家阿丘科技的产品及解决方案已广泛应用于消费电子、汽车、新能源、医药、电路半导体、物流等行业场景，阿丘科技在工业AI视觉方面具备较强的竞争力奥普特早期以光源为主。现阶段成为机器视觉成套系统解决方案的提供商，且具备核心零部件自研能力凌云光聚焦机器视觉业务，为客户提供可配置视觉系统、智能视觉装备以及视觉器件等高端产品与解决方案天准科技主要销售工业视觉装备产品，同时具备上游领域中的算法、软件开发能力、传感器的研发设计能力，相较于机器视觉集成商，其具备较强的自研能力国际机器视觉部分头部企业基恩士于2021年设立中国子公司进入中国市场，主要产品包括传感器、测量系统、图像处理系统以及激光刻印机等巴斯勒是高品质相机和相机配件制造商。同时还布局机器视觉产业链上游多个环节，包括光源、系统配置器等康耐视在全球机器视觉技术处于领先地位，并持续大力投入3D视觉、深度学习视觉软件等技术的研发，美国康耐视在全球与中国的2021年市场份额分别为9%和7%，均领先中国机器视觉厂商市场份额400-072-5588技术展望机器视觉技术逐渐从2D向3D演进，3D机器视觉将进一步提升工业制造领域的自动化渗透率。其中，识别距离远、抗干扰性强以及功耗较低的TOF方案有望在未来成为主流应用。现阶段3D机器视觉技术路线涵盖三角测距、TOF（飞行时间成像原理）、双目成像、结构光等，其中双目摄像头方案技术壁垒极高，激光三角与结构光方案识别距离短，综合来看，识别距离远、抗干扰性强以及功耗较低的TOF方案有望在未来成为主流应用。2D机器视觉主要基于捕捉到的二维图像来分析与识别，3D机器视觉可展示被检测物品的三维空间信息。根据物体实际的空间大小、位置及方位进一步提升机器视觉系统的自主决策效率，通过光学技术模拟人类视觉，同时利用三维点云技术构成被检测物体的高精度三维数字化模型，打破了2D视觉技术存在的光源变化、物体表面信息对比依赖度高以及多重信息检测复杂度较高的问题，更具备高精准、高稳定性等优势。3D机器视觉将进一步提升工业制造领域的自动化渗透率。3D机器视觉在工业制造领域中的应用可减少人力与机器的交互，可使机器人进一步灵活地执行复杂度较高的自动化任务。随着相关技术的不断更新迭代，3D机器视觉在2020-2022年期间已从质量检测等单一场景应用逐渐拓展至制造业工厂内的全产线应用，更贴合工业领域中的柔性制造需求的3D视觉未来将成为实现智能制造的核心技术。来源：头豹研究院3D机器视觉方案对比性能TOF双目成像三角测距结构光弱光环境较好弱较好较好强光环境一般较好弱弱精确度低高一般一般分辨率一般较好较好较好识别距离低于十米取决于摄像头距离短低于五米成本一般较高一般高功耗低低一般一般缺点易受光源影响低光环境下较差易受光源影响平面分辨率差2022 LeadL中国：智能驾驶系列短报告|2022/400-072-5588机器视觉产业链分析产业链图谱上游解析工业相机上游解析光源上游解析工业镜头上游解析其他核心部件下游解析应用分类及市场下游解析半导体下游解析3C下游解析新能源400-072-558831%8$电子半导体锂电池汽车电子电气其他制造业类产业链图谱机器视觉产业链上游为光源、工业镜头、工业相机等核心硬件及图像处理软件，中游为产业链核心价值环节，以工业视觉设备厂商、系统厂商、综合视觉厂商为主。机器视觉产业下游应用领域众多，超80%应用于工业领域。来源：头豹研究院上游：工业镜头、工业相机、光源等软硬件供应商、软件厂商、平台商中游：工业视觉设备厂商、系统厂商、综合工业视觉厂商、技术合作伙伴、定制化团队等下游：应用行业工业镜头3C电子2021年中国机器视觉下游制造业应用分布工业相机光源图像处理软件汽车高精度制造和质量检测，生产流程车身装配、面板印刷质量、间隙检测半导体锂电池晶圆制造、集成电路封装与安装、印刷电路板组装前段工艺的涂布辊压、中段工艺的电芯组装工业镜头高端市场主要被国际厂商主导，中国本土企业主打性价比，现阶段中低端市场国产化率达80%外资占据工业相机市场份额超70%，本土企业聚焦中低端市场中国本土光源市场处于完全竞争阶段，产业呈现集群化特点软件领域中底层算法被外资垄断，国内持续研发中中游厂商核心聚焦于工程构建、算子与功能块的链接，主要采取自主研发与外部协作的方式检测设备量测设备引导设备识别设备全场景对 物 品 进行 高 精 度瑕疵检测对 物 品 进行 尺 寸 的测量辅 助 系 统进 行 引 导定位对 物 品 进行身份/标识识别DLPCIS等其他部件DLP、CIS、MEMS等领域被国际厂商占据机器视觉产业链图谱400-072-5588机器视觉产业链上游解析工业相机工业相机是机器视觉系统中的关键环节。技术方面，3D相机需求提升，CMOS传感器占据绝对主导；竞争格局方面，国际知名工业相机厂商普遍发展早于中国，占据全球工业相机主要市场份额。工业相机是机器视觉系统的关键环节工业相机可将捕捉到的光信号转变为有序的电信号，可用于工业自动化中的物件辨识、产品检测、尺寸与精度测量等，同时由于工业相机的选择可直接影响机器视觉系统采集图像的分辨率、图像质量以及运行模式，工业相机是机器视觉系统中的关键环节。来源：头豹研究院全球工业相机竞争格局 国际厂商占据优势地位面阵相机、线阵相机、3D相机及智能相机各细分领域中，国际厂商均占据主导地位。这是由于国际知名工业相机厂商普遍发展早于中国，技术积累更为丰富，其占据全球工业相机主要市场份额，尤其是高分辨率与高速的高端产品市场。但随着中国本土市场的不断发展，逐渐涌现出以海康威视、大华安防、华睿科技、大恒图像为代表的国产厂商，其中2D相机领域投资机会较少。细分领域企业竞争格局面阵相机Basler巴斯勒是全球高品质相机和相机配件制造商，适用于工业、医药、运输和许多其他市场，巴斯勒作为国际巨头在全球面阵相机市场占据主导地位。本土厂商如海康威视、大华安防、奥普特主要聚焦于中国工业相机中低端市场海康威视大华安防奥普特线阵相机DALSA工业相机中高端市场由DALSA完全垄断，DALSA的产品包括高性能数字成像设备和半导体产品，具备高端CCD和CMOS芯片生产能力中国厂商处于加大研发投入阶段，本土厂商奥普特处于快速发展阶段基恩士奥普特3D相机基恩士3D相机市场由基恩士、LMI等国际厂商主导，中国本土厂商持续加大研发投入LMI智能相机海康威视智能相机全球市场主要由基恩士与康耐视两大巨头为主导，中国市场主要以海康威视和大华安防为主导大华安防400-072-5588参数CCDCMOS技术较高较低成本高价低价抗干扰高低光敏度高弱于CCD速度慢快代表性厂商朗锐智科、索尼、松下海力士、康耐视、Basler工业相机CCD技术与CMOS技术对比 技术发展一：3D相机需求提升，应用场景边界扩宽从技术性来看，传统的2D相机主要用于获取物体的二维信息，对照明条件依赖度较高，存在一定局限性。3D相机可直接测量物品三维信息，包括物体平直度、表面角度与体积，应用范围较广，目前已大批量应用在物流电商、自动化、制造业厂内物流、工业及服务机器人、商业等多元化场景，应用边界不断拓宽。目前3D工业视觉市场主要被康耐视、基恩士、ISRA等国外企业占据。近几年，伴随下游市场需求上升，中国本土厂商持续加大投入，将3D相机往更高的分辨率、更快的帧率、更高的区域重复精度、更好的环境适应性等方向发展，已取得初步成效。工业相机技术发展分析 技术发展二：CMOS传感器占据绝对主导根据采用的传感器不同，工业相机主要可分为CCD（电荷耦合）与CMOS（互补金属氧化物）两种类型。两者在各类技术参数中各占优势，CMOS图像传感器目前在工业视觉市场上占主导地位，随着CMOS传感器技术性能持续提高与成本下降，其主导地位将持续加强。而CCD应用占比将继续下降，并保持在医疗和国防等小众、高端领域。3D相机应用场景中国厂商3D相机布局进展厂商布局情况图漾科技3D工业相机产品近日正式通过OIML国际法制计量认证，并获得国际权威认证机构荷兰国家计量院颁发的符合性证书及认证报告，成为国内首家OIML认证3D机器视觉企业。盛相科技中国机器视觉产业联盟标准委员会3D组组长单位、欧洲机器视觉协会会员单位。代表产品Sizector3D相机最高全周期帧率、最高全周期点率、区域重复精度性能领先，已推出5个系列16个型号，广泛使用于尺寸检测、瑕疵检测、机器人定位引导等应用场景。现龙科技现龙3D相机已应用于电子检测、半导体封装、精密加工、轮毂检测等相关行业的精密成像和智能检测。2022年初，公司推出适用于丰富场景、精准重现的新系列3D相机。欧菲光已发布自研的机器视觉深度相机模块，应用场景广泛，可通过第三方实验室IEC60825-1认证，满足激光安全Class1标准。工件分拣拆码垛速度100微米20微米重复精度拆码垛-大景深制造工序-小景深食品饮料检测家电异化检测金属部件缺陷检测SMT/PCB检测产品组装检测客户认为3D价格高客户选择进口产品机器视觉产业链上游解析工业相机400-072-5588国际光源企业代表品牌名称成立时间总部品牌优势CCS1993年日本国际机器视觉LED光源制造商，在中国上海与深圳设有办公室，产品用于各类图像处理设备Advancedillumination1990年美国产品聚焦于各类LED照明光源产品，下游客户包括Cognex、Keyence以及Omron等Moritex1973年日本主要供应光纤光源、LED光源以及光源镜头等，产品包括抗震微距、机器视觉远心以及线扫等镜头中国光源企业奥普特1993年东莞是中国机器视觉光源起步最早的厂商，除光源外仍布局工业镜头领域沃德普2014年东莞是中国早期的一批本土光源厂商之一，主要产品包含光源与光源控制器等康视达2007年东莞产品包括环形、条形、线光、紫外光以及平行光等光源乐视自动化2011年东莞产品聚焦于机器视觉光源研发与制造，拥有超20,000种规格产品纬朗光电2007年上海产品聚焦于LED视觉光源研发、制造与销售，具备产品定制化能力机器视觉产业链上游解析光源机器视觉光源主要分为卤素、荧光、氙气、电致发光以及LED等光源，由于LED光源具备稳定性强、光强度高以及光谱范围宽等优势，在工业机器视觉中是主流应用光源；中国本土光源市场处于完全竞争阶段，并呈现集群化特点。各类机器视觉光源对比光源光色使用寿命（小时）光强性能卤素灯白色、偏黄色5,000-7,000强亮成本低、发热量高荧光灯白色、偏绿色5,000-7,000亮成本较低氙灯白色、偏蓝色3,000-7,000较亮发热量高、持续光电发光管取决于发光频率5,000-7,000亮发热量小、成本低LED灯红、绿、黄、蓝、白6,000-100,000较亮发热量少、固态 中国视觉光源产业呈现集群化特点，多数厂商位于广东省地区从市场参与者情况来看，国际机器视觉光源厂商发展早于中国，其光源产业的技术与相关产业链同中国市场相比较完善，其中以CCS、Advanced illumination以及Moritex等为代表的国际厂商布局较早。中国本土光源市场处于完全竞争阶段，国产化率随着如以奥普特、康视达、纬朗光电等为代表的参与者加入而进一步提升，整体产业呈现集群化特点，多数厂商位于广东省地区。来源：头豹研究院中国机器视觉产业链上游光源参与者概况机器视觉系统中的光源主要用于提升工业镜头捕捉到的图像亮度、对比度及均匀度，是机器视觉系统的基础环节。机器视觉光源主要可分为卤素、荧光、氙气、电致发光以及LED等光源，由于LED光源具备稳定性强、高光强度以及光谱范围宽等优势，同时随着其成本不断降低，其综合应用性价比高于其它类光源，在工业机器视觉中是主流应用光源。400-072-5588机器视觉产业链上游解析工业镜头工业镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上，工业镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，是配套相机使用、影响图像质量的重要因素。液态镜头在体积、调焦速度、稳定性以及循环寿命等方面均优于传统镜头。工业镜头图例工业镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上，工业镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，是配套相机使用、影响图像质量的重要因素。产品品类包括远心镜头、FA镜头、变焦镜头以及变倍镜头等。参数传统镜头液态镜头体积质量需其他机械件，体积较大体积较小，可安装至传统相机无法安装的产线调焦速度机械移动镜片，聚焦调整缓慢自动调焦速度快，容易使用稳定性图像质量易受影响，容易失去聚焦耐冲击与震动，可自动调整聚焦寿命循环10万次循环5,000万次传统镜头与液态镜头对比液态镜头是一种使用一种或多种液体制成的无机械连接的光学元件，可通过外部控制改变光学元件的内部参数，有着传统光学透镜无法比拟的性能。液态镜头可将透镜的介质由玻璃变为液体（可任意形变），是一种动态调整透镜折射率/通过改变其自身曲率来改变焦距（镜头实现多合一）的新型光学元件，相较于传统镜头，液态镜头在体积、调焦速度、稳定性以及循环寿命等方面均优于传统镜头。液态填充式镜头（变曲率）电润湿效应镜头（变折射率）原理使用机械装置对腔内液体施加压力，从而使液体在体腔内重新分配，改变曲率半径固体界面的外加电压来控制液体在固体面上的润湿特性，从而改变液滴的接触角，实现变焦优点驱动功耗小，变焦范围大、光圈大小灵活控焦更精确、光学数据更精准、对焦更快速缺点对震动和重力的影响较为敏感，结构复杂光学性能不成熟、光能损失较大代表性企业Optotune AG（瑞士）；爱佩仪（香港）防抖Varioptic（被康宁收购）；酷聚科技（上海）液态镜头分类及代表厂商来源：头豹研究院液态镜头图例400-072-5588机器视觉产业链上游解析其他核心部件机器视觉软件市场现阶段主要以康耐视、Mvtec等国际厂商为主导，此类厂商掌握机器视觉软件中关键的底层算法，具备较高的技术壁垒。DLP、CIS、MEMS等被国际厂商占据；采集卡市场逐步缩小。上游核心部件图示用途竞争格局/机会图像采集卡将相机输出图像输送至电脑主机，将模拟或数字信号转换图像数据流。单图像采集卡市场逐步缩小。图像处理软件完成输入的图像数据处理，通过一定运算得出结果。康耐视、Mvtec掌握核心底层算法，单图像处理软件做不大。DLP（数字光处理，核心是MEMS DMD）将影像信号经过数字化处理，然后把光投影出来。TI垄断，纯DLP研发机会较小，本土厂商难度较大。CIS（图像传感器）CMOS图像传感器为一种固体成像传感器，具备成本低、功耗低的特点。市场份额被索尼、三星、海力士以及豪威科技占据，本土玩家包括长光辰芯、思特微、格科威等。MEMS微镜将可动结构芯片化的MEMS执行器，无需电机驱动就可改变激光束光路。以博世、意法半导体等厂商为主导，3D 相机发展方向机会较大。其余核心上游部件包括软件、DLP、CIS、MEMS、采集卡等除相机、镜头及光源外，机器视觉产业链上游仍包括图像处理软件。机器视觉软件是系统的核心，可通过图像处理算法帮助系统完成对物体的识别、定位、测量、检测等所有功能，可分为包含处理算法的工具库以及专门实现某些功能的应用软件。市场现阶段主要以康耐视、Mvtec等国际厂商为主导，此类厂商掌握软件中关键的底层算法，具备较高的技术壁垒，中国本土厂商以创科视觉、海康威视等为主。图像采集卡市场以国际厂商为主，厂商主要以图像采集卡和其图像处理软件捆绑的方式进行销售，其市场逐渐萎缩。CIS领域主要参与者包括长光辰芯、思特微、格科威等，其下游应用领域较广。DLP市场长期被德州仪器垄断，纯DLP研发机会较小。MEMS微镜本土厂商包括西安知微、小优智能等。来源：头豹研究院其他核心部件竞争格局400-072-5588机器视觉产业链下游解析应用分类来源：头豹研究院机器视觉应用功能占比与难度 检测环节对机器视觉系统的性能上限与精度要求较高机器视觉作为智能制造中具备智能化、感知分析的关键零部件，其主要功能涵盖识别、量测、引导、检测四个部分。其中应用占比与技术难度最高的是检测环节，检测环节对机器视觉系统的性能上限与精度要求较高，此环节主要为产品装配后的完整性与外观缺陷检测。识别24%机器视觉系统需对物品的外部特征进行甄别，其包括被检测物体的形状、大小、颜色、条码、字符等，机器视觉系统对检测物体的各参数的识别精确度与准确度直接影响检测效率量测10%机器视觉系统中需获取准确的图像像素信息，可在图像中计算被检测物体的几何尺寸，其对机器视觉系统测量复杂物体的要求较高引导16%机器视觉系统需对被检测物体的二维与三维的位置信息进行定位，从而满足高效的检测效率，对定位的精度与速度要求较高检测50%机器视觉系统中约50%的功能用于检测物体的外观，其中涵盖的外观种类较多，如产品装配检测、面板印刷质量检测、字符检测、间隙检测以及食品的封装缺漏监测、外观和内部质量检测等难度逐步递增功能占比功能占比功能占比功能占比机器视觉作为智能制造中具备智能化、感知分析的关键零部件，其主要功能涵盖识别、量测、引导、检测四个部分。其中应用占比与技术难度最高的为检测环节。400-072-5588机器视觉产业链下游解析应用市场来源：头豹研究院2021年中国机器视觉下游制造业应用分布2021年中国机器视觉下游非制造业应用分布31%8$电子半导体锂电池汽车电子电气其他制造业类22!%安防监控物流分拣智慧交通医疗设备其他非制造业类 机器视觉在制造业中应用最多的为3C电子，在非制造业中应用最多的安防与物流中国机器视觉产业链下游市场主要为各应用行业，其中从制造业应用分布来看，由于3C、半导体、锂电池与汽车制造业的竞争进一步加剧，同时各制造产业的成本压力持续提升直接驱动了中国机器视觉在制造业的渗透率，截至2021年，机器视觉下游制造业中的3C电子为机器视觉最大的应用市场，其应用比例达31%，其次为半导体与锂电池制造业，机器视觉应用比例均为13%。机器视觉技术可进一步帮助企业降本增效并减少产品制造过程中的错误，其在制造业中的应用将持续加深。而机器视觉在非制造业的应用中占比较大的为安防监控、物流分拣与智慧交通，三者应用比例合计达65%，从机器视觉的应用功能与难度来看，机器视觉在制造业与非制造业中的应用功能主要包含物体或目标的外观检测、测量以及二维与三维定位，由于被检测物体的外观种类较多，技术难度最高的为物体外观检测，其次为机器视觉识别物体的精度与速度。中国机器视觉产业链下游市场主要为各应用行业，其中机器视觉在制造业中应用最多的为3C电子，在非制造业中应用最多的安防与物流。400-072-5588机器视觉产业链下游解析应用市场机器视觉下游主要应用包括3C、半导体、锂电池、汽车以及显示设备等，各行业对精度的要求不一，对精度最高的为半导体行业，较高精度要求的机器视觉技术对AI算法与深度学习的要求较高。机器视觉需求端分析精度要求场景概况场景特点代表企业市场诉求消费电子为机器视觉最大应用市场，现阶段已覆盖从元器件、零部件及成品制造环节的全自动化品质检测与量测3C电子半导体锂电池具备产品周期短、技术与产品更新迭代速度快的特点，对机器视觉投入较频繁3C电子产品领域的检测精度要求为10-100um在半导体行业对产量与质量的要求逐渐提升的背景下，机器视觉技术已广泛应用于半导体领域中的各制程工艺环节为进一步提升锂电池制造环节的检测效率与精准度，机器视觉技术在锂电池前段与中段生产中关键工序的渗透率逐渐提升晶圆制造、集成电路封装与安装、印刷电路板组装、电路板缺陷检测前段工艺的涂布辊压、中段工艺的电芯组装、后端化成分容检测、模组Pack段检测半导体产品领域的检测精度要求为nm级锂电池产品领域的检测精度要求为10-100um高精度制造、质量检测、PCB检查、硬盘检测、机器人视觉引导、元器件分类筛选传统算法无法解决现有电池领域检测需求，对AI与深度学习检测技术依赖度较高扫描电子显微镜检测系统逐渐检验缺陷且成本较高，难以满足半导体大规模化的检测需求汽车该领域较早就已应用机器视觉技术，整车制造工序复杂，所需精密部件数量提升，单条汽车产线需配备十几个机器视觉系统焊装车间（在线/离线测量、视觉引导、涂胶检测等）、涂装、冲压以及总成车间等汽车制造领域的检测精度 要 求 为0.05-0.5mm传统检具方案难以满足柔性化自动化与高效生产，现阶段难以达到3维检测标准显示设备来源：头豹研究院涵盖LDC、LED以及OLED的FPD行业对生产效率与产品品质要求极高，其中OLED良率较低，对视觉检测技术要求最高ITO玻璃检测、背光模组检测、LCD模组的对位贴合、切割机、飞针探测等LCD/OLED领域的检测精度要求为1-20um超高精度检测算法的难度较大、现阶段应用层面的算法成熟度较低，对软件能力要求极高机器视觉下游各行业对精度的要求不一，工业化领域中，对机器视觉技术精度要求最高的为半导体行业，其次为显示设备产业，较高精度要求的机器视觉技术对AI算法与深度学习的要求较高，从下游总体应用来看，现阶段机器视觉技术的挑战在于客户产品更新迭代快、3D需求场景增多、超高精度检测算法难度大等方面。400-072-5588机器视觉产业链下游解析典型场景：半导体随着中国消费电子与汽车市场规模持续提升，芯片需求量随之增长，在半导体行业对产量与质量的要求逐渐提升的背景下，机器视觉技术已广泛应用于半导体领域中的各制程工艺环节。机器视觉在半导体工艺流程中的应用 在半导体行业对产量与质量的要求逐渐提升的背景下，机器视觉技术已广泛应用于半导体领域 半导体行业的生产制造要求较高，涉及各类自动化精密技术以及生产设备，同时此类半导体设备具备复杂性高的特点，市场的检测需求迎来快速增长。芯片制造包含前端制程工艺中的晶圆处理、薄膜沉积、光刻、刻蚀、晶圆检测以及芯片后端的测试环节，以前端的处理环节为例，晶圆在切割前必须通过机器视觉技术检测瑕疵并进行标记，随后在检测完毕后的切割过程中的精准定位处理需采用机器视觉技术，芯片晶圆裸片处理中的硅片、封装需具备高精度检测能力的机器视觉技术抓取外观及内部的缺陷信息，以便于及时地将前端工艺中存在的问题反馈至生产环节以提升工艺水平，制造工艺对效率与精准度要求较高，机器视觉技术可提升细小元件表面检测、正反筛选以及无序抓取识别的效率。在封装环节中，为降低封装材料在后端设备产能的浪费，半导体封装前的瑕疵检测可将良率较低的芯片提前筛除，提升成品率。总体来看，现阶段机器视觉技术在半导体行业的应用较普遍，已涵盖半导体的前道制程与先进制程工艺各环节。来源：头豹研究院前道制程工艺晶圆裸片扩散薄膜沉积光刻刻蚀离子注入CMP清洗出厂无图形裸片缺陷检测/控片污染检测表面粗糙度层膜厚度厚度/均匀性晶圆翘曲度层膜反射率层膜内应力明场圆形缺陷检测暗场圆形缺陷检测电子束图缺陷检测电子束图形状缺陷检测注入/退火性测量宏观缺陷检测套刻测量关键尺寸测量晶圆形貌测量膜厚测量晶圆尺寸测量流程检测内容流程检测内容先进制程工艺光刻电镀刻蚀UBM/RDL/BUMP无图形裸片缺陷检测/控片污染检测裸片缺陷检测/控片污染检测图形关键尺寸测量台阶高度测量膜厚/折射率/应力检测洗边宽度测量切割道/外观包装检测.均需视觉检测400-072-5588机器视觉产业链下游解析典型场景：半导体AOI（自动光学检测）在半导体PCB与SMT生产环节中扮演重要角色，半导体AOI市场份额集中度较高，市场主要以国际厂商（爱德万、泰瑞达）为主导，未来国产化率提升空间较大。PCB生产环节检测内层线路内层检测层压钻孔孔金属化外层干膜外层线路丝印表面工艺电测终检压膜、曝光、DES、冲孔AOI检测棕化、叠板、钻孔电镀铜曝光显影AOI外形检测专用机/通用机/飞针测试多种工艺阻焊、显影镀铜镀锡、线路刻蚀需采用AOI的PCB种类较少需要AOI双面PCB板经常需要AOI多层PCB板经常需要AOIIC基板较多需要AOI双面PCB板SMT生产环节检测上板印刷点胶检测贴装固化检测清洗表面工艺刷机点胶机SPI检测在线AOI贴片机固化炉在线AOI检测焊接下板在线AOI功能检测清洗设备回流焊炉下扳机上扳机 AOI自动光学检测在半导体PCB与SMT生产环节中扮演重要角色AOI可用于PCB板内层与外层、刻蚀后工序环节的精细检测，在提高产品功能性和可靠性的同时提升量产速度，在SMT产线中，AOI主要用于印刷点胶、贴装固化以及清洗等环节的检测工序。半导体AOI市场份额集中度较高，市场主要以国际厂商（爱德万、泰瑞达）为主导，未来国产化率提升空间较大。来源：头豹研究院400-072-5588机器视觉产业链下游解析典型场景：3C电子3C电子对机器视觉的需求高，应用主要聚焦于质量检测环节、元器件分类筛选等，将进一步加速机器视觉系统的下游渗透率。现阶段中国显示AOI市场欧美、日韩、台湾、本土厂商多股势力并存。对检测设备需求量大的细分领域将进一步加速机器视觉系统的下游渗透率以显示设备产业为例，OLED良率较低，对视觉检测技术要求最高，涵盖ITO玻璃检测、背光模组检测、LCD模组的对位贴合、切割机探测等。中国机器视觉厂商由于技术限制原因在下游领域聚焦于二次开发与代理，即机器视觉系统二次应用。以产线长且对检测设备依赖度高的OLED电子产品产线检测为例，现阶段机器视觉渗透率较低，随着OLED产线投资持续高速增长，将进一步加速机器视觉系统的检测需求。此外，前两道制造环节也涉及大量AOI检测设备，主要偏向光学原理。Module制程液晶屏信号基板安装与连接框板与背光源组装老化检查Array制程玻璃基板镀膜溅射涂胶、曝光湿法刻蚀剥离退火检查Cell制程阵列基板配向膜封装液晶注入真空贴合紫外固化贴偏光板检查机器视觉在手机制造流程中的应用机器视觉在显示产品OLED生产工艺中的应用来源：奥普特招股书、头豹研究院触摸屏Mark点定位屏幕划伤检测MIC贴合定位元件PIN针/字符液晶屏AA区定位耳机孔定位PCB焊锡检测芯片缺陷检测手机壳尺寸检测 机器视觉技术在3C行业中的应用主要聚焦于质量检测环节、元器件分类筛选等3C产品较小的元器件尺寸对检测的要求性较高，进一步推动了机器视觉产品需求。3C制造领域中的元器件、部件以及成品的产业链各制造环节均需要具备高精度检测能力的机器视觉技术参与，机器视觉技术在3C领域主要聚焦于质量检测。以手机制造为例，机器视觉技术已广泛应用于尺寸、外表缺陷、Mark点定位、字符识别、贴合检测等领域。需采用机器视觉技术AOIAOIAOIAOIAOIAOI400-072-5588显示行业AOI市场参与者类型企业概况国际厂商奥宝科技（以色列）最高生产率提供缺陷侦测和准确分类，可提升制造商良率，检测包括最高Gen 10.5在内的所有类型的显示器面板高永科技（韩国）加入人工智能（AI）技术的True 3D AOI解决方案支持无缺陷生产线的构建中国台湾厂商德律科技高速检测动态检测技术可提供高速且清晰的电路板实际影像由田科技致力研发fpd及pcb等制程相关的aoi设备，已大力布局在台、日、韩市场牧德科技服务超过80%的百大PCB厂，并布局COF与半导体封装产业中国大陆厂商精测电子Micro-OLED模组AOI产品可覆盖最小0.1英寸最大3英寸的Micro-OLED产品长川科技中国唯一能够提供集成电路检测领域完整设备解决方案的国家高新技术企业和软件企业华兴源创面板检测设备业务2009年进入京东方供应体系,并与苹果、三星建立合作关系 中国显示AOI市场欧美、日韩、台湾、本土厂商多股势力并存中国显示行业市场规模达千亿元，其中检测设备采购规模在100-200亿元，现阶段中国显示AOI市场欧美、日韩、台湾、本土厂商多股势力并存，其中部分国际参与者如奥宝科技、高永科技等以提供全产品线解决方案的方式占领细分市场，另一类国际参与者以聚焦半导体与显示前端产业中的高端市场为主。中国台湾厂商处于向大陆市场业务渗透阶段，中国本土参与者主要包括精测电子、长川科技、华兴源创等，已在特定领域占据一定市场份额。机器视觉产业链下游解析典型场景：3C电子来源：头豹研究院14.7 14.0 13.7 12.8 13.5 1.61.51.41.61.72.6 2.6 2.7 3.0 3.5 18.918.117.817.418.720172018201920202021智能手机平板电脑PC机总和全球主要消费电子产品出货量情况，2017-2021年单位：亿台 全球消费电子产品出货量有望逐年增长，为机器视觉产业提供良好发展基础2017-2021年期间全球主要消费电子产品出货量大且较为平稳，2020年后呈现上涨趋势，其中PC机上涨较多，由2.7亿台增长至3.5亿台。随着消费水平不断升级，全球消费电子产品出货量有望逐年增长，同时在3C产品生命周期较短，制造商采购设备频率高、电子产品机器视觉在模组厂前置端的需求提升背景下，消费电子为机器视觉产业提供较好发展基础。400-072-5588机器视觉产业链下游解析典型场景：新能源机器视觉技术在锂电池前段与中段生产中关键工序的渗透率逐渐提升，现阶段动力电池厂商在电池制造环节已大量引入机器视觉技术。部分机器视觉龙头厂商已布局锂电池检测市场，并积累了客户与先发优势。搅拌涂布辊压分切激光切模切卷绕机器视觉在锂电池生产工艺中的应用电芯前工序电芯后工序冷压成型裸电芯配对超声波焊接软连接焊接真空干燥一次氦检顶盖预焊Mylar入壳一次注液高温化成二次注液常温静置容量测试最终氦检密封钉焊接外观检测打包下仓需采用3D机器视觉技术电池二维码识别电芯模组焊点缺陷检测电池片焊点检测电池芯性正反判断 现阶段动力电池厂商在电池制造环节已大量引入机器视觉技术随着锂电池在光伏、储能、新能源汽车等场景的应用持续提升，锂电池需求量产处于持续快速增长阶段，为提升锂电池的安全性，锂电池制造工艺环节中的检测重要性日益凸显，为进一步提升检测效率与精准度，机器视觉技术在锂电池前段与中段生产中关键工序的渗透率逐渐提升。锂电池制备工艺复杂度较高，涉及冷压、焊接、配对、注液、氮检环节，多个工序均需机器视觉检测系统，其中部分环节需采用3D机器视觉技术，随着锂电池产品不断更新，AOI在隔膜、电芯、模组、电池包以及外观缺陷检测的需求进一步提升，现阶段动力电池厂商在电池制造环节已大量引入机器视觉技术。来源：奥普特招股书、头豹研究院入铜针机视觉纠偏卷绕机对齐检测滚槽后垫片尺寸测量极片/隔膜瑕疵检测需采用2D机器视觉技术400-072-5588重点机器视觉厂商在新能源领域布局情况企业布局时间客户营收占比概况奥普特2016年宁德时代、比亚迪、蜂巢能源19%广泛应用于电池生产过程中各关键工序的缺陷检测/尺寸测量和定位天准科技2019年隆基集团、协鑫集团17%从2013年开始向客户提供消费电子领域的锂电池检测装备矩子科技2018年-研发阶段锂电池外观缺陷检测设备目前尚处于样机研发阶段 具备客户与先发优势的厂商的综合竞争力较强随着新能源市场动力电池的市场规模增长，生产检测需求随之提升，中国机器视觉龙头厂商奥普特较早布局锂电池检测市场，其机器视觉技术与设备广泛应用于电池生产过程中各关键工序的缺陷检测尺寸测量和定位，已与宁德时代、比亚迪、蜂巢能源等电池龙头厂商建立合作关系。此外，天准科技、矩子科技也大力布局新能源业务，天准从2013年开始向客户提供消费电子领域的锂电池检测装备，矩子科技的锂电池外观缺陷检测设备目前尚处于样机研发阶段，整体来看，具备客户与先发优势的厂商的综合竞争力较强。机器视觉产业链下游解析典型场景：新能源来源：中国汽车动力电池产业创新联盟、头豹研究院中国三元锂电池装车量，2017-2021年16.133.140.538.974.4201720182019202020213.5 5.7 9.2 13.0 32.0 20172018201920202021单位：GWh单位：GWh 机器视觉技术在锂电领域的应用需求将持续提升随着新能源汽车销量持续增长，锂电池作为新能源汽车主流动力电池，其在2017年至2021年，中国三元锂电池装车量不断上涨，由16.1GWh上涨至74.4GWh，年复合增长率为46.5%。随着新能源汽车渗透率不断提升，以锂电池为代表的动力电池需求量将持续提升。此外，锂电池是电化学储能中的主流技术路线，随着其成本与技术性能不断优化，中国储能锂电池产量持续上涨，从2017年的3.5GWh增长至2021年的32GWh，年复合增长率达73.9%。在锂电市场持续向好的背景下，机器视觉技术在锂电领域的应用需求也将持续提升。中国储能锂电池产量，2017-2021年2022 LeadL中国：智能驾驶系列短报告|2022/400-072-5588园区 1苏州工业园区园区概况及机器视觉布局园区代表性机器视觉企业400-072-5588中国园区概况产业园区是发展区域经济、产业调整升级以及金融项目与人才的重要载体，同时是专门为发展某个产业而设计的园区，按照产业载体类型可分为科技园、工业园、物流园、文化创意园以及生态农业园。中国产业园区定义及功能产业园区各产业园区具备自身产业定位，入驻企业可选择对应园区接触自身行业的产业优质资源，同时产业园区的技术、产品以及品牌可对当地或行业内其他企业产生示范与带动作用具备资源配套功能的园区可使入驻企业快速进入投产阶段，企业可通过节约时间成本将更多精力投入至产品与技术的研发上，从而提升入驻企业的产能值产业园区引进的高科技技术性产品可赋能传统产业，同时入驻园区的各类企业可促进园区当地的经济、交通、商业、文化以及地产的发展，同时可为当地提升就业率产业园由于可将社会各类资源聚合在一起，使社会各主体协同发挥作用从而实现市场聚合效应。其主要代表的资源包括企业资源、信息资源、人才资源、资金资源、环境资源以及政策资源等 产业园区主要功能包括资源聚合、落地示范、产业带动以及技术渗透产业园区指可促进某一产业发展的特殊区位环境，是发展区域经济、产业调整升级以及金融项目与人才的重要载体，同时是专门为发展某个产业而设计的园区，按照产业载体类型可分为科技园、工业园、物流园、文化创意园以及生态农业园等、随着中国城市、地产、社会制度、营商环境与各产业的不断发展，中国各产业园的更新迭代速度加快，中国产业园区发展到现阶段，其功能主要涵盖资源聚合、落地示范、产业带动及技术渗透四个方面。园区的运营模式主要以政府主导、企业主导以及政府与企业联合三种模式为主，其参与者包括政府下设的平台、房地产开发商、实体企业、互联网巨头等。来源：头豹研究院 投资开发 丨运营 丨 盈利 产业园收益来源基础设施开发物业出售和租赁房地产开发政策扶持园区服务金融运作产业园投资/开发主体政府企业政企联合产业园运营商政府园区平台企业专业产业地产开发商传统房地产开发商制造型实体企业互联网巨头企业金融类企业产业园运营核心资源高素质人才占比；人才引进计划以及自主培育人才战略政策需求；土地价格、土地开发指标；城市发展阶段促进产业发展的相关政策体系土地开发运营；物业租售综合开发；产业运营；投资运营产业链发展程度；产业发展迫切程度；战略性企业引进计划人才资源城市资源政策体系商业模式产业资源多层次资本市场与多元化融资渠道资金资源400-072-5588苏州工业园区苏州工业园区园区名称：苏州工业园区成立时间：1994年2021年地区总产值：3,330.26亿元产业涵盖：新一代信息技术、高端装备制造、人工智能、生物医药、纳米技术应用、及现代服务业等苏州工业园区隶属于江苏省苏州市，位于苏州市城东；于1994年2月经中华人民共和国国务院批准设立的经济技术开发区，1994年5月实施启动；行政区划面积278平方公里。苏州工业园地区总产值及增速，2016-2021年苏州工业园区是中国和新加坡两国政府间的重要合作项目，被誉为“中国改革开放的重要窗口”和“国际合作的成功范例”，是中国制造业体系相对较为完备的园区之一，总产值在2016-2021年期间飞速增长，从2016年的2,100亿元增长至2021年的3,330亿元，CAGR为9.6%。苏州工业园区在机器视觉领域，全产业链初步建立，工业应用率先发展，以规模巨大、技术实力雄厚的上市企业和外资龙头为引领，集聚了超过50家核心技术研发企业。来源：苏州工业园官网、头豹研究院苏州工业园区机器视觉产业图谱2,100 2,400 2,570 2,743 2,900 3,330 0%5 00100015002000250030003500201620172018201920202021地区生产总值增速单位：亿元上游：核心零部件中游：工业视觉设备下游：应用行业3C电子汽车半导体锂电400-072-558813.71012.516.720.22.12.41.72.63.1051015202520172018201920202021营收净利润产业链重点企业华兴源创华兴源创是国内的检测设备与整线检测系统解决方案提供商，主要产品覆盖LCD与OLED平板显示、集成电路、汽车电子等行业，华兴源创突破了中国在5G射频专用测试领域依赖进口设备的瓶颈。华兴源创科技股份有限公司企业名称：华兴源创科技股份有限公司成立时间：2019年总部地址：苏州市对应行业：机器视觉；设备检测华兴源创是国内的检测设备与整线检测系统解决方案提供商，其主要产品分为检测设备、检测治具。公司主要产品覆盖LCD与OLED平板显示、集成电路、汽车电子等行业。同时，华兴源创在各类数字及模拟信号高速检测板卡、基于平板显示检测的机器视觉图像算法，以及配套各类高精度自动化与精密连接组件的设计制造能力等方面，具备较强的竞争优势和自主创新能力，并突破中国在5G射频专用测试领域依赖进口设备的瓶颈。华兴源创解决方案概况华兴源创财务情况和竞争优势华兴源创以技术研发为主导，超40%的员工为研发人员，同时华兴源创基于在显示、触控、算法等方面的长期技术沉淀，可根据下游客户的类型提供定制化与整体解决方案服务，同时突破了5G射频专用测试领域依赖进口设备的瓶颈。技术优势1华兴源创通过自主研发的信号和图像算法领域的技术为客户提供行业整体解决方案，产品覆盖半导体的SoC、Analog、MEMS市场，具备可快速测试技术与迭代能力。多元化方案2华兴源创财务情况，2017-2021年由于华兴源创平板、半导体与智能设备等主营业务发展良好，同时新能源汽车业务带来新增量，其2018-2021年营收和净利润持续增长。来源：华兴源创官网、华兴源创2021年报、头豹研究院平板检测在LCD和OLED产品平板显示器件的生产过程中进行显示质量、触控、信号等各种关键功能进行验证、检验、筛选和补偿修复半导体检测涵盖芯片设计中的设计验证、晶圆制造中的晶圆检测和封装完成后的成品测试，判断芯片功能和性能指标的有效性新能源汽车电子检测为用户提供完整解决方案，已形成多个标准化的汽车电子测试设备系列，并涵盖IGBT、BMS、MCU、VCU等电子部件软件研发开发基于视频的融合通讯系统，将行业业务与视频通信有机结合起来，涵盖金融、政务等领域单位：亿元400-072-5588产业链重点企业华兴致远华兴致远是上市公司神州高铁的子公司，是中国的轨道交通机车车辆监测、检测、运营维护、维护产品及系统集成解决方案的核心供应商。苏州华兴致远电子科技有限公司企业名称：苏州华兴致远电子科技有限公司成立时间：1992年总部地址：苏州市对应行业：机器视觉；设备检测华兴致远是上市公司神州高铁的子公司，华兴致远致力于轨道交通安全检测及铁路机车车辆、城市轨道交通信息化，以图像识别、光电检测技术为核心，是中国的轨道交通机车车辆监测、检测、运营维护、维护产品及系统集成解决方案的核心供应商。华兴致远自主研发的产品包括动车组运行故障动态图像检测系统、图像传输与处理加速器系统、生产管理信息系统以及机务综合管理信息系统等。华兴致远部分机器视觉相关产品动车组车底检测机器人结合机器视觉技术、人工智能技术、图像识别分析技术、精准运动控制技术、工业机器人技术等多种技术检测动车车底，其中机器人模拟人工作业方式可实现多角度近距离检测，检测范围覆盖99%的常规检测项目动车组入所在线智能检测系统对即将入库的列车顶部、侧部、底部和踏面的三维图像进行采集并自动分析报警，同时对升降弓磨耗、升弓压力等数据进行测量，该系统是国内首创，并运用于上海铁路局动车组作业监控评价管理系统通过多功能一体式智能手持机及WIFI网络，实时管理故障信息，从而实现对检修过程中人员行迹的实时监控、故障信息的实时交互管理，提高检修效率车载接触网运行状态检测装置（3C）对接触网全覆盖、全天候动态检测，可实时记录弓网运行状态的动态数据，实现接触网故障快速定位，降低高速列车接触网故障处理时间，提高铁路运营效率华兴致远的核心技术包括基于目标检测的异常识别技术、基于图像比对的异常检测技术、基于目标的自动识别技术、基于立体视觉的非接触式测量技术等，可助力其在轨道交通领域构建核心竞争力。技术优势1华兴致远解决方案涵盖车辆系统、工务系统、机务系统、供电系统以及工业检测等各类方案，其中各解决方案涵盖各类装置及设备的检测技术，可灵活地为下游客户提供定制化服务与解决方案。解决方案2来源：华兴致远官网、头豹研究院400-072-55883.53 4.60 4.23 4.82 5.88 0.741.060.920.920.990123456720172018201920202021营收净利润产业链重点企业矩子科技矩子科技具备自主知识产权的软件算法、光学设计以及软硬件结合的机器视觉系统，可根据客户需求提供个性化定制软件功能，同时在图像处理算法处于中国主导地位。