omron代理商（奥普特专题研究）

2025-08-12 05:51:01 阅读 732 评论 0

摘要：（报告出品方/作者：中信建投证券）一、国内机器视觉核心供应商，已实现软硬件全覆盖1.1 深耕机器视觉，品类实现全链条覆盖，下游持续拓展奥普特成立于 2006 年，是我国国内较早进入机器视觉领域的企业之一。在成立之初，以机器视觉核心部件中的光源产品为突破口，进入了当时

（报告出品方/作者：中信建投证券）

一、国内机器视觉核心供应商，已实现软硬件全覆盖

1.1 深耕机器视觉，品类实现全链条覆盖，下游持续拓展

奥普特成立于 2006 年，是我国国内较早进入机器视觉领域的企业之一。在成立之初，以机器视觉核心部件中的光源产品为突破口，进入了当时主要被国际品牌所垄断的机器视觉市场。在过去十几年的发展过程中，公司坚持“深耕优势、以点带面、以面促点、逐个突破”的发展路径，现已实现光源、光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统全覆盖的产品线，下游也从 3C 拓展至锂电、半导体、光伏等行业。

光源产品：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 280nm 到 405nm 的紫外光及 850nm 到 1500nm 的红外光，共有 38 大系列、近 1000 款标准化产品，同时拥有 30000 多个定制设计案例经验，具备最快在 3 个工作日内定制光源的快速响应能力。

光源控制器产品：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 PC 设备远程控制。

镜头产品：2900 万级/1000 万级/500 万级/200 万级/Cobra 系列定焦镜头、变倍镜头、高精度线扫镜头和高分辨率远心镜头等；镜头产品尚未覆盖全部镜头种类和规格。对于尚未覆盖的远心镜头等其他镜头产品，奥普特根据客户解决方案的需求对外采购并销售。

相机产品：2019 年公司已成功研发出具有自主知识产权的相机产品并实现销售，但该产品系列为特殊功能设计并制造的，并非公司计划量产的机型。公司的自主相机产品总体上仍处于研发阶段。

视觉系统产品：分为视觉处理分析软件和视觉控制器两大类，具体包括 SciVision 视觉软件开发包、SciSmart 智能视觉软件、视觉控制器硬件。

1.2 公司实控人为卢氏兄弟，设有员工持股平台调动积极性

创始人两兄弟合计持股占比 63.90%，实现对公司共同控制。截至 2021 年 6 月 30 日，卢治临、卢盛林通过直接、间接方式分别持有公司 32.31%、31.59%股权，二人合计持有公司 63.90%的股权，为公司控股股东、实际控制人。为明确双方对奥普特的共同控制关系，2020 年 4 月 2 日，卢治临先生和卢盛林博士确认自奥普特设立，双方对奥普特存在事实上的共同控制关系，并约定双方将维持对奥普特的共同控制，直至任一方不再直接或间接持有奥普特的股份。公司第三大股东许学亮同为公司管理层成员，担任公司副总经理、董事会秘书一职。

公司第四大股东千智投资为员工持股平台。为进一步完善公司法人治理结构，建立健全长效激励机制，充分调动公司中高层管理人员及核心业务和技术人员的积极性，奥普特审议通过实施员工股权激励计划的议案并制定了《广东奥普特科技股份有限公司股权激励计划实施管理办法》。全部激励对象通过持有千智投资的份额间接持有公司权益。通过股权激励的方式，可以使核心员工利益与公司利益绑定，调动员工积极性。

1.3 公司业绩及其构成分析

1.3.1 公司业绩保持高增长

公司作为我国机器视觉行业中领先的企业，得益于行业整体的发展，获得了较快的发展机会。同时，公司抓住行业整体发展的机遇，对下游客户的需求进行深度发掘，扩展公司产品在客户产品生产过程中的应用，从而有效获取下游市场。

