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1、工業機器視覺深度報告工業機器視覺深度報告-兼具高成長和成熟技術的兼具高成長和成熟技術的AIAI應用賽道應用賽道證券研究報告證券研究報告 行業深度報告行業深度報告發布日期：2023年5月24日本報告由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國（僅為本報告目的，不包括香港、澳門、臺灣）提供。在遵守適用的法律法規情況下，本報告亦可能由中信建投（國際）證券有限公司在香港提供。同時請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明。分析師：閻貴成分析師：閻貴成SAC編號：S1440518040002SFC編號：BNS315分析師：于芳博分析師：于芳博SAC編號：S1440522030001分析師：呂娟分析師：呂娟SAC編

2、號：S1440519080001SFC編號：BOU764分析師：金戈分析師：金戈SAC編號：S1440517110001SFC編號：BPD352 核心要點核心觀點核心觀點:工業機器視覺是高技術壁壘、商業模式成熟、國產替代迅速、行業快速發展的優秀賽道。行業端，工業機器視覺是高技術壁壘、商業模式成熟、國產替代迅速、行業快速發展的優秀賽道。行業端，3C電子是最主要的行業，新能源行業增速電子是最主要的行業，新能源行業增速最快，受益于質量管控政策和行業高增速。技術端，大模型和最快，受益于質量管控政策和行業高增速。技術端，大模型和3D視覺等視覺等AI技術將打開更多工業場景，推進標準化，助企業降本增效。我們

3、認為隨著中國技術將打開更多工業場景，推進標準化，助企業降本增效。我們認為隨著中國制造業的智能化轉型，機器視覺會深度賦能工業全流程，建議關注制造業的智能化轉型，機器視覺會深度賦能工業全流程，建議關注1）算法成熟、產業鏈布局完整；）算法成熟、產業鏈布局完整；2）下游增速快、品類拓張能力強的兩類公司。）下游增速快、品類拓張能力強的兩類公司。1.高技術壁壘賽道，產業鏈上游價值量高。高技術壁壘賽道，產業鏈上游價值量高。工業機器視覺是集光學成像、人工智能、自動化控制等多方面技術于一體的行業，具有很高的技術壁壘，同時相較于其他AI賽道，具有更成熟的技術和商業模式。工業機器視覺產業鏈上游為零部件及軟件算法，中

4、游為視覺裝備及方案，下游為具體的應用場景與行業。上游的零部件及軟件算法占機器視覺80%的價值量。2.技術、產業、政策三重利好，助推我國機器視覺產業發展。技術、產業、政策三重利好，助推我國機器視覺產業發展。技術端，3D視覺技術、深度學習逐漸成熟，工業機器視覺有望在更復雜的工業檢測場景中實現滲透。AI大模型的提出，將推進軟件的標準化進程，幫助企業降本增效。產業端，隨著制造業智能化轉型的需求，機器視覺設備的滲透率將。3.國產廠商技術逐漸成熟，國產替代正當時。國產廠商技術逐漸成熟，國產替代正當時。近年來國產廠商的市場份額呈上升趨勢，2021年國產廠商占據了近50%市場份額，在中低端元件等市場中已經具有

5、較強競爭力。同時國產廠家通過技術研發、投資并購等式積極布局高端零部件市場，部分產品已經具備一定國際競爭力。例如，康耐視在中國的機器視覺業務呈現出增速放緩趨勢，2020/2021/2022的同比增速分別為46%/19%/13%。4.下游應用需求明確，下游應用需求明確，3C電子是最主要機器視覺市場，新能源漲勢迅猛逐步成為主要增長市場。電子是最主要機器視覺市場，新能源漲勢迅猛逐步成為主要增長市場。受益于在3C電子更多環節逐步滲透以及產線持續迭代帶來的穩定需求，3C機器視覺穩健增長；新能源行業受益于明確的質量管控需求，機器視覺在更多環節應用，且行業增速和競爭格局更優，GGII預計2021-2025的中

6、國鋰電機器視覺市場規模CAGR達到45.11%。5.建議關注兩類公司：建議關注兩類公司：1）軟件算法成熟、解決方案能力強，產業鏈布局完整的公司軟件算法成熟、解決方案能力強，產業鏈布局完整的公司，建議關注凌云光和奧普特關注凌云光和奧普特。凌云光自研底層視覺軟件算法、視覺系統/裝備，同時向價值量更高的基礎器件拓展，如相機、專用鏡頭、圖像傳感器等。奧普特是國內光源及光源控制器龍頭，同時自研鏡頭、相機、視覺控制系統等。隨著國產替代的進一步加速，公司憑借技術壁壘將逐步鞏固優勢。2）下游增速快，品類拓張能力強的公司，建議關注精測電子、中科飛測、天準科技下游增速快，品類拓張能力強的公司，建議關注精測電子、中