上海矩子科技股份有限公司企业名称：矩子科技股份有限公司成立时间：1992年总部地址：上海市对应行业：机器视觉；设备检测矩子科技的业务聚焦于智能、光电科技领域，包含机电设备、计算机软硬件及辅助设备的销售，光电设备的生产销售。产品主要应用于电子信息制造、工业控制、金融电子、新能源、食品与包装、汽车等多个国民经济重要领域。其中，矩子科技是中国首家进入富士康苹果生产线的设备厂商，是现阶段中国产品线最全的机器视觉检测设备商。矩子科技部分机器视觉相关产品3D AOI：通过3D数字投影相位差测量技术，测量元件、焊点、引脚等测量目标的高度与轮廓信息，可提升检测的稳定性与精确性2D AOI：具备高速与高精度的特点。广泛应用于智能手机、笔记本电脑、平板电脑等智能设备的生产线3D SPI：通过高低频率光栅结合，有效提高了检测范围具备可图形化的品质趋势分布，可提前预判缺陷矩子科技财务情况和竞争优势矩子科技具备自主知识产权的软件算法、光学设计以及软硬件结合的机器视觉系统，可根据客户需求提供个性化定制软件功能，同时在图像处理算法处于中国主导地位。技术优势1矩子科技通过长期的市场培育已实现国产替代，已成为苹果、华为、小米、OPPO、VIVO等企业或代工厂的机器视觉设备供应商，同时还包括部分国际金融设备制造商。客户优势2矩子科技财务情况，2017-2021年单位：亿元LED AOI：检测速度达到3,000mm/s 标准化的LED自动光学检测设备对LED的正、反面进行缺陷检测激光刻印设备：保证了刻印的精度及速度。进口原装激光器，最小点径可至0.11mm；Barcode自检功能，防错雕防重雕FPC AOI：根据FPC的本身特质，专业研发独特检测算法基于像素级可编程算法，客户定制化的数据建立来源：矩子科技官网、头豹研究院400-072-55883D结构光相机SL系列AT-SL040：Z轴重复精度1mAAT-SL080：Z轴重复精度1mAT-SL600：Z轴重复精度35mAT-SL1000：Z轴重复精度100m3D线激光相机LL系列AT-LL210：测量范围325mmAT-LL110：测量范围165mmAT-LL070：测量范围93mmAT-LL020：测量范围20mm产业链重点企业中科行智中科行智为视觉应用解决方案商提供专业的基础视觉软件、3D相机、视觉测量仪器设备，具备15项知识产权，并与政府联合成立实验室，由中科院自动化所孵化。苏州中科行智智能科技有限公司企业名称：中科行智智能科技有限公司成立时间：2019年总部地址：苏州市对应行业：工业视觉软硬件产品中科行智成立于2019年，是由中科苏州机器视觉技术研究院孵化的一家高科技企业。初创人员均来自国内知名科研机构的中青年科学家、基础技术研究人员、知名IT企业高层管理人员和技术骨干。中科行智产品重点聚焦于工业机器视觉、在线实时三维重建、高精度视觉测量和大数据智能分析技术等方向上开展平台级、应用级的软硬件产品开发。中科行智部分机器视觉相关产品普通工业相机系列AT-GI050-023GM/C-GAT-GI013-060GM-GAT-GI020-050GM/C-GAT-GI120-009GM/C-RGIVS工业视觉检测通用软件平台天断深度学习视觉分析平台载玻片缺陷检测设备车载玻璃表面缺陷检测设备来源：中科行智官网、头豹研究院以视觉核心技术为基础，完成视觉软件平台、深度学习分析平台、3D结构光、线激光等标准化视觉产品的研发；以视觉软件平台为基础，重点进行视觉解决方案的推广和项目落地，积累客户资源。技术布局2以直销、代理商、宣传造势同时启动，迅速占领市场；同时将借助中科院和中科行智的品牌效应，形成研发促进销售，销售反哺研发的良性循环，同时将现产品持续迭代优化和大规模市场推广发展战略3中科行智为视觉应用解决方案商提供专业的基础视觉软件、3D相机、视觉测量仪器设备，具备15项知识产权，并与政府联合成立实验室，同时硕士以上学历占比超63%，博士学历占研发团队的17.7%。研发优势1中科行智企业亮点400-072-5588产业链重点企业荣旗工业荣旗工业的产品广泛应用于电器、电子、数字仪器仪表、通讯产品、汽车部件、手机部件、医疗器械、食品药品包装等领域，是中国少数的掌握先进精密视觉、镭射检测以及精密组装技术的企业。荣旗工业科技(苏州)股份有限公司企业名称：荣旗工业科技(苏州)股份有限公司成立时间：2011年总部地址：苏州市对应行业：机器视觉智能检测装备荣旗工业的业务聚焦于精密检测、组装设备和自动化生产线及其软件产品的设计开发和生产，融合机器人、信息化等先进技术，是专业的非标自动化设备供应商。同时其产品广泛应用于电器、电子、数字仪器仪表、通讯产品、汽车部件、手机部件、医疗器械、食品药品包装等领域。荣旗工业是中国少数的掌握先进精密视觉、镭射检测以及精密组装技术的企业。荣旗工业部分机器视觉相关技术核心技术技术来源明暗场检测技术、摩尔纹检测技术、一体式量测技术、同轴平行光源检测技术、多光谱多区域光源检测技术等光学检测技术自主研发高速上下料及多工位移动技术、工件防划伤技术、微米级厚度测量模组技术等精密机械电气技术自主研发LCR测试技术、磁拉力测试技术、磁通量测试技术等功能检测技术自主研发2D/3D量测算法、基于深度学习的字符识别算法、AI视觉检测算法等智能算法技术自主研发数据统计分析技术平台、运动控制软件技术等分析控制软件技术自主研发荣旗工业企业优势来源：荣旗工业官网，头豹研究院荣旗工业在智能装备领域深耕多年，在光学、机械、电气、算法与软件等方面具备较强竞争力，可助力其研发智能检测组装设备核心技术1荣旗工业下游客户为消费电子行业，基于自主研发的软硬件功能模块以及生产工艺的快速理解可为客户提供快速响应的定制化设计能力定制化水平2荣旗工业具备发明和实用新型专利61项，软件著作权49项，荣旗工业的各核心技术均为自主研发，广泛应用于客户生产制造流程荣誉资质3荣旗工业的智能装备具备柔性化、智能化以及信息化能力，可为客户提供各类存储、联网与信息化解决方案，可直接对接客户生产管理系统信息化程度400-072-5588产业链重点企业云从科技云从科技在计算机视觉领域处于中国领先地位，是首家在中国科创板上市的人工智能平台公司，产品涵盖人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景。云从科技集团股份有限公司企业名称：云从科技集团股份有限公司成立时间：2015年总部地址：广州市对应行业：人工智能解决方案云从科技通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务。此外，云从科技的产品涵盖人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。云从科技在计算机视觉领域处于中国领先地位，是首家在中国科创板上市的人工智能平台公司。云从科技业务布局智慧金融云从科技通过AI、大数据等技术构建金融核心业务的场景化应用为中国超过100家银行为代表的金融机构提供产品和技术服务，推动各银行网点进行人工智能升级智慧治理与智慧城市通过感知、认知、决策技术闭环，将业界领先的人机协同平台与城市治理深度融合，为政府、公安、司法、应急等领域的客户提供服务智慧出行云从科技通过AI技术为民航机场、客运、铁路、物流等交通运输体系提供智慧化支持，提升交通系统运行效率和管理水平智慧商业依托商业人机协同平台赋能商业客户，为客户实现-降本、增效以及提升销售的业务目标，涵盖汽车展厅、购物中心、品牌门店等应用场景云从科技财务情况和竞争优势云从科技财务情况，2017-2021年部分服务客户来源：云从科技官网、云从科技招股书、头豹研究院0.654.848.077.5510.760.591.484.545.785.3402468101220172018201920202021营收研发投入单位：亿元云从科技以AI赋能传统产业为主线，其人机协作平台解决方案在商业、出行、城市以及金融等产业大规模落地，使得云从科技营业收入从2017年的0.65亿元增长至2021年的10.76亿元，同时云从科技的研发投入较高，2021年占营收比例近50%。财务解读1由于研发投入占营收比例较高，云从科技在技术方面的综合竞争力较强，截至2021年，云从科技发明专利与实用新型与外观设计专利合计超300项，可助力云从科技技术商业化落地与新业务拓展。技术研发400-072-5588产业链重点企业江苏北人江苏北人主营业务为提供工业机器人自动化、智能化的系统集成整体解决方案，其在智能制造领域已积累超百个项目经验，在工业机器人系统与智能装备集成具备较强竞争力。江苏北人智能制造科技股份有限公司企业名称：江苏北人智能制造科技股份有限公司成立时间：2011年总部地址：苏州市对应行业：自动化设备江苏北人主营业务为提供工业机器人自动化、智能化的系统集成整体解决方案，主要涉及柔性自动化、智能化的工作站和生产线的研发、设计、生产、装配及销售，此外，江苏北人的产品主要应用于汽车、航空航天、军工、船舶、重工等行业，其核心技术包括柔性精益自动化产线设计、先进制造工艺集成应用、产线虚拟设计与仿真、工业控制与信息化、生产过程智能化。江苏北人在布局原有领域的同时还在航空航天、军工、船舶、重工等高端装备制造领域拓展业务。江苏北人部分产品概况产品应用领域产品特点柔性自动化焊接生产线汽车底盘零部件汽车车身零部件内饰金属零部件新能源汽车电池实现副车架的自动化柔性生产实现多种车型地板在生产线快速切换生产实现多种铝合金牌号/尺寸规格的结构件自动化智能化焊接装备及生产线海空航天军工船舶重工涉及碳钢、不锈钢、铝合金等金属材料的零件或结构产品工业机器人自动化焊接、3D2D视觉寻位智能抓取激光加工系统汽车航天复杂结构件的激光三维切割焊接数字化车间航天油气农业实现运载火箭贮箱的生产整体效率提高30%以上，产能提高60%以上，生产车间用工减少30%以上柔性自动化装配生产线汽车底盘零部件实现生产线下线产品合格率达到100%冲压自动化生产线汽车零部件实现冲压件无人化生产江苏北人核心竞争力来源：江苏北人官网、头豹研究院江苏北人可为下游客户提供各类智能化与柔性化工作站和生产线的整体解决方案，江苏北人在智能制造领域已积累超百个项目经验，在工业机器人系统与智能装备集成具备较强竞争力。市场地位1江苏北人的客户已涵盖汽车与高端制造领域的联明股份、塞科利、上海航发、一汽模具、万向钱潮、宝钢等，江苏北人与下游长期稳定的合作关系为其带来较高的品牌知名度。业务优势400-072-5588产业链重点企业苏映视苏映视聚焦于3D机器视觉算法、软件和系统开发，涵盖汽车零部件、新能源、电子、自动化设备、医疗、半导体、钢铁及物流等行业。苏映视图像软件科技有限公司企业名称：江苏北人智能制造科技股份有限公司成立时间：2017年总部地址：苏州市对应行业：机器视觉算法、软件苏映视成立于2017年，其业务聚焦于3D机器视觉算法、软件和系统开发。苏映视核心业务包含3D机器视觉系统、各类架构的高精度VGR视觉引导系统、锂电池检测设备三大部分，产品主要包括全系列的2D、2.5D、3D视觉引导系统；3D视觉系统及解决方案、3D识别和引导、3D缺陷检测（焊缝、点胶）、3D跟踪等系统。苏映视的业务涵盖汽车零部件、新能源、电子、自动化设备、医疗、半导体、钢铁及物流等行业。苏映视部分产品概况来源：苏映视官网、头豹研究院锂电全工序AI检测可快速、精准、稳定地对电芯前段、电芯后段、软包-电芯前段、模组段、PACK段进行检测包含涂布检测、卷绕检测、胶水缺陷检测、转接片焊接检测、顶盖焊接检测等3D视觉系统、2D视觉引导涵盖2D、2.5D、3D视觉检测技术（3D全尺寸、可适应任何材料）2D视觉引导：UVW平台、多轴模组平台、6轴Robot、激光等3D视觉引导：6轴Robot、行车（天车）等3D视觉先进工艺涵盖手机玻璃测量、透明胶水缺陷检测、多层镜片缺陷检测、手机镜头厚度测量、手机屏幕间隙测量、手机金属铣削糙度测量等视觉核心零部件基于视觉应用的评估，苏映视提供各种标准、非标视觉关键零部件包括2D相机、镜头、光源、标定片、相机安装件、行车控制器、逻辑控制器苏映视案例IC点胶3D测量和缺陷检查系统物流行业视觉解决方案自动化行业3D视觉引导自动化行业2D视觉引导产品随机大小/位置箱体空间随机大小最佳空间利用率轨迹规划/决策逻辑精度0.1mm高精度3D识别定位各种Motion架构的手眼标定连续变姿态引导，轨迹规划最高精度0.02mm全自动手眼标定基于模板匹配定位最终检测精度0.01mm数据统计/报表功能3D扫描胶球测量胶球面积、体积、平均厚度、最高点高度检测胶球裂痕、溢胶、缺胶400-072-55881.8 2.1 3.9 8.0 15.1 0.5 0.3 0.1 0.8 2.2 024681012141620172018201920202021营收净利润产业链重点企业长川科技长川科技是中国大陆首家集成电路封装测试装备上市公司，同时是中国唯一一家可提供集成电路检测领域完整设备解决方案的企业。长川科技股份有限公司企业名称：长川科技股份有限公司成立时间：2008年总部地址：杭州市对应行业：机器视觉长川科技成立于2008年，是中国大陆首家集成电路封装测试装备上市公司，同时是中国唯一一家可提供集成电路检测领域完整设备解决方案的企业。长川科技业务聚焦于为集成电路封装测试企业、晶圆制造企业、芯片设计企业等提供测试设备，其中集成电路测试设备主要包括测试机、分选机、探针台、自动化设备等，公司主要产品包括测试机和分选机。长川科技部分产品概况AOI系统包括Hexa EVO（全自动外观检测编带一体机）、iFocus（晶圆检测系统)、isort Express（智能晶粒分选机）、tSort（高速晶粒分选系统)、AT468（转塔式测编一体机）测试系统包括CTA8280系列（数模混合测试机）、CTA8280F系列（全浮动测试机）、CTA8290D系列（全浮动测试机）等可测试运算放大器、比较器、模拟开关、功率放大器、马达驱动器、霍尔器件、三端稳压器自动分选系统包括全自动双工位乒乓分选机、全自动四工位分选机、垂直背板式多工位自动分选机等分选系统-平移式产品（平移式自动分选机、平移式基板测试分选机、三温测试分选机等）长川科技财务情况和竞争优势长川科技财务情况，2017-2021年单位：亿元长川科技聚焦于集成电路测试机与分选机的自主研发与创新，拥有发明专利15项、实用新型专利42项，软件著作权29项，具备高精度电压电流源控制测量大电流电源高能脉冲控制与测试等核心技术，可及时满足下游客户对测试设备定制化需求。技术研发1长川科技已建立涵盖研发、供应链、生产、销售全过程的多层次、全方位质量管理体系，其产品的可靠性与专业化程度较高，同时相较于国际竞争者，长川科技更具备性价比优势，可降低客户采购成本。产品优势2来源：长川科技官网、长川科技招股书、头豹研究院400-072-5588产业链重点企业中科融合中科融合，是国内一家专注于“AI 3D”自主核心芯片技术的硬核科技高新技术企业，已打通全链条芯片技术体系，具备完整产业链闭环能力。中科融合感知智能研究院有限公司企业名称：中科融合感知智能研究院有限公司成立时间：2018年总部地址：苏州市对应行业：机器视觉中科融合感知智能研究院（苏州工业园区）有限公司成立于2018年，是国内一家专注于“AI 3D”自主核心芯片技术的硬核科技高新技术企业，打通了自MEMS底层核心制造工艺和驱动控制技术，到顶层核心架构和深度学习算法的全感知智能技术链。通过MEMS感知芯片（眼睛）和超低功耗智能三维处理器SoC芯片（头脑），中科融合核心3D视觉模组和模组产品获得头部企业的测试和认证，累计获得数千万订单，其客户主要分布在智能制造、物流仓储、医学影像等场景。中科融合部分产品概况桌面级3D相机将物理三维世界转化为数字三维世界，可根据应用端需求定制应用领域包括生物识别、三维建模、互动教仪、辅助装配、无序抓取、体积测量等同时其搭载的低功耗专用AI智能处理器芯片可实现高精度三维成像与算力加速MEMS动态条纹结构光模组自主开发全套工艺的动态结构光条纹投影，具备良率与核心参数领先的优势赋能3D相机可实现亚毫米级精度，可用于生物识别、物体3D重构、机器引导、工业分拣等场景自动分选系统融合3D相机无序抓取解决方案，一站式Random Bin picking解决方案，集成2D深度学习算法，具备较高的准确率可应用于汽车行业、食品与饮料行业、机械与金属行业、铸造机的无需分拣、包装与物流行业、仓储来源：中科融合官网、头豹研究院中科融合核心壁垒深度学习与图像算法MEMS设计维纳光学光电集成异构封装超低功耗高性能SOC高精度高稳定光学控制OS与软件支持SDK兼容性MEMS设计、工艺、先进封装、算法、SOC设计、光机电集成中科融合已打通全链条芯片技术体系，具备业界领先的完整产业链闭环能力，其技术壁垒较高。同时中科融合的激光扫描技术采用处于谐振频率的正弦激励，以及MEMS芯片与SOC计算芯片的闭环控制可实现高质量微投影，其激光扫描技术具备扫描速度快、功耗低的优势。壁垒优势1中科融合的精密光学MEMS可助力微纳光学芯片与光机实现较高的可靠性，其核心技术指标处于国际领先水平。此外，基于上百种真实场景物体的3D-ISP算法的成像精度高于千分之一，可实现复杂真实场景的鲁棒性。核心技术400-072-5588产业链重点企业东声智能东声智能是中国领先的AI工业视觉检测领域品牌，以工业视觉与AI智能算法为核心，具备独创多种神经网络及图像处理技术。东声(苏州)智能科技有限公司企业名称：东声（苏州）智能科技有限公司成立时间：2019年总部地址：苏州市对应行业：工业机器视觉东声智能成立于2019年，是中国领先的AI工业视觉检测领域品牌。东声智能以工业视觉与AI智能算法为核心，为企业提供标准化的AI视觉检测软件平台、AI智能相机与智能硬件、AI智能数据分析系统和端边云解决方案。东声智能已完成多领域中国首批AI工业视觉检测项目落地，其下游客户包括苹果产业链、思科、富士康、伟创力、华为、宁德时代、立讯精密、比亚迪等，同时还涵盖东南亚、北美与欧洲企业。东声智能业务与产品布局AI算法池机器学习算法深度学习算法图像处理算法多维度数据分析算法核心产品AI算法平台边缘智能硬件深度学习分析系统智能检测平台数据管理系统AI智能相机智能手持检测仪视觉检测边缘端图像分割特征分类OCR字符识别目标定位检测全流程模块实时动态检测模块大数据可视化平台特征类别管控历史数据追溯PB样本库精准缺陷检测高速缺陷分类自定义算法逻辑部署灵活精准定位快速识别数据可视化管理实时在线推理检测边缘端数据管理软硬件加速系统端边云一体化本地/私有云部署云数据处理平台工业SAAS云服务平台新能源电池龙头企业-方型铝壳锂电池过程全工艺段&电芯外观全检项目基于Handdle AI软件平台，搭建2D 3D复合方案、智能相机等硬件设备，对该方形锂电包蓝膜后的6个面和12个棱边的外观，正负极柱、防爆阀的全部区域进行缺陷检测。最终实现智能全检、成本削减80%，检测效率提升35倍。案例一1全球TOP手机厂商-手机整机外观全检项目该项目基于Handdle AI软件平台，实现360自主检测，可快速、精准地抓取到包括曲面上的缺陷、并自动计算缺陷的长度、面积等各类信息。东声智能的整机外观全检解决方案实现了行业首套方案，最终达到准确率99.99%。案例二2来源：东声智能官网，头豹研究院锂电领域3C领域2022 LeadL中国：智能驾驶系列短报告|2022/400-072-5588园区 2北京中关村园区概况园区代表性机器视觉企业400-072-55889,937 10,796 11,129 11,886 12,461 52TVXb,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00020162017201820192020工业总产值占全市工业总产值比例北京中关村科技园中关村科技园园区名称：中关村科技园成立时间：1988年2021年总收入：8.3万亿元产业涵盖：下一代互联网、移动互联网和新一代移动通信、卫星应用、生物和健康、节能环保、轨道交通等北京中关村概况中关村科技园在高等院校与科研机构资源方面具备较强竞争力，截至2021年，中关村拥有以北京大学、清华大学为代表的高等院校超41所，以中国科学院、中国工程院所属院所为代表的国家科研院所206家。此外，中关村科技园留学归国创业人才超过1.5万人累计创办企业超6,000家，是国内留学归国人员创办企业数量最多的地区。园区概况北京中关村示范区工业总产值情况，2016-2020年北京中关村科技园是中国首个国家级高新技术产业开发区、首个国家自主创新示范区、首个国家级人才特区，也是京津石高新技术产业带的核心园区。中关村科技园是中国体制机制创新的试验田，被誉为“中国硅谷。截至2021年，北京中关村已构建了“一区多园”各具特色的发展格局，成为首都跨行政区的高端产业功能区。中关村通过吸引清华与中科院等高等院校多个创新团队落地孵化，其工业总产值在2017年已超1万亿元，同时中关村示范区的工业总产值占全市工业总产值比例在2020年已达60%。此外，中关村示范区规模示范企业在2021年超8,000家，上市公司数超400家。中关村产业生态中关村具备专门的人工智能科技园区，在现阶段推动区域人工智能产业年产值规模达到200亿，集聚企业超过200家，北京中关村依托于在AI企业多年孵化的优势，其在机器视觉全产业链均有布局中关村具备专门的人工智能科技园区，在现阶段推动区域人工智能产业年产值规模达到200亿，集聚企业超过200家，北京中关村依托于在AI企业多年孵化的优势，其在机器视觉全产业链均有布局，包括机器视觉龙头厂商商汤科技、旷视科技，以及解决方案供应商北京君正、大恒图像等。来源：北京中关村人工智能科技园官网、头豹研究院园区机器视觉企业概况单位：亿元中关村科学城京西园区南部与京津冀AI理论创新、攻关卡脖子技术通过AI技术赋能传统行业，集成示范转化对接传统产业推广技术应用中关村通过布局新一代智能基础设施与AI赋能传统产业的方式推进AI与实体经济融合。400-072-5588北京中关村科技园机器视觉企业商汤科技北京市商汤科技开发有限公司企业名称：北京市商汤科技开发有限公司成立时间：2014年总部地址：上海市对应行业：机器视觉行业北京市商汤科技开发有限公司（以下简称：商汤科技）创立于2014年，于2021年在香港联交所主板上市交易，是全球领先的深度学习平台开发者，专注于打造人工智能视觉引擎。商汤基于自主研发的深度学习平台，输出全套人工智能视觉技术，包括成像处理、感知、识别，服务于金融、平安城市、机器人、无人驾驶等多个行业商汤科技创立于2014年，于2021年在香港联交所主板上市交易，是全球领先的深度学习平台开发者，专注于打造人工智能视觉引擎来源：商汤科技招股书、头豹研究院开始研发深度学习培训框架SenseParrots2015年自主研发的DeepID系列人脸识别算法准确率达到98.52 14年刷新行人及车辆识别领域的世界纪录2016年科技部宣布依托商汤建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台2018年商汤科技当选人脸识别技术国家标准工作组组长单位，推进国家标准制定工作2019年商汤科技发布智能汽车解决方案独立新品牌SenseAuto绝影2021年商汤科技发展历程商汤科技核心产品与部分应用领域跨行业客户Sense core-通用人工智能基础设施商汤方舟企业开放平台商汤方舟城市开放平台SenseMeSenseMARS商汤绝影智能汽车平台云端/边缘端软件平台人工智能模型推动各产业模型升级智慧商业智慧城市智慧生活智慧汽车商汤科技同自主研发的深度学习训练框架SenseParrot研发出具备大规模集中量产与综合性能较强的人工智能模型基础设施SenseCore现阶段商汤科技的人工智能训练模型已成熟应用于商业、城市、生活服务、汽车以及制造等行业商汤科技核心产品具备较强的规模化应用能力，高精度AI模型可实现多功能多维度的大规模量产，截至2021年，其AI模型数量超20,000个，可助力其在机器视觉领域形成较强底层技术优势2022 LeadL中国：智能驾驶系列短报告|2022/400-072-5588园区 3杭州国家高新技术产业开发区园区概况园区代表性机器视觉企业400-072-5588杭州国家高新技术产业开发区杭州国家高新技术产业开发区园区名称：杭州高新区成立时间：1990年2021年总产值：2,022亿元产业涵盖：通信、软件、集成电路、动画、数字电视、通讯设备制造等杭州高新区概况杭州高新区在高等院校与科研机构资源方面具备较强竞争力，高新区在2017-2021年间累计引进各类人才超15万，培育国家和省级海外高层次创业类人才、省级领军型创新创业团队均列浙江省首位。此外，杭州高新区累计拥有高能级产学研平台6个，其中北航杭州创新研究院就已经累计集聚高端人才239名。园区概况杭州高新区规模以上工业增加值，2016-2021年杭州国家高新技术产业开发区，又称杭州高新技术产业开发区。开发区位于浙江省杭州市滨江区。建于1990年3月，1991年3月经国务院批准为国家级高新区。滨江区1996年12月经国务院批准设立。杭州高新区由高新开发区、滨江区管理体制整合而成。其中高新区是国务院批准的首批国家级高新区，是杭州高新技术的创新源和中小科技型企业的大孵化器。杭州高新区2021年总产值超2,000亿元，其中当年全年工业增加值达841亿元，规模以上工业增加值从2016年的443.8亿元增长至2021年的771.1亿元，CAGR为11.6%。此外，杭州高新区累计新设企业6,457家，全区市场主体86,534家。杭州高新区产业生态杭州高新区聚焦于数字经济与新制造的融合。在制造业方面，杭州高新区首创一批数字化制造应用场景，已打造智能制造、智能物联等产业生态集群，并培育出海康威视、景业智能、易思维、锐颖科技、乔戈里科技等机器视觉企业杭州高新区大力发展数字经济，并聚焦于数字经济与新制造的融合。在制造业方面，杭州高新区首创一批数字化制造应用场景，已打造智能制造、智能物联等产业生态集群，并培育出海康威视、景业智能、易思维、锐颖科技、乔戈里科技等机器视觉企业。来源：杭州高新区官网、头豹研究院园区机器视觉企业概况单位：亿元智能物联智能制造数字健康聚焦于数字经济核心产业、智能通信通过AI技术赋能制造行业，集成示范转化打造生命健康重点产业链，完善细分领域杭州高新区聚焦于智能物联、智能制造以及数字健康等三大产业生态，并持续加大相关产业链的投入。443.8520.5573.6642.2704.2771.10%5 004006008001000201620172018201920202021规上工业增加值增速400-072-5588杭州高新区机器视觉企业海康威视海康威视成立于2002年，其产品已涵盖视频监控系统的所有主要设备，包括前端采集设备、后端存储及集中控制、显示、管理及储存设备，在中国安防类机器视觉领域占据主导地位杭州海康威视数字技术股份有限公司海康威视成立于2002年，其产品已涵盖视频监控系统的所有主要设备，包括前端采集设备、后端存储及集中控制、显示、管理及储存设备。此外，海康威视还积极布局新兴市场和新兴业务，基于互联网推出了面向家庭和小微企业的相关产品及云服务平台；进入智能制造领域，推出了一系列机器视觉产品及解决方案。企业名称：海康威视数字技术股份有限公司成立时间：2002年总部地址：杭州市对应行业：安防机器视觉系统、智能装备海康威视机器视觉相关产品软件平台接口相机VPU平台智能相机机器人定位引导系统动态DWS系统静态DWS系统采用0.8mm*0.8mm的极微小码制读码方式，读码成功率大于99.9%，处理时间快采用万兆网络，大幅提升了数据带宽，同时可向下兼容千兆网口具有12核处理器和2个32RISC，提供优越的算法性能和灵活性具有良好易用性的多点标定算法，多重无用结果过滤机制实现了包裹的物理信息的快速采集和融合，与AGV结合应用于仓储物流领域完成包裹的物理信息的快速采集和融合，降低人工成本、并减少主观因素影响海康威视财务情况和竞争优势海康威视研发投入较高，2016-2021年研发投入超200亿元，同时海康威视的研发人员数量占总公司人数50%，在安防类机器视觉领域具备较高技术护城河。技术优势1海康威视行业布局涵盖交通、司法、金融、公安、能源等超40个子行业，可针对不同行业提供定制化安防解决方案，已构建规模化生态优势，可助力海康威视拓宽新业务场景。多元化解决方案2海康威视财务情况，2017-2021年单位：亿元41949857663581493113124136175010020030040050060070080090020172018201920202021营收净利润来源：海康威视招股书、头豹研究院400-072-5588杭州高新区机器视觉企业乔戈里科技杭州乔戈里科技有限公司企业名称：杭州乔戈里科技有限公司成立时间：2009年总部地址：杭州市对应行业：机器视觉行业杭州乔戈里科技有限公司专注于机器视觉、计算机图像及人工智能技术研究，设有省级机器视觉研发中心。乔戈里科技可为航天集团、航空集团、军工企业、多家大型上市公司和外资企业等客户解决制造过程中的质量检测问题。乔戈里科技的产品主要应用领域包括汽车制造、轴承滚子、医疗食品、国防军工和烟草五大行业。杭州乔戈里科技有限公司专注于机器视觉、计算机图像及人工智能技术研究，乔戈里科技可为航天集团、航空集团、军工企业、多家大型上市公司和外资企业等客户解决制造过程中的质量检测问题来源：乔戈里科技官网、头豹研究院乔戈里科技机器视觉主要产品乔戈里科技新能源与智慧农业部分产品汽车制造汽车零部件外观缺陷光学自动检测、VVT/VCT零部件外观缺陷光学自动检测设备等轴承滚子滚子外观缺陷光学自动检测设备、滚针外观缺陷光学自动检测设备等，用于检测滚子各类缺陷医疗食品用于检测滴丸外观缺陷和橄榄型软胶囊的异形、尺寸超差、气泡，以及各类胶囊的检测烟草机械超高速烟用爆珠外观缺陷光学自动检测设备，常见缺陷包括气泡、空丸、实心等国防机械阻尼环自动充汞检测系统、飞行器舵翼面精密测量装置、在位刚度测量装置其它类液晶显示器显示缺陷光学在线检测设备、SIM卡托自动全检设备、螺丝灯丝自动影像检测设备乔戈里科技核心竞争力以乔戈里科技的滚子外观缺陷光学自动检测设备为例，其技术已获得国家PCT专利认证，攻破360度检测和检测间的技术壁垒，同时其检测速度达1万件/小时，并具备倒角检测工位与倒角检测等功能。技术优势1乔戈里科技与几十家客户保持稳固的合作关系，其汽车制造业客户包括大众、博世以及轴承客户万向钱潮等，同时乔戈里科技的业务仍延伸至航空航天、医药食品等行业。业务优势2圆柱电池外观缺陷光学自动检测设备实现工件端面以及圆柱面的压痕、刻痕、异物、污染、腐蚀等缺陷检测农产品运输车，独创核心技术可实现田间重物搬运、农产品运送等功能根据电脑规划的路径自动行进，可连续驱动机械臂对猪只进行消毒和疫苗注射检测速度可达12,000个/小时无人运输车自动注射机器人2022 LeadL中国：智能驾驶系列短报告|2022/400-072-5588中国与国际机器视觉产业其他代表性企业代表性机器视觉企业-基恩士-康耐视-阿丘科技-凌云光400-072-5588国际机器视觉龙头企业基恩士基恩士自1974年于日本创立，致力于传感器业务，是工厂自动化传感器等产品的综合提供商，是国际机器视觉龙头企业，其多元化的产品布局可为客户提供较完善的解决方案KEYENCEKEYENCE（基恩士），于1974年在日本创立，其全球总部位于日本大阪。KEYENCE是工厂自动化传感器等产品的综合提供商，是国际机器视觉龙头企业。2001年9月，基恩士在中国设立了第一个销售网点，现在在上海（总部）、北京、天津、大连、青岛、深圳、香港等国内主要城市均设立了办事处。同时基恩士为世界范围内约110个国家或地区的30余万家客户提供服务。企业名称：KEYENCE基恩士成立时间：1974年总部地址：日本大阪对应行业：机器视觉基恩士部分产品概况传感器主要产品类别测量系统显微镜KEYENCE企业财务情况和核心竞争力基恩士自1974年在日本创立以来，快速在全球范围扩张到旗下拥有由19家跨国公司组成的高效全球网络，在46个国家和地区设有230个办事处。全球性的产品网络，为其提供了更为丰富的销售渠道和更为广阔的销售市场。市场地位1基恩士的机器视觉产品包括2D机器视觉系统与3D机器视觉系统、图像处理软件与各类硬件，较丰富的产品布局可为下游客户提供较完善的解决方案，其产品布局能力在机器视觉产业处于主导地位。产品多远2来源：基恩士官网、头豹研究院测量仪视觉系统控制系统压力仪激光雕刻半导体IC规格检测、感受器离心率检测等电子元件光学元件平行度与薄膜厚度测量金属制造标记轴承、检测双层钣金包装包装表面检查汽车工业车身零件与装配检查其他医药、机器人、能源、建筑等基恩士产品应用基恩士财务情况，2019-2021年单位：百万美元4,495 4,225 4,210 1,731 1,517 1,510 201920202021营收净利润400-072-5588国际机器视觉龙头企业康耐视康耐视业务聚焦于设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品，同时其产品广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的条码读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统康耐视康耐视成立于1981年，总部位于美国马萨诸塞州，康耐视业务聚焦于设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品，同时其产品广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的条码读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统。除总部外，康耐视在北美、日本、欧洲和亚洲都设有地区办公室，其中，康耐视于2007年进入中国市场，并将中国总部设立在深圳。企业名称：Cognex康耐视成立时间：1981年总部地址：美国马萨诸塞州对应行业：机器视觉在美国纳斯达克挂牌上市，并进入德国市场1989年由麻省理工学院人类视觉感知博士创立1981年推出In-sight产品，推进机器视觉系统技术2000年推出首款手持视觉产品，用于ID应用的原始机器视觉产品2004年将Surface Vision Division与产品线出售2015年收购韩国Sualab企业，大力布局工业图像分析的深度学习技术2019年康耐视发展历程来源：康耐视官网、头豹研究院康耐视机器视觉相关产品机器视觉传感器借助功能较强的视觉工具、模块化照明以减少缺陷和提高成品率二维机器视觉系统具有少见的工件检验、识别和引导功能三维机器视觉系统提供三维机器视觉技术的高精度表面特征测量面阵扫描仪可提供各种视野和测量范围，能够适应汽车、消费品和物流行业的各种应用康耐视财务状况康耐视财务情况，2018-2021年单位：百万美元康耐视营收结构中物流、汽车与消费电子产品占比营收最大，合计占比2021年营收约70%，其中康耐视2021年营收中大中华区客户收入同比增长近20%，由于大中华区的汽车与半导体收入增长，其营收于2021年超10亿美元。80672581110372211421703152018201920202021营收净利润400-072-5588中国机器视觉龙头企业阿丘科技阿丘科技的产品及解决方案已广泛应用于消费电子、汽车、新能源、医药、电路半导体、物流等行业场景，阿丘科技核心团队硕博比例超70%，拥有知识产权71项、在工业AI视觉方面具备较强竞争力阿丘科技成立于2017年，是北京市专精特新“小巨人”企业、国家级高新技术企业。核心团队源自清华大学AI实验室。阿丘科技的智能工业视觉平台AIDI、云端AI平台AQ Cloud、嵌入式AI系列产品EVS以及垂直行业AI解决方案，已广泛应用于消费电子、汽车、新能源、医药、电路半导体、物流等行业场景，阿丘科技核心团队硕博比例超70%，拥有知识产权71项、专利30 （含实审阶段专利）、软著33项，在工业AI视觉方面具备较强竞争力。阿丘科技产品概况来源：阿丘科技官网、头豹研究院工业AI视觉软件平台AIDI可解决复杂缺陷和字符的定位、检测、分类以及识别等问题嵌入式AI系列产品-EVS可解决挑战性字符识别、异纤检测、装配录入和有无检测等问题云平台-AQ Cloud可提供AI模型集中训练、推理、数据云存储等服务，解决批量场景难题AIDI Edge软硬一体式的边缘服务器，可快速构建AI训练平台，提升训练效率AI缺陷复判系统-ARS可对传统AVI、AOI设备的检测结果进行复判及Fenix，实现工艺方面的溯源阿丘科技部分应用案例阿丘科技股份有限公司企业名称：阿丘科技股份有限公司成立时间：2017年总部地址：北京市对应行业：机器视觉；工业自动化金属结构外观检测精确检测各类外观缺陷，漏检率小于0.1%，大幅提高检测效率，批量应用于国内头部大型制造业的客户注塑件外观检测可解决注塑件外观检测中的缺陷类型繁多、形态和大小多变、出现区域多变、复杂性高等问题连接器等精密模组检测可精确检测出连接器等精密模组的划伤、粘胶、异物、刮伤、溢胶等项目电子元器件外观检测电子元器件具备缺陷形态多样、表面纹理复杂、效率要求高的特点，可检测其外观的破损及裂纹400-072-558814.0614.3117.5524.360.620.391.311.730510152025302018201920202021营收净利润中国机器视觉龙头企业凌云光凌云光成立于2002年，是可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件的专业供应商，是中国较早进入机器视觉领域的企业之一凌云光技术股份有限公司凌云光成立于2002年，是可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件的专业供应商，是中国较早进入机器视觉领域的企业之一。凌云光业务长期聚焦于先进成像、图像处理算法、机器视觉软件、精密机械与自动化控制等关键技术平台的研发，并面向未来智能工厂布局了以深度学习为核心的生产品质管理大数据分析平台。凌云光自主研发了智能相机以及可配置视觉系统和大型智能设备。企业名称：凌云光技术股份有限公司成立时间：2002年总部地址：北京市对应行业：机器视觉系统、智能装备凌云光智能视觉设备产品概况电子制造LED 背光电灯检测设备Supertrain CELL 点灯全自动检测设备立体视觉实时地准确测量、记录物体在真实三维空间中的运动轨迹或姿态科学图像（光电性能测试）使相机/芯片成像性能的综合评价更加规范统一、客观可信、简单便捷3D测量组件可满足铁路运营安全检测领域中各类非接触式的3D结构光测量的需求线扫描成像组件解决了短曝光、大视场和远工作距离下的补光困难和亮度不均等问题嵌入式视觉系统可实时传递决策信息到本地自动化控制单元，同时传递感兴趣图像信息凌云光财务情况和竞争优势凌云光长期聚焦于研发投入，持有418项境内专利，包括发明专利234项、实用新型152项、外观设计32项，另有已申请并获得受理专利427项，其技术研发竞争力较强。技术优势1凌云光通过在机器视觉与光通信领域长期与国际企业合作，已具备较丰富的技术资源，通过资源整合服务中国客户，机器视觉与光纤技术已具备完善的解决方案能力。市场优势2凌云光财务情况，2018-2021年单位：亿元来源：凌云光招股书、头豹研究院 头豹官网：登录 阅读更多研报 头豹小程序：微信小程序搜索“头豹”、手机扫上方二维码阅读研报 合作沟通、行业精英交流分享群：邀请制，请添加右下侧头豹研究院主理人微信扫一扫与头豹深度沟通、合作扫一扫进入头豹微信小程序阅读报告研报阅读渠道 头豹研究院布局中国市场，深入研究10大行业，54个垂直行业的市场变化，已经积累了近50万行业研究样本，完成近10,000多个独立的研究咨询项目。研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。方法论 本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“头豹研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。本报告分析师具有专业研究能力，保证报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。在法律许可的情况下，头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资或咨询等相关服务。本报告的部分信息来源于公开资料，头豹对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，头豹可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。头豹均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。法律声明