同时，公司对自身的产品线进行了持续的完善和升级，提升了公司向客户提供配套销售的能力，增强了公司的竞争力，拓展了收入来源。2017-2020 年，公司营业收入分别为 3.03、4.22、5.25、6.42 亿元，呈逐年增长的趋势，年均复合增长率为 28.52%；归母净利润分别为 0.76、1.37、2.06、2.44 亿元，年均复合增长率为 47.68%，收入与归母净利润均实现了较快增长。2021H1 公司实现收入、净利润分别为 3.92、1.43 亿元，同比分别增长 63.1%、79.5%，其中 2021Q2 实现收入、净利润 2.14、0.81 亿元，分别同比增长 31.8%、 30.28%，整体业绩保持高增长。业绩增长主要系两点：一是新能源行业高景气，客户自动化需求提升。二是公司在 3C 行业拓展其产品应用领域。

1.3.2 光源类收入占比最高，其他占比逐步提升

光源和光源控制器，是公司最早涉足的视觉部件，具有技术优势和品牌知名度优势。这两类产品在大多数情况下会配合一起使用，同时实现销售。2017-2020 年，该两类产品的销售收入合计达到公司主营业务收入的 57.90%、57.79%、57.58%、50.18%，为公司最主要收入来源。光源和光源控制器产品收入的持续增长主要得益于：(1)公司各类光源解决方案在下游客户生产过程中渗透程度的提高；(2)公司持续对光源和光源控制器产品系统进行完善，推出结构光、底部背光、超高亮线光、紫外固化光源等有较高技术含量和应用需求产品，扩大了收入来源。

镜头为公司第二大收入来源，虽然切入时间相对较晚，但受益于公司解决方案日趋成熟以及产品力不断提升，收入规模不断提升。2017-2020 年镜头产品分别实现收入 3,952.59、7,067.95、9,664.47、10,920.87 万元，占主营业务收入的比重分别为 13.06%、16.74%、18.42%、17.00%，整体呈上升趋势。镜头产品销售额的增长主要系：(1)公司在 3C 电子和新能源行业解决方案的增长和成熟；(2)随着公司镜头产品线的完善、产品品控能力的逐步加强，公司镜头产品的市场竞争力逐步增强、市场认可度得到逐步提升，产品销量得到提升。

需要强调的是，公司视觉控制系统的收入快速增长，2020 年收入达 8015 万，收入占比已达 12.48%，为公司以后给客户提供更多的机器视觉整体解决方案奠定基础。

1.3.3 下游以 3C 为主，新能源占比快速提升

分下游看，公司 90%以上收入来自 3C、新能源与半导体，其中 3C 行业为最大应用下游。2017-2020H1 公司来自上述三个领域的合计收入在主营业务收入中占比分别为 92.99%、92.22%、92.14%、92.45%，为公司最核心收入来源。2020 年全年，3C、新能源占比分别在 78%、12%左右。进一步拆分来看，过往年度 3C 行业收入占比均在 70%以上，为公司第一大收入下游。

判断 2021 年上半年 3C、锂电行业仍为公司最大的两个收入下游。其中 3C 领域上年同期受疫情影响基数较低，判断 2021H1 有较高增长；锂电领域受益国内宁德时代等锂电制造企业产能扩张，同样保持较高增长。展望未来，3C 领域随着公司纵向拓展至更多生产环节+横向覆盖更多消费电子产品的视觉应用，有望持续保持快速增长，而锂电领域则有望随国内锂电行业产能扩张而同样保持高增长。

2021H1 公司来自 3C 的收入占比依然最高，但是锂电快速上升。①受益公司在 3C 行业拓展其产品应用领域，虽然 3C 行业 2021 年景气度一般，但是公司全年在 3C 领域收入仍有望与 2020 年持平，2021H1 公司 3C 下游占比 68%左右，较 2020 年全年占比下降 10pct 左右，客户以苹果产业链为主。②锂电下游 2021H1 贡献的收入已经超过 2020 年全年达到 7600 万左右，锂电下游占比 19%左右，较 2020 年全年占比提升约 7pct，客户中宁德系占比超过 20%。展望未来，下游锂电是高景气赛道，产能加速扩张，对机器视觉需求高速增长，公司下游中新能源占比将快速提升，超过 3C 占比可期。