7、科飛測、天準科技。精測電子半導體膜厚、電子束設備已取得國內一線客戶的批量訂單，OCD設備獲得多家一線客戶驗證通過、取得部分訂單；明場光學缺陷檢測設備已取得突破性訂單、完成首臺套交付。中科飛測無圖形晶圓缺陷檢測設備系列、圖形晶圓缺陷檢測設備系列、三維形貌量測設備系列、薄膜膜厚量測設備系列等產品，已應用于國內 28nm 及以上制程的集 成電路制造產線。天準科技除了聚焦傳統的3C量測、檢測業務外，近年來在汽車、光伏等行業的增速也非常迅猛，隨著公司LDI設備在PCB領域的拓展，智能網聯業務以及半導體檢測設備等新品類的拓張，公司將進一步拓展其業務版圖。2 OY9YuUlYmUsQtRsP7NaO8OmO

8、oOpNnOkPoOsPfQsQqNbRnMpPwMqQxOMYmRnR目錄一、機器視覺產業宏觀分析一、機器視覺產業宏觀分析二、機器視覺產業鏈各環節分析二、機器視覺產業鏈各環節分析三、機器視覺海外龍頭企業分析三、機器視覺海外龍頭企業分析四、機器視覺標的公司分析四、機器視覺標的公司分析3 1.1 工業機器視覺是軟硬件一體化的應用系統工業機器視覺是軟硬件一體化的集成系統，它的目的是代替人眼對被測物進行觀察和判斷。工業機器視覺是軟硬件一體化的集成系統，它的目的是代替人眼對被測物進行觀察和判斷。從組成上，機器視覺系統硬件設備主要包括光源、鏡頭、相機等，軟件主要包括傳統的數字圖像處理算法和基于深度學習的

9、圖像處理算法。系統工作時首先依靠硬件系統將外界圖像捕捉并轉換成數字信號反饋給計算機，如下圖深灰色方塊所示過程，然后依靠軟件算法對數字圖像信號進行處理，如下圖中灰色方塊所示過程。工業機器視覺在識別的精確度、速度、客觀性、可靠性、工作效率、工作環境要求、數據價值方面都優于人眼。工業機器視覺在識別的精確度、速度、客觀性、可靠性、工作效率、工作環境要求、數據價值方面都優于人眼。資料來源：矩子科技招股書，中信建投圖：機器視覺和人類視覺對比圖：機器視覺和人類視覺對比圖圖：機器視覺系統構成：機器視覺系統構成指標指標人類視覺人類視覺機器視覺機器視覺識別精確度差，64灰度級，不能分辨微小的目標強，256灰度級以

10、上，可觀測微米級的目標識別速度慢，無法看清較快運動的目標快，快門時間可達千分之一秒環境要求弱，很多工業環境對人有害強，可以在適應極端環境識別客觀性低，數據無法量化高，數據可量化識別可靠性弱，易疲勞強，可持續工作工作效率效率低效率高數據價值低，數據質量低，信息集成不易高，數據質量高，信息集成方便資料來源：凌云光招股書，中信建投機器視覺系統機器視覺系統機器視覺裝備機器視覺裝備捕捉外界圖像捕捉外界圖像并轉換成數字信號并轉換成數字信號分析處理數字圖像信號分析處理數字圖像信號4 1.1.1 機器視覺的“眼睛”：由光源/鏡頭/相機組成的成像系統資料來源：康耐視官網，中信建投圖圖：機器視覺成像系統示意圖：機

11、器視覺成像系統示意圖光源：形成有利于圖像采集的條件，或用作測量的工具和參照物。光源：形成有利于圖像采集的條件，或用作測量的工具和參照物。機器視覺系統是通過分析物品上反射的光線來形成圖像的，不同的光源方案可以實現不同特征的增強或弱化，進而實現成像效果的改進，例如通過背光增強物體的輪廓特征，便于對物體的尺寸測量；特殊的光源方案還可以作為測量的工具和參照物，例如3D機器視覺中的結構光。鏡頭：采集圖像并將圖像發送至相機鏡頭：采集圖像并將圖像發送至相機鏡頭是機器視覺采集和傳遞被攝物體信息過程的起點，其功能相當于眼睛中的晶晶狀體狀體。不同的鏡頭具有不同的分辨率、對比度、景深以及像差等光學指標，對成像質量具