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公司公司报告报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 奥比中光奥比中光（688322）证券证券研究报告研究报告 2022 年年 11 月月 09 日日 投资投资评级评级 行业行业 电子/光学光电子 6 个月评级个月评级 买入（首次评级）当前当前价格价格 29.16 元 目标目标价格价格 37.2 元 基本基本数据数据 A 股总股本(百万股)400.00 流通A 股股本(百万股)30.94 A 股总市值(百万元)11,664.03 流通A 股市值(百万元)902.32 每股净资产(元)8.25 资产负债率(%)5.03 一年内最高/最低(元)48.90/23.27 作者作者 吴立吴立 分析师 SAC 执业证书编号：S1110517010002 潘暕潘暕 分析师 SAC 执业证书编号：S1110517070005 资料来源：聚源数据 相关报告相关报告 股价股价走势走势 3D 视觉感知平台缔造者，布局全固态激光雷达有望后发先至！视觉感知平台缔造者，布局全固态激光雷达有望后发先至！3D 视觉传感器龙头厂商，积极布局智能汽车、机器人等新兴领域视觉传感器龙头厂商，积极布局智能汽车、机器人等新兴领域 公司是国内 3D 传感器龙头，产品包括 3D 视觉传感器、消费级&工业级应用设备等，是全球少数拥有全栈技术能力和全面布局六大 3D 视觉感知技术的公司。公司积极把握汽车智能化和 AIoT 浪潮，成立奥锐达进军智能汽车赛道，已推出全固态激光雷达和 ToF 摄像头，并积极拓展机器人业务。3D 视觉感光视觉感光&激光雷达：激光雷达：3D 视觉渐入佳境，固态视觉渐入佳境，固态 VCSEL SPAD 未来可期未来可期 3D 视觉感知方面，视觉感知方面，在生物识别、AIoT、消费电子及工业等领域持续渗透，智能座舱、激光雷达及机器人场景逐渐兴起，根据 Yole 预计 2025 年全球3D 视觉感光技术有望增长至 150 亿美元。激光雷达方面，激光雷达方面，当前时点已是高阶自动驾驶量产前夜，激光雷达是多传感器融合方案必要一环，我们测算2025/2030 年国内乘用车激光雷达市场规模为 17.76/48.96 亿美元。从性能、稳定性、成本角度，短期看好半固态率先放量；从行业趋势看，核心收发从行业趋势看，核心收发器件芯片化是降本增效之关键，长期看好具备光学设计器件芯片化是降本增效之关键，长期看好具备光学设计&工程量产、核心工程量产、核心收发器件自研及感知算法能力的全固态收发器件自研及感知算法能力的全固态 VCSEL SPAD 路线激光雷达厂商。路线激光雷达厂商。核心看点：核心看点：3D 视觉感光平台雏形已现，智能驾驶视觉感光平台雏形已现，智能驾驶&机器人打开成长空机器人打开成长空间间 3D 视觉感知领域，视觉感知领域，公司全栈式技术能力 全领域路线布局构筑核心壁垒，百万级出货量 芯片&算法自研 头部客户资源 不断开拓新兴场景，3D 视觉感知平台雏形已现，随着 3D 视觉感知应用场景不断涌现，公司作为行业龙头充分享受行业增长红利。激光雷达领域，激光雷达领域，公司在结构光、感光芯片设计、光学设计等方面 know-how 能充分复用至激光雷达领域，现已实现一款面阵 SPAD 芯片流片，并有多款在研，车规级产线亦在规划之中；此外，公司单光子面阵固态激光雷达方案顺应行业芯片化降本趋势，亦能打破传统激光雷达厂商在扫描模块上建立的工程壁垒，有望后发先至。机器机器人领域，人领域，公司已与近百家机器人公司合作，有望充分受益人形机器人浪潮。盈利预测与估值盈利预测与估值 公司积极把握 2D 视觉向 3D 视觉跃迁的时代契机，缔造平台型 3D 视觉感知企业，出色的产品研发能力、百万级的产品量产保障及快速的服务响应能力有望充分受益于下游应用场景扩充。此外，公司前瞻布局全固态VCSEL SPAD 路线激光雷达和机器人业务，有望打开公司估值空间。我们预计 2022-2024 年 营 收 分 别 为 5.18/8.25/10.96 亿 元，归 母 净 利 润-2.46/-0.43/0.26 亿元，对应 EPS 分别为-0.62/-0.11/0.06 元。考虑考虑到到公司作公司作为为 A 股全栈自研激光雷达探测端股全栈自研激光雷达探测端 SPAD 芯片及整机稀缺标的，我们给予公芯片及整机稀缺标的，我们给予公司司 2023 年年 18 倍倍 P/S，对应目标价，对应目标价 37.2 元，首次覆盖，给予“买入”评级。元，首次覆盖，给予“买入”评级。风险风险提示提示：技术迭代创新风险、客户集中度较高的风险、应用场景商业化技术迭代创新风险、客户集中度较高的风险、应用场景商业化不及预期风险、供应链风险、新冠疫情持续的风险不及预期风险、供应链风险、新冠疫情持续的风险 财务数据和估值财务数据和估值 2020 2021 2022E 2023E 2024E 营业收入(百万元)258.95 474.15 518.39 825.49 1,096.23 增长率(%)(56.62)83.11 9.33 59.24 32.80 EBITDA(百万元)(372.64)122.22(292.06)(36.96)57.39 净利润(百万元)(615.10)(311.28)(246.42)(42.60)25.52 增长率(%)19.14(49.39)(20.84)(82.71)(159.91)EPS(元/股)(1.54)(0.78)(0.62)(0.11)0.06 市盈率(P/E)(19.46)(38.46)(48.58)(281.00)469.06 市净率(P/B)4.92 5.21 5.92 6.05 5.97 市销率(P/S)46.23 25.25 23.09 14.50 10.92 EV/EBITDA 0.00 0.00(35.56)(293.27)187.01 资料来源：wind，天风证券研究所-44%-37%-30%-23%-16%-9%-2 21-112022-032022-07奥比中光沪深300 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录内容目录 1.奥比中光：国内奥比中光：国内 3D 视觉感知龙头，前瞻布局智能汽车赛道视觉感知龙头，前瞻布局智能汽车赛道.5 1.1.深耕 3D 视觉传感器领域，成立奥锐达进军智能汽车赛道.5 1.2.研发：光学实力雄厚，高强度投入芯片、算法及激光雷达.7 1.3.财务：风物长宜放眼量，静待收获期到来.8 2.3D 感知：应用场景遍地开花，感知：应用场景遍地开花，3D 视觉感知技术有望视觉感知技术有望 4E0D 断渗透断渗透.10 2.1.万物互联感知先行，2025 年 3D 感知全球市场规模有望达 150 亿美元.10 2.2.产业链：元器件 感知方案 应用算法，中游感知方案商是核心环节.11 2.3.格局：工业市场国产替代空间广阔，消费市场格局未稳、国产大有可为.12 2.4.应用：下游应用多点开花，AIoT、智能汽车空间广阔.12 3.激光雷达：半固态方案率先放量，全固态方案未来可期激光雷达：半固态方案率先放量，全固态方案未来可期.15 3.1.自动驾驶加速发展，以激光雷达为核心的多传感器融合路线成当下主流.15 3.2.激光雷达：多传感器融合路线感知层核心部件，实现高阶自驾之关键.16 3.2.1.激光雷达=发射模块 接收模块 扫描模块 控制模块.16 3.2.2.激光雷达分类及技术路线.17 3.3.短期看好半固态率先放量，固态 VCSEL SPAD 路线未来可期.20 3.3.1.激光雷达核心要素=性能 可靠性 成本.20 3.3.2.短期：主机厂加速激光雷达上车，看好半固态率先放量.21 3.3.3.长期：芯片化降本增效趋势清晰，纯固态 VCSEL SPAD 路线未来可期.22 3.4.乘用车激光雷达市场空间测算及竞争格局.24 3.4.1.2025/2030 年国内乘用车激光雷达市场规模有望达 17.76/48.96 亿美元.24 3.4.2.看好具备工程量产经验、自研核心收发器件及感知算法的厂商.25 4.奥比中光：奥比中光：3D 视觉感知平台雏形已现，智能驾驶视觉感知平台雏形已现，智能驾驶 机器人机器人业务打开成长空间业务打开成长空间.26 4.1.3D 视觉：深度 广度技术路线构筑核心壁垒，全场景覆盖享受行业增长红利.26 4.2.激光雷达：VCSEL 理解深刻 SPAD 自研，布局全固态有望后发先至.28 4.3.智能座舱：座舱 3D ToF 摄像头逐渐兴起.30 4.4.机器人：与地平线联手引领机器人 3D 视觉感知发展.31 5.盈利预测与估值盈利预测与估值.31 6.风险提示风险提示.32 图表目录图表目录 图 1：公司历史沿革.5 图 2：公司业务包括 3D 视觉传感器、消费级应用设备、工业级应用设备三大板块.6 图 3：公司产品覆盖生物识别、AIoT、消费电子、工业测量等领域.6 图 4：成立奥锐达进军智能汽车赛道，拓宽 3D 视觉感知技术应用场景并打开成长空间.7 图 5：奥比中光以研发为核心驱动，研发投入占比高于多数行业可比公司.8 图 6：受疫情影响，近三年公司营收呈现大幅波动.9 PZdYlXhUeXhZqQ1VnUtU9PaO6MmOnNsQsQjMnMmNiNqRoO7NpPwOuOsPsQNZrRqN 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 图 7：产品未规模化商用叠加高研发投入，公司利润承压.9 图 8：公司营收结构持续优化，3D 视觉传感器占比减少.9 图 9：近年来公司各板块毛利率有所波动，整体略有下滑.9 图 10：行业仍处于发展早期，销售费用率较高但具有合理性.10 图 11：剔除股份支付后管理费用率有所提升.10 图 12：2025 年全球 3D 视觉感知市场规模有望增长至 150 亿美元.11 图 13：3D 视觉感知分为上游传感器硬件供应商、中游感知方案提供商、下游应用算法方案商.12 图 14：全球商务用机器人市场规模（亿美元）.13 图 15：全球工业机器视觉市场规模（亿元）.14 图 16：智能座舱、自动驾驶有望成为 3D 视觉感知新的应用场景.14 图 17：中国高阶自动驾驶（L3、L4）预计未来十年高速渗透.15 图 18：数据闭环 百万车队 Dojo 视觉训练，构造高效联机版“AI 进化体”.16 图 19：激光雷达由扫描模块、发射模块、接收模块、主控模块组成.16 图 20：ToF 与 FMCW 探测原理对比.17 图 21：按照扫描方式划分，激光雷达可分为机械式、半固态式、全固态式三大类.18 图 22：性能、可靠性、成本是激光雷达主要产品力.20 图 23：可靠性是上车基础，性能&成本不断优化是激光雷达产品迭代方向.22 图 24：机械式激光雷达中，收发模块占据着 60%的成本.23 图 25：规模效应、芯片化设计和模块化是激光雷达降本的主要驱动.23 图 26：2021 年全球激光雷达研发制造商份额占比情况.25 图 27：工程量产、核心收发器件自研、数据&算法是激光雷达厂商的核心竞争力.26 图 28：公司全栈式 3D 视觉感知技术体系布局.26 图 29：公司 3D 视觉传感器及底层核心芯片量产时间轴.错误错误!未定义书签。未定义书签。图 30：全栈式技术 尖端人才 产业链头部客户 百万级量产能力构筑公司核心竞争壁垒.28 图 31：基于面阵 VCSEL 和 SPAD 阵列探测器的全固态激光雷达原理图.29 图 32：奥比中光子公司奥锐达单光子面阵固态激光雷达.30 图 33：奥锐达激光雷达收发模块和信息处理等核心模块模块化设计.30 图 34：奥锐达可助力车企进行车规级 3D ToF 系统方案设计.30 表 1：公司创始人及团队背景深厚，在国内外学术及业界具有一定影响力.7 表 2：3D 视觉感知包括结构光、iToF、dToF、双目、Lidar、工业三维测量六大技术.10 表 3：3D 人脸识别、2D 人脸识别、虹膜、指纹、掌纹五类生物识别方法对比.13 表 4：相较于纯视觉方案，多传感器融合方案具备感知精确、安全冗余度高等优势.15 表 5：相较于 FMCW 探测方式，ToF 路线成熟度较高，成本优势明显.17 表 6：按照测距原理、发射模块、接收模块、扫描模块，激光雷达可划分为多种类型.19 表 7：国内外激光雷达厂商大多布局多种技术路线.19 表 8：无人驾驶、高级辅助驾驶、机器人三大应用场景对激光雷达要求有所不同.21 表 9：机械式、转镜、MEMS、OPA、Flash 五大主流技术路线对比.21 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 表 10：国外激光雷达厂商定点项目规划.22 表 11：相较于分离芯片级 EEL，晶圆级 VCSEL 激光器具备低成本&高可靠性的优势.23 表 12：相较于传统分立器件 APD 探测器，基于 CMOS 工艺的 SPAD 探测器灵敏度优势显著.24 表 13：2025/2030 年国内乘用车激光雷达市场规模有望达 17.76/48.96 亿美元.25 表 14：奥比中光业绩拆分与预测.31 表 15：同类可比公司估值对比（P/S）.32 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 1.奥比中光：奥比中光：国内国内 3D 视觉感知龙头，前瞻布局智能汽车赛道视觉感知龙头，前瞻布局智能汽车赛道 1.1.深耕深耕 3D 视觉传感器领域，成立奥锐达进军智能汽车赛道视觉传感器领域，成立奥锐达进军智能汽车赛道 3D 视觉传感器龙头，助力智能终端感知世界。视觉传感器龙头，助力智能终端感知世界。奥比中光科技集团股份有限公司成立于 2013年，自成立以来专注于 3D 视觉感知技术研发，在万物互联时代为智能终端打造“机器之眼”，致力于让所有终端都能更好地看懂世界。公司主营业务是 3D 视觉感知产品的设计、研发、生产和销售，现已成为全球全球少数几家全面布局六大少数几家全面布局六大 3D 视觉感知技术（结构光、视觉感知技术（结构光、iToF、双目、双目、dToF、Lidar 以及工业三维测量）的公司，以及工业三维测量）的公司，拥有全栈式技术研发能力和全领域技术拥有全栈式技术研发能力和全领域技术路线布局路线布局，于 2022 年 7 月成功登陆科创板。图图 1：公司历史沿革：公司历史沿革 资料来源：公司官网、天风证券研究所 从产品类型看，公司可根据客户需求提供标准化与定制化的从产品类型看，公司可根据客户需求提供标准化与定制化的 3D 视觉感知产品，包括视觉感知产品，包括 3D视觉传感器、消费级应用设备、工业级应用设备三大类。视觉传感器、消费级应用设备、工业级应用设备三大类。公司面向早期客户提供标准 3D传感器产品；同时，结合特定客户及行业应用场景对 3D 视觉感知的测量范围、精度、分辨率、视场角等参数的差异需求，在标准型的 3D 视觉传感器基础上对专用光学系统、深度引擎算法、软硬件系统等进行优化调整，提供定制的 3D 视觉传感器。现已形成 3D 视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备三大业务板块。3D 视觉传感器：视觉传感器：可采集并输出“人体、物体和空间”的三维矢量信息的精密光学测量系统，由深度引擎芯片、深度引擎算法、通用或专用感光芯片、专用光学系统、驱动及固件等组成。产品包括 Astra 系列 3D 视觉传感器，客户包括蚂蚁集团、商米科技、OPPO 等。消费级应用设备：消费级应用设备：针对特定消费级场景应用的需求进行设计和开发的一体化设备产品，是基于 3D 视觉传感器进行技术应用的自然延伸。产品包括 3D 刷脸支付设备、3D体感一体机、3D 体态仪，客户主要为蚂蚁集团、阿里集团等 工业级应用设备：工业级应用设备：应用工业三维测量技术设计并开发的一体化成套设备，主要面向工业领域高精密检测、测量需求。产品包括三维光学扫描测量、三维光学弯管测量、三维全场应变测量，客户有南京航空航天大学等高校、研究所及企业单位。公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 图图 2：公司业务包括：公司业务包括 3D 视觉传感器、消费级应用设备、工业级应用设备三大板块视觉传感器、消费级应用设备、工业级应用设备三大板块 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 从应用领域来看，公司产品广泛应用于生物识别、从应用领域来看，公司产品广泛应用于生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等领域。、消费电子、工业三维测量等领域。公司致力于推进 3D 视觉感知产品在“衣、食、住、行、工、娱、医”等领域的应用，自 2015 年底量产以来，公司产品已经在生物识别、AIoT、消费电子和工业测量领域实现规模产业化应用。生物识别领域：通过搭载生物识别领域：通过搭载 3D 视觉传感器可实现更安全、更精准的视觉传感器可实现更安全、更精准的 3D 刷脸支付和刷脸支付和解锁，解锁，产品广泛应用于线下支付终端、智能门锁/门禁、医保核验支付等，其中公司为蚂蚁集团定制开发应用于线下支付的 3D 视觉传感器出货量超百万台。AIoT 领域：通过搭载领域：通过搭载 3D 视觉传感器实现视觉传感器实现 2D 相机无法实现的功能，如三维重建、避相机无法实现的功能，如三维重建、避障导航等，障导航等，产品主要应用于 VR 看房、服务机器人、智能交通、智慧农牧、家庭娱乐等细分场景，目前已服务全球超过 1000 家客户，在 3D 空间扫描、服务机器人等场景中已实现规模化应用。消费电子领域：通过搭载消费电子领域：通过搭载 3D 视觉传感器实现视觉传感器实现 3D 人脸识别解锁、沉浸式交互、体感人脸识别解锁、沉浸式交互、体感交互等功能，交互等功能，产品主要应用于智能手机等消费电子设备，如公司为 OPPO 旗舰机 Find X 定制开发前置结构光 3D 传感器，助力其成为继苹果 iPhoneX 后全球第二款量产超百万台搭载 3D 视觉传感器的智能手机。工业三维测量领域：通过搭载工业三维测量领域：通过搭载 3D 视觉传感器实现微米级的工业扫描、工业检测等功视觉传感器实现微米级的工业扫描、工业检测等功能，能，产品主要用于三维光学扫描测量、三维光学弯管测量、三维全场应变测量，如公司为全球三大汽车弯管生产企业之一日本三樱提供三维光学弯管检测系统等。图图 3：公司产品覆盖生物识别、：公司产品覆盖生物识别、AIoT、消费电子、工业测量等领域、消费电子、工业测量等领域 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 公司成立子公司奥锐达进军智能汽车赛道，公司成立子公司奥锐达进军智能汽车赛道，3D TOF 摄像头和激光雷达产品精准卡位智能摄像头和激光雷达产品精准卡位智能座舱和自动驾驶。座舱和自动驾驶。子公司奥锐达于 2019 年 4 月成立，致力于研发与设计创新的激光雷达 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 和车载 3D 摄像头底层核心元器件和新型架构，产品包括面向移动机器人和汽车行业的激光雷达和 3D TOF 摄像头产品。其中，3D TOF 人脸识别摄像头面向车规级前装市场，主机厂可基于该模组开发车内物品检测、乘客属性分析、刷脸开门、车载 3D Face ID、驾驶行为检测、手势识别等智能座舱应用。同时，公司推出单光子面阵激光雷达技术方案，产品基于面阵 SPAD 探测器和可寻址 VCSEL 器件设计，无任何运动部件，实现真正意义上的全固态激光雷达方案，并具备单光子级探测能力，使得探测灵敏度大幅提升，可实现低激光功率下的远距离探测。当前公司已完成全套技术链路的验证，并且成功实现了大规模固态面阵激光雷达的集成设计。公司具备丰富的公司具备丰富的 3D 视觉感知技术及感光芯片设计经验，与智视觉感知技术及感光芯片设计经验，与智能座舱、激光雷达等领域存在技术的底层共性，我们认为公司前瞻性布局智能座舱和激光能座舱、激光雷达等领域存在技术的底层共性，我们认为公司前瞻性布局智能座舱和激光雷达具有较强竞争力，雷达具有较强竞争力，有望有望在拓宽在拓宽 3D 视觉感知技术的应用场景的同时打开公司成长空间。视觉感知技术的应用场景的同时打开公司成长空间。图图 4：成立奥锐达进军智能汽车赛道，拓宽：成立奥锐达进军智能汽车赛道，拓宽 3D 视觉感知技术应用场景并打开成长空间视觉感知技术应用场景并打开成长空间 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 1.2.研发：光学实力雄厚，高强度投入芯片、算法及激光雷达研发：光学实力雄厚，高强度投入芯片、算法及激光雷达 公司创始人及团队背景深厚，股权激励确保核心技术团队稳定。公司创始人及团队背景深厚，股权激励确保核心技术团队稳定。公司拥有一支以光学测量为基础，芯片设计、算法等多学科交叉的优秀核心团队，研发人员中博士 58 名（含 18 名博士后），广东省珠江人才 7 名、各类深圳市高层次人才 16 名（截至 2021 年数据）。2014 年公司获评深圳市“孔雀计划”团队，2018 年获评广东省“珠江人才计划”本土创新科研团队。同时，公司创始人黄源浩先生是国家级人才计划专家、国际知名光学测量专家，公司核心团队在光学、芯片设计方面积累深厚。此外，公司实施了多次股权激励：2019年-2021 年股份支付费用分别为 5.5/4.6/1.1 亿元，股权激励有助于绑定核心技术人员，维护公司核心团队稳定。表表 1：公司创始人及团队背景深厚，在国内外学术及业界具有一定影响力公司创始人及团队背景深厚，在国内外学术及业界具有一定影响力 核心人员核心人员 学历专业学历专业 职务职务 技术技术背景背景 黄源浩 光学测量专业，北京大学学士学位、新加坡国立大学硕士学位和香港城市大学博士学位，曾在香港理工大学、加拿大瑞尔森大学、香港中文大学及麻省理工学院SMART 中心从事博士后研究 公司创始人，现任董事长、总经理 国际知名光学测量专家，担任公司广东省珠江团队及深圳市孔雀团队带头人，主持定义公司技术路线，作为负责人主持国家级、省级及市级等科研项目 10 项，参与出版专著两部，在Optics Letters 等著名期刊发表论文 20 余篇，并多次应邀做国际学术会议报告、特邀报告，曾担任国际学术会议分会主席、学术委员会成员以及十多个国际性刊物审稿人。作为主要技术发明人累计申请专利 359 件，授权专利 142 件。肖振中 机器视觉与三维传感技术专业，西安交通大学获得学士、硕士及博士学位，曾在新加坡南洋理工大学从事博士后研究，2011 年公司联合创始人，现任董事、首席技术官 攻读博士期间，参与国家 863 项目 1 项（项目副组长），参与国家自然科学基金项目 1 项，参与制定国家标准“锻压制件及其模具光学三维几何量检测规范”，在国内外知名刊物上发表学术论文 10 余篇。作为核心人员参与国家级、省级及市级 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 11 月被聘为西安交通大学机械工程学院博士讲师 等科研项目近 10 项，作为主要技术发明人累计申请专利 328件，授权专利 129 件。梅小露 计算机专业，北京大学学士学位和中国科学院计算技术研究所硕士学位 现任高级副总、芯片研发负责人 2018 年 10 月荣获全国十佳新锐领军程序员，拥有超过 15 年的芯片设计开发工作经验，主持公司 3D 视觉感知芯片研发工作，已成功量产 5 款 3D 视觉感知芯片。作为主要技术发明人累计申请专利 20 件，授权专利 7 件，作为核心成员参与国家重点研发专项、省重大专项、市级政府科研项目等 3 项。资料来源：公司招股书、天风证券研究所 持续高研发投入巩固公司技术核心竞争优势。持续高研发投入巩固公司技术核心竞争优势。2019-2021 年公司研发费用率（剔除股份支付）分别为 32.46%、96.50%、72.05%。与同行业对比来看与同行业对比来看，公司剔除股份支付影响后的研发费用率高于睿创微纳，低于寒武纪；其中，寒武纪研发费用中包含较大金额的流片费用等，导致其各年研发费用率均在 100%以上，但公司研发费用率高于睿创微纳和云从科技，主要系公司在芯片、算法以及激光雷达等方面的前瞻性布局和投入，具体来看：芯片方面芯片方面：目前已研发出 MX 系列 3 款深度引擎芯片，同时 2019-2021 年期间投入研发的芯片包括高分辨率结构光专用感光芯片、MX6600、iToF 感光芯片（待量产）、AIoT数字算力芯片、dToF 感光芯片等。算法方面算法方面：公司目前已量产结构光深度引擎算法、iToF 深度引擎算法、双目深度引擎算法，算法均实现了芯片 IP 化，同时也布局了骨架跟踪、图像分割、三维重建、机器人 SLAM 等算法。激光雷达激光雷达：自研面阵 SPAD 探测器和可寻址 VCSEL 器件全固态激光雷达以及 SPAD 感光芯片等核心部件。图图 5：奥比中光以研发为核心驱动，研发投入占比高于多数行业可比公司：奥比中光以研发为核心驱动，研发投入占比高于多数行业可比公司 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 1.3.财务：财务：风物长宜放眼量，静待收获期到来风物长宜放眼量，静待收获期到来 商业化初期营收波动较大，公司“全栈式技术研发能力商业化初期营收波动较大，公司“全栈式技术研发能力 全领域技术路线布局”成长路径全领域技术路线布局”成长路径清晰。营收方面，清晰。营收方面，3D 视觉感知仍处于发展初期，下游各应用领域尚未全面进入规模化商用，公司营业规模相对有限且波动较大。2019-2020 年公司营收从 5.97 亿元下滑至 2.59亿元，同比下降 56.6%，主要系公司应用于线下支付的 3D 视觉传感器受疫情影响需求暂时承压。2021 年公司实现营业收入 4.74 亿元，同比增长 83.1%，主要系疫情影响边际减弱后线下支付场景需求逐步恢复，同时在服务机器人、智能门锁等细分场景中加速导入。展望未来，公司基于结构光、双目、展望未来，公司基于结构光、双目、iToF 技术等多个系列的技术等多个系列的 3D 视觉传感器有望逐渐起量，视觉传感器有望逐渐起量，产品结构也将从产品结构也将从 3D 视觉传感器向消费级应用设备、工业级应用设备等不断扩展。同时，视觉传感器向消费级应用设备、工业级应用设备等不断扩展。同时，公司积极布局智能汽车、机器人等高景气赛道，未来增长动能强劲。公司积极布局智能汽车、机器人等高景气赛道，未来增长动能强劲。122.327.4101.38.22.62.33V.25v.59I.652.46.50r.05%0.00P.000.000.00 0.00%0.0000.0050.00 1920202021寒武纪睿创微纳云从科技本公司（剔除股份支付）公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 图图 6：受疫情影响，近三年公司营收呈现大幅波动：受疫情影响，近三年公司营收呈现大幅波动 图图 7：产品未规模化商用叠加高研发投入，公司利润承压：产品未规模化商用叠加高研发投入，公司利润承压 资料来源：Wind、公司招股书、天风证券研究所 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 营收端波动较大叠加持续高强度投入研发，利润端整体承压。营收端波动较大叠加持续高强度投入研发，利润端整体承压。2019-2021 年公司主营业务毛利率分别为 59.39%、57.57%和 48.24%，整体呈小幅度下降趋势。其中 2021 年毛利率略有下降系自建工厂在 2020 年投产后，产能利用率尚在爬坡，折旧摊销等费用增加较大，此外，由于芯片、部分电子元件等原材料供应紧张，采购成本亦有所上升。产品结构产品结构方面方面，3D 视觉传感器是公司拳头产品，2019-2021 年营收占比分别为 86.84%、71.28%和 76.65%，同时公司前瞻布局具有较高毛利率的工业级应用设备，随着高毛利业务收入占比提升，有望驱动公司整体毛利率加速上行。净利润方面净利润方面，20192021 年扣非后公司归母净利润分别为-163.74 万元、-23,026.40 万元和-30,153.48 万元，主要系公司保持对研发的高强度投入，人员规模、研发费用持续增加，三费占营收比重较大。行业初期规模化应用领域有限，同时伴随智能门锁、手机等低毛利场景应用渗透、自建工厂投入使用以及部分材料采购价格上升，2021 年公司毛利率有所下降，综合使得营业收入同比增长情况下，公司仍然呈现亏损且幅度略有增加。我们认为公司当前基于发展战略进行的经营投我们认为公司当前基于发展战略进行的经营投入，符合当前公司所处发展阶段特点，后续随着公司入，符合当前公司所处发展阶段特点，后续随着公司 3D 视觉传感器毛利率触底反弹和工视觉传感器毛利率触底反弹和工业级应用设备等高毛利业务放量，利润端有望逐步边际改善。业级应用设备等高毛利业务放量，利润端有望逐步边际改善。图图 8：公司营收结构持续优化，：公司营收结构持续优化，3D 视觉传感器占比减少视觉传感器占比减少 图图 9：近年来公司各板块毛利率有所波动，整体略有下滑：近年来公司各板块毛利率有所波动，整体略有下滑 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 3D 视觉感知行业仍处于发展早期，产品推广、客户培育及公司经营规模扩大等使得消费视觉感知行业仍处于发展早期，产品推广、客户培育及公司经营规模扩大等使得消费及管理费用相对较高。销售费用方面，及管理费用相对较高。销售费用方面，2019-2021 年公司销售费用率分别为 8.7%、19.7%、12.2%（剔除股份支付），近年来呈增长态势，主要系随公司业务布局扩大，公司销售人员职工薪酬呈增长趋势，以及实施股权激励计提股份支付所致。管理费用方面，管理费用方面，2019-2021 年公司管理费用率分别为 12.2%、34.5%、22.0%（剔除股份支付），管理费用率较高主要系经营规模的扩大和外部股东的投入、公司法人治理结构和内部控制措施不断完善，管理人员数量持续增加所致。总体来看，销售费用和管理费用率与同行业可比公司平均水平基本总体来看，销售费用和管理费用率与同行业可比公司平均水平基本一致，一致，我们认为在可比公司中我们认为在可比公司中处于合理水平，公司所处行业仍处发展前期，产品推广、客处于合理水平，公司所处行业仍处发展前期，产品推广、客户培育及公司经营规模扩大等因素导致户培育及公司经营规模扩大等因素导致销售销售和管理费用较高，随着未来行业发展逐渐成熟，和管理费用较高，随着未来行业发展逐渐成熟，后续公司销售和管理费用后续公司销售和管理费用率率有望持续降低并加速盈利能力修复。有望持续降低并加速盈利能力修复。5.972.594.74-56.6.1%-80.0%-60.0%-40.0%-20.0%0.0 .0.0.0.00.0234567201920202021营收（亿元）营收同比增长（%）-0.02-2.30-3.0259.39W.57H.24%0.00.00 .000.00.00P.00.00p.00%-3.50-3.00-2.50-2.00-1.50-1.00-0.500.00201920202021扣非归母净利润（亿元）主营业务毛利率86.84q.28v.65%9.75.20.44%2.33%9.42%4.41%1.08%2.10%2.50%0 0Pp0 19202020213D视觉传感器消费级应用设备工业级应用设备其他62.49b.00P.311.20(.093.57f.01w.90d.34%0 0Pp 19202020213D视觉传感器消费级应用设备工业级应用设备 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 图图 10：行业仍处于发展早期，销售费用：行业仍处于发展早期，销售费用率率较高但具有合理性较高但具有合理性 图图 11：剔除股份支付后管理费用：剔除股份支付后管理费用率有所提升率有所提升 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 2.3D 感知：应用场景遍地开花，感知：应用场景遍地开花，3D 视觉感知技术有望视觉感知技术有望 4E0D 断断渗透渗透 2.1.万物互联感知先行，万物互联感知先行，2025 年年 3D 感知全球市场规模有望达感知全球市场规模有望达 150 亿美元亿美元 3D 视觉感知是人工智能和物联网时代的关键基础视觉感知是人工智能和物联网时代的关键基础共性共性技术。技术。与 2D 成像技术相比，3D 视觉感知技术不但能够提供纹理（色彩）信息，还能通过扫描获取人体、物体、空间的点云图和精准的“1:1”还原的 3D 模型，让终端获取更多精准的三维信息，从而助力各类终端更好地“看懂”三维世界。目前目前 3D 视觉感知技术路线主要有六种，分别为结构光、视觉感知技术路线主要有六种，分别为结构光、iToF、双目、双目、dToF、Lidar 以及工业三维测量以及工业三维测量，正逐步拓展更多的应用场景。表表 2：3D 视觉感知包括结构光、视觉感知包括结构光、iToF、dToF、双目、双目、Lidar、工业三维测量六大技术、工业三维测量六大技术 3D 视觉感知视觉感知技术技术 最佳测量距离最佳测量距离 分辨率分辨率 测量精度测量精度 主要适用场景主要适用场景 结构光 5m 高 近距：高 中远距：低 手机前置、刷脸支付、刷脸门锁、服务机器人、安防监控、屏下 3D 结构光等 iToF 3.5m 中 近距：中 中距：高 手机前置、后置、扫地机器人、AR/VR、门禁等 dToF 5m 低 近距：低 远距：高 手机后置、平板后置、扫地机器人等 双目 15m 高 低 汽车侧面、室外机器人、智能安防等 Lidar 200m 低 近距：低 远距：高 汽车自动驾驶、汽车 ADAS、低速物流车自动驾驶等 工业三维测量 20mm-30m 极高 极高 高精度工业测量，材料、结构检测 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 注 1：表中结构光、iToF、dToF、双目 3D 视觉感知技术对应的产品均指消费级产品。注 2：表中测量精度的对比用于反映六种技术在相同距离区间上的相对比较，并非指同种技术在不同距离上的比较。3D 视觉感知技术经历以下阶段，加速从工业级向消费级拓展：萌芽期：萌芽期：3D 视觉感知技术最早应用于工业领域，视觉感知技术最早应用于工业领域，主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量。但用于工业检测的 3D 视觉测量设备一般为多种技术融合使用，具有设备成本高、体积大、功耗高，应用普及缓慢等特点。代表产品有瑞典海克斯康（HEXAGON）的 PrimeScan 扫描仪、德国高慕公司（GOM）的 ATOS 系列三维扫描仪和 ARAMIS 三维形变测量系统等。商业化探索期：随着底层元器件、核心算法等技术快速发展，商业化探索期：随着底层元器件、核心算法等技术快速发展，3D 视觉感知技术逐渐视觉感知技术逐渐由工业领域向消费级领域推广。由工业领域向消费级领域推广。此时 3D 视觉感知产品的成本、体积、功耗都得到显著降低并且应用聚焦于三维建模、人机交互等领域。代表产品有微软的 3D 视觉感知产品 Kinect、英特尔基于结构光技术的产品 RealSense 以及奥比中光基于结构光技术的消费级 3D 视觉传感器 Astra 等。4.3%9.8.0%3.3%3.0%3.4(.36.3&.0%8.7.7.2%0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0.0 1920202021寒武纪睿创微纳云从科技奥比中光（剔除股份支付）25.33.4X.5%5.6%3.7%3.7 .4!.8.8.24.5.0%0.0.0 .00.0.0P.0.0p.0 1920202021寒武纪睿创微纳云从科技奥比中光 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 11 市场导入期：市场导入期：随着 3D 视觉感知技术的不断升级，3D 视觉感知产品的成本、功耗、体积进一步得到优化，逐步在智能手机、移动支付、AIoT 等领域落地应用。2017 年年苹果发布的苹果发布的 iPhone X 搭载了前置搭载了前置 3D 结构光视觉传感器，这标志着结构光视觉传感器，这标志着 3D 视觉感知视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。技术在消费级领域开始规模化普及。快速发展期：快速发展期：2018 年以来，3D 视觉传感器在刷脸支付、智能门锁、3D 看房等领域加速落地。同时，基于不同技术路线的产品日益丰富：1）iToF：华为、魅族等厂商相继推出搭载了基于 iToF 技术的后置 3D 视觉传感器的智能手机；2）dToF：2020 年苹果推出搭载了基于 dToF 技术的 Lidar 扫描仪的 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro；3）双目视觉：双目视觉：大疆创新搭载了双目视觉系统的无人机如 Phantom Pro/Pro 、Mavic 2 Pro/Zoom 等；4）激光雷达：）激光雷达：谷歌旗下 Waymo 公司搭载激光雷达及多传感器的无人驾驶汽车。随着随着 2D 成像逐步向成像逐步向 3D 视觉感知升级，市场规模迎来快速增长。视觉感知升级，市场规模迎来快速增长。据 Yole 数据，2019 年全球 3D 视觉感知市场规模为 50 亿美元，预计在 2025 年达到 150 亿美元，2019-2025年复合增长率约为 20%。图图 12：2025 年全球年全球 3D 视觉感知市场规模有望增长至视觉感知市场规模有望增长至 150 亿美元亿美元 资料来源：公司招股书、Yole、天风证券研究所 2.2.产业链：元器件产业链：元器件 感知方案感知方案 应用算法，中游感知方案商是核心环节应用算法，中游感知方案商是核心环节 3D 视觉感知产业作为新兴行业，经过近十年不断探索、研发及应用，现已形成一条包括上游、中游、下游和应用终端的产业化分工链条。上游：提供各类上游：提供各类 3D 视觉传感器硬件的供应商或生产商。视觉传感器硬件的供应商或生产商。3D 视觉传感器主要由深度引擎芯片、光学成像模组、激光投影模组以及其他电子器件、结构件等构成。其中，光学成像模组的核心部件包括感光芯片、成像镜头、滤光片等核心元器件；激光投影模组包括激光发射器、衍射光学元件、投影镜头等核心元器件。感光芯片供应商有索尼、三星、韦尔股份、思特威等；滤光片供应商有 Viavi、五方光电等，光学镜头供应商有大立光、玉晶光电、新旭光学等；激光发射器供应商有 Lumentum、菲尼萨（Finisar）、艾迈斯半导体（AMS）等，衍射光学元件供应商有 CDA、AMS、驭光科技等。中游：基于深度中游：基于深度引擎算法结合应用进行各类引擎算法结合应用进行各类 3D 视觉传感器方案设计的视觉传感器方案设计的 3D 视觉感知视觉感知方案商。方案商。代表企业有苹果、微软、英特尔、华为、奥比中光等。下游：根据终端的各类应用场景开发各类应用算法的应用算法方案。下游：根据终端的各类应用场景开发各类应用算法的应用算法方案。目前已具备一定商业应用的算法包括：人脸识别、活体检测算法，三维测量、三维重建算法，图像分割、图像增强优化算法，VSLAM 算法，骨架、姿态识别、行为分析算法，沉浸式 AR、虚拟现实算法等。产业链应用终端：基于产业链应用终端：基于 3D 视觉感知技术的各类应用场景客户。视觉感知技术的各类应用场景客户。包括生物识别、AIoT、消费电子、以及汽车等众多客户，如魅族、OPPO、蚂蚁集团、惠普、优必选、凯迪仕等；此外，应用终端还包括家庭、零售、学校、医院、药店、政府、企业、工厂、公共运输领域（包括不限于地铁、公交、高铁、飞机等）等。公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 12 图图 13：3D 视觉感知分为上游传感器硬件供应商、中游感知方案提供商、下游应用算法方案商视觉感知分为上游传感器硬件供应商、中游感知方案提供商、下游应用算法方案商 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 成熟通用元器件是当下主流选择，定制化是上游元器件必经之路。成熟通用元器件是当下主流选择，定制化是上游元器件必经之路。3D 视觉感知行业的整体发展与上游核心元器件的升级迭代紧密相关，然而由于 3D 视觉感知行业仍处于发展前期，技术发展并不成熟，因此产业链上游企业难以提供专用于 3D 视觉感知技术的核心元器件，只能选择已经成熟应用于其他行业的元器件，比如光学镜头、感光芯片、滤光片均来自于 2D 成像行业，激光发射器则来自于光通信、激光加工行业。中游中游 3D 视觉感知方视觉感知方案商是行业核心环节，驱动上下游协同发展。案商是行业核心环节，驱动上下游协同发展。处于产业链中游的 3D 视觉感知方案商拥有对 3D 视觉感知技术最为全面的系统级理解能力，在深入理解客户需求的基础上，通过整合上游产业链资源开发出定制化的核心元器件，提高了 3D 视觉传感器对于下游应用场景的适用性，能够促进各类客户向 3D 视觉感知智能化升级。2.3.格局：工业市场国产替代空间广阔，消费市场格局未稳、国产大有可为格局：工业市场国产替代空间广阔，消费市场格局未稳、国产大有可为 消费级与工业级竞争格局有所不同，其中消费级未形成稳定的格局，而工业级主要由外企消费级与工业级竞争格局有所不同，其中消费级未形成稳定的格局，而工业级主要由外企所把控。所把控。消费级市场方面消费级市场方面，已开展相关技术与产品研发的主要企业包括苹果、华为、微软、英特尔、索尼、三星等科技巨头企业，还包括英飞凌、瑞芯微、华捷艾米、奥比中光等企业。其中，微软是业内最早推出消费级 3D 视觉传感器的企业，经过多年发展，已推出结构光、iToF 技术的 3D 视觉传感器面向市场销售，推动了 3D 视觉感知技术的发展；苹果、华为主要面向自主终端产品（智能手机、平板设备等）对 3D 视觉感知技术需求，自研 3D 视觉传感器以服务于自家产品；英特尔则面向开发者、机器人等多个应用场景推出了多款产品。索尼、三星借助于自身在感光芯片方面的实力，在 iToF、dToF 技术上进行发力，推出了相应的感光芯片产品，面向业内其他企业销售。英飞凌、奥比中光、瑞芯微、华捷艾米等向市场推出了各自研发的 3D 视觉传感器产品。3D 视觉感知行业属于新兴行视觉感知行业属于新兴行业，在消费级市场中拥有广泛应用场景，目前处于快速发展的阶段，尚未形成稳定的竞争业，在消费级市场中拥有广泛应用场景，目前处于快速发展的阶段，尚未形成稳定的竞争格局，偏向于竞合关系格局，偏向于竞合关系。在工业级市场方面，在工业级市场方面，已开展 3D 视觉感光相关技术与产品研发的企业主要为德国 GOM 公司、美国 CSI 公司、HEXAGON 瑞典海克斯康、奥比中光等企业。此前工业级应用市场相关技术主要由欧美国家的大型工业生产厂商主导，但近年来随着国内企业对高精密 3D 测量技术的不断积累，国产设备凭借较高的性价比开始替代进口设备，且不断拓展工业领域新的应用，国产替代空间广阔。2.4.应用：下游应用多点应用：下游应用多点开花，开花，AIoT、智能汽车空间广阔、智能汽车空间广阔 生物识别领域生物识别领域 3D 刷脸支付和刷脸支付和 3D 门锁门禁是主要应用场景。门锁门禁是主要应用场景。生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。目前，3D 人脸识别技术主要有以下应用场景：1）3D 刷脸支付刷脸支付，3D 刷脸支付是继二维码支付后由 3D 视觉感知技术驱动的新一代支付方式，刷脸支付避免了携带支付中间介质，使用高效、便利，满足了身份核验的唯一性，更好实现支付安全与便捷的统一，能够更好满足最终用户的根本需求，公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 13 因此成为了线下支付方式的长期发展方向，具备驱动自我发展的底层源动力。2）3D 门锁门锁门禁门禁，在刷脸门锁、门禁场景下，搭载 3D 人脸识别的门锁、门禁避免了接触式的识别过程，相较于传统的密码锁和指纹锁给用户带来了更好的便利性。此外，3D 人脸识别技术的特点（如较高的识别精度和稳定性）与门锁门禁的安全性需求天然契合。随着相关技术的随着相关技术的不断成熟，智能门锁、门禁不断成熟，智能门锁、门禁的制造成本将逐渐下降，结合我国居民可支配收入上升带来的的制造成本将逐渐下降，结合我国居民可支配收入上升带来的消费升级，智能门锁、门禁的性价比将进一步提升，引领传统门锁、门禁的智能化转型。消费升级，智能门锁、门禁的性价比将进一步提升，引领传统门锁、门禁的智能化转型。表表 3：3D 人脸识别、人脸识别、2D 人脸识别、虹膜、指纹、掌纹五类生物识别方法对比人脸识别、虹膜、指纹、掌纹五类生物识别方法对比 生物识别方法生物识别方法 3D 人脸识别人脸识别 2D 人脸识别人脸识别 虹膜虹膜 指纹指纹 掌纹掌纹 精度 高 一般 极高 高 高 安全系数 高 一般 高 一般，容易被仿造 较高 稳定性 稳定 一般 终生不变 易磨损 易磨损 采集成本 中 中 高 低 中 便利程度 高 高 低 一般，接触式识别，部分人无法识别 一般，接触式识别 常用应用场景 刷脸支付、门锁门禁、交通、身份核验等 门禁、安防等 目前应用场景较少 手机、考勤、金融等 目前应用场景较少 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 AIoT 领域领域 AIoT 领域应用场景众多，包括空间扫描、服务机器人、领域应用场景众多，包括空间扫描、服务机器人、AR、人体扫描等领域。、人体扫描等领域。1）3D 空空间扫描应用领域，间扫描应用领域，由 3D 视觉传感器阵列组成的 3D 房屋扫描设备可快速对房屋内部进行高精度、快速地三维重建，更精准地还原房屋信息，进一步实现模拟实景的 3D 看房，提高用户的在线看房体验。2）服务机器人应用领域，）服务机器人应用领域，3D 视觉传感器可以帮助服务机器人高效完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能，使其更加智能化。根据 IDC 的数据，2017 年全球商务用机器人市场规模为 213.2 亿美元，预计 2022 年全球市场规模可达 538.0 亿美元，2017-2022 年复合增长率预计为 20.3%。3）AR 领域，领域，3D 视觉感知技术可帮助 AR 设备对周围环境进行三维重建，使得虚拟的立体影像更好的叠加在现实场景中，同时 3D 视觉感知可以识别人的手势、动作从而实现人与虚拟影像的交互。4）人体扫描领）人体扫描领域，域，针对儿童及青少年群体，3D 视觉感知技术的应用主要包括 3D 体态仪、智能体测设备等。总体来看，总体来看，3D 视觉感知技术在视觉感知技术在 AIoT 领域应用场景广阔，将为行业的长期市场需领域应用场景广阔，将为行业的长期市场需求发展奠定基础。求发展奠定基础。图 14：全球商务用机器人市场规模（亿美元）全球商务用机器人市场规模（亿美元）资料来源：公司招股书、IDC、天风证券研究所 消费电子领域消费电子领域 苹果率先将苹果率先将 3D 感知技术在手机端应用，未来有望不断在中高端机型渗透普及。感知技术在手机端应用，未来有望不断在中高端机型渗透普及。2017 年9 月以来，苹果率先应用 3D 视觉感知技术，其公司的 iPhoneX、iPhone 11、iPhone 12 手机系列均搭载了前置结构光 3D 视觉传感器，并在 iPhone 12 Pro 上同步搭载了基于 dToF 技术的后置激光雷达扫描仪。随着智能手机前、后置的 3D 视觉应用的不断探索，同时屏下结构光和前后置 iToF 和 dToF 技术的应用，加上未来各项技术的不断成熟和迭213.2253.7300.3363.1443.4538010020030040050060020172018201920202021E2022E 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 14 代所带来的软硬件成本下降，结构光/ToF 等技术将在中高端机型中普及，从而进一步提高在智能手机领域的渗透率。随着 3D 视觉感知技术的不断发展，其在消费电子领域的应用正在不断拓展，除智能手机外，还广泛适用于电脑、电视等多种终端设备。2020 年 3 月，苹果推出的新款 iPad Pro 平板搭载了激光雷达扫描仪，用于环境的三维检测和三维扫描，可以实现如测量、游戏、购物、装修等各类 AR 体验。3D 视觉感知技术在消费电子各领视觉感知技术在消费电子各领域给用户带来较好的用户体验，未来具有较大的市场渗透空间。域给用户带来较好的用户体验，未来具有较大的市场渗透空间。工业领域工业领域 3D 视觉感知技术能够对工业生产有效赋能。视觉感知技术能够对工业生产有效赋能。3D 视觉感知在工业领域主要应用于三维扫描、微小形变测量、弯管角度测量分析、工业机器人的定位与导航等方面。1)工业三维扫描设备可实现非接触式的对工业设备、零部件等表面三维数据的细致、精确、快速获取。同时结合全局自动拼接技术，可实现几十米超大工件的快速高精度测量。2)微小形变测量通过 3D 视觉感知技术实现对设备、零部件、材料以及微小物体等变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量。3)弯管测量仪利用工业级相机从各个角度拍摄弯管的二维图像，通过图像识别、立体视觉、摄影测量、多相机空间标定、三维重建等技术，快速实现弯管三维外形的智能化高效在线测量检测，大幅提高生产制造效率、大幅降低人力和检具成本，最终基于云端数据的分析可以实现数据追溯、智能化的工艺优化。4)工业机器人应用主要是通过搭载 3D 视觉传感器以实现距离感知、避障导航、三维地图重建等多项功能，从而更好地完成分拣、搬运、排障等多项服务，大幅减少人工需求。伴随目前高精密伴随目前高精密 3D 测量测量技术需求日益增长，国内技术需求日益增长，国内 3D 视觉感知技术不断落地，工业领域国产替代空间广阔。视觉感知技术不断落地，工业领域国产替代空间广阔。图图 15：全球工业机器视觉市场规模（亿元）：全球工业机器视觉市场规模（亿元）资料来源：赛迪顾问、工业互联说公众号、天风证券研究所 智能汽车领域智能汽车领域 激光雷达、智能座舱等场景具有广阔的成长空间。激光雷达、智能座舱等场景具有广阔的成长空间。3D 视觉感知技术在汽车领域的应用主要分为车外和车内应用，其中车外应用包括自动驾驶及辅助驾驶 360 度 3D 环视、车外身份识别等，车内应用包括驾驶员检测以及车内交互。随着国家不断推出系列鼓励支持智能汽车的相关法规和政策，预计未来产业链将不断完善，相关应用场景关注度和认可度不断提升，同时伴随汽车智能化进程不断加速，智能座舱、智能驾驶场景成长空间广阔。图图 16：智能座舱、自动驾驶有望成为：智能座舱、自动驾驶有望成为 3D 视觉感知新的应用场景视觉感知新的应用场景 资料来源：盖世汽车社区公众号、天风证券研究所 64.2380.29117.09131.75138.77150.00165.00180.000.0050.00100.00150.00200.00201520162017201820192020E2021E2022E 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 15 3.激光雷达：半固态方案率先放量，全固态方案未来可期激光雷达：半固态方案率先放量，全固态方案未来可期 3.1.自动驾驶加速发展，以激光雷达为核心的多传感器融合路线成当下主流自动驾驶加速发展，以激光雷达为核心的多传感器融合路线成当下主流 智能化逐渐成为主机厂核心卖点，自动驾驶迎来高速发展期，出现以摄像头为核心的纯视智能化逐渐成为主机厂核心卖点，自动驾驶迎来高速发展期，出现以摄像头为核心的纯视觉路线与以激光雷达为核心的多传感器融合路线。觉路线与以激光雷达为核心的多传感器融合路线。当下汽车产业正发生系统性的深远变革，消费者愈加注重智能化体验，自动驾驶和智能座舱逐渐成为消费者的核心关注点；同时主机厂也不断搭载更多的智能化、网联化技术，以求打造差异化卖点。根据 IHS Markit 预测，中国自动驾驶未来十年将高速增长，2025 年 L2 级别以上智能汽车渗透率有望超过 60%，2030 年高级别自动驾驶（L3/L4）渗透率有望达到 30%。自动驾驶分为环境感知、路径规自动驾驶分为环境感知、路径规划、控制执行三个环节，环境感知即需要对车辆、行人、交通信号灯、障碍物等行车环境划、控制执行三个环节，环境感知即需要对车辆、行人、交通信号灯、障碍物等行车环境做出快速准确的识别，当下环境感知有纯视觉和做出快速准确的识别，当下环境感知有纯视觉和视觉雷达视觉雷达融合两大技术路线。融合两大技术路线。纯视觉方案：纯视觉方案：“轻感知、重算法”，即仅依靠摄像头收集环境信息，将图片传输到计算平台训练分析，并不断进行算法的迭代，其优点在于低成本、更加接近人类驾驶，缺点则是依赖大量数据训练、存在环境认知死角等，目前特斯拉坚持纯视觉感知方案。多传感器融合方案：多传感器融合方案：“重感知、轻算法”，即通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、等传感器收集车辆周边信息，能够实现对物体位置、距离等信息精确的感知并具备较高的安全冗余性，缺点在于多传感器融合存在技术挑战、硬件成本较高等，目前国内采用多“重感知，轻算法”的传感器融合方案主机厂有小鹏、蔚来、极狐等。图图 17：中国高阶自动驾驶（中国高阶自动驾驶（L3、L4）预计未来十年高速渗透）预计未来十年高速渗透 资料来源：IHS Markit、天风证券研究所 表表 4：相较于纯视觉方案，多传感器融合方案具备感知精确、安全冗余度高等优势相较于纯视觉方案，多传感器融合方案具备感知精确、安全冗余度高等优势 技术路线技术路线 感知方式感知方式 特征特征 代表企业代表企业 纯视觉方案 摄像头 硬件成本低、获取环境信息更加丰富、依赖大量数据、存在环境认知死角 特斯拉 多传感器融合 激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达 摄像头 能够对物体精确感知、安全冗余性高、硬件成本高、多传感器融合存在技术困难、激光雷达容易受到雨雪雾天气的影响。蔚来、小鹏、极狐等 资料来源：贸泽电子公众号、天风证券研究所 以激光雷达为核心的多传感器融合方案被国内主机厂广泛采用。我们认为主要原因是：以激光雷达为核心的多传感器融合方案被国内主机厂广泛采用。我们认为主要原因是：以特斯拉为代表的纯视觉方案难以复刻。以特斯拉为代表的纯视觉方案难以复刻。特斯拉坚持采用纯视觉方案底气来自于百万车队采集实时数据用于训练 强大视觉算法团队 自研超算 Dojo 用于视觉数据训练，其余主机厂较难复刻特斯拉独特的视觉感知路线。降低对环境的依赖。降低对环境的依赖。纯视觉方案对于光线依赖度较高，在弱光或光影复杂的地方难以使用，如特斯拉 Autopilot 在夜晚以及雨雪天气工作准确度有所降低，而多传感器融合方案能降低传感器对环境的依赖。降低对算力和算法的要求。降低对算力和算法的要求。激光雷达能够弥补摄像头仅能收集 2D 数据的缺陷，可提供周围物体的精确距离测量，使机器能够采集 3D 图像（收集 2D 数据后还原成 3D 场景误差较大，且对算法和算力要求极高）。我们认为多传感器融合方案能够打破特斯拉纯视觉感知路线的数据和算法壁我们认为多传感器融合方案能够打破特斯拉纯视觉感知路线的数据和算法壁垒，使得主机垒，使得主机53.101.40%7&.90#.50 5.10Q.50 .50%0 0Pp0 2120252030L4L3L2L1L0 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 16 厂能够高效迅速的提升其自动驾驶能力，打造智能化卖点，因此以激光雷达为主的多传感厂能够高效迅速的提升其自动驾驶能力，打造智能化卖点，因此以激光雷达为主的多传感器融合感知方案将有望成为大部分主机厂切入高级别自动驾驶的首选。器融合感知方案将有望成为大部分主机厂切入高级别自动驾驶的首选。图图 18：数据闭环：数据闭环 百万车队百万车队 Dojo 视觉训练，构造高效联机版“视觉训练，构造高效联机版“AI 进化体”进化体”资料来源：地平线、天风证券研究所 3.2.激光雷达：多传感器融合路线感知层核心部件，实现高阶自驾之关键激光雷达：多传感器融合路线感知层核心部件，实现高阶自驾之关键 3.2.1.激光雷达激光雷达=发射模块发射模块 接收模块接收模块 扫描模块扫描模块 控制模块控制模块 激光雷达能够测量物体距离、角度、高度等信息，并处理形成点云模型，为决策层提供参激光雷达能够测量物体距离、角度、高度等信息，并处理形成点云模型，为决策层提供参考，是多传感器融合感知层核心部件。考，是多传感器融合感知层核心部件。激光雷达是一种用于获得物体精确三维位置信息的传感器，能够确定物体的位置、大小、外貌形状、速度等。通过测量激光信号的时间差或相位差确定距离、通过水平旋转或相控扫描测量角度、通过不同俯仰角度的信号获得高度信息，并基于距离、角度、高度等对周边物体建模形成三维点云图。激光雷达是由发射、激光雷达是由发射、接收、扫描、控制等功能模块组成，各功能模块有多种选择方案接收、扫描、控制等功能模块组成，各功能模块有多种选择方案：发射模块发射模块：负责激光源发射，不同光源及发射形式影响射出光的能量大小和可探测范围深度，光源波长分为 905nm 和 1550nm 两类，按照激光器驱动方式可分为边发射激光器（EEL）和垂直腔面发射激光器（VCSEL）；接收模块接收模块：负责接收返回光，不同探测器影响对返回光的探测灵敏度，进而影响探测距离和范围，探测器包括 PIN PD、APD、SPAD、SiPM 等；扫描模块扫描模块：通过控制光的传播方向实现对特定区域的扫描，不同扫描方式影响探测范围广度及激光雷达整体耐用和稳定性，按扫描方式划分，可分为机械式、半固态、全固态等；控制模块控制模块：通过算法处理生成最终的点云模型，以供后续自动驾驶决策算法参考。由于不同技术和方案组合可以衍生出诸多激光雷达产品形态，不同方案优缺点有所不同，由于不同技术和方案组合可以衍生出诸多激光雷达产品形态，不同方案优缺点有所不同，当下行业仍处于早期发展阶段，技术路线呈现多点开花。当下行业仍处于早期发展阶段，技术路线呈现多点开花。图图 19：激光雷达由扫描模块、发射模块、接收模块、主控模块组成：激光雷达由扫描模块、发射模块、接收模块、主控模块组成 资料来源：禾赛科技招股书、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 17 3.2.2.激光雷达分类及技术路线激光雷达分类及技术路线 按照测距方式，激光雷达主要可分为按照测距方式，激光雷达主要可分为 ToF、FMCW、三角测距法等方案、三角测距法等方案。激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间（Time of Flight，ToF）测距法、基于相干探测的 FMCW 测距法、以及三角测距法等，其中 ToF 与 FMCW 能够实现室外阳光下较远的测程（100250 m），是车载激光雷达的优选方案。ToF 方案是通过测量发射激光与回波信号的时间差，并基于光的传播速度计算目标物的距离信息，具有响应速度快、探测精度高等优势；而 FMCW 方案将发射激光的光频进行线性调制，通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差，从而间接获得飞行时间反推目标物距离，具有可测量速度信息及抗干扰强等优势。图图 20：ToF 与与 FMCW 探测原理对比探测原理对比 资料来源：艾瑞咨询公众号、天风证券研究所 905nm 光源在光源在 ToF 方案下有明显的性价比优势，方案下有明显的性价比优势，1550nm 光源更适配光源更适配 FMCW 方案。方案。从探测距离角度看，905nm 光源的激光雷达最大探测距离在 150200 米之间，已接近人眼限制功率极限（无法通过提高功率来增加探测距离），而 1550nm 波长对人眼安全影响更小，可以通过使用更大的光功率来实现更远的探测距离。从成本角度看，从成本角度看，1550nm 波长光源需要使用价格更高的激光器和 GaAs 探测器（硅材料无法探测到 1550nm 波长），而 905nm接收端则可以使用低成本、成熟的硅基 CMOS 工艺。从方案匹配性看，从方案匹配性看，1550nm 波长下 ToF方案雨雾天气探测距离收缩问题更为严重，而 FMCW 方案信噪比与传输光子量成正比，1550nm 下 FMCW 方案信噪比更高（高信噪比代表更高的探测性能），因此在 1550nm 波长下 FMCW 方案具有相对成本优势。ToF 在在 905nm 波长下物理特性优势显现，能够提供波长下物理特性优势显现，能够提供低成本、较高性能的整体方案，而低成本、较高性能的整体方案，而 FMCW 方案在方案在 1550nm 下性能优势更为明显，方案相下性能优势更为明显，方案相对成本优势能够展现，我们判断对成本优势能够展现，我们判断 ToF 905nm、FMCW 1550nm 有望成为未来主流方案。有望成为未来主流方案。表表 5：相较于相较于 FMCW 探测方式，探测方式，ToF 路线成熟度较高，成本优势明显路线成熟度较高，成本优势明显 性能性能 FMCW TOF 探测体制 相干探测 直接探测 抗干扰能力 极强 差 有效探测所需光子数 10 1000 工作距离 可实现远距离探测 探测距离较近 人眼安全等级 高 低 精确速度信息 有 无 固态扫描兼容性 完全兼容 不适用 毫米波雷达兼容性 兼容 不兼容 技术成熟度 发展中 成熟 技术复杂度 复杂 简单 硅光集成制造工艺 适用 适用 资料来源：维科网激光公众号、天风证券研究所 按照扫描方式分类，激光雷达主要分为机械式、半固态（转镜、按照扫描方式分类，激光雷达主要分为机械式、半固态（转镜、MEMS）、全固态（）、全固态（Flash、OPA）三类。）三类。其中机械式激光雷达的扫描及收发模块整体运动（水平视角 360），半固态 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 18 式激光雷达仅扫描模块运动（水平视角小于 120），而固态式激光雷达无运动模块（水平视角小于 120），各种方案性能、优劣各不相同，具体来看：机械式：机械式：机械式雷达发射和接收模块整体运动，激光雷达在竖直方向上排布多组激光线束，发射模块以一定频率发射激光线，并通过旋转实现动态扫描，优势在于技术成优势在于技术成熟、扫描速度快、熟、扫描速度快、360的覆盖范围的覆盖范围。但由于机械式雷达主要由分立的收发器件组成，生产过程需要人工校准，这导致雷达成本较高、可量产性差、难以过车规，同时体积成本较高、可量产性差、难以过车规，同时体积较大难以适配乘用车车体较大难以适配乘用车车体，主要应用场景为Robotaxi等领域，代表公司包括Velodyne、禾赛科技、Ouster、速腾聚创等。半固态（转镜）：半固态（转镜）：转镜式激光雷达主要运动部件为无刷电机，部件供应链体系成熟、部件供应链体系成熟、稳定性已有可靠性验证稳定性已有可靠性验证（已在工业领域运用多年），转镜式扫描模块可快速应用，但由于电机为金属机械部件小型化及降本难度较大小型化及降本难度较大，目前有棱镜、多面镜等不同转镜方案。代表公司有法雷奥、Luminar、大疆 Livox 等。半固态（半固态（MEMS）：）：MEMS 使用微振镜替代机械激光雷达的扫描仪，将机械部件集成到单个芯片上，微振镜核心结构是尺寸很小的悬臂梁，通过旋转的微振镜反射激光器的光线从而实现扫描。