分地区看，公司主要收入来自境内，境外收入主要来自苹果。2017-2020 年，公司境内销售收入占主营业务收入的比重分别为 74.24%、67.46%、69.55%、94.23%，为公司最主要收入来源地区。2017 年至 2019 年，公司外销部分的收入金额和收入占比呈上升态势。主要系公司对第一大客户苹果公司的销售收入持续上升，期间公司对苹果公司的销售收入分别为 5,236.76、11,498.74、13,637.31 万元，占主营业务收入的比重为 17.31%、27.24%、 26.00%，为其境外收入的主要来源。由于苹果公司从 2019 年开始逐步调整采购模式，转由其设备供应商从公司采购相应产品，公司境外销售收入在 2020 年出现较大下滑。

1.3.4 客户类型以设备制造商为主

公司下游主要客户类型包含设备制造商、设备使用方以及系统集成商/贸易商三大类，其中设备制造商为公司最大客户群体及主要收入来源。公司与设备制造商签署销售合同并向其供货，公司产品作为最终智能制造设备的一部分，帮助其实现识别、定位、测量、检测等功能。公司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。

除设备制造商外，部分设备使用方出于对关键工序的控制要求或者保密需要等原因，直接从公司采购机器视觉产品，交由其设备供应商使用或者交由其自制设备部门使用。与设备使用方的合作，特别是知名终端使用方的客户，有利于扩大公司在相关行业中的知名度和影响力，提高公司的市场地位。同时，与设备使用方的直接合作，可以使公司直接接触和理解终端需求、积累更全面的应用需求的数据资料，从而更好的服务于各种类型的客户。

公司系统集成商/贸易商客户主要为行业内其他机器视觉产品供应商。机器视觉由多种硬件及软件共同组成，目前市场上的机器视觉企业很难做到覆盖全部产品线和各种产品型号。同时机器视觉产品下游行业众多、客户需求多元化，为了解决下游客户的需求，行业内普遍存在相互采购、弥补各自短板、集成销售的情况。公司部分客户即为系统集成商/贸易商。公司合作的系统集成商/贸易商包括欧姆龙、康耐视等。

1.3.5 销售以提供各类解决方案为主，单独销售产品为辅

收入分是否提供解决方案看，公司 90%以上的产品销售主要由向客户提供解决方案实现。2017-2020H1，解决方案带动销售模式占主营业务收入分别为 92.33%、92.96%、93.89%、93.41%，其中硬件方案贡献最大，占 2017-2020H1 各期主营业务收入的 68.78%、68.39%、68.17%和 64.34%。公司提供的机器视觉硬件方案解决的是机器视觉的第一步——成像问题，是机器视觉部分成功的前提和核心，具有降低客户研发周期与成本、减少客户供应链风险等诸多优点。

1.4 盈利能力出众，持续高研发投入

1.4.1 综合毛利率维持在 70%左右的高水平，接近海外龙头公司水平

受益于解决方案销售模式、中高端产品定位等因素，公司维持 70%左右高毛利率水平且具备较强可持续性。 2017-2021H1 公司综合毛利率分别为 71.38%、71.29%、73.59%、73.94%、67.58%，整体保持在较高水平。由于业务结构差异，公司毛利率显著高于国内同行海康威视、大恒科技。与海外同行比，公司毛利率略低，主要是因为基恩士、康耐视作为国际知名品牌在技术和定价方面更有优势。

1.4.2 持续保持高强度研发投入，保障产品市场竞争力

公司持续加大研发投入力度，2017-2021H1 研发费用率均保持 11%以上水平。2017-2021H1 公司研发费用率分别为 15.35%、11.82%、11.09%、11.90%、15.47%，均超过 11%。与同行业公司相比，公司研发费用率水平仅次于康耐视，高于国内外其他同行业公司。公司立足于未来，将在未来继续加大科技投入，不断引进科技人才，增强公司科技力量，为持续提升公司的研发能力和创新水平提供支持。

二、机器视觉行业受益渗透率和国产化率提升，成长正当时

2.1 机器视觉赋予机器“眼睛”，行业近年来高速增长

2.1.1 成像和图像处理是机器视觉两大功能，可实现识别、定位、测量和检测四大功能

机器视觉主要分为成像和图像处理两部分。机器视觉主要可以分为成像和图像处理分析两大部分，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。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。