12、有關鍵性影響。相機：將鏡頭傳輸的光信號轉化為數字信號便于后續處理分析相機：將鏡頭傳輸的光信號轉化為數字信號便于后續處理分析相機中的圖像感測器是其中的關鍵部件，通過CCD或CMOS技術將光信號轉化為電信號，其功能相當于眼睛中的視網膜視網膜。相較于民用相機，工業相機需要更高的傳輸力、抗干擾能力和穩定的成像能力。鏡頭光源相機被檢物體5 1.1.2 機器視覺的“大腦”：算法+軟件平臺機器視覺系統的算法軟件部分是利用計算機視覺算法對獲取圖像進行分析，進而為進一步決策提供所需信息。機器視覺系統的算法軟件部分是利用計算機視覺算法對獲取圖像進行分析，進而為進一步決策提供所需信息。根據集成程度和開發難度的不同可

13、以細分為供集成商和設備商開發使用的底層算法和供最終客戶使用的二次開發好的算法包。由于不同工業應用場景之間的差異性以及對精度的高要求，往往需要專門設計對應的軟件算法以滿足工業場景下的視覺需求。如下左圖所示的便是相關的底層基礎算法，工業場景中的具體功能實現便是在這些底層算法的基礎上開發而來，如下右圖所示的是主要的機器視覺軟件開發包，其中便包含了相關的底層算法。開發包開發包優優/缺點缺點適用場景適用場景Vision Pro入門容易、lisence費用低；無法GPU加速、圖像處理算法工具少需要快速開發的通用視覺類項目HALCON支持視覺圖像采集設備、環境及平臺兼容性好；開發周期長、費用高較為復雜的，擁

14、有較長開發周期的項目OpenCV開源且可用于商用、便于定制化算法開發；代碼能力要求高、周期長有算法基礎且項目周期長、預算有限的項目eVision基于灰度相關性的模板匹配效果好、基于圖像比對的圖像質量檢測效果好；幾何形狀的匹配能力較差適用于基于圖像比對的圖像質量檢測HexSight定位和零件檢測效果較好、惡劣環境適應性好；軟件開發費用高適用于惡劣工業環境的點位和檢測項目NI Vision入門簡單、開發速度快；算法效率不高且準確性與穩定性依賴于圖像質量圖像質量較好，且要求交貨周期比較短的項目資料來源：賽迪顧問，中信建投圖圖：機器視覺相關底層算法：機器視覺相關底層算法表：主要機器視覺軟件開發包及其特

15、點表：主要機器視覺軟件開發包及其特點6資料來源：賽迪顧問，中信建投 1.1.3 機器視覺可實現由易到難等多種功能機器視覺可實現外觀檢測、識別驗證、尺寸量測、引導定位等功能。機器視覺可實現外觀檢測、識別驗證、尺寸量測、引導定位等功能。機器視覺的功能主要分為四大類，從技術實現難度上來說，識別驗證、引導定位、尺寸測量、外觀檢測的難度是遞增的，而基于四大基礎功能延伸出的多種細分功能在實現難度上也有差異。資料來源：征圖新視招股說明書（申報稿），中信建投圖圖：機器視覺基本功能技術實現的難易度情況：機器視覺基本功能技術實現的難易度情況7 1.2.1 機器視覺發展史：重點把握核心技術的突破和下游應用拓展資料來

16、源：甲子光年，中信建投圖圖：全球和中國的機器視覺發展史：全球和中國的機器視覺發展史機器視覺伴隨制造業的轉型升級和對品控要求的不斷加強，逐步實現核心技術的突破和下游應用場景的拓展。機器視覺伴隨制造業的轉型升級和對品控要求的不斷加強，逐步實現核心技術的突破和下游應用場景的拓展。歐美歐美：應用場景層面上，從80年代開始，由汽車、半導體等高端制造業的發展而開始發展；后續快速發展的消費電子成為機器視覺最為重要的應用場景；各行各業對于生產制造的要求逐步提升也推動機器視覺在各行各業中逐步滲透。技術能力層面上，從早期基于模式匹配的2D逐步向以深度學習和3D視覺檢測為代表的新技術發展。中國中國：應用場景層面上，

17、與我國制造業發展相匹配，最早應用在食品、印刷包裝等場景中應用，后續快速發展的3C電子成為最為重要的應用場景，近年來隨我國制造業的轉型升級如半導體、汽車以及新興產業的興起如新能源逐步滲透更多的應用場景。技術層面上，從早期依賴海外的技術到逐步實現核心技術的自研，目前在部分領域中已經達到全球領先水平。我們認為，應用場景的拓展為機器視覺提供廣闊市場空間，技術能力突破為機器視覺在更多場景應用落地奠定能力基我們認為，應用場景的拓展為機器視覺提供廣闊市場空間，技術能力突破為機器視覺在更多場景應用落地奠定能力基礎，二者是分析機器視覺發展歷史、現狀與前景的重要因素。礎，二者是分析機器視覺發展歷史、現狀與前景的重