硅基 MEMS 微振镜可控性较好，可实现快速扫描，其等效线束较高，同样点云密度下，MEMS 激光发射器数量相较于机械式少很多，因此 MEMS整体优势在于体积较小、系统可靠性较高、具有一定的降本空间体积较小、系统可靠性较高、具有一定的降本空间。但缺点则在于 MEMS测距能力和测距能力和 FOV（传感器覆盖角度）性能较不够高（传感器覆盖角度）性能较不够高，大视场角需要进行拼接（对点云拼接算法及稳定性要求较高），同时同时 MEMS 抗冲击可靠性存疑抗冲击可靠性存疑（振镜及悬梁臂抗冲击性差）。代表公司包括 Innoviz、速腾聚创等。全固态（全固态（Flash）：）：Flash 类似相机工作原理，即每个像素点可记录光子飞行时间，通常Flash 发射模组采用 VCSEL 激光器 SPAD 探测器，未来性能提升进程取决于 VCSEL 和SPAD 器件发展。Flash 优势在于集成度高、芯片级工艺易于量产、稳定性强易车规，优势在于集成度高、芯片级工艺易于量产、稳定性强易车规，劣势在于受功率限制探测距离近、抗干扰能力差等劣势在于受功率限制探测距离近、抗干扰能力差等。代表公司包括 Ibeo、LeddarTech、Ouster 等。全固态（全固态（OPA）：）：OPA 运用相干原理，采用多个光源阵列，能够动态调节角度范围，能够进行精细化扫描。OPA 方案优势在于体积小易车规、扫描速度快、精度高等，方案优势在于体积小易车规、扫描速度快、精度高等，缺点在于加工难度高、探测距离难以做到很远缺点在于加工难度高、探测距离难以做到很远。代表公司包括 Quanergy、Lumotive、洛微科技等。图图 21：按照扫描方式划分，激光雷达可分为机械式、半固态式、全固态式三大类：按照扫描方式划分，激光雷达可分为机械式、半固态式、全固态式三大类 资料来源：艾瑞咨询公众号、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 19 表表 6：按照测距原理、发射模块、接收模块、扫描模块，激光雷达可划分为多种类型按照测距原理、发射模块、接收模块、扫描模块，激光雷达可划分为多种类型 测距原理测距原理 Tof 测距法（飞行时间测距）主流方向、大多数厂商采用 FMCW 测距/测速法（连续波调频测距）代表公司：Mobileye、Aeva、Blackmore（Aurora）发射模块（激光器）发射模块（激光器）按激光器波长划分 905nm 主流方向、大多数厂商采用 1550nm 代表公司：Luminar、图达通等 按集成度划分 EEL（边发射激光器）VCSEL（垂直腔面发射激光器）PCSEL（光子晶体结构表面发射激光器）接收模块（探测器）接收模块（探测器）APD（雪崩光电二极管）SPAD（单电子探测雪崩二极管）SiPM（硅光电倍增管）扫描模块扫描模块 机械式激光雷达（整体旋转）代表公司：Velodyne、禾赛、Ouste 速腾聚创等 半固态激光雷达（收发模块固定）转镜方案 一维转镜 代表公司：法雷奥、华为、禾赛等 二维转镜 代表公司：Luminar、图达通等 微振镜方案（MEMS）代表公司：Innoviz、速腾聚创 棱镜方案 代表公司：大疆、Livox 固态激光雷达（无机械运动部件）相控阵（OPA）方案 代表公司：Quanergy、Lumotive、洛微科技 Flash 方案 代表公司：Ibeo、LeddarTech、Ouster 等 资料来源：九章智驾公众号、天风证券研究所 车载激光雷达仍处于技术和产品的商业化探索期，不同技术路线各有优劣，激光雷达厂商车载激光雷达仍处于技术和产品的商业化探索期，不同技术路线各有优劣，激光雷达厂商基于提高技术路线容错率的角度考量，大多同时布局多种技术方案。基于提高技术路线容错率的角度考量，大多同时布局多种技术方案。一般而言，激光雷达厂商布局整体较为成熟的机械式、半固态式激光雷达有利于厂商快速将产品推出落地，并在与主机厂合作的过程中不断积累工程及相关经验，以帮助后续固态雷达在产品设计及工程量产方面能够更好的与主机厂需要契合；同时布局固态激光雷达、FMCW 等方案保障未来的技术和产品的领先性。当下半固态成熟度更高，是激光雷达厂商的首选方案，例如法雷奥、Luminar、速腾聚创、禾赛科技、华为等主流激光雷达厂商均布局 MEMS 或转镜的半固态激光雷达方案；同时法雷奥、速腾聚创等厂商也均在布局全固态 Flash 方案。表表 7：国内外激光雷达厂商大多布局多种技术路线国内外激光雷达厂商大多布局多种技术路线 企业企业 机械机械 MEMS 转镜转镜 OPA Flash FMCW 其他其他 国外激光雷国外激光雷达厂商达厂商 法雷奥 卢米纳尔 大陆（投资 AEye）(收购 Advanced Scientific Concepts）Cepton（MMT 技术）因诺维兹 Ibeo 威力登（固态）国内激光雷国内激光雷达厂商达厂商 华为（96 线）大疆（HAP）禾赛科技（AT128）速腾聚创（M1）图达通（Falcon）镭神科技（CX 128）万集科技（2022 计划）（2024 计划）资料来源：佐思汽车研究公众号、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 20 3.3.短期看好半固态率先放量，固态短期看好半固态率先放量，固态 VCSEL SPAD 路线未来可期路线未来可期 3.3.1.激光雷达核心要素激光雷达核心要素=性能性能 可靠性可靠性 成本成本 产品性能、可靠性及成本是主机厂选择激光雷达时关注的核心要素。产品性能、可靠性及成本是主机厂选择激光雷达时关注的核心要素。具体来看：性能：性能：对于主机厂而言，激光雷达产品性能意味着车辆行驶中对周围车辆、行人、障碍物等目标物体的探测精度、范围等，优异的产品性能能够提供更加精确、覆盖范围更广的环境感知数据，有利于决策层做出更合理正确的决策。激光雷达性能指标通常包括测距能力、精度、视场角、刷新帧率、功耗、体积、点云规整度等，其中测距距离、精度、视场角、点云规整度等为核心指标。1）测距能力：）测距能力：即激光雷达探测的距离，通常激光收发效率越高探测距离越远；2）精度：）精度：即探测精确度，精度越高对目标物体刻画越准确，通常与收发模块相关；3）视场角）视场角&分辨率分辨率&刷新帧率：刷新帧率：以上三个参数相互影响，视场角（FOV）即为对水平和垂直两个方向的覆盖范围，而分辨率和刷新帧率越高代表精准度越高；4）点云规整度：）点云规整度：点云规整度主要由扫描部件决定，影响点云算法适配难度，当下机械式、一维转镜效果较好。可靠性：可靠性：对于主机厂而言，激光雷达可靠性意味着产品的使用寿命、稳定性、耐用性以及能否通过车规级认证，而是否过车规则是早期进入主机厂供应链的基础条件，同时亦是大规模量产的关键。相较于消费级产品，车载产品性能必须满足车规要求，需要进行车规振动、EMC、温度循环等测试，例如在-40-85的工作温度范围、振动以及冲击等苛刻环境下，零部件能否保持正常性能，激光雷达从研发到量产需要通过ISO16750、IATF 16949、ISO26262 三个关键认证。从收发模块看，主流主流 905nm 方案方案电子元器件供应链成熟容易过车规，电子元器件供应链成熟容易过车规，但 1550nm 方案供应链体系仍处于早期，通过车规认证存在一定的难度；从扫描模块看，精密机械部件在抗冲击、使用寿命方面存在劣势，机械部件越多则通过车规难度越大，例如当下转镜方案已过车规，但机械式、MEMS 等需要时间证明其可靠性。成本：成本：对于主机厂而言，激光雷达成本意味着产品能否运用到乘用车 ADAS 领域，以及产品是否有足够的经济性向中低端车型渗透进而扩大激光雷达目标市场空间，同时也是各技术路线后期能否胜出的决定性因素。不同应用场景对激光雷达有着不同的偏好和要求，例如 Robotaxi 对性能要求较高，因此一般使用成本较高的高线束高性能激光雷达，而低速封闭自动驾驶场景（港口、码头、矿山等）一般使用成本较低的低线束激光雷达产品。此外，ADAS 乘用车领域对激光雷达价格敏感度较高，虽然当下激光雷达已经在高端车型中成功运用，但大规模放量并向中低端车型渗透则需要进一步的降本。对于乘用车对于乘用车 ADAS 场景，场景，我们认为我们认为测距、精度、视场角等性能指标是激光雷测距、精度、视场角等性能指标是激光雷达产品力的基础，决定激光雷达能否“看得清、看得远、看得广”；产品的达产品力的基础，决定激光雷达能否“看得清、看得远、看得广”；产品的性能性能性、性、可靠性决定着能否可靠性决定着能否通通过车规，是过车规，是实现实现规模落地量产的关键；而当下的成本以及未来成规模落地量产的关键；而当下的成本以及未来成本的下降空间决定着方案的经济性，是各技术路径后期能否胜出的决定性因素。本的下降空间决定着方案的经济性，是各技术路径后期能否胜出的决定性因素。图图 22：性能、可靠性、成本是激光雷达主要产品力：性能、可靠性、成本是激光雷达主要产品力 资料来源：九章智驾公众号、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 21 表表 8：无人驾驶、高级辅助驾驶、机器人三大应用场景对激光雷达要求有所不同无人驾驶、高级辅助驾驶、机器人三大应用场景对激光雷达要求有所不同 无人驾驶无人驾驶 高级辅助驾驶高级辅助驾驶 机器人机器人 应用场景说明 场景复杂度 高（L4/L5）中（L2/L3，功能开启场景有限）低/中（封闭园区，应用较多）高（城市道路，应用较少）承载装置行驶速度 中（城市道路）中（城市道路）低（封闭园区）高（高速场景）高（高速场景）中（城市道路）对激光雷达的要求 最远测距要求 远 中/远（取决于 ADAS 功能）中/远（取决于应用场景）外观集成度 低 高 中 价格敏感度 低 高 中/高 对激光雷达供应商算法需求度 低 高 低 车规化要求 中（当下）/高（预期）高 低 资料来源：禾赛科技招股书、天风证券研究所 3.3.2.短期：主机厂加速激光雷达上车，看好半固态率先放量短期：主机厂加速激光雷达上车，看好半固态率先放量 从性能、可靠性、成本三大角度对比当下五种主流技术路线，短期看好半固态率先放量。从性能、可靠性、成本三大角度对比当下五种主流技术路线，短期看好半固态率先放量。机械式激光雷达发展较早，性能方面表现优异，但机械零部件较多，产品可靠性及过车规难以保证，同时机械式价格高昂，下游主机厂难以接受。转镜方案性能方面存在对功率要求较高等缺点，但目前已通过车规认证并实现量产装车，同时转镜式方案供应链体系成熟，短期性价比较高，但成本下降空间较小。MEMS 方案性能方面存在视场角较窄等问题，但零部件成熟度较高，具备较高的可靠性，成本方面有较大的下降空间。Flash 固态方案性能方面存在探测距离近等问题，但全固态没有精密机械部件，具备可靠性高、易过车规等天然优势，同时固态 Flash 方案以 VCSEL 激光器和 SPAD 探测器为核心收发器件，其“芯片化”特点具备充足降本空间，随着 VCSEL 多节设计提高功率密度 SPAD 阵列提高像素分辨率来解决探测距离这一问题，未来固态 Flash 方案有望成为主流之一。OPA 方案当下仍处于早期，技术及供应链成熟度仍不足，成本高昂使得短期商业化困难，但 OPA 方案能够在保证性能的同时提供更低的价格，未来发展空间广阔，但预计需要多年发展时间。对比来看对比来看，我们认为当下转镜、，我们认为当下转镜、MEMS 方案性能较为优异、产品成熟，同时方案已有量产方案性能较为优异、产品成熟，同时方案已有量产上车的成功案例，产品稳定性已经过考验，半固态方案有望率先放量。上车的成功案例，产品稳定性已经过考验，半固态方案有望率先放量。表表 9：机械式、转镜、机械式、转镜、MEMS、OPA、Flash 五大主流技术路线对比五大主流技术路线对比 扫描方式扫描方式 机械式机械式 转镜（半固态式）转镜（半固态式）MEMS（半固态式）（半固态式）固态式（固态式（OPA）固态式（固态式（Flash）优点 扫描速度快、抗光干扰能力强等，是最成熟的方案 唯一真正通过车规并实现上路的方案，具有体积小等优势 可靠性高、批量生产后成本低、分辨率高等 体积小、扫描速度快、精度高、可控性好、易过车规 成像速度快、芯片级工艺、适合量产、易过车规 缺点 成本高、装配调制困难、扫面频率长、机械零部件寿命不长 不稳定、对光源功率要求较高 激光扫描范围受微振镜面积限制，视野 FOV 相对较窄 光信号覆盖有限、环境光干扰、探测距离近 功率受限，可探测距离短、抗干扰能力差、角分辨率低 技术难点 标定矫正 光学系统控制机制和转轴精度 如何利用 MEMS，实现超远测距和较大 FOV 初创技术壁垒高 增加探测距离 量产及应用进展 Robotaxi、Robobus及智能驾驶实验室 当前主流的 ADAS 场景技术路线，已过车规 宝马 BMW iNEXT搭载MEMS激光雷达 该方案尚在理论阶段，预计 2023 年实现量产 长城计划在 WEY SUV中适用Ibeo的Flash 技术 降本空间 结构较复杂，降本空间小 难以集成化再度降低成本 有一定的降本空间 当下成本较高，降本空间广阔 成本较低，降本空间较大 代表厂商 Velodyne、法雷奥、禾赛等 法雷奥、大疆 Livox Innoviz、一径科技 Quanergy、力策 Ibeo、ouster 资料来源：高工智能汽车公众号、智能汽车情报局公众号、盖世汽车社区公众号、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 22 根据主机厂当下已推出量产和规划的车型来看，半固态已成为当前时点主机厂的首选方案。根据主机厂当下已推出量产和规划的车型来看，半固态已成为当前时点主机厂的首选方案。Luminar、法雷奥、图达通、禾赛科技、速腾聚创、华为等头部激光雷达厂商均为多个主机厂或者车型提供了半固态上车方案，例如理想 L9 等爆款车型均采用禾赛科技的半固态方案。但从行业需求端来看，激光雷达的当下重要的科技卖点，短期激光雷达产品性能指标和能否上车量产是主机厂核心诉求，但随着行业发展和技术成熟度的提升，成本因素将变得愈发重要；因此，从激光雷达产品发展方向看，激光雷达则有望由过去的机械式转变为当下的半固态并不断向全固态方向发展。整体来看，我们认为可靠性是激光雷达的基础，整体来看，我们认为可靠性是激光雷达的基础，选择具备足够可靠性的技术方案，并不断优化性能、降本成本则是激光雷达升级迭代的必选择具备足够可靠性的技术方案，并不断优化性能、降本成本则是激光雷达升级迭代的必经之路。基于这一思路，考虑到当下经之路。基于这一思路，考虑到当下 MEMS 性能和稳定性的优异表现、全固态方案产品性能和稳定性的优异表现、全固态方案产品技术的日趋技术的日趋成熟及其可观的降本空间，我们短期看好以成熟及其可观的降本空间，我们短期看好以 MEMS 为主的半固态率先放量，为主的半固态率先放量，长期关注全固态长期关注全固态 VCSEL SPAD 方案性能提升进程。方案性能提升进程。图图 23：可靠性是上车基础，性能：可靠性是上车基础，性能&成本不断优化是激光雷达产品迭代方向成本不断优化是激光雷达产品迭代方向 资料来源：九章智驾公众号、高工智能汽车公众号、艾瑞咨询公众号、天风证券研究所 表表 10：国外激光雷达厂商定点项目规划国外激光雷达厂商定点项目规划 激光雷达供应激光雷达供应商商 车企车企 车型车型 技术路线技术路线 搭载数量搭载数量 规划量产时间规划量产时间 Velodyne 福特 Ostosan 机械 Velarray H800/Alpha Prime-Ibeo 长城 WEY 摩卡 固态（Flash）3（1 远程 2 中程）2022 年 5 月 Luminar 上汽 飞凡 R7 半固态（转镜）1*Iris 2022 年 8 月交付 上汽 R 汽车 ES33 半固态（转镜）1*Iris 2022 年下半年 极星 极星 3 半固态（转镜）1*Iris 2022.10 上市 沃尔沃 XC90（纯电动版）半固态（转镜）1*Iris 2023 年 Aeva 奥迪 e-tron（实验版）FMCW 1*Aeries 2019 年 大众 ID BUZZ FMCW 5*Aeries 2023 年 电装/大陆集团 丰田 Mirai 固态（Flash）电装第六代激光雷达/2*HFL-110 2021 年 4 月 雷克萨斯 LS500H 固态（Flash）电装第六代激光雷达/2*HFL-110 2021 年 4 月 Innoviz 宝马 7 系 固态 Innoviz One 2023 年 资料来源：佐思汽车研究公众号、天风证券研究所 3.3.3.长期：芯片化降本增效趋势清晰，纯固态长期：芯片化降本增效趋势清晰，纯固态 VCSEL SPAD 路线未来可期路线未来可期 当前激光雷达产品（机械当前激光雷达产品（机械 半固态）通常采用大量分立器件，存在生产成本高、可靠性低半固态）通常采用大量分立器件，存在生产成本高、可靠性低等问题，同时堆砌通道数目已接近瓶颈。等问题，同时堆砌通道数目已接近瓶颈。当前大部分 ToF 激光雷达产品采用分立器件，即发射端采用边发射激光器（EEL） 分立多通道驱动器，接收端采用线性雪崩二极管探测器（APD） 多通道跨阻放大器（TIA）的方案，但使用分立器件存在零部件多、生产成本高、可靠性低等问题，而激光雷达大规模普及需要满足低成本 高可靠性两大基础条件。此外，当前市场对激光雷达产品的测远能力和点频要求不断提升，但由于受到激光安全阈值和产 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 23 品功耗发热的限制，目前难以通过堆砌通道数目满足行业升级迭代需求。收发器件是激光雷达核心，亦是激光雷达芯片化降本增效主战场。收发器件是激光雷达核心，亦是激光雷达芯片化降本增效主战场。从性能角度看，激光雷达的精度、点频、功耗、测距、体积等性能指标主要由收发模块决定，激光雷达的可靠性主要由扫描模块决定（扫描模块本质为机械）。从成本构成看，收发模组占据着分立式激光雷达 60%的成本，人工调试占据 25%的成本，机械、控制模组等其它零部件仅占据 15%的成本；对于半固态激光雷达，收发器件（激光器、探测器）及芯片占据 70%以上的成本，而光学等其他部件占比不足 30%。规模效应和收发模块电子部件芯片化是行业降本的主要规模效应和收发模块电子部件芯片化是行业降本的主要驱动。驱动。规模效应即激光雷达厂商通过扩大量产规模来分摊研发等成本，并通过大规模采购降低上游物料成本，收发模块及扫描模块均遵从规模效应规律。同时，也可以通过简化模块设计和集成来进行结构性降本。具体来看，扫模模块结构优化空间较小，进一步简化可能会导致性能下降；光学镜头等已几乎没有成本下降空间；而收发器件具有可观降本空间，即通过将激光器、探测器、激光驱动、模拟前端等收发电子部件芯片化，而芯片化能够让摩尔定律在激光雷达领域生效，进而大幅降低激光雷达的物料成本和调试成本。我们认为我们认为收发器件是激光雷达核心部件，亦是激光雷达芯片化降本增效主战场，收发器件的芯片化收发器件是激光雷达核心部件，亦是激光雷达芯片化降本增效主战场，收发器件的芯片化设计和集成将是激光雷达未来重要的发展方向。设计和集成将是激光雷达未来重要的发展方向。图图 24：机械式激光雷达中，收发模块占据着机械式激光雷达中，收发模块占据着 60%的成本的成本 图图 25：规模效应规模效应、芯片化设计芯片化设计和和模块模块化化是激光雷达降本的主要驱动是激光雷达降本的主要驱动 资料来源：九章智驾公众号、天风证券研究所 资料来源：九章智驾公众号、天风证券研究所 发射端：发射端：VCSEL 有望逐渐取代传统有望逐渐取代传统 EEL 器件器件 相较于分离芯片级相较于分离芯片级 EEL，晶圆级，晶圆级 VCSEL 激光器具备低成本激光器具备低成本&高可靠性的优势，随着发光密高可靠性的优势，随着发光密度的持续提升，未来度的持续提升，未来 VCSEL 激光器有望逐步取代传统激光器有望逐步取代传统 EEL 器件。器件。EEL（边发射激光器）具有高发光功率密度的优势，但由于其发光面位于半导体晶圆侧面，使用过程中需要进行切割、翻转、镀膜等多个工艺步骤，并只能通过单颗分别贴装的方式和电路板整合，而这需要使用分立光学器件进行光束发散角和独立手工装调，生产成本较高且难以保障产品一致性。而 VCSEL（垂直腔面发射激光器）发光面与半导体晶圆平行，具有面上发光的特性，在精度层面由半导体加工设备保障，无需进行激光器的单独装调，能够有效降低成本并保障产品稳定性，且 VCSEL 激光器易于和面上工艺的硅材料微型透镜进行整合，提升光束质量。传统传统 VCSEL 激光器虽存在发光密度低的缺陷，但多层结技术有望大幅提升激光器虽存在发光密度低的缺陷，但多层结技术有望大幅提升 VCSEL 性性能。能。由于传统 VCSEL 激光器存在发光密度低的缺陷，导致当下 VCSEL 激光器只能用于短距激光雷达产品（通常50m），但近年来国内外多家 VCSEL 激光器公司纷纷开发多层级结VCSEL 激光器，将其发光功率密度提升了 510 倍，为长距激光雷达应用提供了可能。考考虑到虑到 VCSEL 激光器低成本激光器低成本&高可靠性的天然优势，叠加多层结技术驱动发光功率密度持续高可靠性的天然优势，叠加多层结技术驱动发光功率密度持续提升，未来提升，未来 VCSEL 有望逐渐取代传统有望逐渐取代传统 EEL 器件。器件。表表 11：相较于分离芯片级相较于分离芯片级 EEL，晶圆级，晶圆级 VCSEL 激光器具备低成本激光器具备低成本&高可靠性的优势高可靠性的优势 性能指标性能指标 VCSEL 垂直腔面发射激光垂直腔面发射激光 EEL 边发射激光器边发射激光器 类型 激光器 激光器 大规模生产 晶圆级 分离芯片级 光功率密度 中 高 光束质量 对称 圆形/发散角小 非对称 椭圆形/发散角中 温度漂移 0.07nm/K 0.25nm/K 60%2%5%8%分立收、发模组测时模组控制模组人工调试机械装置等其他部件激光雷达降本驱动规模效应（适用于收发、扫描系统）大规模出货平摊研发等成本大规模采购降低上游物料成本核心器件芯片化设计及模块化集成（适用于收发系统）收发系统电子部件“芯片化”设计及模块化集成，享受摩尔定律降本红利 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 24 光谱宽带 1-2nm 3-8nm 激光散斑 阵列时低 高 开关速度 ns ns 封装 简单 复杂 成本 较低 高 资料来源：TechSugar 公众号、天风证券研究所 接收端：接收端：SPAD 探测器灵敏度优势显著探测器灵敏度优势显著 相较于传统分立器件相较于传统分立器件 APD 探测器，基于探测器，基于 CMOS 工艺的工艺的 SPAD 探测器灵敏度优势显著，同探测器灵敏度优势显著，同时搭配时搭配 VCSEL 使用能够提升激光雷达探测性能。使用能够提升激光雷达探测性能。接收系统探测器是利用光电效应将光信号转化为电信号，进而实现对光信号的探测，雪崩二极管（APD）是当下主流激光雷达厂商采用的探测器，但单光子雪崩二极管（SPAD）芯片在性能方面具备较大优势，目前备受关注。从性能角度看，SPAD 优势在于：1）相较于 APD 的 10100 倍的光电增益，SPAD 光电增益在 100 万倍以上，十分灵敏，适合远距离下微弱回波信号的探测；2）SPAD 工作电压在 2030V 之间，能够与各种芯片进行适配；3）SPAD 系统复杂度较低，输出信号仅需要通过 TDC 处理，可有效减少外围元器件数量；4）SPAD 与 Si CMOS 工艺兼容，集成度高、制作成本低。虽然相较于 APD，SPAD 存在抗环境光较弱的问题，但随着 SPAD 探测器像素分辨率的提高将会有效的提升激光雷达的探测范围和分辨率。此外 SPAD 阵列传感器与 VCSEL 激光器相配合，亦能够使得激光雷达探测灵敏度大幅提升，我们认为随着 SPAD探测器的发展有望加速固态 VCSEL SPAD 等方案率先在中远距离探测中商用化落地。表表 12：相较于传统分立器件相较于传统分立器件 APD 探测器，基于探测器，基于 CMOS 工艺的工艺的 SPAD 探测器灵敏度优势显著探测器灵敏度优势显著 性能指标性能指标 雪崩二极管（雪崩二极管（APD）单光子雪崩二极管（单光子雪崩二极管（SPAD）工作电压 高压 低压 2030V 系统复杂度 高（需要近百个外围元器件）低（比较器和 TDC）集成度 低（分立器件）高（CMOS 兼容）成本 高 低 传感器增益 适中增益（10-100 倍）极高增益，100 万倍 灵敏度 较低 较高 抗环境光 较强 较弱 资料来源：半导体行业观察公众号、天风证券研究所 定制化开发定制化开发 VCSEL 和和 SPAD 探测器专用芯片能够进一步实现“降本提效”探测器专用芯片能够进一步实现“降本提效”。针对激光雷达应用特性，定制化开发 VCSEL 和 SPAD 探测器的专用芯片能够进一步的提升激光雷达系统性能、增强可靠性以及降低成本，且有利于实现关键元器件的自主可控，是激光雷达厂商核心壁垒和竞争力的体现，具体为：1）VCSEL 多通道芯片采用 CMOS 工艺，能够满足激光雷达探测需求，且通过对 VCSEL 阵列和驱动芯片封装级别的集成，能够有效提高光电转换效率，从而进一步提升激光雷达的测距精度和测远能力；2）将接收系统中探测器、前端电路、算法处理电激光脉冲控制等模块集成为 SOC 芯片，能够逐步代替主控芯片 FPGA的功能，同时随着线列、面阵规模的不断增大，通过 CMOS 工艺能够实现更高运算能力、低功耗和高集成度。3.4.乘用车激光雷达市场空间测算及竞争格局乘用车激光雷达市场空间测算及竞争格局 3.4.1.2025/2030 年国内乘用车激光雷达市场规模有望达年国内乘用车激光雷达市场规模有望达 17.76/48.96 亿美元亿美元 我们预计我们预计 2025 年国内乘用车激光雷达市场规模有望达年国内乘用车激光雷达市场规模有望达 17.76/48.96 亿美元。亿美元。根据乘联会预测数据 2022 年2025 年国内乘用车销量分别为 2030/2160/2300/2400 万辆，考虑到汽车市场已趋于稳定，我们假设 2030 年汽车销量为 2400 万辆。同时根据 IHS Markit 预测数据 2025 年、2030 年 L3/L4 级别自动驾驶渗透率分别为 8.5%/1.5%，20%/11%，基于此，我们保守假设 2022-2025 年及 2030 年 L3 级别自动驾驶渗透率为 1.2%/2.1%/3.5%/5.0%/18%，2022-2025 年及 2030 年 L4 级别自动驾驶渗透率为 0%/0.01%/0.1%/1.2%/8%。此外，目前激光雷达价格较高，据艾瑞咨询统计，2021 年激光雷达均价在 1000 美元左右，我们假设 2022年-2025 年及 2030 年激光雷达价格分别为 800/700/600/500/300 美元，对应 2025/2030 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 25 年国内乘用车激光雷达市场规模为 17.76/48.96 亿美元。表表 13：2025/2030 年国内乘用车激光雷达市场规模有望达年国内乘用车激光雷达市场规模有望达 17.76/48.96 亿美元亿美元 2022E 2023E 2024E 2025E 2030E 国内乘用车销量（万辆）2030 2160 2300 2400 2400 L3 渗透率（%）1.2%2.1%3.5%5.0%L4 渗透率（%）-0.01%0.10%1.20%8%L3 单车激光雷达数量（个）2 2 2 2 2 L4 单车激光雷达数量（个）4 4 4 4 4 激光雷达单价（美元）800 700 600 500 300 L3 激光雷达单车价值量（美元）1600 1400 1200 1000 600 L4 激光雷达单车价值量（美元）3200 2800 2400 2000 1200 国内乘用车激光雷达市场规模（亿美元）3.90 6.41 10.21 17.76 48.96 资料来源：乘联会、IHS Markit、新智驾公众号、天风证券研究所（注：数值为预测基础上估算）3.4.2.看好具备工程量产经验、自研核心收发器件及感知算法的厂商看好具备工程量产经验、自研核心收发器件及感知算法的厂商 行业仍处于发展早期，国产厂商占据重要地位。行业仍处于发展早期，国产厂商占据重要地位。激光雷达国内外厂商主要有：1）国外）国外：法雷奥、Luminar、大陆、Velodyne、Ouster 等；2）国内：）国内：速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技和图达通等。根据 Yole Developement 发布2021 年汽车与工业领域激光雷达应用报告，法雷奥市场占比最高，达到了 28%，中国有 5 家企业跻身前十位，分别是速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技和图达通，市场占有率分别为 10%、7%、3%、3%、3%，其中速腾聚创以 10%排名第二。整体来看，激光雷达行业仍处于发展前期，TOP2 市场份额为 38%，行业格局并未出现大幅集中的现象，同时国产厂商在行业中占据重要地位和份额。图图 26：2021 年全球激光雷达研发制造商份额占比情况年全球激光雷达研发制造商份额占比情况 资料来源：2021 年汽车与工业领域激光雷达应用报告、天风证券研究所 激光雷达行业壁垒高，产品迭代迅速，具备工程量产经验、核心收发器件自研及数据处理激光雷达行业壁垒高，产品迭代迅速，具备工程量产经验、核心收发器件自研及数据处理&感知算法等能力的厂商有望胜出。感知算法等能力的厂商有望胜出。激光雷达系统结构精密复杂，精细的光机设计和收发校准、微弱信号的灵敏探测和快速响应是实现探测目标的前提，而这需要激光雷达厂商具备光、机、电等子模块的协同设计和优化能力，并需要具备与之想匹配的高精度生产制造能力。此外，激光雷达行业仍处于发展早期，技术创新性强、产品迭代速度快，现已由最初的单点激光雷达发展到当下机械式、半固态式、固态式、FMCW 等多种技术方案，各技术路径的选择要综合考虑性能以及成本，我们认为不同的技术路径还将继续共存；同时激光雷达系统激光器、探测器等核心器件与半导体行业契合度较高，收发单元阵列化及核心模块芯片化继而享受“摩尔定理”降本提效红利是行业的发展趋势，这也意味着收发系统的核心部件是激光雷达厂商实现降本和提升产业链话语权的关键。基于行业高壁垒、技术基于行业高壁垒、技术路线演进迅速、核心收发器件芯片化趋势等特性，我们看好在激光雷达领域具备丰富技术路线演进迅速、核心收发器件芯片化趋势等特性，我们看好在激光雷达领域具备丰富技术积累和定点项目的速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技和图达通等行业领先厂商的持续发展，积累和定点项目的速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技和图达通等行业领先厂商的持续发展，同时也看好具备同时也看好具备 SPAD 探测器等核心收发器件自研能力和探测器等核心收发器件自研能力和 3D 视觉感知全栈技术优势的奥视觉感知全栈技术优势的奥比中光等比中光等 3D 视觉感知厂商凭借固态视觉感知厂商凭借固态 VCSEL SPAD 路线脱颖而出。路线脱颖而出。28%7%7%7%7%7%4%4%3%3%3%3%法雷奥速腾聚创卢米纳尔大疆电装大陆Cepton因诺维兹Ibeo华为 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 26 图图 27：工程量产、核心收发器件自研、数据：工程量产、核心收发器件自研、数据&算法是激光雷达厂商的核心竞争力算法是激光雷达厂商的核心竞争力 资料来源：禾赛科技招股书、智车行家公众号、九章智驾公众号、天风证券研究所 4.奥比中光：奥比中光：3D 视觉感知平台雏形已现，智能驾驶视觉感知平台雏形已现，智能驾驶 机器人业务机器人业务打开成长空间打开成长空间 4.1.3D 视觉：深度视觉：深度 广度技术路线构筑核心壁垒，全场景覆盖享受行业增广度技术路线构筑核心壁垒，全场景覆盖享受行业增长红利长红利 全栈式全栈式 全领域技术布局构筑核心壁垒全领域技术布局构筑核心壁垒。公司构建了“全栈式技术研发能力 全领域技术路线布局”的 3D 视觉感知技术体系。通过在深度和广度两个维度进行双向布局，公司不仅具备了产品研发的系统级优化能力，而且推动了不同技术路线之间的协同发展，实现单一技术的更优发展。在深度方面在深度方面，公司深入参与系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等核心技术的研究，加强对各个环节底层关键技术的掌握，实现了各环节技术的联动优化和性能提升，从而打造出最适合不同行业需求的产品，克服通用元器件的局限和不足。在广度方面在广度方面，公司梯次开展对结构光、iToF、双目、dToF、Lidar 以及工业三维测量等六种主流 3D 视觉感知技术路线的全领域布局，以应对 3D 视觉感知产品在各应用场景下的不同性能要求。整体来看，整体来看，不同技术路线可以相互借鉴和促进，从而实现对 3D 视觉感知技术的深度理解和融合创新，目前，公司基于结构光、iToF、双目、工业三维测量的相关产品已实现规模产业化应用，自有的 iToF 感光芯片也进入待量产阶段，dToF、Lidar 相关产品正在研发。图图 28：公司全栈式：公司全栈式 3D 视觉感知技术体系布局视觉感知技术体系布局 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 27 图图 29：公司：公司 3D 视觉传感器及底层核心芯片量产时间轴视觉传感器及底层核心芯片量产时间轴 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 聚焦行业头部客户资源推动产品迭代升级，全领域布局充分享受行业增长红利。聚焦行业头部客户资源推动产品迭代升级，全领域布局充分享受行业增长红利。公司作为3D 视觉感知行业的先行者，具备优秀的产品研发能力和百万级规模量产能力，是全球 3D视觉传感器的重要供应商之一，现已得到上游供应链的全球性知名厂商和下游头部客户的合作与支持。同时，公司基于自身全栈式技术研发能力设计的专项产品已在一些细分行业逐步成为客户的标配产品，并形成了一定的客户粘性。公司与行业头部客户的合作能够有公司与行业头部客户的合作能够有效推动公司产品的升级迭代，加固公司核心壁垒效推动公司产品的升级迭代，加固公司核心壁垒，同时极大促进公司对各细分行业的深刻同时极大促进公司对各细分行业的深刻理解，进而定义出更适合行业需求的产品。理解，进而定义出更适合行业需求的产品。具体来看：生物识别领域：生物识别领域：公司是生物识别领域先行的硬件及解决方案提供商之一。在金融方面，公司助力支付宝率先实现了线下 3D 刷脸支付的规模化商业应用并与中国银联共建“3D 视觉联合实验室”。在新兴的 3D 人脸智能门锁、门禁方面，公司与凯迪仕、德施曼等头部门锁企业达成合作并实现量产上市，并针对智能门锁的功耗、FOV、算法等需求持续优化，增强在该领域的技术和成本优势。AIoT 领域：领域：公司已在 3D 空间扫描、服务机器人等场景形成较为成熟的规模化应用。在 3D 空间扫描领域，公司为 Matterport、贝壳如视的网上 VR 看房提供 3D 视觉感知技术，并为惠普 Sprout Pro 一体机提供 3D 视觉传感器。在服务机器人领域，公司是国内主要 3D 视觉传感器提供商，Jabil（捷普）、优必选等头部机器人企业均是合作客户。消费电子领域：消费电子领域：公司在 2018 年、2020 年、2021 年为 OPPO 旗舰手机 Find X、魅族旗舰手机 17 Pro、魅族 5G 旗舰新机 18 Pro 提供基于 3D 结构光技术的视觉传感器、ToF 系统解决方案和 ToF 一站式量产方案。随着消费电子领域需求的快速增长，公司正在加快屏下 3D 视觉感知技术方案、增强型 ToF 技术方案等技术研发。工业市场领域：工业市场领域：公司拥有多项核心技术，覆盖汽车工业、航空航天、土木工程等 10 多个学科领域的科研、教学、生产和在线检测场景，其中 2019 年推出的 Tube Qualify 三维光学弯管检测系统成为全球三大汽车弯管生产企业之一日本三樱的设备供应商。智能汽车领域：智能汽车领域：产品包括 3D TOF 摄像头和激光雷达，其中基于 dToF 技术的面阵式Lidar 被认为是未来自动驾驶汽车主流 Lidar 产品之一，子公司奥锐达正积极研发创新性“VCSEL SPAD 技术方案”的激光雷达。公司在芯片、算法等核心环节自研能够发挥深度一体化优势，同时布局六大视觉感知路线以满足不同领域的特定化需求，并已在下游各领域积累了丰富的头部客户资源；此外，公 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 28 司基于 3D 视觉感知领域的共性技术积累，向智能座舱 3D TOF 摄像头、激光雷达和机器人等领域不断开拓。我们认为公司我们认为公司 3D 视觉感知平台雏形已现，有望凭借深度视觉感知平台雏形已现，有望凭借深度 广度布局充广度布局充分享受分享受 3D 视觉感知行业快速发展红利。视觉感知行业快速发展红利。图图 30：全栈式技术：全栈式技术 尖端人才尖端人才 产业链头部客户产业链头部客户 百万级量产能力构筑公司核心竞争壁垒百万级量产能力构筑公司核心竞争壁垒 资料来源：公司招股书、天风证券研究所 科创板上市募资助力公司科创板上市募资助力公司 3D 视觉感知技术持续迭代升级。视觉感知技术持续迭代升级。2022 年 7 月 7 日，奥比中光在科创板挂牌上市，拟募集 18.63 亿元资金，主要资金用于投建 3D 视觉感知技术研发项目。具体研发内容包括 3D 视觉感知技术的系统设计、芯片开发、深度引擎算法及应用算法研发、软件开发、光学系统设计等。募集资金将推动公司 3D 视觉感知技术进一步迭代升级，创新研发新技术和新产品，为拓展更多终端应用场景提供支持。目前公司虽尚未盈利，毛目前公司虽尚未盈利，毛利率低于同行大部分企业，但公司坚持“高强度研发投入利率低于同行大部分企业，但公司坚持“高强度研发投入应用场景收入增长应用场景收入增长反哺研发反哺研发投入”的良性循环商业模式，上市融资能够一定程度上缓解奥比中光的资金压力，募投项投入”的良性循环商业模式，上市融资能够一定程度上缓解奥比中光的资金压力，募投项目成功实施后，公司产能目成功实施后，公司产能有望有望进一步提升，备战下游应用。进一步提升，备战下游应用。4.2.激光雷达：激光雷达：VCSEL 理解深刻理解深刻 SPAD 自研，布局全固态有望后发先至自研，布局全固态有望后发先至 公司对公司对 VCSEL 技术理解深刻，自研技术理解深刻，自研 SPAD 感光芯片构筑核心壁垒，瞄准纯固态感光芯片构筑核心壁垒，瞄准纯固态VCSEL SPAD 激光雷达方案有望后发先至。激光雷达方案有望后发先至。公司基于 VCSEL 阵列光源发射芯片 SPAD 感光接收芯片的全固态激光雷达，其单光子面阵的扫描方式非常适合进行芯片化和小型化，且能够最大限度的减少外围电路的复杂程度并实现全固态扫描，目前公司已在核心部件方面实现全栈自主研发：发射模块：发射模块：公司是最早将 VCSEL 技术引入国内并集成到手机的企业，代表产品为 Astra E 系列和 Astra P 系列（2016 年研发，2018 年上市）；2018 年公司同上游企业定制开发了用于手机前置结构光的一系列核心器件，包括 VCSEL 阵列芯片。因此公司对VCSEL 的技术、应用及产业链具有较为深刻的理解。接收模块：接收模块：公司积极自研 SPAD 感光芯片，目前已完成一款单点 SPAD 芯片以及一款面阵 SPAD 芯片的流片，同时多款 SPAD 感光芯片处于研发或准备流片状态，公司是极少数在 dToF 感光芯片上获得台积电先进制程支持的企业之一。扫描模块：扫描模块：公司基于单光子面阵技术的激光雷达采用可控的多光束扫描技术，对 VCSEL 激光器的点阵结构光源进行逐区点亮后对外发射，通过电子扫描的方式完成视场范围内的激光雷达点云获取。这种可控的多光束扫描光源被称之为可寻址 VCSEL（Addressable VCSEL），其发光效率较高，相较于 Flash 方案，其发射光峰值功率密度和信号信噪比均显著提高，因此可在相同发光功率条件下大大提升激光雷达传感器的探测距离。我们认为公司激光雷达产品架构充分利用其在 3D 视觉感知研发中所积累的结构光光学投 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 29 影模组、感光芯片设计、视差系统方案设计、标定及量产工艺等底层共性技术，在光学领域具备百万级别光学系统经验 SPAD 感光芯片自研 数据及感知算法等优势，其纯固态VCSEL SPAD 激光雷达方案有望后发先至。图图 31：基于面阵：基于面阵 VCSEL 和和 SPAD 阵列探测阵列探测器的全固态激光雷达原理图器的全固态激光雷达原理图 资料来源：汽车之心公众号、天风证券研究所 单光子面阵性能提升空间单光子面阵性能提升空间广阔广阔，芯片化，芯片化&模块化设计成本优势明显。在性能方面，模块化设计成本优势明显。在性能方面，目前奥锐达产品在户外可实现高反物体约 100 米的探测距离，精度达到 3 厘米，但由于激光器和探测器的性能仍未被充分挖掘，在未来两到三年，技术指标仍有十几倍的提升空间，据奥锐达披露，实现 200-300 米的探测距离的最快时间节点将是 2022 年。在成本方面，在成本方面，公司雷达产品设计简单，无需配备电机、各种振镜和转镜等，且采用模块化设计，重构发射模块、接收模块、信息处理模块等内部空间，同时采用 CMOS 工艺在批量生产下将随着量能提升降低成本，整体 BOM 成本在批量化生产下有望降低至 200-300 美元级别。公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 30 图图 32：奥比中光子公司奥锐达单光子面阵固态激光雷达：奥比中光子公司奥锐达单光子面阵固态激光雷达 图图 33：奥锐达激光雷达收发模块和信息处理等核心模块模块化设计：奥锐达激光雷达收发模块和信息处理等核心模块模块化设计 资料来源：汽车之心、天风证券研究所 资料来源：汽车之心、天风证券研究所 产线建设进程加速，迎接激光雷达量产浪潮。产线建设进程加速，迎接激光雷达量产浪潮。公司先后克服单光子面阵全固态激光雷达的系统方案设计、关键器件定义研制、量产制造和标定等多个技术难点，并在 2021 年 6 月完成了中远距全固态激光雷达样机的研制与发布。目前，公司正在积极推广相关产品，与汽车产业链合作伙伴进行研发适配。值得指出的是，公司正加速车规级工厂和产线建设，计划在 2022 年打造一条符合 IATF 16949 标准的车规级产线，并基于自身在视觉技术方面的技术积累，搭建自动化激光雷达装调产线，减少人工校准，提高量产效率，为全固态激光雷达量产做准备。4.3.智能座舱：座舱智能座舱：座舱 3D ToF 摄像头逐渐兴起摄像头逐渐兴起 智能座舱向智能座舱向 3D 升级，车载升级，车载 3D ToF 摄像头陆续上车，奥锐达车载摄像头陆续上车，奥锐达车载 3D ToF 摄像头优势显著。摄像头优势显著。“五感”的功能升级是主机厂迭代座舱功能的重要路径，更智能的人机交互需要座舱具备高纬度的机器视觉感知能力，目前全球范围内已有企业开始推出 3D 视觉相关车规级方案，例如理想 L9 采用 ToF 立体 3D 摄像头，打破了传统智能座舱互动的空间限制。3D ToF 是是一种无扫描光探测和测距技术，基于持续的光脉冲，能够从特定指向场景捕捉深度信息一种无扫描光探测和测距技术，基于持续的光脉冲，能够从特定指向场景捕捉深度信息（通常在 12 米内的短距离）。基于市场需求趋势，奥锐达为智能汽车量身定制的 3D ToF 智能座舱方案于今年 9 月发布，该自研方案采用车载 ToF 领域量产经验最为丰富的传感器芯片厂商 Melexis 的产品，并且在高通 8155 平台上实现 VGA 大分辨率 30fps 的高帧频高精度的 3D 效果，可实现 3D DMS、金融安全级人脸识别、Face ID 和 3D 空间手势交互等功能。此外，公司 ToF 解决方案具备系统设计、sensor 选型和应用、深度引擎算法移植、量产标定等要素，可以满足客户的各种定制需求。从商业模式角度看从商业模式角度看，奥锐达能够为产业链摄像头模组制造厂提供 ToF 的标定算法和设备，赋能 Tier 1 做好 ToF 模组，亦能为主机厂提供从 ToF 传感器芯片方案、深度引擎算法到整机相关的服务，有效降低车载 3D ToF 上车门槛。我们认我们认为车载为车载 3D ToF 摄像头是摄像头是 3D 视觉感知技术的延续，奥视觉感知技术的延续，奥锐锐达有望凭借母公司在达有望凭借母公司在3D 视觉感知领域的技术积累和前瞻性的布局，在智能座舱蓝海市场中占据一席之地。视觉感知领域的技术积累和前瞻性的布局，在智能座舱蓝海市场中占据一席之地。图图 34：奥：奥锐锐达可助力车企进行车规级达可助力车企进行车规级 3D ToF 系统方案设计系统方案设计 资料来源：高工智能汽车公众号、天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 31 4.4.机器人：与地平线联手引领机器人机器人：与地平线联手引领机器人 3D 视觉感知发展视觉感知发展 3D 视觉感知技术助力机器人向高维智能化方向发展，公司与地平线强强联手，引领机器视觉感知技术助力机器人向高维智能化方向发展，公司与地平线强强联手，引领机器人人 3D 视觉感知核心应用开发视觉感知核心应用开发。3D 视觉感知技术顺应了机器人向高维智能化进阶的趋势：传统服务机器人依照设定路径行进，无法做到感知避障与更高阶的智能判断，而 3D 视觉感知技术可以帮助机器人在复杂环境中精准定位，实现感知、避障、导航、三维地图重建等功能，能够助力机器人向高维智能化方向发展。为顺应行业发展需求，公司入驻地平线机器人开发平台，双方联合推出了适用于服务机器人、扫地机器人的 3D 视觉应用解决方案。在服务机器人场景，在服务机器人场景，公司基于自主研发的 ASIC 芯片推出高性能双目结构光相机 Dabai Pro，赋能机器人实现感知、避障、导航等功能。2021 年公司服务机器人业务实现营业收入 5,656 万元，同比增长 240.84%。在扫地机器人场景，在扫地机器人场景，公司在研发高性能双目相机外，还自主研发推出了小型化低成本的 3D 面阵 iToF 传感器 FC200 模组，为扫地机器人开发提供全自研 iToF sensor、深度算法 SDK 在内的 3D 视觉系统解决方案，并通过将上述产品接入地平线旭日 X3 派，可自主开发机器人感知、避障和导航等功能。公司作为国内较早布局机器人产业的公司，基于自身 3D 视觉感知全栈技术研发实力，打造了囊括底层芯片、激光雷达、视觉模组到深度算法等机器人 3D 视觉方案；目前公司已正为优必选、普渡、高仙、擎朗、云迹、猎户星空等国内知名机器人企业合作打造 3D“慧眼”。我们认为“感我们认为“感知”是机器人必不可缺的功能之一，公司消费级知”是机器人必不可缺的功能之一，公司消费级 3D 视觉感光领域具备百万级别的量产经视觉感光领域具备百万级别的量产经验，能够为客户提供具备高稳定性和低成本的解决方案，公司有望在机器人行业迅速发展验，能够为客户提供具备高稳定性和低成本的解决方案，公司有望在机器人行业迅速发展中充分受益。中充分受益。5.盈利预测与估值盈利预测与估值 我们按照公司主营业务应用领域及其细分场景收入结构进行拆分，对收入的预测基于以下核心假设：生物识别：生物识别：自 2020 年以来，线下刷脸支付受疫情影响显著，公司生物识别业务持续承压。考虑到疫情影响边际消退，下游支付场景逐季恢复，我们预计公司 2022-2024年生物识别业务营业收入分别为 2.93、4.47、5.84 亿元。AIoT：随着服务机器人在各类应用场景的普及，公司应用于服务机器人的 3D 视觉传感器出货实现快速增长。目前公司已与包括云迹、擎朗、普渡、高仙等在内的超过 100 家服务机器人客户实现了业务合作，覆盖智能工厂、仓储物流、建筑自动化、智能巡检、割草机、酒店配送、楼宇配送、商用清洁、ROS 教育等应用场景。在扫地机器人领域，公司推出了基于自研单点 SPAD 芯片的 dToF 单线激光雷达、3D ToF 传感器、双目避障传感器，目前正在同多家行业客户进行产品测试适配。我们预计公司2022-2024 年 AIoT 业务营业收入分别为 1.88、3.39、4.71 亿元。表 14：奥比中光业绩拆分与预测(RMB 百万元百万元)2019 2020 2021 2022E 2023E 2024E 营业收入 595.81 252.44 461.15 518.39 825.49 1,096.23 yoy-57.63.68.41Y.242.80%生物识别 463.2 147.0 287.8 293.0 447.3 584.1 yoy-68.26.73%1.82R.660.57%占比 77.74X.25b.41V.53T.19S.28%AIoT 75.7 77.3 137.7 188.2 339.1 470.8 yoy 2.10 x.116.64.198.86%占比 12.710.63).866.30A.07B.95%消费电子 42.8 3.2 12.1 11.3 10.6 10.0 yoy-92.444.50%-6.54%-6.11%-5.65%占比 7.18%1.28%2.63%2.18%1.29%0.91%工业三维测量 14.1 24.00 21.45 23.60 25.96 28.55 yoy 70.38%-10.63.0.0.0%公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 32 占比 2.36%9.51%4.65%4.55%3.14%2.60%其他 0.0 0.84 2.07 2.28 2.50 2.75 yoy 18145.656.44.0.0.0%占比 0.00%0.33%0.45%0.44%0.30%0.25%资料来源：公司公告、Wind、天风证券研究所 公司积极把握公司积极把握 2D 视觉向视觉向 3D 视觉跃迁的时代契机，缔造平台型视觉跃迁的时代契机，缔造平台型 3D 视觉感知企业，出色视觉感知企业，出色的产品研发能力、百万级的产品量产保障及快速的服务响应能力有望充分受益于下游应用的产品研发能力、百万级的产品量产保障及快速的服务响应能力有望充分受益于下游应用场景场景扩充扩充。此外，公司前瞻布局全固态。此外，公司前瞻布局全固态 VCSEL SPAD 路线激光雷达和机器人业务，有望路线激光雷达和机器人业务，有望打开公司估值空间。打开公司估值空间。我们预计 2022-2024 年营收分别为 5.18/8.25/10.96 亿元，净利润-2.46/-0.43/0.26 亿元，对应 EPS 分别为-0.62/-0.11/0.06 元。公司为公司为 A 股激光雷达探测端芯片股激光雷达探测端芯片及整机稀缺标的，及整机稀缺标的，尚无完全可比的公司，我们选取激光雷达发射端 VCSEL 芯片公司长光华芯、激光雷达发射模组公司炬光科技、AI 芯片公司寒武纪作为可比公司，其 2023E 的 P/S 估值区间在 9.4-18.2 之间，平均 P/S 为 15.1。奥比中光目前估值对应 2023 年 P/S 为 14.1，估值较为合理。考虑公司作为考虑公司作为 A 股全栈自研激光雷达探股全栈自研激光雷达探测端芯片及整机的稀缺标的，我们给予公司测端芯片及整机的稀缺标的，我们给予公司 2023 年年 18 倍倍 P/S，对应目标价，对应目标价 37.2 元，首元，首次覆盖，给予“买入”评级。次覆盖，给予“买入”评级。表表 15：同类可比公司估值对比（同类可比公司估值对比（P/S）2022E 2023E 2024E 寒武纪 26.6 18.2 13.3 长光华芯 28.3 17.6 12.1 炬光科技 15.8 9.4 6.6 平均平均 23.6 15.1 10.7 奥比中光奥比中光 22.5 14.1 10.6 资料来源：Wind、天风证券研究所（注：截至 2022 年 11 月 8 日，除奥比中光外、其余均为 wind 盈利一致预期）6.风险提示风险提示 技术迭代创新风险。技术迭代创新风险。3D 结构光需要持续推进系统优化，以满足各应用场景下不断提升的性能需求，同时随着市场成熟，也将涌现新的竞争者进入，如果公司无法保持迭代创新能力，将存在被竞争对手赶超的风险。客户集中度较高的风险。客户集中度较高的风险。公司对蚂蚁集团、OPPO 等大客户销售收入占营业收入集中度相对较高，同时蚂蚁集团投资并间接持有公司部分股权，构成关联交易。公司存在大客户集中度及关联交易较高带来的依赖风险。应用场景商业化不及预期风险。应用场景商业化不及预期风险。公司先后布局了 iToF、dToF、Lidar 等 3D 视觉感知技术和产品，重点面向智能手机、汽车等场景的渗透需求，但以上场景能否如期商业化、商业化规模是否达到足够的市场容量存在一定的不确定性。供应链风险。供应链风险。公司对外采购激光发射器、感光芯片等关键器件，并通过委托等方式进行部分生产环节的加工，存在关键器件外采及委托加工模式带来的供应链风险。新冠疫情持续的风险。新冠疫情持续的风险。如果新冠疫情持续，公司产品在线下支付领域应用场景预计将会继续受到较大不利影响。公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 33 财务预测摘要财务预测摘要 资产资产负债表负债表(百万元百万元)2020 2021 2022E 2023E 2024E 利润利润表表(百万元百万元)2020 2021 2022E 2023E 2024E 货币资金 1,671.06 1,157.68 1,060.21 547.00 623.27 营业收入营业收入 258.95 474.15 518.39 825.49 1,096.23 应收票据及应收账款 22.38 120.02 59.96 195.46 143.74 营业成本 113.19 248.54 283.87 451.38 598.54 预付账款 15.34 37.26 30.68 91.39 52.54 营业税金及附加 2.66 2.18 2.59 4.13 5.48 存货 190.26 150.08 386.80 584.42 578.78 营业费用 55.14 63.69 60.51 61.11 61.73 其他 311.06 410.06 315.00 357.02 364.09 管理费用 509.80 158.41 142.57 145.42 148.33 流动资产合计流动资产合计 2,210.09 1,875.11 1,852.66 1,775.28 1,762.41 研发费用 285.56 387.52 290.64 305.17 320.43 长期股权投资 77.16 19.34 19.34 19.34 19.34 财务费用(18.94)(27.18)(25.49)(18.47)(13.45)固定资产 52.23 55.99 94.53 144.85 189.23 资产减值损失(22.71)(78.63)(39.26)(46.87)(54.92)在建工程 0.82 48.31 64.98 86.99 82.19 公允价值变动收益 0.00 0.00(94.59)31.28 10.68 无形资产 82.42 84.80 69.24 53.69 38.14 投资净收益 1.24 4.18 4.73 3.38 4.10 其他 215.59 470.75 277.77 304.68 330.73 其他 0.16 93.18 179.73(69.32)(29.55)非流动资产合计非流动资产合计 428.23 679.18 525.87 609.54 659.62 营业利润营业利润(667.13)(377.74)(286.91)(41.73)44.87 资产总计资产总计 2,638.33 2,554.28 2,378.53 2,384.83 2,422.04 营业外收入 0.30 0.09 0.13 0.17 0.13 短期借款 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 营业外支出 1.39 20.88 9.36 10.54 13.59 应付票据及应付账款 60.96 45.05 174.69 213.41 197.68 利润总额利润总额(668.23)(398.52)(296.14)(52.10)31.40 其他 90.80 130.68 129.73 133.98 157.13 所得税(40.30)(62.98)(44.42)(7.81)4.71 流动负债合计流动负债合计 151.75 175.73 304.42 347.39 354.81 净利润净利润(627.92)(335.55)(251.72)(44.28)26.69 长期借款 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 少数股东损益(12.82)(24.27)(5.30)(1.68)1.17 应付债券 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 归属于母公司净利润归属于母公司净利润(615.10)(311.28)(246.42)(42.60)25.52 其他 46.68 72.94 48.40 56.01 59.12 每股收益（元）(1.54)(0.78)(0.62)(0.11)0.06 非流动负债合计非流动负债合计 46.68 72.94 48.40 56.01 59.12 负债合计负债合计 198.44 248.68 352.82 403.40 413.92 少数股东权益 4.18 9.04 3.74 2.06 3.23 主要财务比率主要财务比率 2020 2021 2022E 2023E 2024E 股本 360.00 360.00 400.00 400.00 400.00 成长能力成长能力 资本公积 2,789.11 2,890.64 2,890.64 2,890.64 2,890.64 营业收入-56.62.11%9.33Y.242.80%留存收益 2,078.14 1,868.39 1,621.97 1,579.36 1,604.89 营业利润 35.49%-43.38%-24.05%-85.46%-207.52%其他(2,791.54)(2,822.46)(2,890.64)(2,890.64)(2,890.64)归属于母公司净利润 19.14%-49.39%-20.84%-82.71%-159.91%股东权益合计股东权益合计 2,439.89 2,305.61 2,025.71 1,981.42 2,008.12 获利能力获利能力 负债和股东权益总计负债和股东权益总计 2,638.33 2,554.28 2,378.53 2,384.83 2,422.04 毛利率 56.29G.58E.24E.32E.40%净利率-237.54%-65.65%-47.54%-5.16%2.33%ROE-25.25%-13.55%-12.19%-2.15%1.27%ROIC-260.22%-116.78%-76.62%-11.78%3.15%现金流量表现金流量表(百万元百万元)2020 2021 2022E 2023E 2024E 偿债能力偿债能力 净利润(627.92)(335.55)(246.42)(42.60)25.52 资产负债率 7.52%9.74.83.92.09%折旧摊销 32.31 48.22 20.33 23.23 25.97 净负债率-68.49%-49.08%-51.91%-27.02%-30.27%财务费用 3.05 5.04(25.49)(18.47)(13.45)流动比率 14.56 10.67 6.09 5.11 4.97 投资损失(1.24)(4.18)(4.73)(3.38)(4.10)速动比率 13.31 9.82 4.82 3.43 3.34 营运资金变动(111.23)(96.27)144.87(383.78)80.43 营运能力营运能力 其它 454.93 355.65(99.89)29.60 11.85 应收账款周转率 4.47 6.66 5.76 6.46 6.46 经营活动现金流经营活动现金流(250.09)(27.08)(211.32)(395.40)126.22 存货周转率 1.43 2.79 1.93 1.70 1.88 资本支出 102.18 7.60 84.55 72.39 46.89 总资产周转率 0.13 0.18 0.21 0.35 0.46 长期投资 17.05(57.82)0.00 0.00 0.00 每股指标（元）每股指标（元）其他(326.25)(228.49)49.36(211.56)(114.15)每股收益-1.54-0.78-0.62-0.11 0.06 投资活动现金流投资活动现金流(207.03)(278.72)133.91(139.17)(67.26)每股经营现金流-0.63-0.07-0.53-0.99 0.32 债权融资 0.00 26.04 8.68 11.57 15.43 每股净资产 6.09 5.74 5.05 4.95 5.01 股权融资 1,395.25 199.31(2.69)18.47 13.45 估值比率估值比率 其他 128.11(230.52)(26.04)(8.68)(11.57)市盈率-19.46-38.46-48.58-281.00 469.06 筹资活动现金流筹资活动现金流 1,523.35(5.17)(20.05)21.36 17.31 市净率 4.92 5.21 5.92 6.05 5.97 汇率变动影响 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 EV/EBITDA 0.00 0.00-35.56-293.27 187.01 现金净增加额现金净增加额 1,066.24(310.97)(97.47)(513.21)76.27 EV/EBIT 0.00 0.00-33.24-180.09 341.60 资料来源：公司公告，天风证券研究所 公司报告公司报告|首次覆盖报告首次覆盖报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 34 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。一般声明一般声明 除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明特别声明 在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。投资评级声明投资评级声明 类别类别 说明说明 评级评级 体系体系 股票投资评级 自报告日后的 6 个月内，相对同期沪 深 300 指数的涨跌幅 行业投资评级 自报告日后的 6 个月内，相对同期沪 深 300 指数的涨跌幅 买入 预期股价相对收益 20%以上 增持 预期股价相对收益 10%-20%持有 预期股价相对收益-10%-10%卖出 预期股价相对收益-10%以下 强于大市 预期行业指数涨幅 5%以上 中性 预期行业指数涨幅-5%-5%弱于大市 预期行业指数涨幅-5%以下 天风天风证券研究证券研究 北京北京 海口海口 上海上海 深圳深圳 北京市西城区佟麟阁路 36 号 邮编：100031 邮箱：海南省海口市美兰区国兴大道 3 号互联网金融大厦 A 栋 23 层 2301 房 邮编：570102 电话：(0898)-65365390 邮箱：上海市虹口区北外滩国际 客运中心 6 号楼 4 层 邮编：200086 电话：(8621)-65055515 传真：(8621)-61069806 邮箱：深圳市福田区益田路 5033 号 平安金融中心 71 楼 邮编：518000 电话：(86755)-23915663 传真：(86755)-82571995 邮箱：