机器视觉系统功能的实现需要各组成部件相互配合，获得最佳的准确度和精度。完成一个成功的机器视觉应用，需要综合考虑各组成部件及其配合，以一个精确的测量应用为例，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。

机器视觉应用包括识别、定位、测量和检测四大基本功能。1）识别：对目标物的特征进行甄别，例如外形、颜色、字符、条码等，识别的准确度和速度是衡量识别功能的主要指标；2）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，定位的精度和速度是定位功能的主要指标；3）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，高精度以及复杂形态的测量是机器视觉的优势领域；4）检测：一般是指外观检测，如产品装配后的完整性检测、外观缺陷检测等。

2.1.2 全球机器视觉市场近百亿美金且保持高速增长，国内市场起步晚但发展迅猛

2020 年全球机器视觉市场规模近百亿美金，除 2020 年外整体保持 10%以上年增长。全球机器市场市场规模从 2010 年的 32 亿美金增长至 2020 年的 96 亿美金，年均复合增速达 11.61%，整体保持较快增长。其中 2020 年出现负增长主要系新冠疫情导致供应链停摆。未来伴随疫情的逐步消退，全球机器市场行业有恢复高速增长态势。从地区分布看，欧洲地区为全球最大的机器视觉市场，占比达 37%。亚太地区为全球第三大市场。

从下游应用场景看，2D 视觉、工厂自动识别、物流是前三大应用场景。 2018 年 2D 视觉、工厂自动识别、物流是前三大应用市场，规模分别为 15、10、10 亿美元，占比分别为 35%、23%、23%。从终端应用领域来看，机器视觉主要应用领域为 3C、汽车，并逐渐向其他领域拓展。机器视觉下游几乎覆盖全部制造业行业，如汽车、医药、化学、电子、印刷、食品饮料等，其中 3C 和汽车为主要应用领域。 2018 年全球机器视觉下游应用中电子及半导体占比最高，约为 47%，汽车占比 15%排在第二。

国内机器视觉起步于 90 年代，近年来受益 3C 行业自动化进入加速发展阶段。1）1993-2003 年启蒙阶段：国内机器视觉行业启蒙于 20 世纪 90 年代，整个国内机器视觉行业从代理国外机器视觉产品开始，培育下游需求的同时也逐渐掌握基本的软硬件开发技术。2）2004-2007 年发展初期：本土机器视觉企业逐渐开启自主研发之路，软硬器件、系统集成新应用不断涌现，国内厂商在多个应用领域取得突破；3）2008-2012 年发展中期：多核心器件研发厂商涌现，一大批系统级工程师被培养出来，在相机、采集卡、光源、镜头等硬件和图像处理软件实现中国制造。4）2013 年至今高速发展期：国内机器视觉厂商高速发展，3C 电子行业自动化的普及和深入也为机器市场行业发展提供了空前的发展机遇， 2019 年中国机器视觉行业销售额达到 103 亿元，较 2013 年翻了 3 倍，年复合增长率达到 31.69%。

中国机器视觉行业规模超百亿元，其中国产品牌市占率逐步提升。我国机器视觉市场规模从 2015 年的 31 亿元提升至 2019 年的 103 亿元，年均复合增长率高达 35.01%，远高于全球市场 2010-2020 年 11.61%的 CAGR，显示出国内机器视觉市场巨大潜力。另一方面，随着国内机器视觉企业向工业领域渗透，工业视觉解决方案供应商向上游核心零部件领域拓展，国产品牌逐渐发挥出本土优势，视觉装备和解决方案的市场占有率逐渐攀升。

2.2 国内企业在机器视觉全产业链各个环节的竞争格局持续优化

2.2.1 全球形成以基恩士、康耐视为代表双龙头竞争格局，国产企业在软硬件各领域实现突破

机器视觉厂商一般专注于某些特定部件，仅有少数厂商实现全产业链覆盖。机器视觉的功能是由多个机器视觉部件组合并相互配合实现的，不同部件涉及的技术积累、研发能力、生产工序有相当的区别，因此市场中大多数企业一般专注于某些特定部件，如康耐视专注相机、视觉控制系统，茉丽特株式会社主要提供光源和光源控制器、镜头，国内厂商中海康机器人提供镜头、相机和视觉控制系统，大恒主做相机和视觉控制系统，凌云光则以可配置机器视觉系统、智能视觉装备为主。