18、要因素。8 1.2.2 機器視覺發展史：成像、算法、算力和應用是四大核心驅動力資料來源：機器視覺的產業發展與技術趨勢，中信建投圖圖：機器視覺行業發展史及驅動因素：機器視覺行業發展史及驅動因素成像、算法、算力、應用接力驅動機器視覺行業，成像、算法、算力、應用接力驅動機器視覺行業，AI算法的發展有望推動行業進入新時代。算法的發展有望推動行業進入新時代。每經歷約十年，機器視覺技術與應用都會產生一次深刻變革，近年來，AI算法有望推動行業爆發式擴展。四大核心驅動力：成像、算法、算力和應用1969197020201980199020002010萌芽期起步期成長波動期發展早期萌芽期：成像驅動萌芽期：成像驅動

19、CCD的發明是機器視覺起點只有高端科學研究高端科學研究和航天軍工項目沒有形成完整的機器視覺概念起步期：應用驅動起步期：應用驅動出現真正意義上的機器視覺機器視覺的概念首次在產業界產生；1980年后第一批機器視覺公司：CCD傳感器傳感器與工業相機公司有加拿大的DALSA、美國的柯達和仙童、英國的E2V；軟件算法軟件算法公司有美國的康耐視成長波動期：應用驅動成長波動期：應用驅動半導體技術與產業發展推動發展早期：應用算力雙驅動發展早期：應用算力雙驅動CPU算力提升和FPD等產業發展發展中期：算法驅動發展中期：算法驅動AI算法進步1990年半導體產業發展，國際上涌現一批規模不大的機器視覺新公司成像技術和

20、算法算力發展不成熟，系統成本非系統成本非常高常高，產業進入成長波波動期動期發展中期產業發展早期，應用和算力雙驅動。市場空間巨大：FPD、PCB檢測和汽車行業同時提出需求CPU算力提升，出現PC-Base 視覺系統，可處理一般性的問題。9 1.3.1 產業角度：制造業轉型升級持續推動機器視覺發展30802930298030503350-6%-4%-2%0%2%4%6%8%10%12%2,7002,8002,9003,0003,1003,2003,3003,40020152016201720182019技術改造經費支出（億元）增速機器視覺主要下游應用行業增速明顯機器視覺主要下游應用行業增速明顯：2

21、021年，鋰電池、新能源汽車、工業機器人與電子等行業的下游行業的增速較快，分別達到了181%、150%、65%、40%。數字化、智能化需求不斷提升，下游應用場景穩步增長，需求有望釋放。工業企業技術改造意愿強烈：工業企業技術改造意愿強烈：隨我國制造業企業逐步向精細化、數字化、智能化方向發展，我國工業企業技術改造強烈，全國規上工業企業技術改造經費支出自2017年開始連續正增長，利好機器視覺設備在下游工業現場的滲透率增加。我們認為，我國制造業的數智化轉型升級將帶動機器視覺應用場景的拓展和滲透率提升，為機器視覺提供有力支撐。我們認為，我國制造業的數智化轉型升級將帶動機器視覺應用場景的拓展和滲透率提升，

22、為機器視覺提供有力支撐。圖：圖：20152015-20192019全國規上工業企業技術改造經費支出全國規上工業企業技術改造經費支出圖：圖：20212021機器視覺重點下游行業產量增速機器視覺重點下游行業產量增速資料來源：國家統計局，中信建投181.00%150.00%65.00%40.00%30.00%20.00%14.00%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%鋰電池新能源汽車工業機器人電子醫療半導體倉儲物流2021下游行業增速10資料來源：國家統計局，中信建投 1.3.2 技術角度：從2D到3D，技術能力和應用范圍的提升相較于相較于2D機器視覺，機器視

23、覺，3D機器視覺可以提供三維信息，從而實現更廣泛、準確的檢測與分析。機器視覺可以提供三維信息，從而實現更廣泛、準確的檢測與分析。3D機器視覺可以完成許多2D機器視覺無法完成的任務。以檢測為例，下圖零件表面有一劃痕、邊沿有凹陷。傳統的2D機器視覺只能依靠表面圖像顏色的不連續來判斷是否缺陷，但此案例中，缺陷和零件表面反光顏色接近，判斷難度很大。3D相機可以得到表面凹凸的深度信息，從而準確的判定劃痕和邊緣的凹陷。3D3D機器視覺覆蓋場景全面，市場空間廣闊。機器視覺覆蓋場景全面，市場空間廣闊。目前3D視覺技術在高精度檢測、高精度測量（例如彎管、不規則件）、智能分揀、裝配（引導機械臂在三維空間內避障和定