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2022 CONTENT MARKETINGVIDEO&VISUAL STORYTELLING SURVEY2 SPONSORS MESSAGE.3 KEY FINDINGS.4 VIDEO USE&TYPES.5 VIDEO PRODUCTION.8 VIDEO&AUDIENCE.12 VIDEO METRICS&SUCCESS.14 VIDEO BUDGETS&SPENDING.18 VIDEO CHALLENGES.20 CLOSING THOUGHTS.21 METHODOLOGY.23 ABOUT.24TABLE OF CONTENTS3SPONSORS MESSAGEA diverse content mix is essential to any successful marketing strategy,and video continues to be a critical component,but is it being utilized to its full potential?Video as a content form can enhance the experience for every buying cycle stage.From socializing your brand in an awareness campaign to a personalized video message sent by a sales representative to an explainer of a new product or feature set it can educate and delight unlike any other medium.As with the 2021 version of this report,most content marketers agree that video remains vital to their organizations,but many still do not realize the full benefits of adding video to their content marketing strategy.Like any single content type,video is no silver bullet and works best when used in tandem or to support your other marketing efforts.More organizations are upping video production budgets and bringing production in-house.The real opportunity here is to hire(or train)video content creators over video producers.User-generated video content brings authenticity to your message and is easier,faster,and more economical to produce than traditional video content.Vidyard is proud to present this Content Marketing Institute research on the use of video.We hope it helps you think about how to focus your efforts to get the most out of your video investments.Where Does Video Fit Into Your Marketing Mix?4KEY FINDINGSVideos have become more important to business.Seventy-three percent of marketers said videos have become more important to their business in the last year.Twenty-seven percent said they are about the same in importance.See page 5.Those surveyed are mostly producing videos in-house.Sixty-nine percent said they mostly produce in-house,while 24%said they mostly outsource.See page 8.More than half said their team has the right video equipment.Fifty-five percent said their team has the right video production equipment/editing tools to do their jobs effectively.See page 9.Videos that are one to three minutes long are the sweet spot.Fifty-two percent said videos ranging from one to three minutes long have been most successful for their content marketing.See page 11.Audiences dont necessarily prefer video over other content types.Forty-three percent said their key audience consumes videos,but it doesnt seem to prefer video over other content types.Thirty-one percent said their key audience does seem to prefer video over other content types.See page 13.Room for improvement:Eighty-eight percent are not using their videos to full potential.Only 12%said their organization is using its videos to full potential.See page 14.Many said their organizations would get better results with video if they had a video strategy.Eighty-five percent of marketers said they are getting average or below average results with their videos.The top thing they need to get better results?A video strategy(59%).See page 15.Sixty-four percent expect their video budget to increase in 2023 compared with 2022.Still,74%of respondents said their organization needs to invest more in video.Will the increases in 2023 be enough?That remains to be seen.See page 19.5If your organization isnt investing in video,your competitors probably are.Seventy-three percent of marketers surveyed said video has become more important to their business in the last year.VIDEO USE&TYPESIn the Last Year,Has Video Become73%m More important to your businessm About the same in importance Base:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.6VIDEO USE&TYPESNearly all marketers are using videos on social media.Seventy-eight percent of respondents use social media videos,making them the top type used.Types of Videos Organizations UseSocial media videosHow-to videos(explainer videos)Branded stories(e.g.,short films,series,documentaries)Interviews with influencers/subject matter expertsThought leadership videos with company leadersStories about our organization/employeesCase studies/testimonials/customer stories Product demonstrations(animated or actual)External training videos(formal education on topics)Livestreaming videosOther02040608078YTSPFEE&%7se:Content marketers who use videos.Aided list;multiple responses permitted.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.7Social media videos get results.Marketers said social media videos are the video type that produced the best content marketing results in the last 12 months.Video Types That Produced theBest Content Marketing Results in Last 12 Months(Top 5)Social media videos How-to videos(explainer videos)Branded stories(e.g.,short films,series,documentaries)Case studies/testimonials/customer stories Interviews with influencers/subject matter experts020406041($!se:Content marketers who use videos.Respondents were shown a list of video types they use and asked to select all that apply.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.VIDEO USE&TYPES8How Organizations Produce Videos for Content Marketing69%6%1$%m Mostly in-housem Mostly outsourcedm Mostly employee-generatedm Mostly user-/customer-generatedMost videos are produced in-house.In addition,85%of marketers said their organization houses its videos on public,third-party hosting sites.Where Organizations House Content Marketing Videos85a#%A public,third-party hosting siteA private,third-party hosting siteOur website0102030405060708090Base:Content marketers who use videos.Aided list.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.Base:Content marketers who use videos.Aided list;multiple responses permitted.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.VIDEO PRODUCTION9Many teams have the video tools they need to do their jobs effectively.However,32%of those surveyed said this is an area in which their organization needs to invest.Does your team have the right video productionequipment/editing tools to do their jobs effectively?552%m Yesm No,this is an area where our organization needs to investm N/A,we currently outsource these functionsBase:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.We asked marketers,“What,if any,video production equipment/editing tools are on your/your teams wish list?”Here are some of the answers.“Easy-to-use video tools.”“Better cameras,microphones,and lighting.”“Adobe Premiere Pro,After Effects,iMovie.”“Mics,gimbals,selfie sticks for content creators to use out in the field in several locations.In-house:a soundproof video and podcast production and recording suite.”“A trained editor to do the editing;a tool on its own is not enough.”VIDEO PRODUCTION10YouTube is the top platform where marketers post videos.In addition,marketers were split on whether they use creation tools offered by social media platforms:46%use them and 46%dont.Social Platforms on Which Content Marketers Create/Post VideosYouTubeLinkedInFacebookInstagramTikTokOther02040608010086vpW!se:Content marketers who use videos.Aided list;multiple responses permitted.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.Base:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.Does your organizations teamcreate videos using the tools offeredby social media platform(s)?45%8%1F%m Yes,exclusivelym Yes,sometimesm Nom UnsureVIDEO PRODUCTION11Short videos often get the best results.Marketers said they have the most success with videos that are one to three minutes long.Video Length That Has Been Most Successfulfor Content Marketers24R%6%6%9%1%2%m Less than 60 secondsm 1 to 3 minutesm 4 to 6 minutesm 7 to 9 minutesm 10 to 12 minutesm More than 12 minutesm UnsureBase:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.VIDEO PRODUCTION12Many marketers use videos to create human connections but just as many use videos to inform.Most videos are created for the brand awareness stage(46%).Marketers were split(37%for each)on whether it is most important to use videos to create human connections or to provide information.VIDEO&AUDIENCEBase:Content marketers who use videos.Respondents were asked to estimate.Percentages were required to total 100%.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.Base:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.Percentage of Videos Createdfor Stages of the Buyers Journey46#%m Brand awareness stage Getting to know your organizationm Consideration stage Evaluating solutionsm Buying stage Close to/making a purchasem Post-purchase Training/customer relationsRegarding video,what results are mostimportant to your organization atthe present time?(Select one.)377#%3%m Create a human connection(e.g.,share stories,struggles,triumphs)m Inform(e.g.,showcase products/services)m Educate(e.g.,train/teach new skills)m Other13Audiences watch videos,but videos are not always the content type they prefer.Forty-three percent of marketers said their audience doesnt seem to prefer video over other content types;however,31%said the opposite,making videos an important part of any content marketing strategy.Which of the following statements about videoin your organization is most accurate?431%4%m Our key audience consumes videos,but they dont seem to prefer video over other content types.m Our key audience seems to prefer videos over other content types.m Our key audience seems to prefer other content types over video.m UnsureBase:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.VIDEO&AUDIENCE14VIDEO METRICS&SUCCESSOrganizations have a long way to go with using video to potential.Only 12%said their organization is using its existing videos to full potential.Is your organization using itsexisting videos to full potential?66%m Yesm Not yet,but were getting therem No,we have a long way to goBase:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.15A video strategy is key to video marketing success.Only 15%of marketers said theyre getting excellent results with video.What do they need most to get better results?Fifty-nine percent said they need a video strategy.Results OrganizationsAre Getting With Video70%m Excellent results exceeding our expectationsm Average results meeting our expectationsm Below average results not meeting our expectations Base:Content marketers who use videos.Aided list.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.Base:Content marketers whose organizations get average or below average resultsfrom their videos.Aided list;multiple responses permitted.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.What would your organization needto get better results with video?A video strategy More budgetMore human resourcesBetter distributionMore training on best practicesBetter measurementBetter on-camera talent,includingmore SME participationBetter equipment/production,editing toolsBetter-quality videosOtherUnsure020406059RF33(%!%6%2%VIDEO METRICS&SUCCESS16“Consistent video publishing,covering topics fit to the demands of our customers,and great SEO practices.”“Good content,timely topics,and professional production.”“Unique in our market.”“Investing in resources internally and establishing connections with production vendors.”“We have a video team with expertise in how to use video for marketing and tech expertise in how to produce video.”“Engaging content,storytelling,finding topics that the audience is looking to watch videos about;length one to three minutes.”“Weve made good videos;our competitors dont have similar quality and our audience doesnt have the time for longer content.”“Creating memorable content that our audience identifies with so they feel like they know us.”“Understanding the audience and what they want/need.If something doesnt work,we discontinue it.We also serve the content up at times our audience is active on the various channels.”We asked marketers who are getting excellent results from their videos,“To what factor(s)do you attribute your organizations excellent results with video?”Here are some of the answers.“Storytelling real,authentic stories told from the people the stories are about.”VIDEO METRICS&SUCCESS17Marketers use a mix of metrics to measure video success.Seventy-one percent cited view counts as their top metric.How Organizations Measure Video SuccessView count(total number of views per video)Engagement(number of comments and reactions)Watch time(percentage of each video that viewers watch)Click-through rateSocial sharesNumber of unique views Word-of-mouth feedbackWe dont measure successOther0203010406070805071ebYE8 %5%4se:Content marketers who use videos.Aided list;multiple responses permitted.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.VIDEO METRICS&SUCCESS18VIDEO BUDGETS&SPENDINGMany organizations spend less than$10,000 per year on video creation.Forty-six percent of respondents said their organization spends less than$10,000 per year on video creation.Seventy-four percent of all respondents think more investment is required(see page 19).How Much Organizations Spendon Video Creation in One Year16%5%4%73%m$100,000 or morem$75,000 to$99,999m$50,000 to$74,999 m$25,000 to$49,999m$10,000 to$24,999m$5,000 to$9,999m Less than$5,000m UnsureBase:Content marketers who use videos.Aided list.Respondents were asked to estimate amounts in U.S.dollars,not including salaries.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.19VIDEO BUDGETS&SPENDINGVideo budgets continue to increase.Forty-two percent of marketers said their 2022 video budget was more than their 2021 video budget.Sixty-four percent expect their video budget will increase in 2023 compared with 2022,and 26%of those expect it to increase by more than 9%.Seventy-four percent think their organization needs to invest more in video.How 2022 Video Budget ComparesWith 2021 Video Budget426%7%9%6%m Increasedm Stayed the samem Decreasedm We didnt have a video budget in 2021m UnsureHow Marketers Think Their 2023 VideoBudget Will Change Compared With 2022268!%1%2%m Increase more than 9%m Increase 1%to 9%m Stay the samem Decrease 1%to 9%m Decrease more than 9%m UnsureStatement Regarding Current Level ofVideo Investment Marketers Agree With Most74&%m We need to invest more in videom We invest the right amount in videoBase:Content marketers who use videos.Source:Content Marketing Video Survey.Content Marketing Institute,October 2022.20“Pressure on the organization to align expenses with revenue streams impacting budget for us to hire additional resources.High demand for video production.Animation specifically is in high demand,so finding people or partners with the proper skills is critical.”“Telling complex stories visually.Engaging social media audiences who want to be entertained.”“Being able to plan and strategize the right videos versus servicing the flood of video requests that come in.”“Two key things:cohesive strategy/consistency WHY should we be investing in video vs.other formats and how do we distribute/build audience to make it worthwhile?”“A change in company leadership from 2021 to 2022.Different goals and strategies being implemented along with budget changes.We had a very successful social video campaign earlier this year,then the change in leadership put a hold on our planned continued marketing strategy.”“There is no shortage of video ideas or opportunities,just not enough budget and resources to dedicate the time.”“Organize and coordinate internal resources to put together a program and collect information to produce quality content;everybody is always busy and a video strategy requires commitment and time of people who know the subjects we want to talk about.”“Creating a multi-channel approach with channel owners taking part in the video cuts,needs,and ways it can be distributed.Videos are created in a silo,with a single requestors objective.”We asked marketers,“What are your organizations biggest video marketing challenges?”VIDEO CHALLENGES Here are some of the answers.“We dont have clear ownership and processes yet,which means no one really owns video strategy,and so things areusually made per need.”21Video is becoming an increasingly critical piece of marketing experiences.And with it comes the challenge of delivering video in a targeted fashion.Most organizations publish videos into“resource centers”or playlists(for example,YouTube channels or other social posts).Others embed videos into blog posts.Ultimately this becomes an“inside looking out”strategy as the marketing teams decide how and where to optimize the display of video.We have seen the popularity of video increase steadily over the last couple of years.But as this research shows,great results are hard to come by.Why?First and foremost,a holistic strategy is important.But assuming a clear set of objectives,videos that produce the best results build a larger story versus ad hoc pieces.Put simply,the more specific and focused a video experience,the better it seems to perform.“Marketers should start exploring how to deliver different video experiences to specific audiences at different parts of their customer journey.”At its surface,this seems like a no-brainer but its still striking how often brands try to cover“all the bases”with their videos.Video is expensive and takes special skill to produce;its no wonder that businesses try to get the most“bang for the buck.”Robert RoseChief Strategy AdvisorCMICLOSING THOUGHTSThink Like a Streaming Network 22CLOSING THOUGHTSHowever,in the coming year,we see a transformation away from simple web pages that are just walls of icons of archived webinars and how-to videos.Instead,marketers should start thinking like television streaming services.Instead of pouring a mountain of broad webinars,interviews,how-to videos,and promotional videos onto a buying team,marketers should ask how they might present just the right video that should be watched in just the right context“Netflix style.”More to the point,marketers should start exploring how to deliver different video experiences to specific audiences at different parts of their customer journey.There is certainly a business case to be made that we have to cover the basics:the“information”and“thought leadership”that a buyer needs in order to come to a sound decision.However,there is also a great and differentiated value of knowing when a buying team is beyond the information-gathering point and is just looking for a trusted resource that makes a particular vendor the easiest one to buy from.What videos will we offer to the customer then?This years research illustrates that in modern marketing we would do much better to understand what audiences are asking for rather than focus on the questions the brand wants to answer.Todays successful marketers are providing less information to make the research process fuller and more content designed to make the buying process easier.However,to do that,marketers must first understand their audiences real needs.With video in 2023,that challenge just got even more interesting.23METHODOLOGYNature of Organization14%3F%m B2Bm B2Cm B2B B2Cm Nonprofitm OtherSize of Organization(total employees)26&4%m Micro(1 to 9 employees)m Small(10 to 99 employees)m Medium(100 to 999 employees)m Large(1,000 employees)Industry Classification21#%6%6%6%7%7%m Technology/IT/software/hardwarem Agency(advertising,digital,content marketing,PR)m Healthcare/medical/pharma/life sciencesm Manufacturingm Professional servicesm Consultingm Education m Financial services/banking/insurancem OtherLocation of Organization1%1%1%4%m North Americam South Americam Europem Asiam Africam AustraliaTo better understand how content marketers use video,Content Marketing Institute(CMI)surveyed its opt-in subscriber database.CMI emailed the survey invitations on August 24,2022.Reminder emails were sent on September 13,2022.CMI designed the survey via Qualtrics and performed the data analysis.The survey closed on September 20,2022,with 344 completed responses.24ABOUTABOUT CONTENT MARKETING INSTITUTEContent Marketing Institute(CMI)exists to do one thing:advance the practice of content marketing through online education and in-person and digital events.We create and curate content experiences that teach marketers and creators from enterprise brands,small businesses,and agencies how to attract and retain customers through compelling,multichannel storytelling.Global brands turn to CMI for strategic consultation,training,and research.Organizations from around the world send teams to Content Marketing World,the largest content marketing-focused event,ContentTECH Summit,and CMI virtual events.Our community of 215,000 content marketers shares camaraderie and conversation.CMI is organized by Informa Connect.To learn more,visit.ABOUT INFORMA CONNECTInforma Connect is a specialist in content-driven events and digital communities that allow professionals to meet,connect,learn,and share knowledge.We operate major branded events in Marketing,Global Finance,Life Sciences and Pharma,Construction and Real Estate,and in a number of other specialist markets,and connect communities online year-round.ABOUT VIDYARDVidyard is the leading video marketing and video selling solution for businesses that are looking for ways to drive more revenue through the use of video content.With Vidyard,customers can expand their use of video across their entire organization to personalize marketing and sales activities while tracking rich viewer analytics into leading marketing automation and customer relationship management platforms.This helps customers to optimize their video performance and generate better results immediately.Get started for free.Thanks to all the survey respondents and everyone who disseminates these findings throughout the content marketing industry.