国内厂商规模普遍较小，代理为主的厂商销售额占比依然较高。国内机器视觉企业销售额在 1 亿以上的企业仅占 16.5%，我国大部分机器视觉企业销售规模较小。此外，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 32.4%，尽管部分规模较大的代理商有一定的集成服务能力，但缺乏自主研发的能力和自主知识产权。

国外厂商在中高端硬件的生产、软件和底层算法开发上更具优势。具体看上下游各环节的国产化程度，上游光源国产程度最高；成像采集卡国内发展较为完善和成熟；镜头方面，中低端国产可替代，但是中高端镜头仍然被蔡司、施耐德等海外光学巨头垄断；图像处理软件是核心壁垒，主要由国外 Cogvex、MVTec 等巨头占据，国内厂商开始有所突破；中游根据是否自研具备通用属性的底层软件，可以划分为专用领域集成商及通用型集成商，国内工业视觉集成商偏专用型，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，相比之下康耐视等国外巨头通用集成能力则更强。

2.2.2 光源：直接影响输入数据质量和应用效果，国产替代程度高，竞争较为激烈

光源是机器视觉系统中关键部件之一，直接影响到系统的精度和可靠性。光源在机器视觉中的作用主要包括：①照亮目标、突出特征，形成有利于图像处理的效果；②克服环境光干扰，保证图像稳定性；③用作测量的工具或参照物。机器视觉系统通过分析来自被摄物体的反射光或透射光，来达到特定目标功能，因此，光源直接影响了输入数据的质量和应用效果。通过适当的光源照明设计可以使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，从而大大降低图像处理的算法难度，同时提高系统的精度和可靠性。

高频荧光灯、卤素灯、LED 光源三种主要光源中 LED 性价比最佳。照度值和均匀性是光源的两个核心评价指标，机器视觉行业主要采用 LED 光源产品。目前没有通用的机器视觉照明设备，光源厂商针对下游客户需求提供定制化的解决方案，保障最佳效果。光源主要分为高频荧光灯、卤素灯和 LED 光源三种，其中 LED 光源相较于高频荧光灯和卤素灯具有更高的性价比：①LED 光源可以根据需求进行复杂设计，包括形状、尺寸和照射角度，支持多色光的制成；②LED 光源使用寿命长（约 3 万小时），运行成本低、稳定性高；③反应快捷，可在 10 微秒甚至更快的时间内达到最大亮度，电源带有外触发，可以通过计算机控制。

光源控制器和光源一起搭配使用，为机器视觉提供“看”的环境。机器视觉光源控制器主要目的是给光源供电，控制光源的亮度并控制光源照明状态（亮/灭），还可以通过给光源发射信号来实现光源的频闪，进而有效延长光源的寿命。

光源是机器视觉核心部件中国产化最充分环节，竞争较为激烈。日本 CCS 在全球光源市场市占率第一，美国 Ai 是全球首家 LED 光源厂商，奥普特、沃德普、纬朗光电等国内厂商成立时间略晚于海外巨头，但目前也与 Cognex、Omron 等国际工业视觉巨头展开合作，整体而言光源国产化相对充分，竞争激烈。

2.2.3 镜头：被摄物体信息和采集的起点，低端领域已基本实现国产替代

镜头是被摄物体信息采集和传递过程的起点，基本功能是实现光束调制。镜头是机器视觉系统中被摄物体信息采集和传递过程的起点，相当于人眼的晶状体，基本功能是实现光束调制，将目标成像在图像传感器的光敏面上完成信号传递。运用在机器视觉中的镜头为工业级镜头，要求镜头提供更小的光学畸变、足够高的光学分辨率以及更丰富的光谱响应选择，以满足不同场合视觉系统的应用需求。

工业镜头分类众多，根据应用场景定制化程度高。工业镜头分类众多，按照焦距可以划分为定焦镜头和变焦镜头，按照放大倍数分为定倍镜头和变倍镜头，按照远心类型分为像方远心镜头、物方远心镜头、双侧远心镜头，不同的镜头根据要求应用于不同的工业现场，价格差距也较大。由于镜头设计要结合其主要应用场景，所以在设计镜头产品时需要对性能参数进行取舍和平衡，以覆盖尽可能多的应用场景或满足最主要的客户需求。因此，不同企业的同规格产品的对比上，各指标存在各有优劣的情况。

