Schroder Investment Management (Hong Kong) Limited,East Capital Asset Management S.a.,Pleiad Investment Advisors Limited,T Rowe Price-SG,Van Berkom & Associates Inc- Canada,中泰证券,中国人民保险集团,CBC Pension Plan-Canada,Coatue Management LLC,Avanda Investment Management Pte Ltd,TD Asset Management,Sparx Asia Investment Advisors-HK,China Universal Asset Management HK,致远资本,深圳展博投资,Northcape Capital-AU,Sumitomo Mitsui Trust Bank,招商基金,汇添富,华美资本,鹏扬基金,国信资管,上海瓴仁私募基金,海雅金控,Maybank Asset Management-KL,亿阳投资,Fosun Hani Securities -Ltd - HK,T Rowe Price-HK,美林证券,Yiheng Capital LLC,Marshall Wace Asset Mgmt– UK,淳瀚投资,Green Court Capital Management Limited,Abrdn (Asia) Limited,Mass Financial Services (MFS),Matthews International Capital Management,日兴资产,CI Investments Inc.,大和证券,长江证券,Ping An Asset Management-HK,Regents Capital-HK,Grand Alliance Asset Management Limited,Prime Brokerage Sales Prospects,花旗,Sumitomo Mitsui DS Asset Management-HK,君茂资本,上海弘尚资产,Bocom International Asset Management Ltd- HK,上海深积资产,Anglepoint Asset Management,Fuh Hwa Site Am (HK) Ltd,Pictet Asset Management (Hong Kong) Limited,大家资产,申万宏源,浙商证券,China Investment Corporation,久银基金,Daiwa Capital Markets HK,古曲投资,Aberdeen Standard Investments (Hong Kong) Limited,Anatole Investment Management Limited,Polen Capital- US,Mansartis-FR,华泰证券,GIC Private Limited,开源证券,Principal Financial Group Inc,Ishana Capital Limited

问题1:介绍下公司团队的优势?

回答:公司始终重视人才队伍的培养和建设,不断引进高端人才,形成不断扩大的优秀研发团队与深厚的人才储备。

公司持续加强研发系统的人力投入和团队建设,截至2023年上半年,公司研发人员合计806人,同比增长9.51%,占公司总人数的33.42%,研发团队的专业覆盖面广,包括光学、工业设计、计算机等专业。此外,公司还重点引进深度学习(工业AI)算法、新产品研发等领域的专业人才,夯实底层研发团队的基础能力。

公司的经营管理团队多年来专注于机器视觉领域的研究开发、生产、销售与财务等工作,精通技术,熟悉市场,自公司成立以来一直保持稳定状态。公司大客户团队与行业大客户密切配合,对保持客户黏性及技术延续性发挥了重要作用。

问题2:机器视觉相比于人眼的优势有哪些?

回答:与人眼相比,机器视觉具有精度高、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高等特点,可助力终端客户实现产品增质、降低成本以及生产数字化。在产品增质方面,机器视觉可显著降低产品漏检率,提高生产的精度和良品率;在降低成本方面,机器视觉采集和处理图像的时间在微秒级别,可显著提升效率,单台视觉系统可代替多人工作,并可持续工作;在生产数字化方面,机器视觉作为图像重要数据的采集和分析工具,助力未来实现智能生产和工业互联。

问题3:公司的深度学习技术布局及进展情况?

回答:深度学习(工业AI)相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术解决工业问题的能力,推动了机器视觉技术在更多行业的广泛应用。目前工业用的深度学习模型依然需要专业数据和领域知识积累,其着力解决的图像分析任务,仍旧需要以高成像技术积累的图像为前提。公司凭借在成像技术方面的领先优势,以及在各个下游行业积累的机器视觉专有技术(Know-How),与核心终端客户展开深入的前瞻性技术合作,提供软硬件一体化的解决方案。今年以来,公司成立了专门的深度学习(工业AI)应用开发团队,并设立了专用实验室,全力支持核心大客户诸如外观缺陷检测等项目的开发。

问题4:与国外的竞争者相比,公司存在哪些优势和劣势?

回答:对比国外机器视觉厂商,公司的优势主要表现在非标定制化的能力、自主研发能力与核心技术的积累、完善的自主产品线、成本优势、以及公司的快速响应能力;劣势主要是与国外行业巨头在行业渗透、产品通用性、品牌溢价等方面都还存在一些差距。

中国拥有全球成长性最大的机器视觉市场,实体经济高质量转型发展将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升。公司将利用自身优势,持续保持高研发投入,迭代产品和技术,牢牢把握国产替代机遇,巩固公司在机器视觉领域的优势。

问题5:人工智能技术的发展对机器视觉行业有什么影响?

回答:人工智能技术的高速发展,极大地提升了社会各产业自动化转型升级的进程,特别是以SAM大模型为代表的人工智能大模型推出,将进一步加快人工智能技术在工业机器视觉的应用覆盖。长期来看,人工智能技术将从提升视觉检测性能、简化算法框架模型、降低检测成本三个方面改变现有机器视觉的发展格局。

问题6:公司的销售模式是怎样的?

回答:公司的销售模式均为买断式销售,主要依托向客户提供解决方案带动产品的销售,主要客户类型包括设备制造商、设备使用方、系统集成商/贸易商等。

机器视觉是智能装备的“眼睛”和视觉“大脑”,是实现智能制造的重要核心部分。而机器视觉在我国兴起和发展的时间较短,客户对于机器视觉能够实现的功能和能够达到的效果有一定的疑虑;且机器视觉功能的实现受到多种变量的影响,一套高效的机器视觉解决方案的设计需要大量的经验数据,而机器视觉的使用者往往较难积累足够的机器视觉应用经验数据库。因此,在销售机器视觉部件过程中,为客户提供技术服务和支持尤为重要。通过对行业特点的分析,结合公司自身的优势,公司建立起了以向客户提供机器视觉解决方案,从而带动产品销售的业务模式。