35人已浏览 2022-11-09 24页 5星级

www.核心观点“政策 需求 场景 信创”驱动行业发展进入新阶段，助力中国制造的眼睛自主可控当下工业视觉主要应用2D检测类产品，2D将3D类产品作为“辅助”实现双赢，其技术逐步由基础模式匹配向深度学习方向纵向“超越式”发展市场环境行业现状政策的驱动，需求场景的多样与厂商细分赛道技术的深耕都表明一件事情：工业视觉快速发展中工业视觉行业未来五年复合增速25%，2021年市场规模达178亿，甲子光年预计2026年市场规模达543亿，当前国产化替代率均值达50%。核心技术用户需求产品厂商检测类场景的需求技术以超高精度三维彩色光谱检测技术、AI处理数据、小样本AI模型训练技术为主引导类场景的需求技术3D相机软硬件全栈开发、自适应HDR算法等3D视觉技术为主。工业视觉主要应用场景为视觉检测与视觉引导的细分场景6大行业的应用场景将不局限单场景，“一体化” “多场景”应用是未来趋势智能制造的实现离不开生产线 工业视觉，齐头并进，共同研发升级产品是趋势“赋能”集成商 “赋能”客户，齐头并进共同实现从“赋能”到“无可取代”是趋势目 录www.Part 01Part 01工业视觉在中国的发展概况P03发展现状市场规模Part 02Part 02工业视觉的应用与信创实践P11Part 03Part 03工业视觉的未来发展趋势与建议P28驱动因素产业链www.甲子光年定义工业视觉是将硬件如光源，传感器，相机等集成综合性仪器同时辅以底层算法用于工业制造方向，协助制造业实现引导，识别，检测和测量功能，最终促进工业制造智能化，是自动化到智能化的关键拼图，兼具状态感知（视觉）和自主决策（边缘控制和AI）的能力。中国工业视觉发展分为四个阶段，当前处于阶段四，科技自主化成为国家战略，工业视觉应用的广度与深度实现快速发展，广度体现在2D向3D递进，深度体现在算法层的深度应用，如深度学习、AI认知逐步建立，应用渗透率提高，国产化应用需求逐渐增加，自研比例不断提升。1.1 工业视觉发展阶段：2D应用仍占主导，中国由基础模式匹配向深度学习方向纵向“超越式”发展中国阶段一：80年代理论发展起步，90年代理论发展迅速应用少，应用方向探索中阶段二：应用发展迅速，食品，电子应用较多阶段三：应用与理论同步发展，一般工业，3C电子应用较多阶段四：应用渗透到各行业，半导体汽车制造欧美阶段一：理论发展迅速，应用少阶段二：应用发展迅速，半导体汽车阶段三：应用与理论同步发展，应用广泛，3C为主阶段四：应用渗透到各行业，工业视觉成为工业生产制造的眼睛，技术缓慢取得突破图：中国与欧美工业视觉的发展阶段对比80年代90年代2000年2014年2020年2030年全球理论研究速度全球应用实践速度中国理论研究速度中国应用实践速度基于模式匹配的2D时代基于深度学习的2D向3D递进时代国产化应用需求低，自研比例少国产化应用需求、自研比例不断提升www.1.2 工业视觉市场规模：工业视觉搭上智能制造产业“快车”，复合增长率达25%，市场规模“百亿递增”从中国智能制造业产值规模看，短期内中美贸易、地缘政治负面影响，一定程度上对智能制造业发展增速造成了较大的负面影响，同期叠加的新冠疫情使产值增速变缓；但整体产值规模仍维持增长。2021年中国智能制造业产值336亿元，预计2026年可达1000亿元。整体看，中国智能制造产值增速与工业视觉市场规模增速呈正相关，工业视觉2021年市场规模为178亿，到2026年预计超500亿。2022-2026年复合增长率为25%，行业整体发展增速快，行业将受技术突破影响较大。47597610113917822327834843554330&)38(% 1620172018201920202021 E2022 E2023 E2024 E2025 E2026市场规模（亿元）增速（%）图：2016-2026年中国工业视觉市场规模及增速图：2016-2026年中国智能制造业产值规模122150180225293366447546668818100023 %0% 1620172018201920202021 E2022 E2023 E2024 E2025 E2026智能制造产值（百亿元）增速（%）www.1.3 工业视觉发展驱动力：政策驱动“黄金”政策作为工业视觉“加速器”全面推动中国工业视觉快速发展，实现智能制造2016-2021年，国家政策和地方政策均支持工业视觉的下游应用与上游发展，对厂商与用户逐渐升级为更加实质化的奖励、支持政策，例如税收优惠和最高上千万的资金支持。早期政策中国制造2025十三五规划智能制造发展规划（2016-2020）智能硬件产业创新发展专项行动2016近期政策国家智能制造标准体系建设制造业设计能力提升专项行动计划关于科技创新支撑复工复产和经济平稳运行若干措施2019当前政策“十四五”机器人产业发展规划十四五智能制造发展规划（征求意见稿）从国家到地方政策利好频现，主要为上海、浙江、山东、北京、江苏与广州所出台2021首次提出支持工业视觉等新一代感知技术发展十三五期间的汽车、半导体、纺织、电子等领域规划中指出加大智能化、自动化示范车间建设，达到平台化、模块化、标准化制造水平规划突破检测水平，智能检测达国际水平支持创业人员、团队、中小微企业加快3D3D视觉技术研发与应用使新技术驱动实体经济建设加大推动关键技术如5G、人工智能在制造业应用，优化生产，培育数字化、智能化制造鼓励工业视觉在仓储物流、医疗等领域应用重点支持企业应用新一代信息技术改造的智能化工厂、数字化车间，最高500500万元加快高清成像、工业视觉技术研发与应用重点培育一批智能传感与控制等跨行业跨领域的集成服务商，鼓励工业软件企业打造更多产品改造升级传统企业，培育先进制造业集群www.1.3 工业视觉发展驱动力：需求驱动“车 加速器 乘客=机遇”，工业视觉作为“车票”带领“乘客”上车智能制造从重点应用行业（“乘客”）增速情况看，应用行业包括锂电池、新能源汽车、工业机器人与电子等行业的行业增速较快，自动化需求不断提升。从重点应用行业工业视觉需求增速看，2022 年新能源汽车的技术改革、锂电池和工业机器人的快速发展都积极影响了工业视觉需求增速，需求增速较快的行业主要为锂电池、新能源汽车、仓储物流与金属加工，相应的供应市场涌现出如视比特机器人、灵西机器人与熵智科技等技术先进，满足多场景引导定位和检测需求的厂商。1810e0 %60% % %锂电池新能源汽车工业机器人电子医疗半导体仓储物流重工纺织等轻工业金属加工行业增速需求增速需求特点提高整个行业及企业个体的生产过程的效率与准确性2D检测准确性、3D检测高效性；2D引导定位准确、3D柔性引导定位主要应用行业：重工、汽车制造、新能源、仓储物流主要应用行业：金属加工、工业机器人、半导体、电子（3C电子）主要应用行业：锂电、仓储物流、医药、工业制造图：2021年重点应用行业增速与工业视觉需求增速情况www.1.3 工业视觉发展驱动力：场景驱动“目的地”多样，应用场景作为智能制造“目的地”，需求更细分，工业视觉价值大工业视觉的应用场景互相交叉，各行业主要应用场景细分为分拣、上下料、检测、码垛、切割焊接与播种等细分场景。工业视觉的识别和测量是基础功能，在此基础上进行引导和检测，目前中国的应用场景主要集中在分拣和检测，其次是码垛、上下料和切割焊接。锂电池新能源汽车工业机器人电子医疗半导体仓储物流重工纺织等轻工业金属加工识别、测量、引导、检测切割、焊接20%播种10%上下料40%检测70%外观质量检测组装后防错检查安全巡检重金属切割精密小零件切割金属焊接封装等码垛笼车30%分拣30%采购码垛物流码垛生产码垛物料搬运产品分类智能上下料引导数据读取生产过程智能分拣无序分拣精准播种运动测量播种巡检图：不同行业应用场景概况www.1.3 工业视觉发展驱动力：国产化替代驱动十年冷板凳，一朝化成龙-国产化替代率均值达50%，机会留给有准备的工业视觉2014年以前做工业视觉的科技企业不受欢迎，但近年来，在国家信息化与工业化深度融合、产业转型升级的趋势下，受益于人工智能、智能制造的持续快速推进，行业取得了快速发展。从传统领域和新兴领域的国产化替代情况来看，锂电池、仓储物流属于新兴快速稳健发展领域，追求智能化检测，自动率提升，国产产品快速替代；传统领域由于发展较早，国外工业视觉产品和服务渗透率高，但国内渗透率不足，替代速度慢，替代率较低，随着传统领域信创发展，未来会成为国产化替代的蓝海。图：2021年不同应用领域的国产化替代率与替代速度70u000%锂电池仓储物流金属加工3C电子半导体纺织等轻工业汽车其他替代率替代速度新兴领域替代速度快，替代率较高传统领域替代速度较慢，替代率仅金属加工较高均值：50%www.1.4 工业视觉产业链全景图A good beginning cooperate is half the success：分层主攻使行业产业链更“坚不可摧”下游上游中游关键环节核心职责核心角色核心元器件生产光学模组生产相机生产视觉软件算法研发计算平台搭建视觉测量设备视觉检测设备视觉检测设备视觉识别设备视觉引导系统其他类系统视觉引导设备软硬协同机器人组装系统集成专家分销应用硬件感知器件研发、整机生产计算软件开发工程构建、算子、功能块连接自研 协作站应用与融合；形成大系统自研 集成商 协作零部件厂商、相机与光源厂商底层技术厂商、软件厂商、平台商工业视觉设备厂商、系统厂商、综合工业视觉厂商；技术合作伙伴、定制化研发小团队等分销商、集成商、渠道商、机器设备厂商、综合业务厂商目 录www.Part 01Part 01工业视觉在中国的发展概况P03发展现状市场规模Part 02Part 02工业视觉的应用与信创实践P10应用现状Part 03Part 03工业视觉的未来发展趋势与建议P20驱动因素产业链应用场景信创发展应用实践www.192072017454电子制造锂电池纺织等轻工业仓储物流金属加工汽车半导体其他国产化替代规模工业视觉应用规模2.1 工业视觉应用现状：3C电子、锂电池成为“屠龙少年”，工业视觉是最好的“刀”从工业视觉在各行业的应用规模来看，2022年整个中国工业视觉市场主要应用领域为3C电子，其次是锂电池与纺织轻工业；从工业视觉在各行业国产化应用规模来看，国产化替代规模较大的主要有3C电子、锂电池、仓储物流和金属加工，另汽车和半导体作为规模化、稳健发展的大型制造行业，随着中国新玩家的出现，可能会对工业视觉发展的产生放量影响。图：2021年工业视觉在各行业的应用规模与国产化替代规模（单位：亿）312825252219161260p0u00%www.2.2 工业视觉拓扑图：智能制造的实现离不开生产线 工业视觉，齐头并进，共同升级是趋势工业视觉技术 深度学习算法=数字化的降本增效。中国工业视觉行业有望在数字化、智能化的趋势下，协同合作伙伴实现信创产业快速布局；工业制造数字化转型与智能制造均离不开工业视觉的加持，工业视觉“弯道超车”迫在眉睫。图：工业视觉的拓扑图光源光源传感器工业相机工业相机触摸屏PC传送带1传送带2机械臂1机械臂2旋转轴和其他云服务器控制器网关数据采集工业软件系统www.2.3 工业视觉应用场景：工业视觉主要应用场景为视觉检测与视觉引导的细分场景2022年工业视觉的应用场景主要为视觉检测与视觉引导，各行业细分应用场景不同，由于场景多变，客户需求具备“小批量、定制化”特点。从各行业次应用场景与辅助应用场景看，检测与引导相辅相成，都是基于测量和识别提供检测与引导的细分功能，其中视觉引导为主要需求，主要涉及行业为锂电池、仓储物流、医疗、重工与金属加工；其次是视觉检测需求，涉及行业为3C电子、纺织等轻工业、汽车与半导体。图：工业视觉在各行业的应用场景主要应用场景次要应用场景辅助应用场景3C电子视觉检测（在线质检）视觉引导（自动生成轨迹）视觉识别锂电池视觉引导（3D缺陷检测）视觉检测（在线质检）视觉识别纺织等轻工业视觉检测（质检）视觉引导（规划轨迹）视觉测量仓储物流视觉引导（拆垛与搬运、货品拣选、快递供包与播种）视觉识别视觉测量金属加工视觉引导（工件上料）视觉检测视觉测量汽车3D视觉检测（在线质检）视觉引导（工件上料）视觉识别半导体视觉测量（尺寸测量）视觉检测（视觉自检）视觉识别医疗视觉引导（货品拣选）视觉测量视觉识别重工视觉引导（工件上料、钢板切割下料）视觉识别视觉测量检测引导识别测量www.2.4 工业视觉应用产品：当下工业视觉主要应用2D检测类产品，2D把3D类产品作为“辅助”实现双赢依据应用场景与应用需求可将工业视觉应用产品分为四类：2D检测类、3D检测类、2D引导定位类与3D引导定位类。从工业视觉应用产品分类情况来看，2D检测类应用产品最多，占比50%，市场竞争更为激烈；其次是3D检测类，占比20%，应用较少的是2D与3D引导定位类，占比均为15%，3D引导定位类技术更超前，服务能力较强，是未来需求较多的产品，厂商应着重布局。计算机光学5G MEC处理技术软件平台技术2D检测50=光学成像系统3D软件算法软硬件协同3D检测20-引导定位15=引导定位15%核心技术产品服务三维检测、效率检测、数据采集、高精测量质量检测、数据采集读取字符图：2021年工业视觉应用产品分类情况计算机光学5G MEC处理技术检测筛选、自动标定、自动拾取、传送跟踪AOI多目3D识别3D结构光相机引导机器人、安全定位可靠定位、无序抓取www.2.5 关键应用行业场景分析：电子制造主战场：电子制造行业重点应用场景为3C电子、显示屏、线路板检测从电子制造生产线主要应用场景示例可知，电子制造生产线多样，工艺复杂，工业视觉主要应用于3C电子检测、显示屏检测与线路板检测，形成从部件模组到整机的闭环检测，其中3C电子检测更为复杂，需求产品基本涵盖工业视觉的所有类型。图：电子制造生产线主要应用场景示例图3C电子显示屏检测部件模组显示触控成品组装外观检测点灯检测 2021年电子制造生产线应用示例：手机检测、接插件检测、芯片表面检测、安装自动生成轨迹等 应用价值：高精度检测，高效率检测与引导，增加产能，提升良率，增效降本 行业信创情况：需求产品类型：视觉检测、引导精度：50 m以内效率：10s以内需求产品类型：视觉检测精度：1.4%校正DeMura色斑：2%人眼对比良率：90%以上线路板检测底片质检内层板质检外层板质检需求产品类型：检测系统自动化工作站分辨率：6 m-30 m分辨率检测元器件显示屏检测线路板检测www.2.5 关键应用行业场景分析：锂电池主战场：锂电池行业重点应用场景为电池组装与包装视觉引导、外观质检引导焊点从锂电池生产线主要应用场景示例可知主要应用场景为不同工艺的检测，需要厂商对工艺有着较多了解与应用经验。2022年某锂电池行业重点工业视觉厂商研发投入超20%，技术逐渐领先，其中定制光源是难点，未来攻克光源技术是重要布局方向。图：锂电池生产线主要应用场景示例图工艺检测组装与包装识别封装点胶 2021年锂电池生产线应用示例：检测极片瑕疵、18650、21700、4680工艺检测与引导、封装与焊点引导 应用价值：技术突破解决下游客户的客诉问题，提升满意度，为中国锂电池产业稳定发展提供专业技术支持 行业信创情况：需求产品类型：视觉检测检测速度：80m/min贴标精度：30mm贴标速度：6张/秒需求产品类型：视觉引导、视觉检测精度：3200points/profile宽度：8-80mm范围：7.5mm*20.5mm外观封装检测需求产品类型：检测系统、引导系统重复性精度：0.01mm以内检测速度：3s以内字符缺陷：0.2mm电池的胶路检测涂布辊压分条卷绕引导焊点电芯检测外壳检测密封钉焊接质量检测电池壳顶盖平面度/共面度/段差电池壳顶盖极柱倾斜度检测工艺检测组装与包装识别外观封装检测www.2.5 关键应用行业场景分析：纺织等轻工业主战场：纺织等轻工业行业重点应用场景为色选、包装识别定位、外观检测从纺织等轻工业生产线主要应用场景示例可知主要应用场景为外观检测，需要厂商对不同轻工业需求共性进行总结，对标准化需求提供解决方案。工业视觉厂商起步较多从纺织等轻工业进行入手，解决中大型企业的定制化需求、碎片需求，此行业渗透率较大，以国际品牌应用为主。图：纺织等轻工业生产线主要应用场景示例图色选组装与包装尺寸识别 2021年纺织等轻工业生产线应用示例：软包装、对版无纺布、纱线、验布、套印检测与规划轨迹等 应用价值：解决客户生产过程的产能低，效率低，人工成本大难题，国产化将逐步替代 行业信创情况：需求产品类型：视觉识别分辨率：2048*1行频：10KHz像元尺寸12.5m需求产品类型：检测软硬件检测速度：5pcs/s检测精度：0.1mm尺寸误差：2mm外观检测需求产品类型：视觉检测（AOI）分辨率：4096*3行频：18-70KHz图像采集速度：850MB/s包装定位物料分选分离加工印刷检测异物剔除彩色检测色选组装与包装外观检测www.2.5 关键应用行业场景分析：仓储物流主战场：仓储物流行业重点应用场景为出入库识别、码放引导；分拣与拆码垛引导拆码垛是仓储物流最常见的场景之一。拆码垛环节中来料多为纸箱、麻袋、周转箱等物体，场景差异大，品规丰富且新增频繁。除节拍、准确率等核心要素外，该场景对托盘利用率、货损率、运行稳定性、新增品规适应性等要求较高，可实现增效降本。图：仓储物流主要应用场景示例图出入库分拣、检测多拆 2021年仓储物流应用示例：踩踏检测、流水线检测、货品拣选、集装箱识别、物流装车、零售拆码垛 应用价值：包裹在运动过程中同步定位，搭配机器人随动功能，实现包裹、产品的动态分拣，流水线检测 行业信创情况：需求产品类型：视觉引导系统视野：1050-3250mm精度：0.2mm 2mm扫描时间：300ms-1s需求产品类型：视觉识别视野：1050-3250mm精度：0.2mm 1mm拆垛、码垛需求产品类型：视觉引导（AOI）视野：1050-3250mm精度：0.2mm 2mm清框率：100%混拆单拆拆零拣选单码视觉码垛体积测量SKU识别引导播种翻转码垛供包入库出库快递分拣多码排码层码混码OCR识别www.2.5 关键应用行业场景分析：金属加工主战场：金属加工行业重点应用场景为上下料引导、生产切割焊接引导与外观检测针对金属加工生产线目前存在的各类产品缺陷检测问题，工业视觉可为后台操作人员快速提供检测结果、同步生成检测报告，为进一步生产线管控提供检测数据支持；在精准切割，无序抓取，精准上下料方向均有较大助益，目前产品以进口为主，随着国产化渗透率增加，未来将在技术加持下，国产化产品逐步占据优势。图：金属加工生产线主要应用场景示例图上下料引导生产引导 2021年金属加工生产线应用示例：钢板码垛、转向节、圆环铸件、板材精准运输与切割、管材表面检测、钢卷端面检测 应用价值：开展智能化无人检测，并与主生产线的数据交互与协作，提升产品上下料速度，克服复杂环境人工作业困难，增效将本 行业信创情况：需求产品类型：视觉引导视野：1050-3250mm工作距离：1050-3250mm精度：0.2mm2mm需求产品类型：运动规划生产线视野：400-2000mm工作距离：500-4000mm精度：0.05mm3mm外观检测需求产品类型：读码追溯（软硬协同）测温：60次/s检测速度：3pcs/s分辨率：0.02-0.06mm识别成像缺陷检测红外测温安检装车拣选、分拣上料下料切割贴标、计数焊接上下料引导生产引导外观检测www.2.5 关键应用行业场景分析：半导体主战场：半导体行业重点应用场景为入库识别与测量、生产定位与引导、外观检测传统计算机架构上的存储芯片，仅支持特定的数据存取，许多厂商正努力通过创新应用来挑战传统理念，当下有部分中国用户突破技术成为半导体领域新玩家，半导体行业的变革将使上游渗透率较低的工业视觉厂商重新找到新机遇。图：半导体生产线主要应用场景示例图入库识别与检测生产引导与定位 2021年半导体应用示例：基板玻璃、液晶玻璃、晶圆定位、电容外观检测、散热片定位等 应用价值：半导体行业精准测量，准确地对部件进行定位是保证半导体质量的一个重要环节，工业视觉对其进行精准测量则克服这一难点。行业信创情况：需求产品类型：视觉检测、测量、识别精度：50 m以内效率：10s以内需求产品类型：视觉测量频率：125Hz分辨率：16K精度：0.01mm成品外观检测需求产品类型：视觉检测系统测温：60次/s检测速度：3pcs/s分辨率：0.02-0.06mm划痕检测电池检测插卡槽检测贴片电阻缺陷分类像素分割目标定位组件缺陷电容计数晶圆识别屏蔽罩检测入库识别与检测生产引导与定位成品外观检测www.2.6 工业视觉实践要素：工业视觉行业需求先行，供给端和需求端再不断磨合，共促智能制造工业视觉的实践离不开政策的支持，“中国制造2025”使供给端与需求端同步加快智能化生产建设。供给端完善实践需要不断从现有订单积累实战经验，基于需求匹配更高的技术，实现性能优化和更契合的应用；需求端基于现有政策的鼓励、信创的发展与厂商的核心能力不断构建中国的生态链、产业链，从而催生更多新玩家新产业的发展。存量市场的国产替代技术的突破决定实践性能研发的投入决定实践技术供给端：厂商技术与实践需求端：各行业应用需求性能的优化决定实践能力存量市场的信创产业核心能力将完善实践作业3D成像、计算机光学5G MEC处理技术研发投入：5%到10%中国制造2025替代率：30%-60%汽车、金属、轻工业可靠性、稳定性、灵活性、准确性、完整性多场景适配、标准化、交付快、案例多增量市场的信创产业增量市场的国产需求IT基础设施、应用软件、基础软件、信息安全新兴产业、各行业新增玩家、更高技术需求信息技术应用创新渗透到各行业，激发新需求www.2.7 工业视觉厂商销售模式：实践需要好的销售模式，“赋能”集成商 “赋能”客户，齐头并进一起向未来工业视觉厂商主要有3种销售模式，其中较多的是和集成商合作，为集成商赋能，因此成为集成商需求的核心厂商是工业视觉厂商努力的方向；在未来厂商将逐渐分工明确，各自成为细分领域的核心赋能厂商。外因：在企业（客户）提高整个生产制造和流转过程的自动化管理水平过程中，厂商逐渐发现客户的需求超越了一般集成商、国际品牌的能力，因此自研并攻破技术才能拿到订单。客户需求倒逼核心厂商技术升级。内因：厂商构建矩阵和服务链条，与集成商合作，共赢上下游圈子，生态共建。提出需求交付产品提出需求模式1：集成商分销模式2：集成商直销交付产品模式3：厂商直销集成商（缺硬件、软件）客户3D视觉厂商2D视觉厂商提出需求客户3D视觉厂商2D视觉厂商集成商（自有所有产品）分销商硬件、软件采购客户图：不同销售模式涉及的供应商共同研发交付产品提出需求成熟早期厂商持续深耕，提高工业视觉的感知、认知能力，真正提升企业良品率，增效降本，和客户共同研发产品是重要发展方向。活下去：成为核心厂商战略布局：横向精准布局集中度低行业集中度高行业各行业龙头企业www.2.8 中国工业视觉企业图谱：硬件与软件工业视觉系统和装备视觉引导视觉检测视觉识别分销商、机器人组装核心元器件光学模组集成与融合应用与分销视觉测量工业相机软件www.2.9 金属加工与半导体行业工业视觉创新实践：熵智科技产品优势全智能上下料，大幅度提高效率减少二次编程时间，提高切割效率智能视觉补偿算法，提高切割质量减少工作设备维护人员，增效降本搬运机械手上料位切割机械手2切割位2叉车或AGV相机视野电控柜下料位1下料位2切割机械手1切割位1工业3D相机智能上下料解决方案和免示教智能切坡口解决方案适配多品种工件，满足小批量、多品种工件坡口切割智能化坡口切割效率和精度超过人工，改善用工荒工位7x20h连续作业，软硬件工作正常，使产品效果稳定核心需求应用效果团队具备光学全栈能力，在无序抓取、切割智能化上拥有产品力，形成技术壁垒免示教、手眼脑一体化，拥有高质量成像技术和智能图纸识别算法，满足高要求与多尔晋泽构建完整、易用的解决方案，满足其痛点、核心需求，适配性强项目亮点某半导体封测头部企业是全球领先TSV晶圆级芯片尺寸封装和测试服务供应商，主营影像传感器、生物身份识别、环境光感应、医疗电子和汽车传感器等。标准化3DAOI检测机台AOI可以对应各种尺寸AOI检测精度高，速度快AOI检测重复性，稳定性最佳可对物体3D形貌进行全场扫描，实现三维轮廓、平整度、粗糙度、高差、缝宽等检测和测量满足客户所需的先进封装工艺的检测需求项目亮点标准机台软件界面应用效果核心需求3D引导定位3D检测 山西多尔晋泽煤机股份有限公司是集技术研发、设计制造、加工装配、维修服务为一体的专业化机械制造企业，现为山西省高新技术企业、省专精特新企业、省安全生产标准化表企业、省四新企业。www.2.9 锂电和仓储物流行业工业视觉创新实践：灵西&京东仓储物流领域拆码垛解决方案工作站效益处理效率快：混拆600件/小时、单品拆1500件/小时使用率高：一臂两拆，机械臂等设备使用周期长SKU多变箱规/包装多样效率低人工成本高客户痛点项目亮点应用效果客户核心需求灵西视觉万能拆机械臂工作站为行业内首创，具有自主知识产权与AMR搬运机器人联动作业，提升整体自动化水平智能识别拆垛类型，自动启动单拆和混拆系统，灵活性高拆系设备投入成本低、使用率高，有效减少人工成本、运维和管理费用一臂两拆：机械臂需同时满足单拆和混拆作业功能SKU多变：精准识别海量SKU，能应对不同材质不同颜色的箱体，智能处理表面存在图案、覆膜、提手、扎带、胶带等复杂情况效率要求：单拆1100件/小时，混拆450件/小时 灵西机器人与宁德时代、蜂巢能源、瑞浦能源建立合作，已交付视觉引导和检测类项目。京东，国内互联网电商巨头，拥有自建物流体系，在全国各地建有仓库，正在加速构建智慧仓储系统，提升自动化水平、减少人工成本。2018年初，京东在业界首次尝试引入3D视觉应用，招募全国3D视觉厂商参与，并于短短3个月内在总部仓库相继开展了清箱、拆码垛和供包场景测试；灵西“三次大考”皆胜，一举拿下水仓和小家电仓年框合同。www.2.9 重工行业工业视觉创新实践：视比特&某工程机械企业行业首套基于3D视觉的全自动分拣系统某重工龙头客户主营业务是以“工程”为主题的装备制造业，主导产品为:混凝土机械、挖掘机械、起重机械与装配式建筑 PC 机械等全系列产品。本次合作结合客户厂房-行业领先的“灯塔工厂”自动分拣项目积累的经验和对自动分拣场景的深入理解，在自动分拣场景下定制研发3D视觉的上下料机器人和零件分拣机器人，同时形成快速部署的标准化柔性产线。应用效益实现钢板切割件的全自动抓取、分类和码垛和数据流贯通单线只需员工兼职操作，无需定岗定责，有效应对招工难危机柔性生产模式下，自动化产线可以适应多种型号产品的柔性生产，在制造、上下料、搬运等环节均实现视觉引导机器人自识别、自决策、自作业和自调整的柔性智能化作业效率提升过倍，产能大幅增加识别精度高、视觉检测正确率高、产品稳定性好重工业劳动力紧缺、人力成本上升的现状亟需改善该行业以多品种小批量的生产模式为主，传统工业机器人无法应对复杂物料来源，难以满足柔性生产需求客户痛点项目亮点应用效果核心需求是全国首条成功达产的全自动智能产线，该产线基于3D视觉及机器人柔性控制技术实现了钢板切割件的自动抓取、分类和码垛采用2D-3D融合方案：基于2D图像和3D点云输入，提出数据驱动的2D-3D 联 合 轮 廓 特 征 学 习，实 现 了99.99%的识别准确率采用融合检测、分类、轮廓提取与匹配等多任务的深度网络，达到了99.99%的精度要求实现远程与巡检人员共同巡查，并可通过数字孪生实现远程视觉指导，及时反馈并解决生产隐患，提高生产安全性大脑需求：依据订单和生产状态的动态调优、精细生产眼睛需求：海量零件精准识别分类、复杂环境下的弱特征零件识别分割协同需求：多规格零件的灵活抓取放置策略、多设备工作环境下的实时协作调度智能制造钢板切割下料全自动分拣应用场景www.2.9 新能源行业工业视觉创新实践：感图科技&行业头部客户感图产品体系产品故事感图使命-用先进技术让制造业客户更有竞争力，使从业者更有自豪感感图愿景-成为全球智慧制造领域最可信赖的合作伙伴感图价值观-客户为本、团结奋斗、创新超越人工检效率低质量不稳定、缺陷漏失高人力成本不断上升且无法追溯数据复杂缺陷的漏检率和过检率高泛化能力差，配置维护周期长客户痛点项目亮点应用效果客户核心需求技术优势：驾驭AI技术的底层研发和高端制造业的应用落地产品优势：可见即可检，可检即真点行业经验优势：基本完成了目标行业全制程生产工艺和检测标准的关键知识和经验的积累半导体封装AI检测：自动检测并输出数据数据采集后的AI处理：自动化收集缺陷样本并完成图像清晰度筛选、图像属性调节和多图片拼接 感图明鉴者应用在客户的电路板终检环节，为客户的每条产线节省数十位目检人员，并且通过明鉴者的检测数据帮助客户快速追溯和定位缺陷源头。目 录www.Part 01Part 01工业视觉在中国的发展概况P03发展现状市场规模Part 02Part 02工业视觉的应用与信创实践P10应用现状Part 03Part 03工业视觉的未来发展趋势与建议P27发展逻辑驱动因素产业链应用场景信创发展应用实践风险与挑战发展趋势发展建议www.3.1 行业发展逻辑：行业的快速发展迭代离不开“大势”的推动与行业技术、需求、战略的布局工业视觉搭上“中国制造2025”，智能制造这辆快车，加之政策鼓励、行业刚需、多场景应用，可谓万事俱备（驱动力强，环境完备），只欠东风（国产化厂商的实践与应用）；大势所趋下早些年不受“待见”的工业视觉行业成为各制造行业实现智能制造的“入场券”，经过5-10年的耕耘、磨合、经验积累，一批2D视觉厂商成功上市，更多厂商通过攻破底层算法，硬件技术实现“弯道超车”，从“赋能”到“无可取代”，在未来国产化厂商将逐步实现更多替代。搭上智能制造产业“快车”“超越式发展”实现国产替代大势所趋“黄金”政策作为工业视觉“加速器”全面推动中国工业视觉快速发展工业视觉作为“车票”带领“乘客（各行业）”上车智能制造“目的地”多样，应用场景作为智能制造“目的地”，需求更细分，工业视觉应用多，价值大“车 加速器 乘客=机遇”，中国国产工业视觉厂商迎来机遇，国产化替代率均值达50%，应用需求与自研比例不断提高3C电子、锂电池成为“屠龙少年”，工业视觉是最好的“刀”，需求大应用广工业视觉行业需求先行，供给端和需求端再不断磨合，共促智能制造智能制造的实现离不开生产线 工业视觉，齐头并进，共同升级是趋势，国产品牌占据地理沟通等优势实践需要好的销售模式，“赋能”集成商 “赋能”客户，齐头并进，从“赋能”到“无可取代”www.3.2 重点关注厂商：与优秀者同行是成功的关键，不同行业的不同需求场景应“对号入座”从各行业的重点应用场景与国产化替代规模情况来看，视觉检测类场景国产化替代规模较大的行业为电子制作与纺织等轻工业；视觉引导类场景国产化替代规模较大的行业为锂电池、仓储物流与金属加工。国产化替代规模大小应用场景视觉识别视觉测量视觉检测视觉引导电子制造锂电池纺织等轻工业仓储物流金属加工半导体重工汽车其他行业图：各行业的重点应用场景与国产化替代规模情况www.3.3 半导体行业工业视觉重点关注厂商：熵智科技标杆客户关键能力产品优势产品多样全面：主打产品有3D相机、视觉系统、算法软件等30余款技术驱动应用：从光路设计到核心激光模组，研发多种工业3D相机与图像处理算法，支持从搬运、切割、焊接、喷涂和打磨等机器人主要应用解决成像痛点：针对半导体和3C领域开发的3D线光谱共焦传感器，内置自研处理算法，解决3D成像的痛点（如反光、透明、阴影等），亚微米级重复精度可助力微纳加工质检；针对生命科学领域开发的超分辨及共聚焦产品，突破光学衍射极限和电子显微镜不能活细胞成像的限制，提供多维超高分辨力图像，看见/看清更细微的细胞结构技术优势熵智科技作为中国原创3D3D视觉创业公司第一梯队，横跨机器视觉与微纳光学两大领域。上游光学突破，少有人走的路：坚决在上游光学系统甚至器件层面去研发和投入；高价值，软硬件一体的应用场景：光学优势 出色的底层算法运用于大量场景，实现产品到场景的双闭环；合作伙伴网络，重点集成商的伙伴式合作：与各个行业领先的系统集成商建立合作伙伴关系是熵智科技发展战略的重要步骤。应用领域金属加工半导体3C生命科学机器人亚毫米级光学产品提供上下料、码垛、切坡口&打磨、焊接等工业场景完整解决方案，产品到场景双闭环亚微米级光学产品提供超高精度彩色光谱三维检测技术纳米级光学产品拥有精确多维细胞成像及定量分析功能 熵智科技拥有底层成像系统和算法开发能力，软硬件一体化，致力于通过高性能的成像技术解决机器人柔性化、微纳级检测与测量等问题。国家高新技术企业，主要服务领域是智能机器人、半导体、3C以及生命科学。熵智科技主要有应用于智能机器人引导的高性能工业3D相机、无序分拣3D视觉系统、大视野拆垛3D视觉系统、免示教智能切坡口系统；应用于半导体的线光谱共聚焦3D成像系统；应用于生命科学的超分辨及共聚焦显微成像分析系统。www.标杆客户关键能力产品优势技术优势3D3D视觉产品线齐全：国内唯一拥有线扫系列相机和面阵系列相机的3D视觉厂商，产品均通过CE/FCC认证；软件应用算法丰富：积累了上百种算子单元，涵盖3D点云处理和2D图像处理领域的传统类方法和深度学习类方法；工程交付落地便捷：基于自研软硬件系统，集成项目交付具有成本和效率优势。应用领域锂电电商工业制造医药仓储物流软硬协同3D相机软硬件全栈开发、端到端全局最优成像技术标定技术领先面结构光编码方式自适应HDR算法算法迭代深度学习模型专家系统数据反哺算法机制产品矩阵相机种类全覆盖各行业应用分级定价线面结合精度高：有FLEX线扫系列相机和SMART面阵系列相机，采用高速相移 HDR算法，可快速精确获取物体点云，工作距离覆盖180-3800mm，最大精度可达到0.05mm使用场景领域多：支持机械臂、移动轴、支架等安装场景，广泛应用于各领域自研独有算法库：LINX-AI包含智能识别、智能抓取、运动规划三大模块，内置深度学习框架，海量应用场景数据，满足数万种SKU的定位识别、尺寸测量与缺陷检测等应用需求3.3 锂电行业工业视觉重点关注厂商：灵西机器人 灵西机器人（LINX Robot）是国内知名的工业视觉智能解决方案提供商，公司以3D视觉技术为核心，专注于仓储物流、工业制造、电商、新能源、电力及医药等行业，为客户提供3D视觉相机、AI算法和机器人视觉集成解决方案。公司进入产业后持续深耕3D视觉全栈技术，现打造完成全系列高精度3D视觉相机，并积累了丰富的AI应用算法库，可提供视觉万能拆、视觉单品拆垛、视觉混品拆垛、视觉码垛、视觉拆零拣选、视觉上下料、视觉引导装配/涂胶等解决方案。www.3.3 汽车制造行业工业视觉重点关注厂商：视比特机器人面向智慧工厂，瞄准高技术壁垒的行业及场景、提供模块化定义、轻量化延展、按需调用的“工业智能大脑”两大核心技术两大产品系列可跨场景/行业拓展机器视觉软件工业级系统软件高精度：超百台相机的联合标定-0.05mm以内误差；复杂环境下的精准手眼协同-0.2mm以内抓取装配精度高柔性：对环境的无边界适应、抗干扰，海量SKU快速自学习与精准识别高通用：底层算法通用泛化能力，跨场景轻量化延展全栈技术自主产权，软件定义硬件二次开发覆盖Pick&Place为代表的多场景视觉应用拥有灵活、可拆分的软硬件模块产品高度标准化，可快速部署与交付微服务：独立单元，以服务间散耦合提升系统鲁

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早期阶段与过去几年的后期阶段相似。2021年，早期估值中值同比跃升50%，至4500万美元。这一数值的中值高于几年前的后期，说明了涌入风险投资战略的资本海啸。非传统投资者继续推动风投行业的收入趋势。值得注意的是，非传统投资者参与的交易在后期达到了2亿美元的中值估值，比2020年增长了两倍。

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与基恩士类似，康耐视为重研发销售轻生产的业务模式。以公司人员占比为例，近十年销售人员占比均保持在 50%-60%之间，研发人员占比则在 20%-30%之间，剩余则为生产人员和后台支持性人员。可以看出康耐视人力投资主要集中在销售和研发领域。销售模式方面，以直销为主，地方性分销/集成落地为辅助。康耐视通过全球直销团队以及通过全球分销和集成合作伙伴网络销售其产品。直销团队专注于高净值客户群体，而集成合作伙伴和分销商则协助从事对地方性客户的销售服务。公司的直销团队主要由销售工程师构成，均要求具备工程学位，且需在研发技术人员协助下进行工作，以确保专业性。自 2010 年以来公司直销比例相对分销/集成比例不断上升，截至 2019年底直销团队有 980 人，已为集成/授权经销商数量两倍有余。生产模式方面，以轻资产运营为主，固定资产投资少，多数生产均外包。康耐视产品中大部分组件的采购、系统组装和初始测试均由位于印度尼西亚的第三方合同制造商执行。公司生产人员仅负责将软件加载到产成品上执行质量控制程序。总体而言公司以轻资产运营为主，固定资产净值与营业收入的比值在过去十年间维持在 10%-15%之间的低水平。研发方面，持续保持高额投入，研发费用率维持在较高水准，技术储备为业界翘楚。康耐视对研发工作非常重视，其 2020 年 RD&E 费用额可达 1.31 亿美元，研发费用率在2010-2021H1 维持在 12%-18%的较高水平上。此外除内部研发工作，康耐视也积极进行适宜的收购来获取新技术。受益于对研发技术的长期投入，截至 2020 年初，公司在全球已拥有 686 项专利，514 项待批专利，并率先布局了 3D 视觉传感器、深度学习视觉系统等最前沿领域。阶段一(1981-1990s)：成立之初便聚焦机器视觉业务，1986 年选择面向 OEM厂提供标准产品的商业模式。康耐视诞生于上世纪 80 年代美国第一轮机器视觉技术浪潮，强大的软件技术实力使其在早期众多竞争者中脱颖而出。公司由麻省理工学院人类视觉感知学科的 Robert J.Shillman 博士及其两位学生 Marilyn Matz 和 Bill Silver 于 1981 创立，具备深厚的技术背景。创立之初康耐视即专注机器视觉业务，1982 年推出了当时第一款工业 OCR 读码器 DataMan，并成功商业化，从而进入了 IBM 供应体系。1986 年公司针对当时市面上机器视觉系统普遍存在的可靠性问题，推出了 Search 软件工具，成功解决问题的同时迅速取得了同业竞争优势。启动合理的新业务战略，确保市场领先地位，帮助公司迅速成长。1986 年，公司顺应当时美国电子制造业迅速发展的趋势，制定了合理的新业务战略，即专注为当时的半导体电子设备制造集成商(OEM)供应机器视觉系统，这些系统被 OEM 厂商集成至各类电子制造设备中，再供应给终端的电子产品生产厂商。由于 OEM 厂商具备强大的软件和二次开发能力，因此公司只需供应标准化产品而不需要做定制化。借助于新的业务战略，公司的产品迅速放量，营收规模不断上攀，至 1987 年首次实现了盈利，并于 1989年成功在纳斯达克上市。康耐视的 OEM 业务最终在 90 年代获得了极大成功。公司成为了相关行业先进供应商，其半导体 OEM 业务至 2000 年占营收比例可达 61%。康耐视的视觉产品已渗透至半导体制造的绝大多数环节中，市场占有率 70-80%，对半导体生产流程产生了深刻影响。

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与基恩士类似，康耐视为重研发销售轻生产的业务模式。以公司人员占比为例，近十年销售人员占比均保持在 50%-60%之间，研发人员占比则在 20%-30%之间，剩余则为生产人员和后台支持性人员。可以看出康耐视人力投资主要集中在销售和研发领域。销售模式方面，以直销为主，地方性分销/集成落地为辅助。康耐视通过全球直销团队以及通过全球分销和集成合作伙伴网络销售其产品。直销团队专注于高净值客户群体，而集成合作伙伴和分销商则协助从事对地方性客户的销售服务。公司的直销团队主要由销售工程师构成，均要求具备工程学位，且需在研发技术人员协助下进行工作，以确保专业性。自 2010 年以来公司直销比例相对分销/集成比例不断上升，截至 2019年底直销团队有 980 人，已为集成/授权经销商数量两倍有余。生产模式方面，以轻资产运营为主，固定资产投资少，多数生产均外包。康耐视产品中大部分组件的采购、系统组装和初始测试均由位于印度尼西亚的第三方合同制造商执行。公司生产人员仅负责将软件加载到产成品上执行质量控制程序。总体而言公司以轻资产运营为主，固定资产净值与营业收入的比值在过去十年间维持在 10%-15%之间的低水平。研发方面，持续保持高额投入，研发费用率维持在较高水准，技术储备为业界翘楚。康耐视对研发工作非常重视，其 2020 年 RD&E 费用额可达 1.31 亿美元，研发费用率在2010-2021H1 维持在 12%-18%的较高水平上。此外除内部研发工作，康耐视也积极进行适宜的收购来获取新技术。受益于对研发技术的长期投入，截至 2020 年初，公司在全球已拥有 686 项专利，514 项待批专利，并率先布局了 3D 视觉传感器、深度学习视觉系统等最前沿领域。阶段一(1981-1990s)：成立之初便聚焦机器视觉业务，1986 年选择面向 OEM厂提供标准产品的商业模式。康耐视诞生于上世纪 80 年代美国第一轮机器视觉技术浪潮，强大的软件技术实力使其在早期众多竞争者中脱颖而出。公司由麻省理工学院人类视觉感知学科的 Robert J.Shillman 博士及其两位学生 Marilyn Matz 和 Bill Silver 于 1981 创立，具备深厚的技术背景。创立之初康耐视即专注机器视觉业务，1982 年推出了当时第一款工业 OCR 读码器 DataMan，并成功商业化，从而进入了 IBM 供应体系。1986 年公司针对当时市面上机器视觉系统普遍存在的可靠性问题，推出了 Search 软件工具，成功解决问题的同时迅速取得了同业竞争优势。启动合理的新业务战略，确保市场领先地位，帮助公司迅速成长。1986 年，公司顺应当时美国电子制造业迅速发展的趋势，制定了合理的新业务战略，即专注为当时的半导体电子设备制造集成商(OEM)供应机器视觉系统，这些系统被 OEM 厂商集成至各类电子制造设备中，再供应给终端的电子产品生产厂商。由于 OEM 厂商具备强大的软件和二次开发能力，因此公司只需供应标准化产品而不需要做定制化。借助于新的业务战略，公司的产品迅速放量，营收规模不断上攀，至 1987 年首次实现了盈利，并于 1989年成功在纳斯达克上市。康耐视的 OEM 业务最终在 90 年代获得了极大成功。公司成为了相关行业先进供应商，其半导体 OEM 业务至 2000 年占营收比例可达 61%。康耐视的视觉产品已渗透至半导体制造的绝大多数环节中，市场占有率 70-80%，对半导体生产流程产生了深刻影响。

375人已浏览 2021-09-29 29页 5星级

视频与你的观众建立真实的联系，解释你的产品的价值，并产生对你的品牌的投资。文字是客观和不精确的;视频是展示，而不是讲述，你的观众会因此更加喜欢你。正如你将在这份报告中发现的那样，绝大多数的内容营销人员表示，在过去两年中，视频对他们的组织变得越来越重要。预计未来对视频行业的投资只会进一步攀升。

13人已浏览 2021-08-26 25页 5星级

在中游核心零部件和视觉软件等重要环节，本土企业也已陆续形成突破：光源：国内外技术均较为成熟，是机器视觉产业链国产化率最高的环节，市场竞争较为充分，本土代表企业有奥普特、纬朗光电、沃德普和康视达等为代表。镜头：海外企业起步较早，整体仍处于领先地位，本土厂商多以中低端市场为切入点，行业发展迅速，依靠性价比优势逐步扩大中低端市场份额，但在高端市场仍高度依赖进口。工业相机：欧美厂商占据全球主导地位，与镜头类似，本土企业现仍主要布局中低端市场，正在逐步实现中低端产品的进口替代，在高端工业相机领域仍以欧美厂商为主。视觉分析软件：本土企业发展较晚，底层算法几乎由国外厂商垄断，国内仅有奥普特、凌云光等少数企业拥有独立底层算法库，在应用软件端，本土机器视觉分析软件有SciVision(奥普特)、VisionWARE(凌云光)、Visionbank(维视图像)和RVB(精浦科技)等。康耐视产品矩阵十分丰富，且以标准化产品为主。公司现可提供2D视觉、3D视觉、视觉软件和工业读码器等系列，产品多为标准化，具备较强通用性，2020年公司标准品营收占比高达83.21%;整体上来看，公司产品核心在于过硬的软件实力，已在深度学习领域取得实质性进展，2018年正式推出基于深度学习的工业图像分析软件Cognex ViDi 套件。康耐视产品广泛应用于消费电子、物流和汽车行业，2020年公司对以上领域营收占比分别为30%、20%和20%;此外，公司正在积极拓展食品饮料、生命科学、烟草和新能源等新兴领域。2020年康耐视研发支出达到1.31亿美元，研发费用率为16.15%，2010-2020年研发支出CAGR达到14.75%，研发费用率稳定在10%以上，研发资源正在持续扩张。除了自主研发，康耐视也正在通过收购不断增强在软件端的技术实力：在底层算法层面，2009年收购WMS，完善智能视觉检测系统，2017年收购Vidi System，加强深度学习领域;在软件应用层面，2015年收购Manatee Works，强化ID识别应用，2017年收购Gvi Venture，完善对汽车领域的视觉解决方案。

171人已浏览 2021-08-25 51页 5星级

康耐视：以视觉软件为核心，积极布局领先技术康耐视成立于1981年，创始人是全球“机器视觉”之父Robert J.Dhillman博士，现在是全球领先的机器视觉零部件及解决方案供应商。公司于1982年推出第一个光符字符识别视觉系统DataMan，此后不断丰富产品线，进入快速发展期;此外，公司聚焦3D视觉、深度学习等前沿领域，通过收购及自研积极布局，为公司在机器视觉领域的长期发展提供了强大的技术支撑。康耐视：以视觉软件为核心，积极布局前沿技术康耐视产品矩阵十分丰富，且以标准化产品为主。公司现可提供2D视觉、3D视觉、视觉软件和工业读码器等系列，产品多为标准化，具备较强通用性，2020年公司标准品营收占比高达83.21%;整体上来看，公司产品核心在于过硬的软件实力，已在深度学习领域取得实质性进展，2018年正式推出基于深度学习的工业图像分析软件Cognex ViDi 套件;康耐视产品广泛应用于消费电子、物流和汽车行业，2020年公司对以上领域营收占比分别为30%、20%和20%;此外，公司正在积极拓展食品饮料、生命科学、烟草和新能源等新兴领域。康耐视：以视觉软件为核心，积极布局前沿技术康耐视长期注重研发端投入，软件平台为长期重点布局的环节：2020年康耐视研发支出达到1.31亿美元，研发费用率为16.15%，2010-2020年研发支出CAGR达到14.75%，研发费用率稳定在10%以上，研发资源正在持续扩张;除了自主研发，康耐视也正在通过收购不断增强在软件端的技术实力：在底层算法层面，2009年收购WMS，完善智能视觉检测系统，2017年收购Vidi System，加强深度学习领域;在软件应用层面，2015年收购Manatee Works，强化ID识别应用，2017年收购Gvi Venture，完善对汽车领域的视觉解决方案。

151人已浏览 2021-08-25 56页 5星级

三重因素共同驱动机器视觉系统行业高速增长(一)长期因素：人口老龄化及劳动力价格上涨带来机器替人刚需一方面，我国人口老龄化问题不断加剧：截至 2019 年，65 岁以上老人占比从 2011年的 9.1%上涨到了 12.6%。在人口老龄化的同时，由于国内生育高峰所带来的适龄劳动力充沛时期已经过去，劳动力供给的逐步下滑推动劳动用工成本不断上升。另一方面，城镇单位用工成本持续攀升：城镇单位就业人员平均工资从 2011 年的 4.18万元上升为 2019 年的 9.05 万元，9 年间用工成本上升接近一倍。人口结构的变化、劳动力成本的持续上升，或将迫使制造企业不断加大在自动化、智能化方面的投入，扩展自动化和智能化的深度，从而拉动机器视觉设备需求。(二)中期因素：国家政策扶持 技术更新需求将带动机器视觉行业稳定增长随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化;我国工业制造中对智能制造政策鼓励也将提升机器视觉行业发展的机遇。当前来看，机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有：预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高等。但智能工厂将会是未来发展的大趋势，机器视觉技术将成为工厂的“眼睛”，使机器灵活地控制生产流程，减少人为误差带来的损失。近年，高端装备制造业作为国民经济的中流砥柱，国家对于该行业的重视程度不言而喻，并出台了一系列政策来支持行业发展，希望能摆脱对进口产品的依赖。高端装备制造业对于精准度的严格要求，必须由机器智能技术层面识别来实现，因此，高端装备制造业的发展需要机器视觉技术助阵。在国家政策的不断鼓励和支持下，通过我们对近年政策的梳理发现，多个省市结合自身产业特点出台相关的政策用以支持以工业机器视觉为代表的智能制造细分领域发展，预计将助推行业规模快速提升。(三)短期因素：制造业指数回暖带来机器视觉市场加速增长2019 年，我国制造业 PMI 持续在荣枯线上下徘徊;2020 年 2 月，制造业 PMI 的环比下降了 28.60%，这一现象随着 2020 年 3 月以来全国各地复工复产的持续推进，制造业 PMI从 2020 年 3 月份至今一直稳定至荣枯线以上。同时，制造业固定资产投资同比增速逐月回升，彰显下游需求景气复苏，从而拉动机器视觉需求增长。

339人已浏览 2021-03-31 23页 5星级

加速渗透的新兴赛道，伴随高端制造共成长加速渗透的新兴赛道，伴随高端制造共成长 机器视觉行业专题机器视觉行业专题 西部证券研发中心 2021年2月3日 证券研究报告 机密和专有 未经西部证券许可，任何对此资料的使用严格禁止 请仔细阅读尾部的免责声明 机器视觉方兴未艾机器视觉方兴未艾，智能化渗透是长期趋势智能化渗透是长期趋势。2019年国内机器视觉行业市场规模约103亿元，全球市场规模100亿美元左右。机 器视觉属于产线智能技术，市场需求依附于自动化产线。伴随着我国自动化产线智能技术的普及，未来市场需求将从个别领域 的头部客户往多领域多客户渗透。预计2023年行业规模达到200亿元。从硬件到整体方案从硬件到整体方案，国产机器视觉价值量有提升空间国产机器视觉价值量有提升空间。机器视觉的核心是算法以及控制系统，一套优良的算法能为整体方案带 来更高的溢价。现阶段国产厂商以硬件方案为主，随着算法水平的提升以及3D视觉等核心技术的追赶，国产厂商整体方案的价 值量有较大提升空间。多环节多领域共同推动产业链国产化多环节多领域共同推动产业链国产化。包括机器视觉设备在内，行业整体国产化率40%。光源环节国产化率最高，工业相机和算 法基本被欧美日主导。从光源到底层算法等不同环节均有国产企业参与，随着技术的不断推进以及各厂商之间合作，机器视觉 产业链国产化趋势日益明显。投资建议：投资建议：行业仍处起步阶段，渗透率 价值量双重提升以及国产替代是行业未来的发展趋势。具备较强核心零部件生产能力以 及整体方案开发能力，并能够深度绑定优质客户的品牌有望充分受益行业增长。建议关注机器视觉全领域龙头企业：奥普特（688686.SH）。风险提示：自动化设备投资不及预期、A客户创新大小年对行业造成的波动影响、行业竞争加剧 核心内容核心内容 2 oPoQqPrMoOrMqOuNqNqRoO8OaO8OmOrRmOpOeRqQpNeRnNtO6MpPzQNZpNpNMYnRqP CONTENTS 目录目录 CONTENTS 目录目录 投资建议 02 03 01精益求精，潜在应用领域广泛精益求精，潜在应用领域广泛 双重逻辑驱动量价齐升，进口替代空间广阔 请仔细阅读尾部的免责声明资料来源：知网，西部证券研发中心4 机器视觉机器视觉（MVMV）是硬件与软件结合的整体方案是硬件与软件结合的整体方案 机器视觉（M

108人已浏览 2021-02-05 21页 5星级

前瞻产业研究院出品 2021年中国机器视觉 市场研究报告 目目 录录 CONTENT 01 02 03 04 机器视觉行业概述 机器视觉行业发展现状 机器视觉行业典型企业分析 机器视觉行业未来发展趋势 01 机器视觉行业机器视觉行业概述概述 机器视觉定义 机器视觉分类 机器视觉发展驱动因素 1.1.1 机器视觉定义 机器视觉（Machine Vision，MV）是人工智能正在快速发展的一个分支。根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工 业协会（RIA）自动化视觉分会对机器视觉的定义，机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。部件光源镜头图像传感器 输出结果图像分析并决定结果 图像获取图像分析检测结果 资料来源：新机器视觉 前瞻产业研究院整理 1.1.2 机器视觉主要作用 机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，将图像处理应用于工业自动化领域，对物体进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品 缺陷并进行自动分析决策，是先进制造业的重要组成部分。机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要分为四大类：检测、测量、定位、识别。检测检测测量测量定位定位识别识别 对目标物体进行外观检测，主要检测表 面装配缺陷、表面印刷缺陷以及表面形 状缺陷等 把获取的图像像素信息 标定成常用的度量衡单位，然后在图像 中精确地计算出目标物体的几何尺寸 在识别出物体的基础上精确给出物体的 坐标和角度信息，自动判断物体位置 甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、图案、数字、条码、人脸、指 纹、虹膜识别等 1.2 机器视觉分类 指标指标工业级机器视觉（工业级机器视觉（MVMV）消费级计算机视觉（消费级计算机视觉（CVCV）范畴人工智能人工智能 学科系统工程计算机科学 构成硬件 软件软件主导 感知方式单一传感器为主，正在向多传感器融合多传感器融合 应用侧重点更多注重广义图像信号（激光、摄像头）以及自动化控制（生产线）更多注重（2/3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究 内容图像采集、镜头控制、图像处理等算法图像处理算法 可控性更加可控不确定性更大 核心让机器人按

615人已浏览 2021-02-01 42页 5星级

民生证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告证券研究报告 2021年1月26日 风险提示：行业需求释放节奏不及预期，工业企业IT开支进 度不及预期 计算机行业/行业深度报告 推荐 维持评级 智能制造先锋力量，多重动力下看好龙智能制造先锋力量，多重动力下看好龙 头成长潜力头成长潜力 民生计算机机器视觉行业深度报告民生计算机机器视觉行业深度报告 民生证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告证券研究报告 2 摘要摘要 机器视觉：高质量替代人眼，立足电子、汽车等向多个领域拓展机器视觉：高质量替代人眼，立足电子、汽车等向多个领域拓展 机器视觉的主要功能为捕获并处理图像，为设备执行提供操作指导，具有识别、测量、定位和检测 四项重要功能，目前主要应用于消费电子和汽车等领域，未来有望向物流、食品等方向拓展。需求端：行业仍处成长期，多重动力驱动下增长潜力可期需求端：行业仍处成长期，多重动力驱动下增长潜力可期 国内市场国内市场20232023年预计近两百亿元，行业仍处成长期。年预计近两百亿元，行业仍处成长期。我国市场规模2018年103亿元，到2023年有望 达到197亿元，复合增速超过13.8%。从长期看，保守估计行业每年需求有望超过300亿，行业目前 仍处于成长期，成长潜力可期。多项核心动力驱动，行业有望长期成长。多项核心动力驱动，行业有望长期成长。1）国内使用程度较低，成本、效率催化下代替人工成为 必然。2）制造业顺周期、重点细分行业利润回暖拉动市场需求。3）国产替代大势所趋，国内领军 企业有望实现从高端到中低端的全面替代。供给端：国内市场较分散，领军企业有望凭借自身优势扩大份额供给端：国内市场较分散，领军企业有望凭借自身优势扩大份额 行业格局：国内行业仍较为分散，集中度存在提升空间。行业格局：国内行业仍较为分散，集中度存在提升空间。2019年康耐视占中国市场份额达6%左右，奥普特4%左右，国内市场的企业已经超过200家，产品代理商超过300家，市场仍较为分散。行业格局演变：市场将逐渐由分散走向集中，看好领军企业凭借自身优势扩大份额。行业格局演变：市场将逐渐由分散走向集中，看好领军企业凭借自身优势扩大份额。1）国产替代 大势所趋：国内领军企业已经打入高端产业链，有望在高中低端进行全面替代