国内企业在低端镜头具备一定竞争力，高端镜头领域仍有提升空间。我国光学镜头产业的发展起源 20 世纪 60 年代的军工企业，2000 年后才有部分光学企业涉足民用光学镜头市场。2008 年之前国内光学镜头市场基本上被日本、德国品牌所垄断，安防监控市场、手机市场、医疗影像市场的光学图像设备上基本没有中国大陆自主生产的镜头，中国台湾地区企业生产的镜头产品也仅出现在少数较为低端的设备上。近年来随着国内消费电子的发展以及全球光学镜头产业链向中国大陆、中国台湾地区转移，国内企业迎来快速发展期。

2.2.4 工业相机：承担光信号转换为电信号的功能，国内企业逐步从特色相机等领域替代

工业相机将光信号转化为有序的电信号，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。相机最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号，相机采集图像后输出模拟或数字信号，这些信号会在视觉控制系统中重建为灰度或者彩色矩阵图像，相当于人的视网膜。相较于民用相机，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。

全球工业相机生产集中在美、欧、日，国内市场海康、大恒图像等以成本优势逐步切入。 2018 年全球工业相机生产主要还是以欧美为主，其中北美占 62%，欧洲占 15%，日本占 10%，2018 年全球工业相机CR4高达85%，其中美国康耐视市占率第一，约为45%，日本基恩士、德国IFM和意大利Datalogic 市占率分别为 26%、10%和 4%，排在第二到第四位。目前国内工业相机市场，特别是高端市场，主要由海外品牌占据，国内品牌方面以大恒图像、海康威视、大华股份为代表的企业，正以规模生产的成本优势逐步渗透。

2.2.5 视觉控制系统：核心是视觉处理分析软件，国内企业已实现零的突破

视觉控制系统的核心为视觉处理分析软件。视觉处理分析软件为视觉控制系统的核心，其可以附着于独立的视觉控制器或者工控机，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。视觉控制系统是对通过镜头、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。视觉处理分析软件则对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，自动完成对图像采集、显示、存储和处理。

“软件平台+视觉开发包”是主流开发模式，国内只有少数企业拥有独立的底层算法库。当前比较流行的开发模式是“软件平台+视觉开发包”，开发包是基于软件平台对常用各种图像处理算法进行了封装，软件工程师可以直接调用封装好的算法实现各种复杂的图像处理功能，降低二次开发难度和工作量。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。底层算法库是行业的技术关键，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。

2.3 机器替人驱动机器视觉渗透率长期提升，技术迭代不断拓展其应用场景

2.3.1 劳动力成本不断提升趋势下，机器视觉经济性加速其渗透率提升

劳动力人口见顶回落、制造业人均工资增长趋势下，“机器替人”推动机器视觉行业发展。我国 15-64 岁人口数量在 2013 年达到峰值 10.06 亿后持续下行，2020 年下降到 9.67 亿人，改革开放以来支撑中国制造业腾飞的人口红利正在逐渐消失；此外，制造业规模以上单位就业人员年平均工资近几年迅速增长，从 2017 年的 58049 元增长到 2020 年 74641 元，年复合增速为 8.74%。劳动力人口见顶回落叠加用工成本持续增长，机器替人是行业大势，制造业自动化、智能化的投入将为机器视觉行业带来增长驱动力。

2.3.2 新兴技术出现推动机器视觉不断迭代发展，进一步拓展其应用范围

深度学习技术的应用将提高复杂场景下机器视觉的准确性和运行效率。深度学习能够从有限样例中，通过算法将原始的数据特征通过多步的特征转换得到一种更高层次、更抽象的特征表示，并进一步输入到预测函数得到最终结果；基于深度学习的机器视觉，可以将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性结合，在复杂场景下提高机器视觉的准确性和运行效率；传统算法一般需要首先将数据表示为一组特征，然后将这些特征进行分析，或输入到预测模型，并输出预测结果。传统的机器视觉技术在配置了正确的光学成像系统前提下，对结构化场景下定量检测具有速度、准确性和可重复性上的优势，但随着机器视觉应用的不断深入，传统算法在外观检测等复杂场景下通用性低、不易复制、对人员要求高。