24、位）、物流車導航等更多場景中實現了相較于2D機器視覺更為廣泛的應用覆蓋，具有廣泛的市場空間，根據GGII測算，中國工業3d視覺2021年市場規模11.51億元。隨著我國高端制造業的發展，國內3D視覺的應用需求仍將持續保持高增長勢頭，預計到2025年達到57.52億的市場規模。資料來源：勵元科技，基恩士官網，中信建投圖圖：2D2D視覺視覺-3D3D視覺缺陷檢測效果對比視覺缺陷檢測效果對比被測零件被測零件2D2D圖像圖像3D3D圖像（缺陷）圖像（缺陷）3D3D圖像（輪廓）圖像（輪廓）圖圖：20182018-20222022國內工業國內工業3D3D視覺市場規模變化視覺市場規模變化1.151.983.

25、043.845.6811.5117.7528.2940.6257.520.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%0102030405060702016 2017 2018 2019 2020 2021 2022E2023E2024E2025E3D機器視覺市場規模（億元）同比11資料來源：GGII，中信建投 1.3.2 技術角度：深度學習賦能機器視覺，提升具體場景分析能力目前工業機器視覺系統主要采用的是傳統的基于規則學習的思路。目前工業機器視覺系統主要采用的是傳統的基于規則學習的思路。以缺陷檢測為例，首先需要人去總結缺陷的類型，提取出判斷各類缺陷的特征

26、，再通過大量的含特征的樣本訓練使得計算機能夠區分這些特征從而判斷是否存在缺陷。但在檢測場景變得復雜時，基于規則學習的思路便無法較好滿足要求。工業機器視覺與深度學習技術結合，實現應用場景的拓展。工業機器視覺與深度學習技術結合，實現應用場景的拓展?；谏疃葘W習的機器視覺，不但可以判斷缺陷，還可以理解缺陷的共同特征，預測新的缺陷類型，從而實現對于更復雜場景的更優分析。如下圖所示，通過深度學習判斷出可以接受的異常和不可接受的缺陷之間的差異。但相應的，深度學習技術的應用也會對計算能力和儲存能力提出更高要求。我們認為，我們認為，3D機器視覺的發展和深度學習技術的應用將促進機器視覺性能的提升以及應用在原先無

27、法勝任的場景中。機器視覺的發展和深度學習技術的應用將促進機器視覺性能的提升以及應用在原先無法勝任的場景中。資料來源：康耐視，中信建投圖圖：深度學習可以解決傳統視覺無法解決的問題：深度學習可以解決傳統視覺無法解決的問題圖圖：3D3D視覺的缺陷檢測視覺的缺陷檢測12資料來源：康耐視，中信建投 1.3.2 技術角度：結合大模型實現降本增效，推動更廣泛商業化落地過去的工業機器視覺系統主要針對垂直場景的少量數據進行小模型的訓練。過去的工業機器視覺系統主要針對垂直場景的少量數據進行小模型的訓練。一方面，由于模型參數量有限，因此模型能夠處理的問題的復雜程度受到限制；另一方面，在這一訓練模式下，若想要針對新的

28、場景進行工業機器視覺的應用，需要更大量的相關場景數據以及對模型進行重新訓練，這帶來了更高的應用推廣成本，不利于廣泛的商業化落地。大模型的發展將助力工業機器視覺實現應用性能的提升和應用場景的拓寬。大模型的發展將助力工業機器視覺實現應用性能的提升和應用場景的拓寬。以華為盤古大模型在礦山場景的應用為例，其建立在L0的基礎大模型的技術上，通過導入海量無標注的礦山場景數據進行預訓練，盤古礦山大模型即可進行無監督自主學習，僅一個大模型就能覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通等業務流程下的1000多個細分場景，讓AI應用在煤礦普及更容易。在準確率方面，基于盤古礦山大模型的掘進作業序列智能監測，動作規范識別準確率超過

29、95，用規范的AI流程來替代不確定的人工流程，讓AI成為礦工規范作業的好幫手，保障井下作業安全。資料來源：華為云，中信建投圖圖：盤古礦山大模型覆蓋多個應用場景盤古礦山大模型覆蓋多個應用場景圖圖：盤古大模型體系框架：盤古大模型體系框架13資料來源：華為云，中信建投 1.3.2 技術角度：結合大模型實現降本增效，推動更廣泛商業化落地視覺大模型技術突破，賦能機器視覺的革新與突破：視覺大模型技術突破，賦能機器視覺的革新與突破：以近期Meta提出的SAM模型為例，其在切割任務的不同具體場景中展現出了強大的泛化能力，在零樣本（zero-shot）和少量樣本（few-shot）的基礎上便能實現非常優秀的完成

