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问题1:可以介绍下公司最近发布的3D传感器新品吗?

回答:公司发布的3D传感器LPF系列新品共有6款,依托全新升级的光学结构及内嵌多种算法,在景深范围内可实现对物体任一轮廓线尺寸测量,实时输出超高精细的点云图、深度图。具体亮点如下:

(1)超高精度,扫描细微变化:提高抗环境干扰能力和通用性,激光自适应亮度调节,能根据不同工件自动调节到最佳亮度,实现高质量轮廓采集,更高的成像精度能真实还原目标检测物轮廓,准确发现细小凹陷及凸起等瑕疵;

(2)双远心光路设计,无检测盲点:有效避免因激光和镜头视野夹角关系而引起的断点、盲点干扰,实现全覆盖式检测,特别是针对一些具有高度差的产品检测,在夹角区域或较陡峭的区域,成像无盲点,检测更全面;

(3)算法功能丰富,提升检测效率和准确度:内置高动态算法,能更好应对各种目标检测物,即使是不同的材质、颜色,通过一次拍摄可同时实现测量,通过自适应动态范围,可精确检测装配平整度。

问题2:公司经营性现金流有较大提升,主要原因是什么?

回答:2023年前三季度,公司经营活动产生的现金流量净额为134,910,880.68元,上年同期为-75,610,699.44元。2023年前三季度回款良好,主要是因为公司加大了应收账款的管控,以确保公司应收账款及时收回,并开始实施供应链金融付款方式,资金使用效率进一步提升。

问题3:能介绍下公司未来发展战略吗?

回答:公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商,聚焦感知与决策核心关键环节,为客户提供实现自动化所需的核心软硬件。

(1)核心技术方面:重点发展深度学习(工业AI)技术、3D处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术,并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件技术方面进行强化,巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势;

(2)产品方面:不断丰富和完善公司机器视觉产品线。现有视觉软件产品线、3D产品线、智能读码器产品线、工业相机产品线、工业镜头产品线、光源产品线。在硬件方面,重点完善产品型号布局,满足更广的项目应用需求。在软件方面,持续升级现有的Smart系列视觉处理分析软件,重点开发3D重构及分析模块、深度学习(工业AI)算法模块;

(3)市场方面:进一步拓展公司的市场空间,在巩固现有的3C电子、新能源等领域的客户和市场的同时,积极开拓半导体、汽车等行业的机遇;进一步强化和深耕国内市场的同时,积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

问题4:如何看待机器视觉市场的发展?

回答:GGII数据显示,2022年中国机器视觉市场规模170.65亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),同比增长23.51%。其中,2D视觉市场规模约为152.24亿元,同比增长20.21%,3D视觉市场约为18.40亿元,同比增长59.90%。GGII预测,至2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元,其中,2D视觉市场规模将超过400亿元,3D视觉市场规模将接近160亿元。

随着中国"制造强国"战略的推进和工业自动化的加速发展,机器视觉国产替代成为主旋律,也将迎来更加广阔的市场和发展空间。顺应行业发展,公司将持续拓宽应用行业,面向不同行业持续推出新产品,不断提升研发及服务能力。

问题5:公司在提升内部管理水平方面的具体实践?

回答:公司自成立以来经营规模不断扩大,资产和业务规模在原有基础上有较大的提升,公司人员规模进一步扩大,这对公司在战略规划、组织机构、内部控制、运营管理、财务管理等方面提出更高的要求。

公司自上市以来,一直致力于打造和完善管理体系,尤其是通过数字化转型提升管理水平。公司全面启动了信息系统升级的数字化建设项目,对现有的ERP、OA等核心系统进行了业务流程优化和跨系统集成,初步构建了一个标准化、一体化、互联互通的数字化管理平台。该平台能够实现产供销业务的高效协作,提高订单交付效率,增强客户满意度。同时,该平台能够快速获取和挖掘相关业务数据,为公司管理者提供深入分析和决策支持。

问题6:公司主要的研发模式是什么样的?

回答:公司的研发主要包括基于机器视觉软硬件产品的研发和基于机器视觉解决方案的研发。对于机器视觉软硬件产品的研发,公司坚持基础研发、产品研发与前瞻性研发并重。一方面公司通过包括对光学成像、图像处理、深度学习、3D视觉技术、异构计算等技术的研究,为产品研究夯实了技术基础;另一方面,公司也贴近客户需求不断研发、改进既有产品,有效地满足客户需求、提升用户体验。

对于机器视觉解决方案的研发包括三个层次。第一个层次是针对客户具体的需求和应用场景进行的方案研发。机器视觉的应用场景千变万化,在实际应用过程中,需要考虑到各种各样的因素,如被摄目标自身的大小、形状,机器视觉所在设备的自身结构、速度等,对机器视觉系统的影响,才能设计出合适、可实现应用目标的方案。第二个层次是从若干客户的各种具体应用场景中对解决方案进行总结研发,提炼出在一定应用场景下相对普适性的解决方案,从而向客户提供更优化、简洁、高效的产品和服务。第三个层次是将应用数据反馈回具体的机器视觉软硬件层面,总结出产品改进和新品开发的路线,促进产品的研发。