3D 视觉技术的应用将提高灵活性和实用性，扩大机器视觉应用场景。3D 机器视觉技术分为两个部分，即 3D 重构技术和 3D 数据分析算法，前者获取 3D 信息、重构 3D 场景，后者对 3D 场景中的信息进行理解。3D 技术可以在六个自由度（x、y、z、旋转、俯仰、横摆）上定位被摄目标，相较于 2D 技术能够提供更丰富的被摄目标信息，尽管 3D 和 2D 并非完全取代的关系，但对于灵活性和实用性、场景多元化的追求将促进 3D 技术的发展和渗透。

高精度成像技术是机器视觉行业始终追求的技术发展目标。高精度成像技术需要光源、镜头、相机等各部分的精密配合。在光源技术方面，技术的发展方向包括新的光源类型、更全面的波长覆盖、创新的光源布局等；在镜头和相机方面，提供更大靶面和更小像元的产品是行业持续的研发方向和目标。

机器视觉互通互联技术是行业共同努力的方向。随着智能制造的不断发展，需要将生产控制系统集成到上层的制造管理系统，并最终接入企业管理系统，实现信息从生产现场到管理层的贯通，提高智能制造装备效率和性能。行业内的企业、行业协会、产业联盟在机器视觉互联互通方面，正在不断合作和投入，制定数据接口、通讯协议等基础共性标准。如 AIA 制定了 GigE Vision、USB3 Vision 相机标准通信协议；EMVA 制定了 GenICam 相机标准协议；VDMA、中国视觉产业联盟等视觉行业的行业组织，正联合 OPC 组织，制定 OPC-Vision 协议，旨在打通视觉与各信息系统的信息通道，实现系统间的互联互通。

三、公司深耕 3C 与新能源等景气赛道，有望保持高增长

3.1 公司是 3C 赛道机器视觉主要供应商之一，充分受益于 3C 行业增长与迭代

3C 为机器视觉行业重要下游领域，电子组装、模组及组件制造等环节均有机器视觉相关应用。

降本提效能力优化推动 3C 领域机器视觉渗透率不断提升。以机器视觉系统典型应用 AOI 为例(AOI 为自动光学检测设备)，从降本角度看，电子 3C 行业内，一台 AOI 设备可替代 4-5 人工作量，AOI 每月开机 25 天，每天工作 23 小时，基本无间断。SMT 领域 AOI 单价大多在 10-20 万之间，相当于 1.5 个熟练工全年工资。

随着人力成本不断提升，机器视觉系统投入回收期也在不断缩短；提效方面，相比于人眼识别，机器视觉具有精确性强、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、方便信息集成等优点，能够实现更高的工作效率。以 3C 行业 SMT 工艺为例，传统 SMT 产线仅在回流焊接后配备一台 AOI 检测设备，但随着 AOI 成本下降，性能提升以及人力成本提升，SMT 产线开始逐步在锡膏印刷后、焊接前配备 AOI，使得单线 AOI 数量从 1 台提升至 3 台，并逐步由 2D 检测进步为 3D 检测，推动机器视觉系统渗透率的提升。

中国为 3C 制造业大国，3C 制造业投资与自动化升级将为机器视觉提供巨大市场。从行业投资来看，我国 3C 行业固定资产投资完成额持续保持较快增长，从 2004 年的 1,021 亿元提升至 2020 年的 19,786 亿元，复合增长率达到 20.35%。3C 行业不断提升的固定资产投资带来了巨大的机器视觉需求。另一方面，随着人口红利的逐步消退，自动化将是 3C 行业不断发展的必由之路，同样会进一步提升机器视觉渗透率。

从公司前五大客户来看，苹果公司及其代工厂/设备供应商均为公司重要客户。公司前五大客户中，除苹果公司直接采购外，杰士德集团、深圳市世宗自动化设备有限公司、胜利精密等设备制造商的设备使用方主要为苹果公司代工厂，反应出公司与苹果公司合作关系紧密，产品、技术及服务受到苹果公司认可。从前五大客户营收占比角度来看，2017-2020 年期间公司前五大客户营收占比整体保持在 50%以下。