30、不同的切割任務。同時，SAM模型還具備高精度自動標注能力，降低數據標注成本，相關技術的發展與突破將從兩個方向賦能機器視覺產業變革：1）過去數據成本、訓練成本高的場景將有望實現降本增效：）過去數據成本、訓練成本高的場景將有望實現降本增效：大模型在廣泛下游場景中具備優異能力，因而有望大幅降低定制化開發產品的成本，帶來機器視覺產品毛利率的提升和應用場景拓展的加速。2）過去因樣本數量不足而機器視覺難以應用的場景將得以拓展：）過去因樣本數量不足而機器視覺難以應用的場景將得以拓展：受益于大模型在零樣本或者少量樣本上的優秀表現，機器視覺將在這些領域得以拓展，比如從代碼驅動變為視覺驅動的機器人領域、流程工業場

31、景等。資料來源：Segment Anything，基恩士官網，中信建投圖圖：SAMSAM模型能夠識別并切割出同一場景中的大量物體模型能夠識別并切割出同一場景中的大量物體圖圖：基恩士機器視覺系統揀選零散工件：基恩士機器視覺系統揀選零散工件14資料來源：Segment Anything，中信建投 工業機器視覺是人工智能產業和制造業轉型升級的重要環節，是國家政策重點關注和發展的行業：工業機器視覺是人工智能產業和制造業轉型升級的重要環節，是國家政策重點關注和發展的行業：2016年以來，在人工智能產業和智能制造業升級相關的政策文件中被多次提及，2016年的智能制造發展規劃（2016-2020）、2017

32、年的新一代人工智能發展規劃、2020年的工業互聯網創新發展規劃和2021年的“十四五”智能制造發展規劃等文件中均提出重點突破計算機視覺、視覺傳感相關技術，為機器視覺產業發展提供了政策助力。我們認為，利好的宏觀環境和政策將助力機器視覺產業蓬勃發展。我們認為，利好的宏觀環境和政策將助力機器視覺產業蓬勃發展。1.3.3 政策角度：政策利好加持機器視覺發展資料來源：發改委，工信部，科技部官網，中信建投時間時間文件名稱文件名稱內容內容2016.05“互聯網+”人工智能三年行動實施方案要求到2018年，基本建立人工智能產業體系人工智能產業體系，形成千億級人工智能市場。2016.09智能制造發展規劃（201

33、6-2020）提出視覺傳感器視覺傳感器是智能制造裝備創新發展重點之一，要求突破先進感知與測量等一批關鍵技術2017.07新一代人工智能發展規劃提出重點突破具有計算機成像功能的視覺傳感視覺傳感技術；加快研究復雜環境下基于計算機視覺計算機視覺的定位、導航、識別等技術2017.12促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）力爭到2020年，一系列人工智能標志性產品人工智能標志性產品取得重要突破，人工智能和實體經濟融合進一步深化，產業發展環境進一步優化。2018.11新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案聚焦“培育智能產品培育智能產品、突破核心基礎、深化發展智能制造、構建支撐體

34、系”等重點方向，培育我國人工智能產業創新發展的主力軍。2020.02關于科技創新支撐復工復產和經濟平穩運行的若干措施提出以新技術賦能智能工廠建設。鼓勵支持企業在研發設計、生產運營、供應鏈管理等方面應用機器視覺機器視覺、智能傳感、深度學習等新技術2020.03關于開展產業鏈固鏈行動推動產業鏈協同復工復產的通知加快人工智能等新基礎設施建設，加快制造業智能化改造。2020.11工業互聯網創新發展規劃提出要加強工業互聯網基礎支撐技術攻關。支持工業視覺傳感器工業視覺傳感器等基礎軟硬件研發突破2021.03“十四五”智能制造發展規劃提出研發高分辨視覺傳感器高分辨視覺傳感器、工業現場定位設備，實現泛在感知、

35、數據貫通、集成互聯、人機協作和分析優化2021.075G應用“揚帆”行動（2021-2023年）推進5G模組與AR/VR、遠程操控設備、機器視覺、AGV等工業終端的深度融合，加快利用5G改造工業內網，打造5G全連接工廠標桿，形成信息技術網絡與生產控制網絡融合的網絡部署模式，推進“5G+5G+工業互聯網”工業互聯網”服務于生產核心環節。2021.12“十四五”數字經濟發展規劃高效布局人工智能基礎設施人工智能基礎設施，提升支撐“智能+”發展的行業賦能動力。2021.12“十四五”機器人產業發展規劃研制三維視覺傳感器、六維力傳感器和關節力矩傳感器等力覺傳感器、大視場單線和多線激光雷達、智能聽覺傳感器

