Artisan Partners-United States,Jefferies,Bmo Global Asset Management-Canada,Fidelity Management And Research (FMR)-Japan,Aberdeen Standard Investments-Hong Kong,Perseverance Asset Management International (Singapore),J.P. Morgan,UBS Asset Management-Singapore,Apg Investments Asia Limited,Causeway Cap Mgmt Llc-Us,Fidelity International-China,Fidelity International-Hong Kong,Fidelity Management And Research(FMR)-Hong Kong,Green Court Capital Management Limited,Point72 Asset Management Lp-Hong Kong,Public Mutual Bhd-Malaysia

问题1: 公司的智能读码器产品有哪些优势以及下游行业应用情况?

回答:公司的智能读码器提供了从100万至2000万全分辨率的广泛选择,能够灵活应对各种复杂的读码挑战,无论是微小的条码还是高速运动的条码,都能轻松应对。公司智能读码器的采集帧率和读码速度,在同类产品中脱颖而出,为用户提供无与伦比的高效、准确的数据采集技术。无论是快速流动的生产线还是复杂的物流仓储环境,公司的智能读码器都能迅速、准确地读取条码信息,确保数据传递的及时性和准确性。

在3C电子行业,公司的智能读码器以其高速、准确的读取能力,满足了该行业对产品追踪和追溯的高要求。针对各类消费电子产品,公司的读码器都能迅速、准确地读取产品上的条码或二维码,确保生产流程的顺畅和产品信息的准确传递。

在锂电行业,公司的智能读码器已获得锂电行业龙头客户的信赖与选择,产品应用主要覆盖电池制程的中后段工序,包括卷绕、冷压整形、裸电芯、超声波焊接、注液、密封钉焊、打包、下仓等,能满足各种复杂场景的读码需求,协助客户提高生产效率、降低成本、确保产品质量。

在光伏行业,公司的智能读码器同样展现出了其卓越的性能。由于光伏组件在生产过程中需要进行严格的质量控制和追溯,公司的智能读码器能够稳定、可靠地读取光伏组件上的条码信息,帮助客户实现生产过程的数字化管理和产品质量的全面提升。

在医疗行业,公司的智能读码器为医疗器械和药品的追溯管理提供了强有力的支持。在医疗器械的生产、运输和使用过程中,公司的读码器能够确保每一个产品都有唯一的身份标识,从而实现对产品全生命周期的追踪和管理。在药品追溯方面,公司的读码器能够准确读取药品包装上的条码信息,确保药品的来源可追溯、去向可查询,保障患者的用药安全。

在仓储物流行业,公司智能读码器的高效、准确读取能力极大地提高了仓储和物流管理的效率,帮助客户实现对货物信息的快速录入、查询和跟踪,确保货物的准确配送和及时到达。同时,公司的智能读码器还支持多种条码格式的读取,满足了不同仓储和物流场景下的多样化需求。

问题2:工业自动化领域的国产替代给公司带来的机遇有哪些?

回答:(1)机器视觉软件系统的国产替代:机器视觉的软件系统是整个机器视觉产业链上,国产化程度相对较弱的领域。海外品牌仍长期占有一定的竞争优势。随着整体视觉技术的进步,国产视觉软件系统在更多应用场景的实践验证,软件系统的国产化将为行业带来充分的增长空间。

(2)工业自动化设备在更多行业领域的国产替代:机器视觉是工业自动化、智能化设备的重要组成部分,其发展进度与设备本身的国产化程度高度相关。消费电子、锂电等行业设备国产化带动视觉市场的高速发展已经印证了这一点。目前在汽车、半导体等行业的高端设备方面,国产化率还有较大空间,也留给了机器视觉行业更多的发展机遇。公司在机器视觉、机器视觉软件系统领域,一直以自研技术处于行业领先地位,也将受益于配合下游客户进行国产替代的过程。

问题3:想问下公司在国内机器视觉行业的占比情况?

回答:高工机器人产业研究所(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),其中对机器视觉技术要求较高的行业,中国3C电子行业机器视觉市场规模为43亿元,中国锂电机器视觉市场规模为21亿元。奥普特2022年、2023年营业收入分别为11.41亿元、9.44亿元,业务收入集中于3C电子及锂电行业,在行业中有明显的技术领先优势和市场影响力。

问题4: 深度学习的视觉分析算法与柔性生产制造之间的契合度日益增强,主要表现在哪些方面?