与苹果公司合作模式包括直接下单与指定第三方下单两种，采购政策调整不影响公司与苹果公司合作关系。公司与苹果公司的合作模式包括苹果公司直接下单采购和苹果公司指定第三方向公司采购两种，前者指由苹果公司直接向公司下达订单，货款由苹果公司直接支付给公司；后者是指对于苹果公司直接主导研发、验证、定型的生产设备，公司提供的视觉方案和部件获得苹果公司认可后，设备制造商按照苹果公司确定的型号向公司采购。

2019 年开始，苹果公司将采购政策调整为后者，模式的转变将大幅降低公司对苹果公司的直接销售金额。 2017-2020H1，苹果直接下单或指定第三方采购收入在公司主营业务收入中的占比分别为 17.31%、27.24%、 39.39%、19.42%。其中 2020H1 公司直接对苹果公司的销售金额仅为 113.88 万元，但整体来看，来自苹果公司的合计收入在主营业务收入中占比仍达到了 19.42%。

产品技术实力与合作范围不断扩大提升双方合作的可持续性。一方面，苹果公司合格供应商门槛较高，合作关系具有较强的稳定性。苹果公司作为全球著名的消费电子行业领导品牌，建立了严格的供应商认证体系，对供应商资质认证时间较长，认证标准严格，要求供应商具备较强的技术能力、质量控制能力、服务能力等，因此，苹果公司的合格供应商进入壁垒较高，公司作为认证的供应商可与其保持长期、稳定的合作关系。另一方面，公司与苹果公司的合作范围不断拓展，合作的产品线从手机、平板、iPod 扩展至手表、电脑、耳机等。从解决方案的类型看，公司提供的解决方案从打光方案扩展至以光学方案为主，甚至包括整体方案，合作深度不断加强。整体来看，公司与苹果的合作具备较强持续性。

3.2 新能源领域扩产如火如荼，将进一步为公司打开成长空间

光伏、锂电等新能源均存在大量机器视觉需求场景，高自动化率为机器视觉提供发展良机。在光伏领域，机器视觉可用于硅片分选、电池片检测等诸多环节；在锂电领域，机器视觉可应用于电池测量、缺陷检测等工艺步骤。

受益于新能源汽车等终端需求爆发，国内锂电行业固定资产投资快速增长，持续打开相关机器视觉市场空间。2021 年以来，受益于政策端与供给端双向发力，全球新能源汽车渗透率快速提升。假设 2025 年中国、欧洲、美国三大市场新能源汽车渗透率分别达到 25%、30%和 30%，分别相较 2020 年提升 19、21、28pct，未来渗透率将持续保持高速增长。考虑到车型升级带来的单车带电量增加，预计 2025 年中国、欧洲、美国三大市场市场动力锂电池需求分别为 589GWh、485GWh 和 472GWh，2020-2025 年期间 CAGR 达到 55.4%、57.5%和 96.8%；假设平均产能利用率 60%左右，2025 年中国、欧洲、美国三大市场市场动力锂电产能池需求分别为 1009GWh、831GWh 和 809GWh，2020-2025 年期间 CAGR 分别为 55.5%、 57.4%和 97.4%。

现阶段 1GWh 锂电产能对应 500-1000 万元机器视觉需求，那么从产能增加角度来看，2021-2025 年中国新能源汽车锂电市场对机器视觉需求规模在 44.9~89.8 亿元，未来随着机器视觉在锂电更多环节应用，预计市场空间还可以进一步增长。

四、盈利预测与估值

从行业层面看，随着人力成本不断提升，机器替人浪潮下，机器视觉行业规模将逐步提升；从公司层面看，产品线不断丰富+下游领域逐步拓展持续为公司打开更大成长空间。预计公司 2021-2023 年归母净利润分别为 3.27、4.29、5.58 亿元，分别同比增长 33.9%、31.1%、30.1%，对应 PE 分别为 90.0x、68.6x、52.8x。