36、以及高精度編碼器等產品，滿足機器人智能化機器人智能化發展需求。表：表：20162016-20212021年國家出臺的機器視覺相關政策年國家出臺的機器視覺相關政策15 1.3.4 全球機器視覺市場規模穩定增長，國內市場增速明顯資料來源：Markets and Markets，GGII，中信建投全球規模穩健增長：全球規模穩健增長：據Markets and Markets和GGII數據，2016-2021年，全球機器視覺行業規模銷售收入從378.88億元上漲至804億元，預計2025年全球市場規模將達到1276.05億元，5年復合增長率約為13%。國內市場漲勢迅猛：國內市場漲勢迅猛：據GGII統計，

37、2016-2021年，國內機器視覺行業規模銷售收入從46.87億元上漲至138.16億元，5年復合增長率為24.1%，領先同期全球復合增長率約10個百分點。在技術、產業、政策等多方利好因素的推動下，國內機器視覺銷售規模將進一步提速擴增，預計2022年銷售額將達到168.88億元，未來至2025年中國機器視覺行業銷售收入規模有望達到349.03億元。（注：2021年因原材料價格普漲，中游企業產品價格上漲20%，因此同期按銷量口徑統計的增速小于以銷售額口徑統計的增速）我們認為，技術、產業、政策等三方面利好因素的推動讓中國機器視覺在近年來呈現出相當迅猛的增長態勢，顯著快于全球機器我們認為，技術、產業

38、、政策等三方面利好因素的推動讓中國機器視覺在近年來呈現出相當迅猛的增長態勢，顯著快于全球機器視覺市場增幅，且相關利好因素在仍將持續，推動我國機器視覺產業進一步發展。視覺市場增幅，且相關利好因素在仍將持續，推動我國機器視覺產業進一步發展。圖：圖：20162016-20252025全球機器視覺市場規模全球機器視覺市場規模圖：圖：20162016-20252025中國機器視覺市場規模中國機器視覺市場規模378.88417.41536589.6663.3716.9804879.17990.481119.341276.050.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%0

39、2004006008001000120014002015201620172018201920202021 2022E 2023E 2024E 2025E全球機器視覺市場規模（億元）同比46.8755.568.6380.0694.12138.16168.88225.56282.64349.030.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%35.00%40.00%45.00%50.00%0501001502002503003504002016201720182019202020212022E 2023E 2024E 2025E中國機器視覺市場規模（億元）同比16資

40、料來源：GGII，中信建投 基恩士38.1%康耐視7.1%凌云光6.9%奧普特4.4%天準科技5.9%巴斯勒5.1%其他32.5%1.4.1 國內機器視覺品牌市場占有率不斷提升資料來源：華經產業研究院，中商產業研究院，中信建投機器視覺全球競爭的寡頭格局更加凸顯：機器視覺全球競爭的寡頭格局更加凸顯：根據華經產業研究院數據，基恩士和康耐視占據接近65%的市場份額，憑借優秀的產品力和銷售網絡占據優勢地位。隨國產品牌技術能力逐步提升，機器視覺國產化浪潮逐步推進：隨國產品牌技術能力逐步提升，機器視覺國產化浪潮逐步推進：國產品牌技術能力不斷提升，一方面減少對于國外技術的依賴，另一方面也在市場競爭中逐步取代

41、國外品牌，國外品牌市場占有率逐漸降低，國產品牌的市場占有率逐漸提升，但高端市場占有率仍有差距。根據華經產業研究院數據，2021年國內機器視覺市場份額占比中，基恩士，康耐視兩大國際機器視覺龍頭占比仍為前兩位，但國內機器視覺龍頭企業如凌云光也已經與康耐視相當。從整體上，根據中商產業研究院的數據，本土品牌在國內機器視覺中的占比從2018年的44%上升至2021年的58%（注：不同的研究機構的統計口徑有所差異，但整體趨勢一致）圖：圖：20182018-20212021國內機器視覺市場份額占比情況國內機器視覺市場份額占比情況圖：圖：20212021年全球年全球/國內機器視覺市場份額占比情況國內機器視覺市

42、場份額占比情況基恩士54.9%康耐視9.1%巴斯勒2.2%天準科技1.7%奧普特1.2%其他30.9%44%48%51%58%56%52%49%42%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2018201920202021本土品牌占比國際品牌占比17資料來源：中商產業研究院，中信建投 1.4.2 市場角度：國內機器視覺品牌市場占有率不斷提升資料來源：各公司年報及招股說明書，中信建投圖：圖：20162016-20212021年國內及海外巨頭主要營收及增速（億元）年國內及海外巨頭主要營收及增速（億元）中國市場整體保持高增速：中國市場整體保持高增速：2021年凌云光、奧普特

