日期 | 股票名 | 调研地点 | 调研形式 |
2023-11-23 | 奥普特 | - | 线上会议,现场参观 |
PETTM | PB | 股息率TTM | 总市值 | 换手率 |
---|---|---|---|---|
66.51 | 2.75 | - | 80.38亿 | 1.18% |
营业收入同比增长率(%)(单季度) | 营业收入同比增长率(%) | 归母利润同比(%)(单季度) | 归母利润同比(%) | 净利润/营业总收入 |
-6.96% | -13.32% | -40.32% | -35.58% | 17.99 |
销售毛利率 | 销售毛利率(单季度) | 销售净利率 | 销售净利率(单季度) | 毛利 |
64.23% | 59.84% | 17.99% | 8.81% | 4.71亿 |
销售费用/营业总收入 | 管理费用/营业总收入 | 营业总成本/营业总收入 | 归属于母公司的股东权益/带息债务 | 研发费用/总市值 |
23.60 | 24.69 | 86.84 | - | |
存货周转天数 | 应收账款周转天数 | 资产负债率 | 利息费用/息税前利润 | 息税前利润 |
131.28 | 264.37 | 7.99% | -0.08% | 1.23亿 |
企业自由现金流量 | 带息债务 | 财务数据报告期 |
业绩预告
公告日期
报告期
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业绩预告变动原因 |
0.00亿 | 2024-09-30 | - | - |
参与机构 |
兴海荣投资,南方天辰,大成基金,霁峰资本,富兰克林,中信自营,国华兴益,泽源资产,中信证券,乐信投资,君和资本,嘉实基金,南方资产,Library Group,新同方投资,淡马锡,淳瀚投资,东亚前海证券,猎投资本 |
调研详情 |
问题1: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定差距。 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2:3D机器视觉产品是否可以取代2D机器视觉? 回答:使用2D机器视觉技术可以获取二维图像,在三个自由度(x、y和旋转)上定位被摄目标,并基于灰度或者彩色图像中对比度的特征提供处理分析结果。3D机器视觉技术相对于2D技术提供了更丰富的被摄目标信息,可以在六个自由度(x、y、z、旋转、俯仰、横摆)上定位被摄目标,还原人眼视角的三维立体世界。3D机器视觉技术与2D机器视觉技术,两者在不同的使用场景下有各自的优势,并非完全取代的关系。 问题3:如何看待汽车行业对机器视觉的拉动作用? 回答:汽车行业是国家高质量发展战略的重点行业之一,中国新能源汽车市场规模和发展速度持续领先,已开始建立自主可控的供应链体系,推进新能源车核心产业链国产化。除新能源汽车相关零部件已高度国产化外,自主设计、自建自动化生产线成为众多中国造车新势力车企的首要选择。汽车自动化产线的建设,离不开机器视觉技术的应用,特别是在装配的在线检测和零部件的离线检测等。中国汽车行业,特别是新能源汽车的高速发展,叠加核心产业链的国产化进程,给国内机器视觉企业带来增长机会。 随着新能源汽车市场的持续扩大,汽车电动化和智能化的融合趋势愈发明显,新能源汽车技术创新节奏也将加快。公司立足于与国内外行业大客户的合作突破,持续加大对汽车行业的业务拓展力度。 问题4:公司如何拓展销售渠道? 回答:公司目前采取直销模式,主要依托向客户提供解决方案带动产品的销售。公司依托多年深度积累的解决方案能力及良好的产品品质、大规模的交付能力、及时有效的服务模式,将产品成功应用于全球知名企业和行业龙头企业的生产线中,形成了较强的品牌优势。公司通过与知名客户之间长期稳固的合作关系,在原有产品和领域保持良好合作的基础上,不断在新产品、新项目上开展合作。同时,公司与知名客户合作提高了企业品牌知名度,也可借此赢得其他潜在优质客户的认可从而获取更多订单。 问题5:公司在机器视觉行业有哪些应用经验及数据积累的优势? 回答:机器视觉的下游应用非常广泛,几乎涉及国民经济的方方面面。即使在某一具体领域的应用,也会因下游的生产工艺、被摄对象的具体材质特点等不同,而有较大差别。因此,完善的机器视觉解决方案对下游客户而言至关重要。而设计有效的机器视觉解决方案,需要大量的行业应用经验积累,绝非一朝一夕所能形成。 公司在机器视觉领域深耕多年,特别是在3C电子、新能源等领域,公司与国内外知名设备厂商和终端用户保持着长期稳定的合作,拥有丰富的机器视觉产品的设计、应用案例库。深厚的案例积累,奠定了公司在相关领域的优势地位,形成了较高的技术壁垒,能有效保障公司在行业内的竞争优势,并为公司不断扩大产品应用范围、持续提升市场份额提供了有力支撑。此外,深度学习(工业AI)将深刻改变机器视觉行业的技术发展,而行业数据是深度学习技术的基础。深度学习需要通过大量数据对人工智能模型进行训练,不断对模型进行调校和优化,最终使机器能够像人类一样自动作出判断并达到满足实际应用要求的准确率。公司经过多年的专业化经营,在3C电子、新能源、半导体等行业积累了大量的数据,有助于公司迅速对模型进行调校和优化,提高模型输出结果的准确率和响应速度,在机器视觉的深度学习技术领域抢占发展的高地。 公司通过大量行业方案积累,逐步开始建立分行业方案、产品、交付的标准化。目前公司机器视觉解决方案广泛应用于3C电子、新能源、半导体、汽车、光伏、食品、医药、烟草、物流等多个行业。 问题6:公司提供的解决方案对客户的价值体现在哪里? 回答:通过向客户提供解决方案,公司可以: (1)为客户的研发项目提出机器视觉部分的具体实现路线,提升研发成功率。合理的技术路线,是研发成功的保证。机器视觉技术,作为智能制造设备的核心部分,其技术路线的合理性,直接影响到设备的研发成败。公司通过结合核心技术、Know-How知识库、产品特性、客户的需求等因素,向客户提供定制化的技术实现解决方案,并结合解决方案推荐合适的机器视觉部件,以提高视觉系统的性能、稳定性等,从而提升客户研发项目的成功率。 (2)在已有知识库的基础上,通过技术验证,有效缩短下游客户的研发周期。公司的产品覆盖了机器视觉多个部件,同时在多个行业积累了超过5万个应用案例。基于对自主产品的深入了解和大量历史数据的积累,公司可以在更短的时间内完成解决方案的设计。 此外,通过公司完善的实验条件,通过实验室进行方案的验证,可以对方案的有效性进行提前和高效的验证,从而有效缩短下游客户的研发周期,协助客户提升竞争力。 (3)降低客户研发和试错的成本 机器视觉作为设备中的重要模块之一,在一定程度上可以决定整个设备的功能和种类。而机器视觉模块的预计功能能否实现以及实现程度如何,往往需要通过大量的实验进行验证,试错成本较高。公司通过提供经过验证的解决方案,可以降低客户研发和试错的成本。 |
AI总结 |
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