回答:主要表现为分析性能显著提升以及学习成本的显著下降。过去深度学习视觉分析算法模型依赖成百上千张的训练图像,而目前这一依赖程度已大幅降低,仅需几十张甚至几张图像即可。在产品换型时,对于相近的流程工艺,检测模型能够实现一键换型,大大提高生产效率和灵活性。

此外,新增或更新训练任务时,模型能够自适应增量学习,训练周期缩短至原来的1/3。在保证性能的前提下,深度学习模型所依赖的计算资源也在逐步降低,部署时从原先的高端显卡逐步过渡到中/低端显卡,甚至可以在CPU条件下进行推理运算。

问题5: 如何看待机器视觉市场的发展?

回答:GGII数据显示,2023年全球机器视觉市场规模约为925.21亿元,同比增长约5.80%,预计到2025年该市场规模将超过1100亿元。其中,中国机器视觉市场规模185.12亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),同比增长8.49%。其中,2D视觉市场规模约为161.50亿元,同比增长6.09%,3D视觉市场约为23.62亿元,同比增长28.35%。预计到2024年中国机器视觉市场规模有望突破200亿元,同比增速接近12%。

在工业自动化系统中,机器视觉技术承担着感知入口、数据承载和行业大脑的角色,是推动制造业高质量发展的核心动力。它不仅提高了生产效率,推动了产业变革,还促进了智能视觉产业的发展,成为新质生产力的重要驱动力。智能视觉产业作为新质生产力发展的重要赛道,其发展具有广泛性、融合性、高附加值和战略性等特点,为经济增长提供了新的动力。因此,机器视觉技术在新质生产力中具有重要的地位和作用。随着技术的不断进步和应用领域的不断扩大,机器视觉技术在新质生产力中的作用和地位将更加突出和重要。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。

### 1. 提取产能信息并分析产能释放进度
调研记录中没有直接提及具体的产能信息或产能释放进度。因此，无法直接从调研记录中提取产能相关的数据。

### 2. 总结公司未来新的增长点
- **国产替代**：随着国产机器视觉软件系统和工业自动化设备的国产化，公司将受益于国产替代的进程，尤其是在3C电子、锂电、汽车、半导体等行业。
- **技术进步**：深度学习视觉分析算法的优化，降低学习成本和提升性能，有助于提升生产效率和灵活性。
- **市场扩展**：公司计划拓宽应用行业，面向不同行业推出新产品，提升研发及服务能力。

### 3. 分析未来一年国内和国外相同产业竞争情况、竞争对手以及国产替代的空间
- **国内竞争**：国产机器视觉软件系统和工业自动化设备的国产化程度相对较低，存在国产替代的空间。
- **国外竞争**：海外品牌在某些领域仍占有一定优势，但国产化进程有望改变这一局面。
- **竞争对手**：调研记录中未提及具体竞争对手，但提到了公司在机器视觉、机器视觉软件系统领域处于行业领先地位。

### 4. 分析所在行业的景气情况
- 根据GGII数据，机器视觉市场规模持续增长，预计到2025年全球市场规模将超过1100亿元，中国市场规模有望突破200亿元，显示出行业的景气度较高。

### 5. 分析公司的销售情况
- 调研记录中提到，公司在3C电子及锂电行业的业务收入集中，2022年、2023年营业收入分别为11.41亿元、9.44亿元，显示出公司在这些行业的销售情况良好。

### 6. 公司的成本控制是如何安排的
调研记录中没有提及具体的成本控制措施。

### 7. 产品的定价能力如何
调研记录中未提及产品的定价能力。

### 8. 分析他的商业模式
- 公司通过提供定制化的机器视觉解决方案，帮助客户提升研发成功率，缩短研发周期，降低研发和试错成本，从而实现商业价值。

### 9. 分析有没有存在坏账情况
调研记录中没有提及坏账情况。

### 10. 分析研发的投入和进度、规划等等
- 公司持续进行技术研发，尤其在深度学习视觉分析算法方面，以提升性能和降低学习成本。

### 11. 公司的护城河体现在哪里
- 公司的护城河主要体现在其在机器视觉、机器视觉软件系统领域的技术领先优势和市场影响力。

### 12. 提取调研中提到的产品的名称以及依赖的原材料
- 产品名称：智能读码器。
- 调研记录中未提及依赖的原材料。

### 13. 题材有哪些
- 国产替代、技术进步、市场扩展、深度学习视觉分析算法优化。

### 14. 分红情况如何以及将来的分红计划
调研记录中没有提及分红情况或将来的分红计划。

### 结合当前的经济环境判断它未来一年的业绩预期
考虑到公司在机器视觉领域的技术优势、国产替代的趋势、以及行业的景气度，可以预期公司在未来一年将继续保持增长态势。然而，具体的业绩预期还需考虑宏观经济环境、行业竞争格局、公司成本控制能力、产品定价能力等多方面因素。