131人已浏览 2021-01-26 39页 5星级

证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2021 年年 01 月月 16 日日 公司研究公司研究 评级：评级：买入买入（维持维持）拥有机器视觉基因，打造智能制造平台拥有机器视觉基因，打造智能制造平台 天准科技天准科技（688003）深度报告）深度报告 最近一年走势 相对沪深 300 表现 表现 1M 3M 12M 天准科技-7.6-15.4-9.7 沪深 300 10.2 13.9 31.6 市场数据 2021-01-15 当前价格（元）28.80 52 周价格区间（元）22.03-38.58 总市值（百万）5575.68 流通市值（百万）2055.34 总股本（万股）19360.00 流通股（万股）7136.60 日均成交额（百万）89.91 近一月换手（%）51.27 相关报告 天准科技（688003）中报点评：存货大增或 预示订单饱满，看好视觉技术横向拓展能力 2020-08-24 天准科技（688003）点评：并购 MueTec，加 快半导体设备赛道布局2020-06-22 天准科技（688003）点评：国内机器视觉领 跑者，加强研发筑技术壁垒2020-05-17 投资要点：投资要点：本土机器视觉龙头：本土机器视觉龙头：公司于 2019 年 7 月在科创板上市，是首批审核 上会的三家企业之一。公司深耕工业视觉领域深耕十余载，主要产品 囊括精密测量仪器、智能检测装备、智能制造系统、无人物流车等四 大产品线。2013-2019 年，公司营业收入 CAGR 达 38.13%，保持 快速增长，2020 年上半年存货增加或预示在手订单充足。截至目前，公司累计服务近 3000 家客户，自 2012 年起即与苹果公司建立合作 关系，客户资源优质。公司拟以 1819 万欧元并购德国 MueTec 公司 的 100%股权，加快在半导体设备领域的布局。机器视觉国产替代空间广阔机器视觉国产替代空间广阔：随着全球制造中心向我国转移，目前我 国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场。我国机器 视觉市场从 2008 年进入快速发展阶段，至 2017 年市场规模达 65 亿元，年复合增速达 32.7%。本土机器视觉企业主要是产品代理商 和系统集成商，并不具备国外品牌的从核心软硬件到系统集成的产业 链优势。因此，拥有稳定市场份额和较高利润水平的中高端市场，仍 然由掌握核心技术、具有深厚背景的国外厂商垄断。公司是少数具有 独立自主算法库的企业，有望把握国产替代的黄金机遇，凭借技术壁 垒进一步提高市占率。核心技术已达国际先进水平，应用领域正持续扩张：核心技术已达国际先进水平，应用领域正持续扩张：在激光直接成像 板块，公司加强核心技术在 PCB 领域的应用开发，叠加 LDI 在 PCB 制造中应用渗透率的持续提升，LDI 激光直接成像设备未来有望贡献 明显的业绩增量；在智能检测装备板块中，消费电子更替叠加下游客 户拓展，检测需求有望增加，光伏检测业务有望放量，同时技术上协 同半导体业务发展；在智能制造系统板块，汽车电子自动化渗透率持 续提升有望推升公司盈利水平；在无人物流车领域，公司与菜鸟实现 合作，随着未来更多应用场景落地，长期或成为业绩重要贡献点。维持“买入”评级。维持“买入”评级。基于审慎性，暂不考虑并购 MueTec 对公司业绩 的影响，预计公司 2020-2022 年营业收入分别为 9.18 亿元、12.15 亿元、16.25 亿元；考虑到公司在 2020 年限制性股票激励及第一期 员工持股计划产生的费用对近几年净利润的影响，适当下调净利润预 期，预计 2020-2022 年归母净利润分别为 1.14 亿元、1.63 亿元、2.35 亿元，对应当前动态市盈率分别为 49 倍、34 倍、24 倍。考虑到机 器视觉在工业领域应用广泛，渗透率不断提升，国内市场空间保持较 快速增长；同时考虑到公司平台化扩展，在智能检测装备下游领域应 合规声明 国海证券股份有限公司持有该股票未超过 该公司已发行股份的 1%。-0.3000-0.2000-0.1000 0.0000 0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 天准科技沪深300 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2 用持续推进，激光成像设备未来渗透率有望提升，以及无人物流车业 务的长期成长性，维持“买入”评级。风险提示：风险提示：新技术研发产业化失败的风险；疫情影响需求影响下游客 户资本开支进度风险；大客户集中以及苹果公司资本开资下降将导致 公司收入下降风险等；技术创新和高端人才不足导致的风险；经营业 绩季节性大幅波动的风险；公司并购进程的不确定性等。预测指标预测指标 2019 2020E 2021E 2022E 主营收入（百万元）541 918 1215 1625 增长率(%)6p24%归母净利润（百万元）83 114 163 235 增长率(%)-127CD%摊薄每股收益（元）0.43 0.59 0.84 1.21 ROE(%)5.09%6.51%8.52.93%资料来源：Wind 资讯、国海证券研究所 oPpRtMrMoOrMoQwPnQnMqQbRcMaQsQpPpNpOlOqQrQlOqRvMaQoPmRMYnMqONZsPpO 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 3 内容目录内容目录 1、机器视觉基因赋予优质的赛道.6 1.1、深耕工业视觉十余载，装备涵盖四大产品线.6 1.2、业绩保持稳定增长，看好横向拓展能力.7 1.3、客户资源优质，合作关系稳定.8 1.4、拟并购 MueTec，半导体设备布局提速.9 2、机器视觉打开工业“视”界之门.10 2.1、功能应用广泛，性能优势明显.10 2.2、产业涉及领域宽广，国内市场高速发展.11 2.3、消费电子是主要下游应用，行业发展动能充足.12 2.4、行业竞争日益激烈，进口替代空间广阔.13 3、底层技术端优势支撑核心竞争力.14 3.1、掌握关键技术，人才储备充足.14 3.2、具有独立自主的底层算法库.16 3.3、自主研发工业数据平台，广泛服务下游行业.18 4、多点开花，平台化拓展持续落地.19 4.1、激光直接成像设备.20 4.2、智能检测装备.22 4.3、精密测量仪器.25 4.4、智能制造系统.27 4.5、无人物流车.28 5、盈利预测与估值.29 6、风险提示.30 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 4 图表目录图表目录 图 1：公司发展大事记.6 图 2：公司四大类产品业务格局.7 图 3：公司营业收入及增速（亿元，%）.7 图 4：公司归母净利润及增速（亿元，%）.7 图 5：公司毛利率及净利率（%）.8 图 6：公司存货及增速（亿元，%）.8 图 7：公司费用率情况（%）.8 图 8：公司研发费用及占比（万元，%）.8 图 9：公司主要覆盖客户.9 图 10：MueTec 公司收入及净利润（万欧元）.9 图 11：机器视觉的数据提取与产业赋能.10 图 12：机器视觉的四大基础功能.10 图 13：机器视觉行业产业链.11 图 14：全球机器视觉市场规模.12 图 15：中国机器视觉市场规模及预测.12 图 16：2019 年机器视觉下游应用领域统计.12 图 17：国内机器视觉企业数量.13 图 18：2017 年中国机器视觉行业企业年销售额分布情况.14 图 19：公司掌握关键技术.15 图 20：公司研发人员数据及占比（人，%）.16 图 21：2020 年上公司半年研发人员学历构成（人）.16 图 22：国内外具备机器视觉底层系统开发能力的企业.16 图 23：传统机器学习与深度学习对比.17 图 24：公司基于深度学习的光伏硅片缺陷检测.17 图 25：公司基于多聚焦图像的 3D 重建.17 图 26：多传感器集成与融合的一般模式.18 图 27：公司多传感器扫描和数据融合.18 图 28：公司 XBUS 工业数据虚拟总线可视化配置主界面.19 图 29：公司工业数据统计分析的可视化输出界面.19 图 30：公司主营业务收入构成（万元）.20 图 31：LDI 系统结构简图.20 图 32：公司激光直接成像设备.20 图 33：传统曝光工艺示意图.21 图 34：直接成像技术原理示意图.21 图 35：全球 PCB 产值统计及预测.21 图 36：全球 PCB 产值地区分布.21 图 37：公司智能检测装备产品系列.22 图 38：固定资产投资完成额:电子信息产业（亿元）.23 图 39：2019Q3 出货量及利润占比情况.23 图 40：电子及半导体领域机器视觉市场规模及预测（亿元）.23 图 41：公司智能检测装备产品系列.24 图 42：全球光伏设备市场空间及增速.24 图 43：全球光伏年度新增装机规模及预测.24 图 44：公司智能检测业务收入（亿元）.25 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 5 图 45：公司智能检测业务毛利率（亿元，%）.25 图 46：公司精密测量仪器产品系列.25 图 47：复合型影像测量仪市场规模预测.26 图 48：公司精密测量业务收入（亿元）.27 图 49：公司精密测量业务毛利率（亿元，%）.27 图 50：公司智能制造系统产品系列.27 图 51：智能制造系统在汽车外观检测中的七大工序.27 图 52：公司智能制造业务收入及占收入比重（亿元，%）.28 图 53：公司智能制造业务毛利及毛利率（亿元，%）.28 图 54：阿里“小蛮驴”.28 图 55：菜鸟无人物流车 G Plus.28 图 56：2019 年物流成本占 GDP 比重对比.29 图 57：中国快递业务量（亿件）.29 表 1：人类视觉与机器视觉对比.11 表 2：公司起草行业标准并担任标准委员会委员单位.14 表 3：公司精密测量仪器主要竞争对手.26 表 4：分项业务财务假设.29 表 5：公司盈利预测.30 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 6 1、机器视觉基因赋予优质的赛道机器视觉基因赋予优质的赛道 1.1、深耕工业视觉十余载，装备涵盖四大产品线深耕工业视觉十余载，装备涵盖四大产品线 公司成立于 2009 年，作为本土机器视觉龙头企业，公司已在工业视觉领域深耕 十余载。公司设立之初的主营业务是精密测量仪器，之后不断开拓机器视觉技术 在工业领域中的应用。公司 2011 年启动智能检测装备业务线，2015 年启动智 能制造系统业务线，2017 年启动光伏半导体业务线，2018 年与阿里集团旗下菜 鸟物流合作开发无人驾驶物流车，在工业视觉的应用领域不断实现突破。2019 年 7 月公司在科创板上市，是首批审核上会的三家企业之一。图图 1：公司发展大事记公司发展大事记 资料来源：公司官网，Wind，国海证券研究所 公司创始人徐一华在北京理工大学获得计算机博士学位，曾任职于微软亚洲研究 院，期间始终从事机器视觉领域的研究工作。公司创业之初，公司明确将机器视 觉技术应用在工业领域，从零开始、自主研发。公司独立编写底层机器视觉算法 库，自主设计精密测量仪器的电控系统、视觉光源和机械结构，甚至包括其中的 固件。经过产品的多轮迭代更新，精密测量仪器逐步形成稳定的版本。目前公司形成四大类产品的业务格局，含精密测量仪器、智能检测装备、智能制 造系统、无人物流车等，包含尺寸与缺陷检测、自动化生产装配、智能仓储物流 等工业领域多个关键环节。证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 7 图图 2：公司四大类产品业务格局公司四大类产品业务格局 资料来源：公司官网，国海证券研究所 公司产品的关键性能指标已经比肩国际企业，进口替代机遇正显现。消费电子、汽车制造、光伏半导体等是公司主要覆盖的下游行业，行业中产品生命周期短、更新换代快，持续推动客户更新生产线设备，对机器视觉行业产生庞大需求。此 外，目前机器视觉产品在各下游行业的渗透率不断提升，我们认为随着公司已覆 盖行业市场份额的提升叠加新下游行业的开拓，公司未来有望实现工业各重要领 域全覆盖，实现跨越式发展。1.2、业绩保持稳定增长业绩保持稳定增长，看好横向拓展能力，看好横向拓展能力 2013-2019 年，公司营业收入从 0.78 亿元增长至 5.41 亿元，CAGR 达 38.1%；对应归母净利润由 0.21 亿元增长至 0.83 亿元，CAGR 为 25.8%。2020 年上半 年，公司实现营收 4.32 亿元，同比增长 46.6%；实现归母净利润 0.18 亿元，同 比增长 15.3%，公司利润增速低于营收主要由于公司人员招聘提速，研发费用 及销售费用加大，以及公司主要下游 3C 行业四季度交付确认较为集中的影响。图图 3：公司营业收入及增速公司营业收入及增速（亿元，（亿元，%）图图 4：公司归母净利润及增速公司归母净利润及增速（亿元，（亿元，%）资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 公司毛利率、净利率始终保持在一个相对平稳的区间内，毛利率维持在 50%上 0.78 1.77 1.56 1.81 3.19 5.08 5.41 9.18 127%-12wY%6p%-20%0 000%-1 1 3 5 7 9 11 营业收入（亿元）营业收入增速 0.21 0.52 0.28 0.31 0.52 0.94 0.83 1.14 147%-46d%-127%-100%-50%0P00 0%0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 归母净利润（亿元）归母净利润增速 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 8 下波动，净利率稳定在 18%左右。2020 年前三季度出现较为明显的波动主要原 因为 1）3C 业务毛利率水平较高，但是收入主要在四季度确认；2）新进入的汽 车电子和光伏领域正处于培育阶段，尚未放量，毛利率水平较低。2020 年上半 年，公司存货达 5.17 亿元，同比增加 81.4%；其中发出商品为 2.13 亿元，在产 品为 1.75 亿元。公司主要产品为非标自动化设备，生产以订单为导向，存货大 增或预示公司在手订单饱满。图图 5：公司毛利率及净利率公司毛利率及净利率（%）图图 6：公司存货及增速公司存货及增速（亿元，（亿元，%）资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 公司持续在汽车制造、光伏半导体、无人物流车领域开拓市场，同时发掘 PCB、FPD 等新的下游行业，导致销售费用率有所上升。2020 年上半年，公司销售费 用率达 24.2%。公司研发力度持续加大，2020 年上半年研发投入 5258 万元，同比增长 29.9%，研发投入占收入比重较去年同期提升 2.33pct 至 23.5%，近几 年研发投入的不断加大，有望持续提高公司核心技术竞争力。图图 7：公司费用率情况公司费用率情况（%）图图 8：公司研发费用及占比公司研发费用及占比（万元，（万元，%）资料来源：Wind，国海证券研究所 资料来源：Wind，国海证券研究所 1.3、客户资源优质，合作关系稳定客户资源优质，合作关系稳定 经过十余年的积累，公司可提供多种行业解决方案，帮助工业企业实现数字化、智能化转型。公司累计服务近 3000 家客户，包括苹果公司、三星集团、富士康、欣旺达、德赛集团、博世集团、法雷奥集团、隆基集团、菜鸟物流等国际知名企 63.0T.8S.2X.0H.0I.2E.7A.2&.9).2.8.4.2.6.4%4.1%0 0Pp%毛利率净利率 0.3 0.53 0.580.56 1.32 2.16 2.48 5.17 80%8%-36d%-20%0 0000%0 1 2 3 4 5 6 存货（亿元）存货增速-15%-10%-5%0%5 %0 162017201820192020H1 销售费用率管理费用率财务费用率 4742 5956 7960 9472 5258 26.2.7.7.5#.5%0%5 %0%0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 20162017201820192020H1 研发费用（万元）研发费用率 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 9 业，其中公司自 2012 年就与苹果公司建立稳定的合作关系。公司客户多集中在 消费电子产业链，产品更新换代快，对于检测设备的需求量较大。图图 9：公司主要覆盖客户公司主要覆盖客户 资料来源：各公司官网，国海证券研究所 1.4、拟并购拟并购 MueTec，半导体设备布局提速，半导体设备布局提速 2020 年 6 月，公司拟以 1819 万欧元并购德国 MueTec 公司 100%股权，同时受 让标的公司债权人 200 万欧元债权。2020 年 9 月，公司德国全资子公司支付 Muetec 公司对价款 600 万欧元；交割完成后，公司将间接持有 MueTec 公司 24.90%股权，剩余 75.1%的股权将在德国相关政府审批之后实现交割。MueTec 公司于 1991 年在慕尼黑注册成立，主营业务包括晶圆类产品的高精度 光学检测和测量，偏向于特色工艺的晶圆前段。2019 年，MueTec 公司收入达 607 万欧元，净利润为 62.2 万欧元。MueTec 公司业务将与公司机器视觉技术 形成协同效应，提高公司在工业检测领域的技术壁垒，是公司实现重要领域全覆 盖的重要布局。图图 10：MueTec 公司收入及净利润（万欧元）公司收入及净利润（万欧元）资料来源：公司公告，国海证券研究所 700.2 607.1 62.962.2 0 100 200 300 400 500 600 700 800 20182019 收入总额净利润 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 10 国内半导体行业处于高速发展的阶段，检测设备需求随之日益增长，公司积极部 署开拓半导体检测设备领域的业务。MueTec 主营业务面向半导体领域的制造厂 商，拥有近二十年服务于半导体领域客户的经验。此次收购完成后，公司的技术 和产品将得到有效补充，大幅缩短公司进入半导体领域的时间，以更快地为公司 形成新的业绩增长点。2、机器视觉打开工业“视”界之门机器视觉打开工业“视”界之门 2.1、功能应用广泛，性能优势明显功能应用广泛，性能优势明显 机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，分 析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说，机器视觉就是用机器 代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最 终通过执行装置完成操作。机器视觉在智能制造领域应用广泛，按功能主要可分为四大类：识别、测量、定 位和检测。识别功能识别功能指甄别目标物体的物理特征，包括外形、颜色、字符、条码 等，其准确度和识别速度是衡量的重要指标；测量功能测量功能指把获取的图像像素信息 标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸，主 要应用于高精度及复杂形态测量；定位功能定位功能指获取目标物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置，多用于全自动装备和生产；检测功能检测功能指对目标物体进行外观 检测，判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。图图 11：机器视觉的数据提取与产业赋能机器视觉的数据提取与产业赋能 图图 12：机器视觉的四大基础功能机器视觉的四大基础功能 资料来源：国海证券研究所整理 资料来源：国海证券研究所整理 相对于人类视觉而言，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测相对于人类视觉而言，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测 速度等方面存在显著优势。速度等方面存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物 体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。随着深度学 习、3D 视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉 性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 11 表表 1：人类视觉与机器视觉对比人类视觉与机器视觉对比 性能指标性能指标 人类视觉人类视觉 机器视觉机器视觉 适应能力 适应性强（复杂、变化的环境中可识别目标）适应性强（对环境要求不高，可添加防护装置）智能程度 高级智能（逻辑推理识别变化的目标，并总 结规律）差（不能很好识别变化的目标）颜色分辨力 强（可以分辨出约 1000 万种不同的颜色）差（受硬件条件约束）量化程度 难以量化（极易受人的心理影响）可量化 灰度分辨力 差（一般只能分辨 64 个灰度级）强（一般可使用256个灰度级，采集系统具有10bit、12bit、16bit 等灰度）空间分辨力 差（不能识别微小的目标）强（可识别小到微米大到天体的目标）观测速度 慢（0.1 秒的视觉暂留无法看清快速运动的目 标）快（可达到 10 微秒左右）资料来源：中国机器视觉网，国海证券研究所 2.2、产业涉及领域宽广，国内市场高速发展产业涉及领域宽广，国内市场高速发展 机器视觉产业链上游主要包括工业相机、镜头、控制器、传感器等核心零部件，以及图像处理、算法平台等底层软件；中游分为装备制造商和系统集成商；下游 主要应用在消费电子、汽车制造、食品包装、制药业等领域。天准科技处于产业 链的中游，属于装备制造商，拥有机器视觉算法、工业数据平台、先进视觉传感 器以及精密驱控技术等自主知识产权，形成以精密测量仪器为主的通用设备和智 能检测装备、智能制造系统、无人物流车等行业专用设备。图图 13：机器视觉行业产业链机器视觉行业产业链 资料来源：招股说明书，国海证券研究所 自 1998 年开始，众多电子和半导体工厂落户广东和上海，机器视觉生产线和高 级设备才被引入国内，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。随着全 球制造中心向我国转移，目前我国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域 应用市场。据前瞻产业研究院统计，全球机器视觉市场规模从 2008 年的 25 亿美元增长至 2017 年的 70 亿美元，年复合增速为 12.3%。我国机器视觉市场从 2008 年进入 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 12 快速发展阶段，至 2017 年市场规模达 65 亿元，年复合增速达 32.7%，显著高 于全球发展水平。图图 14：全球机器视觉市场规模全球机器视觉市场规模 图图 15：中国机器视觉市场规模及预测中国机器视觉市场规模及预测 资料来源：前瞻产业研究院，国海证券研究所 资料来源：前瞻产业研究院，国海证券研究所预测 受下游消费电子、汽车制造等行业的产业周期、生产计划影响，机器视觉行业整 体上表现出一定的周期性和季节性。以消费电子行业为例，机器视觉受产品更新 换代频率、生产线投资计划等影响较大，特别是智能检测装备通常于下半年完成 产品的验收，收入呈现明显的季节性。同时，国内机器视觉企业主要分布在广东、上海、江苏、浙江和福建等地，产业聚集效应明显，智能制造发展呈现一定的区 域性。2.3、消费电子是主要下游应用，行业发展动能充足消费电子是主要下游应用，行业发展动能充足 机器视觉目前主要应用在消费电子、汽车制造、食品包装、制药业等领域，其中 又以消费电子和汽车制造领域为主，应用占比分别为 46.60%、10.20%。在消费 电子行业，机器视觉应用于高精度制造和质量检测，包括晶圆切割、3C 表面检 测、触摸屏制造、AOI 光学检测、PCB 印刷电路、电子封装等。在汽车制造行 业，机器视觉几乎涉及所有系统和部件的制造流程，例如车身装配检测、面板印 刷和质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工业零部件表面缺陷检测等。图图 16：2019 年机器视觉下游应用领域统计年机器视觉下游应用领域统计 资料来源：前瞻产业研究院，国海证券研究所 24.628.2 31.736.1 40.945.2 50.656.4 62.3 70 78 0%2%4%6%8%0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 200820102012201420162018E 全球机器视觉市场规模同比增速 5.1 5.6 8.3 10.8 12.5 14.9 18.8 23.930.3 65 120 0 000%0 20 40 60 80 100 120 140 我国机器视觉市场规模（亿元）同比增速 消费电子;46.6%汽车制造;10.2%食品包装;10.1%制药业;9.7%其他;23.4%证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 13 目前，机器视觉行业的最大痛点，在于应用场景和检测需求的碎片化和非标准化，各领域之间的技术往往难以直接替代。比如，消费电子行业的机器视觉产品无法 直接应用于汽车制造行业；而且，就算是在消费电子行业内部，对于手机玻璃的 检测也不能直接应用到手机外壳的检测上；甚至是在手机玻璃检测的内部，为某 一家客户研发的设备也很难原封不动地提供给另一家客户使用。所以，机器视觉 行业内难以出现单一的、宽广的应用场景，各单一应用领域的体量都比较小。未来，机器视觉行业仍有增长的动力。随着工业 4.0 时代的到来，高端制造业快 速发展，带动机器视觉的高速发展，淘汰了以往技术含量不高、产能不足的低端 制造业。同时，制造业人力成本的持续上升，设备的成本正在下降，使得更多的 工作会分配给设备完成，增大机器视觉的需求。最重要的是，视觉技术本身的发 展日新月异，硬件方案的不断成熟和运算能力的提升，以及软件在各种应用解决 方案、3D 算法、深度学习能力的不断完善，新技术的应用场景和效率得到明显 提升。随着行业逐步走向成熟以及资本市场的发展，未来会出现更多的横向整合 和纵向延伸，为客户提供完整的解决方案。2.4、行业竞争日益激烈，进口替代空间广阔行业竞争日益激烈，进口替代空间广阔 美国康耐视（Cognex）、国家仪器（NI），德国巴斯勒（Basler）、伊斯拉视像（ISRA Vision），日本基恩士（Keyence）、欧姆龙（Omron）等都是在机器视觉领域拥 有技术积累和良好客户口碑的国际巨头公司。其中康耐视和基恩士作为全球机器 视觉行业的两大巨头，垄断了近 50%的全球市场份额。据智研咨询统计，国内市场中机器视觉企业目前已经超过 200 家，产品代理商 超过 300 家，专业的机器视觉系统集成商在 70 家以上，全面覆盖产业链。而且，每年工业视觉企业的数量仍保持近 20%的速度增长。从行业竞争格局来看，本 土机器视觉企业主要是产品代理商和系统集成商，并不具备国外品牌的从核心软 硬件到系统集成的产业链优势，拥有稳定市场份额和较高利润水平的中高端市场，仍然由掌握核心技术、具有深厚背景的国外厂商垄断。图图 17：国内机器视觉企业数量国内机器视觉企业数量 资料来源：智研咨询，国海证券研究所 国内机器视觉企业数量的快速增长，推动行业竞争程度日益激烈。根据中国机器 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 14 视觉产业联盟 2017 年度企业调查结果，国内机器视觉企业平均销售额约为 7269 万元。其中，国内机器视觉企业销售额在 1000-3000 万的占比最高（31.8%），其余依次为 1000 万以下（19.8%），5000 万-1 亿（18.7%），1 亿以上（16.5%），3000-5000 万（13.2%）。2019 年，康耐视在大中华区实现 1.15 亿美元收入，相比之下，我国大部分机器视觉企业销售规模较小，仍有很大的进口替代空间。图图 18：2017 年中国机器视觉行业企业年销售额分布情况年中国机器视觉行业企业年销售额分布情况 资料来源：中国机器视觉产业联盟，国海证券研究所 3、底层底层技术技术端优势支撑核心竞争力端优势支撑核心竞争力 3.1、掌握关键技术，人才储备充足掌握关键技术，人才储备充足 2013 年，公司通过国家重大科学仪器设备开发专项“复合式高精度坐标测量仪 器开发和应用”实现的精密测量仪器，检测精度突破 0.3 微米，使我国在高精度 坐标检测领域达到国际最先进水平。公司在售的精密测量仪器产品，与国际同类 型产品检测精度相当，完全能够实现进口替代，已受到苹果公司、三星集团等优 质客户的认可，并成功出口外销。公司是 5 项国家行业标准规范起草单位，牵头制定或参与制定了多项行业标准、国家标准与国家校准规范；同时也是 4 个标准委员会委员单位，对行业技术的进 步起到积极的引领作用。截至 2020 年上半年，公司拥有 90 项专利授权，其中 36 项发明专利，同时取得 88 项软件著作权。表表 2：公司公司起草行业标准并担任标准委员会委员单位起草行业标准并担任标准委员会委员单位 序号序号 国家标准国家标准 担任角色担任角色 1 国家标准 GB/T16857.2-2017 产品几何技术规范（GPS）坐标测量机的验收检测和复检检测第 2 部分：用于测量 线性尺寸的坐标测量机 起草单位 2 国家标准 GB/T16857.5-2017 产品几何技术规范（GPS）坐标测量机的验收检测和复检检测第 5 部分：使用单探 针或多探针接触式探测系统的坐标测量机 起草单位 3 国家校准规范JJF 1064-2010 三坐标测量机校准规范 起草单位 1亿以上,16.5P00万-1亿,18.7000-5000万,13.200-3000万,31.800万以下,19.8%证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 15 4 国家校准规范JJF 1318-2011 影像测量仪校准规范 起草单位 5 行业标准JB/T 12639-2016 闪测影像测量仪 起草单位 序号序号 标准委员会标准委员会 担任角色担任角色 1 TC132 全国量具量仪标准化技术委员会 委员单位 2 TC240 全国产品几何技术规范标准化技术委员会 委员单位 3 TC562 全国增材制造标准化技术委员会 委员单位 4 MTC2 全国几何量长度计量技术委员会 委员单位 资料来源：招股说明书，国海证券研究所 公司掌握机器视觉核心技术，屡次在关键领域获得突破。目前，公司已具备开发 机器视觉底层算法、工业数据平台软件，以及设计先进视觉传感器和精密驱动控 制器的等核心组件的能力。与国内普通厂商相比，公司已筑建较高的技术壁垒，底层算法、平台软件及核心传感器的开发能力是难以逾越的；与国外设备商相比，公司本地化优势明显，能够更快、更高效地满足差异化需求。由于工业检测行业 客户需求的个性化程度较高，在抢先进入某一细分领域并形成技术优势后，客户 粘性就会很高，后来者便难以切入。图图 19：公司掌握关键技术公司掌握关键技术 资料来源：公司公告，国海证券研究所 公司上市后研发投入力度得到进一步加强。2020 年上半年，公司研发人员扩张 至 532 人，占公司总人数的 38.3%。公司研发团队涵盖机器视觉、深度学习、测控技术与仪器、电子信息、工业设计、自动化、机电、机械设计、计算机、汽 车等专业，全面覆盖行业内技术研发需求，人才储备充足，研发端竞争力明显。证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 16 图图 20：公司研发人员数据及占比公司研发人员数据及占比（人，（人，%）图图 21：2020 年上公司半年研发人员学历构成年上公司半年研发人员学历构成（人）（人）资料来源：招股说明书，国海证券研究所 资料来源：公司公告，国海证券研究所 3.2、具有独立自主的底层算法库具有独立自主的底层算法库 机器视觉算法是对获取的图像信息进行处理的关键步骤，也是视觉控制系统的重 要基础。国内视觉处理分析软件大多建立在 OpenCV 等开源的视觉算法库中，或基于 Halcon、Vision Pro 等第三方商业算法库进行二次开发，只有公司在内 的少数企业具有独立自主的底层算法库。底层算法需要经历漫长的研发周期和巨 大的资金投入，是未来国内机器视觉企业自主化的主要技术支持。图图 22：国内外具备机器视觉底层系统开发国内外具备机器视觉底层系统开发能力的企业能力的企业 资料来源：前瞻产业研究院，国海证券研究所 深度学习通过对原始数据进行多步特征转换，得到更高层次、更加抽象的特征表 示，并输入预测函数得到最终结果。深度学习可以将机器视觉的效率和鲁棒性与 人类视觉的灵活性相结合，完成复杂环境下的检测，特别是涉及偏差和未知缺陷 的情形，显著地拓展了机器视觉的应用场景。公司基于深度学习的卷积神经网络公司基于深度学习的卷积神经网络 技术，对分割、分类网络进行深度裁剪与优化，适用于复杂场景中的缺陷检测，技术，对分割、分类网络进行深度裁剪与优化，适用于复杂场景中的缺陷检测，大幅提升检测准确率，明显缩短新增缺陷的导入时间。大幅提升检测准确率，明显缩短新增缺陷的导入时间。156 173 286 413 532 46.34.06.39.98.3%0%5 %05EP%0 100 200 300 400 500 600 20162017201820192020H1 研发人员数量研发人员数量占比 博士，6人 硕士，100人 本科，339人 专科，85人 高中及以下，2人 证券研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 17 图图 23：传统机器学习与深度学习对比传统机器学习与深度学习对比 图图 24：公司基于深度学习的公司基于深度学习的光伏硅片缺陷检测光伏硅片缺陷检测 资料来源：国海证券研究所整理 资料来源：招股说明书，国海证券研究所 传统的 2D 机器视觉技术在三个自由度（x、y 和旋转）上定位目标物体，并基于 灰度或彩色图像对比度提供图像处理分析结果，无法获取目标物体的三维信息，也易受光照条件变化、物体运动等影响。3D 机器视觉技术可以在六个自由度（x、y、z、旋转、俯仰和横摆）上定位目标物体，使机器能够感知物理环境的变化并 作出相应调整，提高了应用中的灵活性和实用性。公司的 3D 视觉算法已成功应 用在 3D 视觉传感器、智能检测装备的 3D 检测以及无人物流车的空间感知等多 种产品及场景上，形成在 3D 感知与检测领域的核心竞争力。图图 25：公司公司基于多聚焦图像的

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奥普特、矩子科技、天准科技、赛腾股份奥普特、矩子科技、天准科技、赛腾股份 锂电检测成新增长点锂电检测成新增长点,机器视觉振翅高飞机器视觉振翅高飞 2021年01月10日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 仅供机构投资者使用仅供机构投资者使用 证券研究报告证券研究报告 核心内容核心内容公司相关产品订单不及预期;中美贸易摩擦超预期等。mNsNoOnQuNpOpQrQtOqNqO9PcMaQnPqQpNmNfQnNpOiNoPmNaQpOsRMYtOqPMYmQxO 2 目录目录 contents 01 机器视觉行业快速成长 02 机器视觉核心部件 03 机器视觉下游分析 04 国内机器视觉市场格局 05 受益标的 06 风险提示 3 0101机器视觉行业快速成长机器视觉行业快速成长 1.1 1.1 机器视觉市场规模稳步快速增长机器视觉市场规模稳步快速增长 4 资料来源：中国产业信息网,华西证券研究所 机器视觉相对于人眼在速度、精度、环境要求、连续工作时间等方面均存在显著优势，另外随着随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续 发展，机器视觉的性能优势将进一步加大，应用场景也将持续扩展。根据中国产业信息网的数据，20112011年年-20182018年我国机器视觉行业市场规模从年我国机器视觉行业市场规模从10.810.8亿元增亿元增 长到长到104104亿元，年均复合增速约亿元，年均复合增速约333%。中国工业机器视觉市场规模占全球比重接近25%，增速也高于全球水平。根据赛迪顾问智 能制造研究中心发布的中国工业机器视觉产业发展白皮书显示，2019年全球工业机 器视觉市场规模约为80亿美元，较2018年增长约3%；中国工业机器视觉市场规模约为139 亿元，其中国外品牌相关产品销售额降低2.3%，国产品牌销售额增长14.9%，市场占有率 与国外品牌相差无几。图图 我国机器视觉市场规呈持续上涨态势我国机器视觉市场规呈持续上涨态势 性能指标人眼视觉机器视觉 速度 慢，0.1 秒的视觉暂留使人眼无法 看清较快速运动的目标；人脑对图 像的处理分析速度受多重因素影响，差异较大 快，快门时间可达到10 微 秒右，高速像机帧率可达 到 1000 以上；视觉控制器 处理分析图像的速度稳定 且越来越快 观测精度 差，64 灰度级，不能分辨微小的 目标 强，256 灰度级，可观测 微米级的目标 环境要求 弱，对环境温度、湿度的适应性差，很多环境对人体有损害 强，对环境适应性强，可 加防护装置 客观性低，数据无法量化，因人而异 高，数据可量化，标准统 一 可靠性易疲劳，受情绪波动影响 强，可持续工作，效果稳 定可靠 表表 机器视觉相对于人眼视觉优势明显机器视觉相对于人眼视觉优势明显 0.0 .0.0.0.00.00.0%0 50 100 150 200 250 市场规模（亿元，左）同比增速（%，右）资料来源：中国产业信息网,华西证券研究所 1.2 1.2 机器视觉基本功能机器视觉基本功能-识别、测量、定位、检测识别、测量、定位、检测 5 资料来源：奥普特招股说明书,华西证券研究所 机器视觉的诸多应用场景和功能，均可 归为四种基本功能识别、测量、定 位和检测。识别识别-要求准确性和精度要求准确性和精度 测量测量-要求精度和复杂形态要求精度和复杂形态 定位定位-要求定位的精度和速度要求定位的精度和速度 检测检测-要求检测的精度和速度要求检测的精度和速度 目前机器视觉现有主要的应用场景有电 子设备及半导体、汽车、制药、食品包 装等。图图 机器视觉基本功能难度对比机器视觉基本功能难度对比 基本功能基本功能功能描述功能描述主要指标主要指标 识别识别 基于目标物的特征进行甄别，例如外形、颜色、字符、条码等 识别的准确性和精度 测量测量 把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后 在图像中精确的计算出目标物的几何尺寸 精度以及复杂形态 定位定位 获得目标物体的位置信息，可以是二维或者是三维的位 置信息 定位的精度和速度 检测检测外观检测等，其内涵种类繁多检测的精度和速度 资料来源：奥普特招股说明书,华西证券研究所 表表 机器视觉基本功能机器视觉基本功能 1.3 1.3 机器视觉应用场景机器视觉应用场景-3C3C及半导体为主及半导体为主 6 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 目前机器视觉现有主要的应用场景有电子设备及泛半导体、汽车、制药、食品包装电子设备及泛半导体、汽车、制药、食品包装等。电子及半导体设备占约电子及半导体设备占约46.60F.60%，主要应用在高精度的制造和检测，如晶圆切割、3C表面 检测、AOI光学检测、PCB印刷电路等。其中，国内电子及半导体设备中，占比较高的细 分产品包括PCB、面板检测、半导体检测等。汽车制造汽车制造是机器视觉应用的第二大场景，约占约占15.3.3%左右左右，几乎所有系统和部件的制造都 可用到机器视觉，一条汽车生产线需十几套机器视觉系统，是机器视觉渗透最快的行业。制药业约占下游应用的制药业约占下游应用的7.2%7.2%，主要应用为药品质量的检测。图图 机器视觉下游以电子及半导体占比最高机器视觉下游以电子及半导体占比最高 46.60.30%7.201%电子及半导体设备汽车制造制药业其他 47%PCB面板半导体 图图 机器视觉电子及半导体结构中应用占比机器视觉电子及半导体结构中应用占比 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 1.4 1.4 机器视觉市场格局机器视觉市场格局-重点企业之康耐视、基恩士重点企业之康耐视、基恩士 7 资料来源：奥普特招股说明书,华西证券研究所 从全球机器视觉领域两大巨头近年的增速可以看出全球行业的增长态势：1）康耐视2013年至2019年的营业收入年复合增长率为15.37%，其中美国、大中华地区的营业收入年 复合增长率均超过全球平均水平；2）基恩士从2013财年至2019财年的营业收入（含其他非机器视觉类工厂自动化产品）年复合增长率 为17.97%，其中美国和中国地区的营业收入年复合增长率分别达到21.18%和18.22%。图图 康耐视近年收入及增速（亿美元，康耐视近年收入及增速（亿美元，%）-20.00-10.00 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 营业总收入（亿美元，左）同比增速(%，右)0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 20132014201520162017201820192020Q3 销售毛利率(%)销售净利率(%)图图 康耐视近年毛利率保持在高位（康耐视近年毛利率保持在高位（%）1.5 1.5 机器视觉市场格局机器视觉市场格局-本土企业市占率不断提升本土企业市占率不断提升 8 资料来源：中国产业信息网,华西证券研究所 据中国机器视觉产业联盟调查统计，国内机器视觉企业数量不断增长，海外和本土机器视觉企业已经 突破200家，代理商也超过了300家，专业的系统集成商超过70家，基本覆盖了机器视觉全产业链各环 节。20192019年，国产品牌占工业机器视觉市场的比重上升为年，国产品牌占工业机器视觉市场的比重上升为48.66H.66%，国外品牌占比，国外品牌占比51.34Q.34%。从相关趋势 来看，本土机器视觉企业在加速崛起，品牌影响力不断增强，市占率稳步提升。根据中国机器视觉产业联盟的统计，2018年中国机器视觉企业的销售额为83亿人民币；而国际机器视 觉领先企业康耐视2018年在大中华地区的销售收入就达到1.26亿美元（约合人民币8.7亿元），基恩 士2018年大陆地区销售额达0.697亿美元（4.81亿人民币）。可见，国内机器视觉市场由国际巨头占 据了大量的份额，整体上本土企业的竞争力还相对较弱。图图 机器视觉企业数量逐年增加机器视觉企业数量逐年增加 图图 中国市场国内外企业规模变化对比（亿元）中国市场国内外企业规模变化对比（亿元）58 62 69 72 81 85 101 112 148 175 208 0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0%0 50 100 150 200 250 20072008200920102011201220132014201520162017 机器视觉企业数量（家，左轴）同比（百分比，右轴）33.26 41.57 63.87 72.99 71.25 77 90 100 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 201520162017201820192020E2021E2022E 中国市场国内企业中国市场国外企业 9 0202机器视觉核心零部件分析机器视觉核心零部件分析 2.1 2.1 机器视觉产业链机器视觉产业链 10 图图 机器视觉产业链上中下游机器视觉产业链上中下游 光源光源 工业镜头工业镜头 工业相机工业相机 视觉控制系统视觉控制系统 其他零部件其他零部件 电子及半导体电子及半导体:47%:47%汽车汽车:1515%制药制药:7 7%其他行业：其他行业：311%机器视觉系统机器视觉系统 软件软件 从结构上看，机器视觉系统主要包括成像和图像处理两大部分，前者依靠机器视觉系统的硬件部分 完成，后者在前者基础上，通过视觉控制系统完成。具体来看，主要包括光源及光源控制器、镜头、主要包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统相机、视觉控制系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等。图图 机器视觉系统构成机器视觉系统构成 资料来源：奥普特招股说明书,华西证券研究所 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 455%5%零部件软件开发组装集成维护 图图 机器视觉成本机构机器视觉成本机构 资料来源：前瞻经济学人,华西证券研究所 2.2 2.2 光源及光源控制器光源及光源控制器 11 资料来源：奥普特招股说明书,华西证券研究所 光源控制器与光源光源控制器与光源：二者搭配使用，光源控 制器为光源供电，控制光源的照明状态（亮/灭）、亮度、频闪等。光源种类：LED、荧光灯、卤素灯、疝气灯等。打光方式：明视场、暗视场、Dome光等。图图 机器视觉光源种类比较，目前以机器视觉光源种类比较，目前以LEDLED为主为主 2.3 2.3 镜头镜头 12 资料来源：百度文库,华西证券研究所 镜头相当于人眼的晶状体，是机器视觉采集和传递被摄物 体信息过程的起点，所使用的的镜头为工业级镜头，需要 更小的光学畸变、足够高的光学分辨率、丰富的光谱响应 选择等，以满足不同场合视觉系统的应用需求，通常由多 组镜片组合在一起。主要参数：焦距、视场、物距、像距、光圈、景深、分辨 率、畸变等。根据赛迪顾问数据，2019年全球工业镜头市场规模约为12 亿美元、中国约为7亿人民币，从增速来看，国内增速远高 于全球增速。图图 机器视觉镜头机器视觉镜头 图图 全球及中国工业镜头市场规模全球及中国工业镜头市场规模 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00.4 10.6 10.8 11 11.2 11.4 11.6 11.8 12 12.2 201720182019 全球工业镜头产业规模（亿美元，左）同比增速（%，右）0 0P%0 1 2 3 4 5 6 7 8 201720182019 中国工业镜头产业规模（亿元）同比增速（%，右）2.4 2.4 相机相机 13 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 相机是机器视觉中的图像采集单元，相当于人眼的视 网膜，将光信号转变为电信号。通过镜头的光学聚集 于像平面、生成图像，采集图像后输出模拟或数字信 号，这些信号在视觉控制系统中重建为灰度或彩色矩 阵图像。工业相机对于拍摄速度、图像稳定性、传输 能力和抗干扰能力有较高要求。工业相机分类：工业相机分类：黑白相机与彩色相机；面阵相机和线 性相机；CCD相机和CMOS相机；模拟相机、数字相机 和智能相机等。随着机器视觉在工业领域上的应用越来越深入自动化 层面，工业相机的功能也日渐趋于智能化。图图 全球及中国工业相机市场规模全球及中国工业相机市场规模 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 图图 工业相机分类工业相机分类 0.00.00 .000.00.00P.00.00p.00%0 2 4 6 8 10 12 14 16 201720182019 全球工业镜头产业规模（亿美元，左）同比增速（%，右）0.00%2.00%4.00%6.00%8.00.00.00.00%0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 201720182019 中国工业镜头产业规模（亿美元，左）同比增速（%，右）2.5 2.5 视觉控制系统视觉控制系统-机器视觉算法是工业机器视觉的灵魂机器视觉算法是工业机器视觉的灵魂 14 资料来源：奥普特公司官网,华西证券研究所 对通过光源、镜头、相机获得的图像进行分析处理，并根据处理结果和一定的判决条件实现 机器视觉功能目标的软件和硬件设备的总称，相当于人脑的视觉皮层和大脑的其他部分。核心是视觉处理分析软件，可以：1）附着于独立的视觉控制器或者工控机，成为基于附着于独立的视觉控制器或者工控机，成为基于PCPC的的 视觉控制系统；视觉控制系统；2 2）也可以集成于相机之中，从而将相机进一步扩展为智能相机）也可以集成于相机之中，从而将相机进一步扩展为智能相机。机器视觉开发工具主要有两种类型，一种是包含多种处理算法的工具包，另一种是专门实两种类型，一种是包含多种处理算法的工具包，另一种是专门实 现某一类特殊工作的应用软件现某一类特殊工作的应用软件。图图 奥普特视觉控制系统产品奥普特视觉控制系统产品 资料来源：赛迪顾问,华西证券研究所 图图 机器视觉算法机器视觉算法 2.6 2.6 工序需要反复试验、沉淀工序需要反复试验、沉淀know howknow how 15 资料来源：奥普特招股说明书,华西证券研究所 完成机器视觉的实际应用需要综合考虑和使用光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控 制系统，并不是简单硬件的堆积，如以进行精确测量应用为例：需要考虑如何正确的选择光源、镜头、相机来合理搭配完成图像采集，如何对该检测系 统进行标定，应该采用何种算法完成检测，如何对这些算法的速度和精度进行优化，可 能影响体系测量精度的因素有哪些，以及如何逐一克服这些影响因素以获得最佳的准确 度和精度，这些工艺都需要进行反复试验、大量经验积累、沉淀需要进行反复试验、大量经验积累、沉淀know howknow how。图图 机器视觉系统构成机器视觉系统构成 机器视觉系统选择机器视觉系统选择 确定视觉系统需要执行的任确定视觉系统需要执行的任 务务，不同的任务可能需要不 同的视觉属性 定义关键的视觉性能标准定义关键的视觉性能标准，光源、镜头、相机等等，以 确保相机和镜头在正确的水 平上运行。需要考虑的环境因素需要考虑的环境因素，因为 一些摄像机适合静止视图，而其他摄像机更适合处理线 性物体运动。确定产品范围，成熟案例、品牌选择。16 0303机器视觉下游分析机器视觉下游分析 3.1 3.1 机器视觉下游应用领域机器视觉下游应用领域 17资料来源：赛迪顾问，华西证券研究所 机器视觉设备的原理：机器视觉设备的原理：目标物在专用光源的照射下，经过工业相机呈相，通 过图像采集卡的模数转变，用图像处理软件判定待检 样品的特征。应用 1)电子设备及半导体-PCB、面板、半导体等 2)汽车、新能源 3)制药等 表表 机器视觉应用领域广泛，可拓展领域很多机器视觉应用领域广泛，可拓展领域很多 图图 机器视觉机器视觉设备原理设备原理 软件是核心 速度：帧率、视野面积、像素 准确：像素、误判率、漏判率 特性：划痕、弯板 快速适应能力 行业行业渗透率渗透率用途用途 电子设备及半导体电子设备及半导体一般 高精度制造和质量检测：晶圆切割、3C表面检测、触摸屏制造、AOI光学检测、PCB印刷 电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、半导体对位和识别等 汽车汽车较高 几乎所有系统和部件的制造流程均可受益：车身装配检测、面板印刷质量检测、字符 检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等 制药制药不高 主要是质量的检测：药瓶封装缺陷检测、胶囊封装质量检测、药粒却是检测、生产日期 打码检测、药片颜色识别、分拣等 食品与包装食品与包装不高高速检测、外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、分拣与色选等 印刷印刷不高印刷质量检测、印刷字符检测、条码识别、色差检测等 3.2.1 PCB3.2.1 PCB：产业升级：产业升级 18资料来源：Wind、Prismark、华西证券研究所 PCB下游行业需求上涨 1）PCB 的一个显著特点是下游应用领域覆盖面广泛，涵盖通信、计算机、航空航天、工控医疗、消费电子、汽车电子等，其中通信、计算机和消费电子已成为 PCB三大主流应用领域。2）通信、汽车电子以及消费电子三大行业PCB应用最 广，其中通信占比35%；汽车电子和消费电子分别占 比16%和15%，前三行业应用占比总计超过60%。对PCB“轻、薄、短、小”的要求不断提高。图图 20142014年年-20202020年全球消费电子产品产值和增速（亿美元）年全球消费电子产品产值和增速（亿美元）图图 20142014年年-20202020年汽车行业电子产品产值和增速（亿美元）年汽车行业电子产品产值和增速（亿美元）图图 中国中国PCBPCB下游中，通信、汽车电子、消费电子占比高（下游中，通信、汽车电子、消费电子占比高（%）1470 1540 2140 2230 2570 27502876.5 3008.8-10%0 0P%0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 产值增速-10%-5%0%5%0 500 1000 1500 2000 2500 20132014201520162017 2018E 2019E 2020E 产值增速 资料来源：Wind、Prismark、华西证券研究所 资料来源：中商产业研究院，华西证券研究所 35%9%9%8%5%3%通信汽车电子消费电子PC 工业、军事航空医疗设备其他 3.2.2 PCB3.2.2 PCB：产业升级：产业升级 19 资料来源：Wind、Prismark、华西证券研究所 21世纪以来，PCB产业不断向亚洲转 移，2012年至2019年，中国PCB产值 的CAGR=6.4%，显著高于世界平均 增速。到2019年，我国PCB产值达到 335亿元，占全球占比的54.6%。在PCB组装的产线中，AOI、SPI等设 备得到广泛应用，同时在PFC等新型 工艺中同样大量使用，未来随着国内 PCB产业的稳步增长，对于机器视觉 设备需求量将稳步提升。图图 全球全球PCBPCB产值、增速和我国产值、增速和我国PCBPCB产值、增速的对比（亿元）产值、增速的对比（亿元）图图 SMTSMT产线中机器视觉应用案例（矩子科技产品为例）产线中机器视觉应用案例（矩子科技产品为例）资料来源：矩子科技，华西证券研究所-20%-10%0 0P%0 100 200 300 400 500 600 700 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 全球中国大陆全球增速中国大陆增速 3.3.1 3.3.1 面板：面板：OLEDOLED、Mini/Micro LEDMini/Micro LED带来新机遇带来新机遇 20 资料来源：京东方公告，华西证券研究所 AOI AOI 设备的优势：设备的优势：1）随着人力成本的上涨，AOI检测设备的经济性 进一步凸显。2）随着电子产品原材料和成品价格的不断上涨，产品良品率成为了影响生产厂商盈利情况的重要 因素。3）在面板行业中：在Array、Cell段制程中检测 和及时维修尤为重要，AOI检测设备有非常强的不 可替代性。图图 面板制作流程面板制作流程 图图 面板前中后段主要面板前中后段主要AOIAOI设备供应商设备供应商 成成 膜膜 光光 刻刻 胶胶 涂涂 布布 曝曝 光光/显显 影影 蚀蚀 刻刻 剥剥 离离 其其 他他 监监 测测 工工 艺艺 清清 洗洗 贴贴 合合 切切 割割 偏偏 光光 片片 贴贴 附附 AOIAOI 检测检测 COCO G G FOFO G G AOIAOI 检测检测 F F P P C C 贴贴 合合 其 他 检 测 工 艺 其 他 检 测 工 艺 AOIAOI 检测检测 ArrayArray段段CellCell段段ModuleModule段段 面板工序段面板工序段部分设备供应商部分设备供应商 ArrayArray奥宝科技、晶彩科技、台湾致茂等 CellCell奥宝科技、晶彩科技、台湾致茂等 ModuleModule 精测电子、华兴源创、鑫业成、鑫三力、联得 装备等 资料来源：京东方，华西证券研究所 3.3.2 3.3.2 面板：面板：OLEDOLED、Mini/Micro LEDMini/Micro LED带来新机遇带来新机遇 21 资料来源：Wind,华西证券研究所 中国面板厂商不断崛起，2010年后日本面板 制造商数量大幅下降，至2018年只剩下两家，中国台湾面板制造厂商数量2018年稍有增长 至7家，韩国面板制造商数量近几年增长较 快，从2016年的2家增长至2018年的9家。相较而言，中国面板制造商数量增长最快，2018年已有18家。从产能角度看，趋势同样 十分明显，2019年1季度中国大陆面板厂的 面板出货面积首次超过全球市场份额的一半 至50.1%。图图 中国面板制造商数量不断增加（家）中国面板制造商数量不断增加（家）图图 AMOLEDAMOLED出货量稳步增长（百万片）出货量稳步增长（百万片）OLEDOLED面板需求增长迅速面板需求增长迅速，主要集中在智能手机，占比超过90%。响应时间 色彩优势 成本优势 良品率是OLED面板目前成本过高的根本因素。AOI检测设备需求高于LCD。资料来源：Wind,华西证券研究所 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 2016201720182019202020212022 TFT-LCDAMOLED其他 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 19952000200520102013201620172018 中国大陆中国台湾日本韩国 3.3.3 3.3.3 面板：面板：OLEDOLED、Mini/Micro LEDMini/Micro LED带来新机遇带来新机遇 22 资料来源：各公司公告,华西证券研究所 随着近年面板产能不断向大陆转移，给国内面板设备企业带来巨大机遇，同时叠加OLED、Mini/Micro LED 等技术日益成熟，面板设备更新换代在加快。这也意味着国内面板行业中的机器视觉应用将不断增多。这也意味着国内面板行业中的机器视觉应用将不断增多。表表 M Micro/Mini LEDicro/Mini LED优势凸显优势凸显 高世代LCD 大尺寸电视 高端移动设备4K、8K OLED 柔性面板 企业企业地点地点世代世代月产能（万片）月产能（万片）种类种类投产时间投产时间状态状态 三星三星韩国66柔性18年Q3爬坡 韩国61.5柔性17年Q3量产 韩国83.4柔性17年Q3量产 韩国61.5柔性18年Q3爬坡 韩国63柔性21年Q1在建 广州8.56刚性/柔性20年Q1爬坡 JOLEDJOLED日本5.52柔性19年Q4量产 夏普夏普日本4.52.2柔性17年Q4量产 友达友达台湾3.50.8刚性17年Q3量产 成都64.8柔性17年Q4量产 绵阳64.8柔性19年Q4爬坡 重庆64.8柔性20年Q4在建 福清64.8柔性待定计划 武汉华星武汉华星武汉64.5柔性20年Q1爬坡 武汉63.75刚性/柔性17年Q2量产 厦门64.5柔性22年Q2计划 昆山5.51.5刚性18年Q1量产 固安63刚性/柔性18年Q2量产 合肥维信诺合肥维信诺合肥63柔性20年Q4在建 和辉光电和辉光电上海63刚性/柔性19年Q1爬坡 柔宇柔宇深圳5.51.5柔性18年Q2爬坡 LGLG 京东方集团京东方集团 天马集团天马集团 维信诺集团维信诺集团 表表 近年主要近年主要OLEDOLED产线统计产线统计 比较项目小间距LEDMini LEDMicro LED 晶片尺寸200nm50-200nm100英寸5英寸以上1.5英寸 驱动方式驱动IC驱动IC,TFT基 板 TFT基板，CMOS 资料来源：各公司公告,华西证券研究所 3.4.1 3.4.1 半导体：前道制程工艺中的检测量测设备半导体：前道制程工艺中的检测量测设备 23 晶圆裸片扩散薄膜沉积光刻掩膜离子注入刻蚀清洗CMP进/出厂检测 前道制程工艺前道制程工艺 无图形裸片缺陷检测无图形裸片缺陷检测/控片污染检测控片污染检测 表面粗糙度表面粗糙度 厚度厚度/均匀性均匀性 晶圆翘曲度晶圆翘曲度 膜厚厚度膜厚厚度/均匀性均匀性 膜厚反射率膜厚反射率/折射率折射率 膜层内应力膜层内应力 明场图形缺陷检测明场图形缺陷检测 暗场图形缺陷检测暗场图形缺陷检测 电子束图形缺陷检测电子束图形缺陷检测 电子束图形缺陷复检电子束图形缺陷复检 套刻测量套刻测量关键尺寸测量关键尺寸测量晶圆形貌测量晶圆形貌测量 膜厚测量膜厚测量注入注入/退火均匀性测量退火均匀性测量 暗场图形缺陷检测暗场图形缺陷检测 集成电路前道制程工艺主要检测分类集成电路前道制程工艺主要检测分类 1、晶圆表面的颗粒和残留异物检查，以及工艺过程中晶圆的缺陷和异物的检查。2、薄膜材料的厚度和物理常数（如折射率、消光系数、组分和应力等）的测量。3、晶圆在光刻胶曝光显影后、刻蚀后和CMP工艺后的关键尺寸（CD）和形貌结构的参数测量。4、套刻对准的偏差测量。资料来源：集成电路产业全书，华西证券研究所 图图 半导体前道制程工艺中的光学检测半导体前道制程工艺中的光学检测 3.4.2 3.4.2 市场空间测算市场空间测算宏观视角宏观视角 24 分类分类设备设备占比占比 2020E2020E市场空间市场空间（亿美元）（亿美元）2021E2021E市场空间市场空间（亿美元）（亿美元）主要厂商主要厂商 及市占率及市占率 量测设备量测设备 关键尺寸10%6.7 7.4 日立80% 掩膜检测设备13%8.7 9.6 科磊65% 掩膜测量设备2%1.3 1.5 卡尔蔡司50% 镀膜测量设备4%2.7 2.9 科磊90% 薄膜测量设备12%8.0 8.8 科磊40% 光学测量设备1%0.7 0.7 科磊50% 缺陷检测设备缺陷检测设备 无图形检测设备5%3.3 3.7 科磊70% 有图形晶圆光学检测设备32!.4 23.5 科磊80% 有图形晶圆电子束检测设备3%2.0 2.2 HMI80% 宏观缺陷检测设备3%2.0 2.2 科磊40% 缺陷检测扫描电子显微镜5%3.3 3.7 应用材料60% 过程控制软件过程控制软件过程控制软件2%1.3 1.5 科磊30% 其他其他其他7%4.7 5.1 合计合计66.90 66.90 73.50 73.50 表表 全球主要检测设备（量测、缺陷检测等）主要设备种类市场规模及主要公司市占率（单位：亿美元）全球主要检测设备（量测、缺陷检测等）主要设备种类市场规模及主要公司市占率（单位：亿美元）资料来源：SEMI，华西证券研究所 3.4.3 3.4.3 半导体：中后道检测流程半导体：中后道检测流程 25 光刻刻蚀电镀UBM/RDL/BUMP探针检测 封装工艺封装工艺 2D/3D AOI2D/3D AOI图形缺陷检测图形缺陷检测/宏观缺陷检测宏观缺陷检测 裸片缺陷检测裸片缺陷检测/控片污染检测控片污染检测 图形关键尺寸测量图形关键尺寸测量 台阶高度测量台阶高度测量 晶圆形貌测量晶圆形貌测量 切割道检测切割道检测 测试工艺测试工艺 晶圆切割 膜厚膜厚/折射率折射率/应力测量应力测量 洗边宽度测量洗边宽度测量 资料来源：集成电路产业全书，华西证券研究所 图图 半导体封装与测试环节中的机器视觉检测半导体封装与测试环节中的机器视觉检测 3.4.4 3.4.4 中道制程工艺控制检测技术中道制程工艺控制检测技术 26 资料来源：集成电路产业全书，华西证券研究所 三维表面形貌测量设备三维表面形貌测量设备的趋势是在一台设备中提供关键尺寸（CD）、套刻（Overlay）、重布线层（RDL）和凹凸金属（UBM）高度，以及薄膜厚度等测量功能，从而减少晶圆厂的计量设备数量、节省洁净室空间。具体应用包括：2.5D/3D集成、晶圆级芯片封装（WLCSP）和扇出晶圆级封装（FoWLP），为铜柱、凸块、硅通孔（TSV）、重布线层（RDL）和其他封装工艺流程提供生产验证的工艺控制和监控策略。封装环节主要测试类型 具体技术国外主要企业国内主要企业 三维表面形貌测量技术 光学低相干测量技术 KLA-Tencor、Naonometrics、Rudolph Technology、Camtek、UnitySC、Bruker、Zeta Instruments、Lasertec、Toray Engineering 中科飞测、上海微电子、中国台湾政美等 共聚焦显微测量技术 反射光谱膜厚测量技术 数字光学显微及二维测量技术 自动光学检测（AOI）技术 2D自动光学检测（2D AOI）3D自动光学检测（3D AOI）测试环节主要检测类型分类描述 自动光学检测 2D AOI 配置多个超高分辨率相机以及二维检测算法，对成品PCB组件的制造缺陷进行特征描述和检查。3D AOI 检测原理为多频莫尔相移图像方法，能够精确检测和测量PCB上器件的高度尺寸，并提供清晰的集 成电路和各种器件的侧视图像，这样可以看到自上而下的照相机不能看到的导线和焊点。X射线检测 通过透射X射线检测来检查区域阵列封装，如柱栅阵列、球栅阵列、芯片级封装和基板栅格阵列，实 现高分辨率、高放大倍数和高对比度的X射线图像检测 资料来源：集成电路产业全书，华西证券研究所 表表 封装环节主要检测类型及国内主要企业封装环节主要检测类型及国内主要企业 表表 测试环节主要检测类型测试环节主要检测类型 6565-7070亿美元亿美元检测检测 量测量测 无图形晶圆检测 约10%-14%份额 7-10亿美元 有图形晶圆检测 约25%-30%份额 17-21亿美元 4545-5050亿美元亿美元 2020-2525亿美元亿美元 约10%-14%份额 7-10亿美元 约5-8%份额 4-6亿美元 椭偏仪、四探针椭偏仪、四探针 约15%-20%份额 10-14亿美元 相干探测显微镜相干探测显微镜 约8%-10%份额 5-7亿美元 电子显微镜电子显微镜 热波系统热波系统 原子力显微镜原子力显微镜 约4%-8%份额 3-6亿美元 KLA(90% )AMAT Hitachi ASML KLA(70% )ASML AMAT Hitachi Toray KLA(约10%)ASML（汉微科）AMAT Hitachi Nova Onto FEI KLA(60% )Lasertec AMAT ZEISS KLA(40% )Nanometric Nova KLA(60% )ZEISS ASML KLA(30% )ASML Onto Hitachi AMAT Review SEM 2Review SEM 2台台 28nm每10,000片产 能/月，所需设备台 数 光掩模板检测光掩模板检测 2 2台台 KLAKLA设备设备 TeronTeron系列系列 约约35003500-45004500万美元万美元/台台 明场检测明场检测 2.52.5台台 KLA 39xxKLA 39xx系列系列 约约25002500-29002900万美元万美元/台台-暗场检测暗场检测 3.53.5台台 KLAVoyageKLAVoyage系列系列 约约15001500-20002000万美元万美元/台台-Surface Scan 4Surface Scan 4台台-宏观检测设备宏观检测设备 2 2-3 3台台 膜厚膜厚 OCD 12 OCD 12台台 KLAKLA膜厚设备膜厚设备 SpectraFilmSpectraFilm 约约 300300-500500万美元万美元/台台 光刻套准光刻套准 5 5台台 KLA ArcherKLA Archer系列系列 电阻率电阻率 2 2台台 2727 CDCD-SEM 5SEM 5台台 掺杂浓度掺杂浓度 未知未知 3.4.5 3.4.5 市场空间测算市场空间测算微观视角微观视角 资料来源：SEMI，华西证券研究所 3.5.1 3.5.1 新能源汽车浪潮继续来袭，机器视觉检测愈发重要新能源汽车浪潮继续来袭，机器视觉检测愈发重要 28 表表 新能源汽车浪潮继续来袭，锂电池缺口仍大新能源汽车浪潮继续来袭，锂电池缺口仍大 资料来源：高工锂电，华西证券研究所 20202020-20252025年主要新能源汽车制造商产量和能量规划年主要新能源汽车制造商产量和能量规划 汽车制造商 202020222025 目标产量（辆）能量需求（GWh）目标产量（辆）能量需求（GWh）目标产量（辆）能量需求（GWh）150000030100000060100000060500000 2-66000056.1-320000012200000121330000113.05200000 4-51000043.35-5-2890000245.65-6200000122000001220000012200000 71000006100000665000055.25100000 8-53000037.153000037.1-9-62000052.7-101500009150000950000042.5150000 11-15000012.75-12-100000070100000070-13-12000010.2-14-1860000130.21860000130.2-15600000366000003660000036600000 16300001.8300001.8300001.830000 1740000024400000242500000212.5400000 合计产能合计产能218w218w辆辆130.8 130.8 GWhGWh607w607w辆辆398.1Gwh398.1Gwh1515w1515w辆辆1191.15GWh1191.15GWh 新增需求新增需求218w218w辆辆130.8 130.8 GWhGWh439w439w辆辆267.3 267.3 GWh

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请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 机器视觉全产业链布局，多行业积累助力腾飞 奥普特(688686)从光源到从光源到机器视觉机器视觉全产业链，全产业链，客户优质、快速成客户优质、快速成 长长。1）目前公司已发展为国内机器视觉应用技术领先者，自主 产品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等 机器视觉核心部件，下游包括 3C、新能源、半导体、汽车、医药 等多个行业，应用在苹果、华为、谷歌、OPPO、CATL、ATL、比 亚迪、孚能等知名企业产线中。2）2017-2019 年公司收入分别为 3.03、4.22、5.25 亿元,归母净利润分别为 7580.54 万元、1.37、2.06 亿元；毛利率分别为 71.38%、71.29%、73.69%，逐 年提升，2020 年上半年为 69.1%，略微下降；净利率同样保持在 较高位置，显示出公司产品较高的壁垒和较强的盈利能力。机器视觉应用机器视觉应用延伸延伸，国内企业奋起直追国内企业奋起直追。1）机器视 觉相对于人眼优势显著，随着 3D 视觉、深度学习等技术越发成 熟，应用场景持续扩展，新能源、医药等领域应用日渐兴起。根 据中国产业信息网的数据，2011 年-2018 年我国机器视觉行业市 场规模从 10.8 亿元增长到 104 亿元，年均复合增速约 33%。2）机器视觉应用功能可归为四种-识别、测量、定位和检测，从结 构上看，机器视觉系统主要包括光源及光源控制器、镜头、相 机、视觉控制系统，硬件软件的选择需要进行反复试验、沉淀 know how。3）国内机器视觉企业竞争力较弱，国际一线品牌占 据国内机器视觉市场大量市场份额，国内本土机器视觉企业在硬 件方面已有较大突破，但在算法尤其还是独立底层算法需要深厚 的技术积累，目前国内只有少数企业具有独立的底层算法库。投资建议：投资建议：公司在机器视觉行业全产业链布局，预计公 司 2020-2022 年收入分别为 6.1、8.05、10.3 亿元，同比增长 16.3%、32%、27.9%；归母净利润分别为 2.3、3.1、3.9 亿 元，同比增长 11.6%、34.6%、25.9%；首次覆盖，暂未评级。风险提示风险提示：3C 等重要下游行业较大波动；公司新产品研发及市场推广进度 不及预期；行业竞争加剧导致公司利润率大幅下降的风险等。盈利预测与估值盈利预测与估值 资料来源：Wind，华西证券研究所 Table_profit 财务摘要 2018A2018A 2019A2019A 2020E2020E 2021E2021E 2022E2022E 营业收入(百万元)422 525 610 805 1,030 YoY（%）39.5$.3.32.0.9%归母净利润(百万元)137 206 230 310 390 YoY（%）80.5P.9.64.6%.9%毛利率（%）71.3s.6s.3s.0r.7%每股收益（元）1.66 2.50 2.79 3.76 4.73 ROE 38.36.6).0(.1&.1%市盈率 130.70 86.61 77.64 57.68 45.82 评级及分析师信息 Table_Rank 评级：评级：暂未评级 上次评级：首次覆盖 目标价格：目标价格：最新收盘价：216.8 Table_Basedata 股票代码股票代码：688686 52 周最高价/最低价：238.8/200.11 总市值总市值(亿亿)178.81 自由流通市值(亿)36.96 自由流通股数(百万)17.05 Table_Pic-100%-50%0%奥普特 相对股价 20/12/312020/12/31 2020/12/31 Table_Date 2021 年 01 月 02 日 仅供机构投资者使用 证券研究报告|公司深度研究报告 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2 正文目录 1.国内领先机器视觉全产品线供应商.3 1.1.机器视觉自动化核心零部件供应商.3 1.2.公司收入及净利润稳步上升，规模效应初显，费用率下降.5 1.3.股权结构.8 2.机器视觉应用逐渐起航，公司全产业链深度布局.8 2.1.中国机器视觉市场渗透低，市场空间广阔.9 2.2.机器视觉核心部件及应用.10 2.3.国际一线品牌仍占据国内市场大量份额，本土企业竞争力不断加强.14 2.4.公司加大研发投入，业绩受宏观经济及疫情影响波动.16 3.投资建议.17 4.风险提示.18 图表目录 图 1 公司主要产品包括光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等机器视觉核心软硬件.3 图 2 公司自主核心产品发布历程.4 图 3 近年公司收入保持稳定较快增长.6 图 4 报告期内归母净利润稳定增长.6 图 5 近年公司毛利率保持在较高水平.7 图 6 期间费用率近年来整体呈下降趋势.7 图 7 公司销售及管理费用率高于国内行业平均水平.8 图 8 研发费用率高于国内行业平均水平.8 图 9 截至公司上市前股权结构.8 图 10 我国机器视觉市场规呈持续上涨态势.9 图 11 国内智能制造市场持续快速增长.10 图 12 与发达国家相比，我国智能制造渗透率低.10 图 13 机器视觉下游应用领域不断拓宽.11 图 14 典型的机器视觉系统一般包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统.12 图 15 公司多种解决方案搭配.13 图 16 机器视觉四种基本功能的难度定位.13 图 17 2018 年国际品牌占据中国市场较大份额.14 图 18 中国已成为全球第三大机器视觉应用市场.14 图 19 康耐视和基恩士的收入及净利润增长.15 图 20 机器视觉企业数量逐年增加.15 图 21 我国机器视觉企业营收分布（截至 2018 年）.15 表 1 公司提供多个工业领域的产品解决方案.5 表 2 公司收入结构.6 表 3 机器视觉检验相对人眼视觉检测具有较大优势.10 表 4 机器视觉四种基本功能介绍.14 表 5 公司收入下游结构（万元）.16 表 6 公司募投项目建设.17 表 7 公司收入拆分预测（百万元）.18 qRoRrRmRvMrQpQmNrMnQsM7NcM9PtRmMnPoPiNmMmNlOpPsPaQmMyRwMmRqQvPtPoQ 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 3 1.1.国内领先机器视觉全产品线供应商国内领先机器视觉全产品线供应商 1.1.1.1.机器视觉机器视觉自动化核心零部件供应商自动化核心零部件供应商 公司成立于 2006 年，目前已发展为国内机器视觉应用技术领先者，公司自主产 品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、视觉控制系统等机器视觉核心部件，并在相机 产品方面完成布局并取得了先期的研发和销售成果。公司服务于 3C 电子、新能源、半导体、汽车、医药及食品加工等多个行业及一些科研教学等领域，并应用于苹果、华为、谷歌、OPPO、CATL、ATL、比亚迪、孚能等全球知名企业和行业龙头企业 的生产线中。图 1 公司主要产品包括光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统等机器视觉核心软硬件 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 4 图 2 公司自主核心产品发布历程 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 5 目前公司主要生产和销售的产品包括光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制 系统等机器视觉核心软硬件，并通过向下游客户提供专业的机器视觉解决方案带动产 品的销售。表 1 公司提供多个工业领域的产品解决方案 产品产品 应用领域应用领域 产品图示产品图示 光源光源 公司光源产品覆盖了常见的可见光和不可见光，不可见公司光源产品覆盖了常见的可见光和不可见光，不可见 光产品覆盖波长从光产品覆盖波长从 280nm280nm 到到 405nm405nm 的紫外光及的紫外光及 850nm850nm 到到 1500nm1500nm 的红外光，共有的红外光，共有 3838 个系列，近个系列，近 10001000 款标准化产款标准化产 品。同时公司还根据客户需求，提供定制的光源产品。品。同时公司还根据客户需求，提供定制的光源产品。光源控制器光源控制器 公司公司光源控制器产品分为模拟控制器和数字控制器两大光源控制器产品分为模拟控制器和数字控制器两大 类，数字控制器可以通过类，数字控制器可以通过 PCPC 设备远程控制。设备远程控制。镜头镜头 公司公司自产的镜头产品覆盖自产的镜头产品覆盖 29002900 万级万级/1000/1000 万级万级/500/500 万万 级级/200/200 万级定焦镜头、变倍镜头和线扫镜头。此外，奥万级定焦镜头、变倍镜头和线扫镜头。此外，奥 普特还根据客户解决方案的需求采购并销售其他镜头产普特还根据客户解决方案的需求采购并销售其他镜头产 品。品。相机相机 工业相机对拍摄速度、图像稳定性、传输能力和抗干扰工业相机对拍摄速度、图像稳定性、传输能力和抗干扰 能力有较高要求。能力有较高要求。20192019 年年公司公司已成功研发出具有自主知已成功研发出具有自主知 识产权的相机产品并实现销售。识产权的相机产品并实现销售。视觉控制系统视觉控制系统 公司公司视觉控制系统包括视觉处理分析软件和视觉控制视觉控制系统包括视觉处理分析软件和视觉控制 器，其中，视觉处理分析软件产品包括器，其中，视觉处理分析软件产品包括 SciVisionSciVision 视觉视觉 开发包和开发包和 SciSmartSciSmart 智能视觉软件。智能视觉软件。资料来源：公司官网，华西证券研究所 1.2.1.2.公司收入及净利润稳步上升，规模效应初显，费用率下降公司收入及净利润稳步上升，规模效应初显，费用率下降 2017-2019 年公司分别实现营业收入 3.03 亿元、4.22 亿元和 5.25 亿元，2019 年同比增长 24.4%；归母净利润分别为 7580.54 万元、1.37 亿元和 2.06 亿元，2019 年同比增长 50.4%。根据公司公告，2020 年公司前三季度实现收入、归母净利润分别为 4.63、1.81 亿元，分别同比 9.48%、 2.04%。证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 6 图 3 近年公司收入保持稳定较快增长 图 4 报告期内归母净利润稳定增长 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 公司收入主要来自光源、光源控制器、镜头（自产、外购）、相机、视觉控制系 统等，2019 年占比分别为 47.22%、10.36%、18.42%、9.63%、8.33%，其中光源 及光源控制器收入合计占比较高，镜头收入占比稳步提升、相机实现突破。表 2 公司收入结构 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 近三年公司整体毛利率水平维持在 70%附近，略有波动，2017-2019 年分别为 71.38%、71.29%、73.69%，逐年提升，2020 年前三季度为 73.26%；净利率同样 保持在较高位置，2017-2019 年分别为 25.05%、32.41%、39.35%，2020 年前三季 度为 39.18%，变化趋势与毛利率变动相同，均显示出公司产品较高的壁垒和较强的 盈利能力。0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 2017201820192020Q3 营业总收入（亿元，左）同比(%，右)0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 2017201820192020Q3 归母净利润（亿元，左）同比(%，右)金额占比金额占比金额占比金额占比 光源925238.50$77147.2209745.2490845.96%光源控制器266711.10T3310.36R9912.5561411.94%镜头509721.216418.42p6816.7495313.06%自产286911.94F568.885568.42 526.78%外购22289.27P089.555128.32016.28%相机278411.59P499.63I1611.652313.30%自产650.27B0.08%-外购271911.31P079.55I1611.652313.30%视觉控制系统246610.26C698.338289.0717810.50%其他17647.341686.04 014.74825.23%合计24031100.00R455100.00B210100.000258100.00 17年 项目 2020年1-6月2019年2018年 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 7 图 5 近年公司毛利率保持在较高水平 资料来源：Wind，华西证券研究所 公司期间费用总额持续上升，业务规模快速增长、规模效益显现导致期间费用率 下降，2017-2019 年公司期间费用总额分别为 11955.94 万元、13123.31 万元和 13632.93 万元，占当期营业收入的比重分别为 39.51%、31.09%和 25.99%。图 6 期间费用率近年来整体呈下降趋势 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 公司销售及管理费用率、研发费用率高于国内行业水平、低于海外同行业水平。公司销售及管理费用率、研发费用率高于国内行业水平、低于海外同行业水平。与国内同行业公司相比，公司规模仍然较小、发展历史较短，因此在市场推广上需要 更多的投入资源。随着公司行业地位的逐渐提高和稳定、业务规模的扩大，公司的费 用率逐渐下降。相对海外同行业公司而言，国内的薪酬水平等要低于国际知名公司。71.38 71.29 73.59 73.26 25.05 32.41 39.35 39.18 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 2017201820192020Q3 销售毛利率(%)销售净利率(%)38.82 32.34 27.38 19.87 16.07 12.80 3.60 4.45 3.49 15.35 11.82 11.09 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 2017年2018年2019年 期间费用率（%）销售费用率（%）管理费用率（%）研发费用率（%）证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 8 图 7 公司销售及管理费用率高于国内行业平均水平 图 8 研发费用率高于国内行业平均水平 资料来源：公司公告，Wind，华西证券研究所 资料来源：公司公告，Wind，华西证券研究所 1.3.股权结构股权结构 公司控股股东及实控人卢治临、卢盛林是兄弟关系，卢治临先生直接持有公司 39.72%的股权，卢盛林博士直接持有公司 38.84%的股权，卢治临、卢盛林兄弟合 计持有公司 78.56%的股权，二人分工明确，卢治临任公司董事、总经理；拥有博士 学历的哥哥卢盛林任公司董事长、副总经理、研发总监。图 9 截至公司上市前股权结构 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 2.机器视觉机器视觉应用逐渐起航应用逐渐起航，公司全产业链深度布局公司全产业链深度布局 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 201720182019 基恩士康耐视海康威视 大恒科技奥普特 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 201720182019 基恩士康耐视海康威视 大恒科技奥普特 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 9 2.1.2.1.中国机器视觉市场渗透低，市场空间广阔中国机器视觉市场渗透低，市场空间广阔 机器视觉相对于人眼在速度、精度、环境要求、连续工作时间等方面均存在显著 优势，另外随着随着深度学习、3D 视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通 技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大，应用场景也将持续扩展，这是 机器视觉未来发展的根本动力。根据中国产业信息网的数据，2011 年-2018 年我国 机器视觉行业市场规模从 10.8 亿元增长到 104 亿元，年均复合增速约 33%。图 10 我国机器视觉市场规呈持续上涨态势 资料来源：中国产业信息网，华西证券研究所 在工业 4.0 和智能制造中，机器视觉是机器设备收集、理解信息的主要途径，通 过机器视觉，机器设备可以“看见”各种综合信息元素，并将它们传递给生产价值链网 络的每一个节点，只有广泛的收集信息并对这些信息进行评估，才能触发机器进行可 靠的、有智慧的甚至自主的行动，因此机器视觉可以说是工业 4.0 与智能制造非常重 要的基础之一。0 00%0 50 100 150 200 250 201120122013201420152016201720182019 2020E 2021E 2022E 2023E 市场规模（亿元，左轴）同比（%，右轴）证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 10 表 3 机器视觉检验相对人眼视觉检测具有较大优势 性能指标性能指标 人眼视觉人眼视觉 机器视觉机器视觉 速度速度 慢，慢，0.1 0.1 秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的目秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的目 标；人脑对图像的处理分析速度受多重因素影响，差异标；人脑对图像的处理分析速度受多重因素影响，差异 较大较大 快，快门时间可达到快，快门时间可达到 10 10 微秒右，高速像机微秒右，高速像机 帧率可达到帧率可达到 1000 1000 以上；视觉控制器处理分以上；视觉控制器处理分 析图像的速度稳定且越来越快析图像的速度稳定且越来越快 观测精度观测精度 差，差，64 64 灰度级，不能分辨微小的目标灰度级，不能分辨微小的目标 强，强，256 256 灰度级，可观测微米级的目标灰度级，可观测微米级的目标 环境要求环境要求 弱，对环境温度、湿度的适应性差，很多环境对人体有弱，对环境温度、湿度的适应性差，很多环境对人体有 损害损害 强，对环境适应性强，可加防护装置强，对环境适应性强，可加防护装置 客观性客观性 低，数据无法量化，因人而异低，数据无法量化，因人而异 高，数据可量化，标准统一高，数据可量化，标准统一 可靠性可靠性 易疲劳，受情绪波动影响易疲劳，受情绪波动影响 强，可持续工作，效果稳定可靠强，可持续工作，效果稳定可靠 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 我国智能制造装备行业和市场保持快速增长，包括机器视觉在内的核心零部件开 发能力亟需增强。根据赛迪顾问的数据，2018 年我国智能制造装备市场规模超 1.5 万亿元，预计到 2020 年将达到 2 万亿元。但目前机器视觉在实际生产中的应用和渗透率不足：根据亿欧智库调研显示，当 前 90%制造业企业配有自动生产线，但仅有 40%实现数字化管理，5%打通工厂数据，1%使用智能化技术。另外从从康耐视和基恩士的收入地区分布情况看，来自于中国 的销售收入占比仍然较小，这与我国制造业在全球的规模占比不相称。图 11 国内智能制造市场持续快速增长 图 12 与发达国家相比，我国智能制造渗透率低 资料来源：赛迪顾问2019 中国智能制造发展白皮书，华西证 券研究所 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 2.2.2.2.机器视觉机器视觉核心部件及应用核心部件及应用 2.2.1.2.2.1.机器视觉构成部分机器视觉构成部分搭配搭配需要综合考虑需要综合考虑、积累积累 knowknow howhow 机器视觉的产业链的上游主要为 LED、CCD、CMOS、光学材料、电子元器件、五金结构件等原材料，由于机器视觉是由多个部件组成，每个部件的原材料均有不同，因此产业链上游涉及的行业范围较为宽广。9,038.50 10,746.80 12,745.00 15,065.00 17,775.00 20,900.00 18.9.6.2.0.6.5.0.5.0.5.0%0.00 5,000.00 10,000.00 15,000.00 20,000.00 25,000.00 市场规模（亿，左轴）同比（百分比，右轴）证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 11 机器视觉产业链的下游主要为运用机器视觉技术的设备制造行业和终端用户，所 涉范围十分广泛，如汽车、医药、化学、电子、半导体、印刷、食品饮料、物流、烟 草、医疗、电池等等，几乎包括国民经济的方方面面。同时近年机器视觉下游应用环 节也在不断拓宽，从最开始主要用于电子装配检测，已发展到在识别、检测、测量和 机械手定位等越来越广泛的工业应用环节。图 13 机器视觉下游应用领域不断拓宽 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 从结构上看，机器视觉系统主要包括成像和图像处理两大部分，前者依靠机器视 觉系统的硬件部分完成，后者在前者基础上，通过视觉控制系统完成。具体来看，主 要包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统（视觉处理分析软件及视觉控 制器硬件）等，其中，光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像功能，视 觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 12 图 14 典型的机器视觉系统一般包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 其中：1、光源控制器与光源光源控制器与光源：二者搭配使用，光源控制器为光源供电，控制光源的照 明状态（亮/灭）、亮度、频闪等。2、镜头镜头：镜头相当于人眼的晶状体，是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程 的起点，所使用的的镜头为工业级镜头，需要更小的光学畸变、足够高的光 学分辨率、丰富的光谱响应选择等，以满足不同场合视觉系统的应用需求。3、相机相机：相机是时期视觉中的图像采集单元，相当于人眼的视网膜，将光信号 转变为电信号。通过镜头的光学聚集于像平面、生成图像，采集图像后输出 模拟或数字信号，这些信号在视觉控制系统中重建为灰度或彩色矩阵图像。工业相机对于拍摄速度、图像稳定性、传输能力和抗干扰能力有较高要求。4、视觉控制系统：视觉控制系统：对通过光源、镜头、相机获得的图像进行分析处理，并根据 处理结果和一定的判决条件实现机器视觉功能目标的软件和硬件设备的总称，相当于人脑的视觉皮层和大脑的其他部分。其核心是视觉处理分析软件，可 以附着于独立的视觉控制器或者工控机，成为成为基于 PC 的视觉控制系统，也可以集成于相机之中，从而将相机进一步扩展为智能相机。完成机器视觉的实际应用需要综合考虑和使用光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统，并不是简单硬件的堆积，如以进行精确测量应用为例：需要考虑如需要考虑如 何正确的选择光源、镜头、相机来合理搭配完成图像采集，如何对该检测系统进行何正确的选择光源、镜头、相机来合理搭配完成图像采集，如何对该检测系统进行 标定，应该采用何种算法完成检测，如何对这些算法的速度和精度进行优化，可能标定，应该采用何种算法完成检测，如何对这些算法的速度和精度进行优化，可能 影响体系测量精度的因素有哪些，以及如何逐一克服这些影响因素以获得最佳的准影响体系测量精度的因素有哪些，以及如何逐一克服这些影响因素以获得最佳的准 确度和精度确度和精度，这些工艺都需要进行反复试验、大量经验积累这些工艺都需要进行反复试验、大量经验积累、沉淀、沉淀 know how。证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 13 图 15 公司多种解决方案搭配 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 2.2.2.2.2.2.机器视觉机器视觉应用的四种基本功能应用的四种基本功能识别、测量、定位、检测识别、测量、定位、检测 机器视觉的诸多应用场景和功能，均可归为四种基本功能识别识别、测量测量、定定 位和检测。位和检测。图 16 机器视觉四种基本功能的难度定位 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 14 表 4 机器视觉四种基本功能介绍 基本功能基本功能 功能描述功能描述 主要指标主要指标 识别识别 基于目标物的特征进行甄别，例如外形、颜色、字符、条 码等 识别的准确定和精度 测量测量 把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在 图像中精确的计算出目标物的几何尺寸 精度以及复杂形态 定位定位 获得目标物体的位置信息，可以是二维或者是三维的位置 信息 定位的精度和速度 检测检测 一般是指外观检测，其内涵种类繁多 检测的精度和速度 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 2.3.2.3.国际一线品牌仍占据国内市场大量份额，本土企业竞争力国际一线品牌仍占据国内市场大量份额，本土企业竞争力 不断不断加强加强 受限于研发技术实力，本土机器视觉企业市场竞争力较弱，国际一线品牌占据受限于研发技术实力，本土机器视觉企业市场竞争力较弱，国际一线品牌占据 国内机器视觉市场大量市场份额。国内机器视觉市场大量市场份额。根据中国机器视觉产业联盟的统计，2018 年中国 机器视觉企业的销售额为 83 亿人民币；而国际机器视觉领先企业康耐视 2018 年在 大中华地区的销售收入就达到 1.26 亿美元（约合人民币 8.7 亿元），基恩士 2018 年 大陆地区销售额达 0.697 亿美元（4.81 亿人民币）。中国已成为全球第三大机器视觉应用市场中国已成为全球第三大机器视觉应用市场。机器视觉发展早期，主要集中在欧 美和日本；随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场成为继北美、欧洲和日 本之后，国际机器视觉厂商的重要目标市场。根据 CB Insight 数据，目前中国已是 继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的 7%。图 17 2018 年国际品牌占据中国市场较大份额 图 18 中国已成为全球第三大机器视觉应用市场 资料来源：公司招股说明书，基恩士 2018 年报，华西证券研究 所 资料来源：前瞻经济学人，CB Insight 数据，华西证券研究所 从全球机器视觉领域两大巨头近年的增速可以看出全球行业的增长态势：1）康 耐视 2013 年至 2019 年的营业收入年复合增长率为 15.37%，其中美国、大中华地 区的营业收入年复合增长率均超过全球平均水平；2）基恩士从 2013 财年至 2019 财 年的营业收入（含其他非机器视觉类工厂自动化产品）年复合增长率为 17.97%，其 中美国和中国地区的营业收入年复合增长率分别达到 21.18%和 18.22%。根据康耐 10.5%5.8.7%康耐视基恩士其他 62.0.0.0%7.0%6.0%北美欧洲日本中国其他 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 15 视的估算，2018 年全球机器视觉市场约 42 亿美元，并预计全球机器视觉市场将以 年复合增长率 12%的速度持续增长。图 19 康耐视和基恩士的收入及净利润增长 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 国内机器视觉行业以中小企业为主，本土公司市占率持续提升。国内机器视觉行业以中小企业为主，本土公司市占率持续提升。目前进入中国 市场的国际机器视觉企业和中国本土机器视觉企业（除代理商外）已经超过 200 家，产品代理商超过 300 家，专业的机器视觉系统集成商超过 70 家，覆盖产业链各个部 分，且我国工业机器视觉企业数量（除代理商外）目前每年增加约 20%。目前中国 市场中机器视觉企业数量也从 2008 年的 62 家增加到 2011 年的 81 家，至 2017 年，企业数量已经达到 200 家以上。图 20 机器视觉企业数量逐年增加 图 21 我国机器视觉企业营收分布（截至 2018 年）资料来源：中国产业信息网，华西证券研究所 资料来源：中国产业信息网，华西证券研究所 虽然国内机器视觉行业整体增速较快、相关企业数量增长很快，但本土企业整体 竞争力与国际巨头仍存在较大差距，主要表现为：1）研发能力不足，很多企业为代理商，根据中国机器视觉产业联盟的统计，2018 年以代理销售其他厂商产品为主的企业的销售额仍占到行业销售额的 32.4%；5862 6972 8185 101112 148 175 208 0.0%5.0.0.0 .0%.00.05.0%0 50 100 150 200 250 机器视觉企业数量（家，左轴）同比（百分比，右轴）19.8E.0.2.7.500万以下1000万-3000万3000万-5000万 5000万-1亿1亿以上 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 16 2）国内本土机器视觉企业在机器视觉算法方面，较国际先进水平还有一定差距。目前光源、镜头等机器视觉部件领域国产品牌已经获得了相当的市场份额，相机领域 也已经取得了一定的突破。但在机器视觉算法方面，国内视觉处理分析软件一般建立 在 OpenCV 等开源视觉算法库或者 Halcon、Vision Pro 等第三方商业算法库的基础 上。相对于开源视觉算法库或者第三方商业算法库，独立底层算法需要深厚的技术积 累，较大的研发投入，并经历较长的研发周期，目前国内只有少数企业具有独立的底 层算法库，特别是通用的底层算法库。2.4.2.4.公司加大研发投入，业绩受宏观经济及疫情影响波动公司加大研发投入，业绩受宏观经济及疫情影响波动 公司加大研发投入，近三年研发费用投入占营业公司加大研发投入，近三年研发费用投入占营业收入的比例均超过收入的比例均超过 11%。机器 视觉属于高科技行业，机器视觉的各部件分别从照明、成像、计算机软件等多个领域、经过专业化分工发展而来，是一门复杂的交叉学科和行业领域。即使从全球范围看，机器视觉行业的发展时间也仅有五十年时间。继续加大科技投入，不断引进科技人才，增强公司科技力量，是提升研发能力、创新水平和市场竞争力的重要举措。报告期内 研发投入分别为 4646.33、4991.60、5818.38 万元，2019 年研发投入同比增长 16.6%。公司客户主要为设备制造商、设备使用方及系统集成商公司客户主要为设备制造商、设备使用方及系统集成商/设备商，设备制造商是设备商，设备制造商是 公司最大的客户群体和最主要的收入来源。公司最大的客户群体和最主要的收入来源。公司向客户提供的机器视觉产品，主要 应用在各类具有机器视觉功能的智能制造设备中，主要设备制造商客户包括大族激光、赛腾股份、帝尔激光、深圳市世宗自动化设备有限公司、东莞市超业精密设备有限公 司、东莞市爱康电子科技有限公司等。表 5 公司收入下游结构（万元）资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 公司募投项目助力于新产品研发，持续对现有产品线进行不断更新，开发工业读 码器等其他机器视觉应用产品，孵化较为全面的产品组合布局，不断向专业工业自动 化核心部件供应商方向发展，满足不同的市场需求，实现公司的可持续发展，具体包 括总部机器视觉制造中心项目、华东机器视觉产业园建设项目、总部研发中心建设项 目、华东研发及技术服务中心建设项目、营销网络中心项目等。根据公司招股说明书：1）总部机器视觉制造中心项目预计建设期为 2 年，达产 后可年产光源 18.6 万个、镜头 20 万个、光源控制器 8.64 万台、通用工业相机 2.5 万台、3D 相机 0.2 万台、视觉控制器 0.66 万台、视觉处理分析软件 0.96 万套；2）华东机器视觉产业园建设项目预计建设期为 2 年，达产后可年产光源 12.4 万个、光 源控制器 6.2 万台、视觉控制器 0.45 万台、视觉处理分析软件 0.64 万套；3）总部 金额占比金额占比金额占比金额占比 3C电子行业16,796.8969.907,096.8370.723,272.2378.83,471.2974.26%新能源行业4,335.6818.04%8,771.6516.72%4,272.7810.12%4,465.1514.76%半导体行业1,083.964.51%2,464.864.70%1,378.173.27%1,202.303.97%光伏行业630.352.620.311.72Y1.681.40.550.32%汽车行业249.961.04h1.281.30V9.721.356.851.34%医药行业242.451.01P9.670.97G1.381.12$0.250.79%食品加工行业55.220.230.160.23A5.550.986.210.45%烟草行业28.420.12.030.08%1.470.00%0.260.00%科研院校21.270.09h.910.13T.220.13F.920.16%其它586.92.44%1,801.113.43%1,182.322.80%1,192.703.94%合计24,031.09100.00R,454.81100.00B,209.52100.000,258.49100.00 17年 行业 2020年1-6月2019年2018年 证券研究报告|公司深度研究报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 17 及华东研发中心将进一步吸引人才、增强研发；4）营销中心项目拟扩建东莞、武汉、台湾、马来西亚、德国等地区营销服务中心，新建成都地区的营销服务中心。表 6 公司募投项目建设 序号序号 项目项目 项目项目总总投资投资（万元）（万元）1 1 总部机器视觉制造中心项目总部机器视觉制造中心项目 59573.1259573.12 2 2 华东机器视觉产业园建设项目华东机器视觉产业园建设项目 30659.7830659.78 3 3 总部研发中心建设项目总部研发中心建设项目 19115.2119115.21 4 4 华东研发及技术服务中心建设项目华东研发及技术服务中心建设项目 12483.0812483.08 5 5 营销网络中心项目营销网络中心项目 5449.905449.90 6 6 补充流动资金补充流动资金 15000.0015000.00 7 7 合计合计 142281.09142281.09 资料来源：公司招股说明书，华西证券研究所 3.投资建议投资建议 公司全产品线围绕机器视觉行业展开，包括光源、镜头、相机类、主光源控制器、视觉控制系统等，结合行业发展态势和公司布局及产能情况，我们预计公

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