43、、天準增速分別為43.4%、36.3%、31.22%。海外巨頭分化：海外巨頭分化：2021年基恩士保持快速增長，增速達49.2%，康耐視增速明顯回落，增速18.92%。46.8755.568.6380.0694.12138.164.57 7.50 8.70 7.94 11.61 13.81 17.43 33.72 36.47 33.43 45.09 67.24 8.15 10.54 15.11 4.225.256.428.755.085.419.6412.65-20.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%0204060801001201401602016

44、20172018201920202021中國機器視覺市場規?？的鸵暬魇苛柙乒鈯W普特天準科技市場同比增速康耐視同比增速基恩士同比增速凌云光同比增速奧普特同比增速天準科技同比增速18 目錄一、機器視覺產業宏觀分析一、機器視覺產業宏觀分析二、機器視覺產業鏈各環節分析二、機器視覺產業鏈各環節分析三、機器視覺海外企業分析三、機器視覺海外企業分析四、機器視覺標的公司分析四、機器視覺標的公司分析19 光源及其控制器CCS(日)、奧普特、沃德普、緯朗光電工業機器視覺產業鏈電子元件：CMOS、CCD、LED等底層元件上游中游下游設備組裝與軟件部署裝備應用資料來源：前瞻產業研究院，甲子光年，中信建投零部件集成注

45、：基恩士作為國際機器視覺龍頭，深度參與產業鏈各環節，不單獨標注光學元件：鏡片、鍍膜等機械元件：五金、結構件鏡頭Navitar(美)、施耐德(德)、卡爾蔡司(德)、慕藤光、長步道工業相機Basler(德)、DALSA(加)、Baumer(瑞士)、大恒圖像、華?？萍?、?？禉C器人、康耐視軟件和算法Mvtec、Adept、奧普特、天準科技、凌云光、?？禉C器人、康耐視3C電子汽車及零部件新能源半導體包裝/印刷機器視覺系統機器視覺系統視覺引導設備精測電子、天準科技視覺檢測設備凌云光、天準科技、矩子科技視覺測量設備天準科技、大族激光視覺識別設備凌云光、新大陸、天準科技、奧普特機器視覺設備機器視覺設備20 零

46、部件45.0%軟件開發35.0%組裝集成15.0%維護5.0%2.1 上游：環節價值量大，國產高端部件有待突破資料來源：華經產業研究院，前瞻產業研究院，中信建投圖：機器視覺系統成本結構圖：機器視覺系統成本結構機器視覺行業上游環節價值量大：機器視覺行業上游環節價值量大：關鍵零部件和軟件系統約占工業機器視覺產品總成本的80%。工業相機、底層軟件算法等技術壁壘高，利潤率高。對機器視覺上游環節的掌握是目前市場競爭的關鍵。同時，相機、鏡頭、光源等核心零部件部件在機器視覺產品中的占比超過50%。國產低端零部件逐步實現國產替代，高端部件有待突破：國產低端零部件逐步實現國產替代，高端部件有待突破：技術門檻相對

47、較低的零部件如光源，國產廠商憑借性價比優勢及逐步體現的產能優勢在市場競爭中逐漸實現對于國外品牌的替代。技術門檻較高的零部件如光源及相機，我國企業進入較晚，目前產品仍主要布局中低端市場，高端市場仍主要被國外品牌占據。特定應用視覺系統33.2%相機25.6%光學10.1%照明9.3%智能視覺緊湊系統、視覺傳感器8.5%獨立于硬件產品銷售的視覺軟件3.6%接口和線纜3.4%其他視覺配件3.2%圖像采集卡/視覺處理器板3.1%圖：機器視覺產品占比（按銷售量）圖：機器視覺產品占比（按銷售量）21資料來源：華經產業研究院，中信建投 2.1.1 光源：國產品牌表現強勢，達國際領先水平光源環節是國產品牌最有競

48、爭力的環節：光源環節是國產品牌最有競爭力的環節：目前光源是上游硬件中國產程度較高的環節，國產品牌與國外品牌展開充分競爭。以我國機器視覺光源龍頭奧普特與國際光源龍頭日本CCS公司對比為例，奧普特光源產品在照度及均勻性兩大重要指標上均具有一定優勢，同時，控制器產品在易用性和安全性上的功能設計也更為周全。趨勢趨勢1:光源在照明功能之外更注重拓展功能的實現，以結構光為代表的高端光源產品逐步獲得更大市場份額。光源在照明功能之外更注重拓展功能的實現，以結構光為代表的高端光源產品逐步獲得更大市場份額。趨勢趨勢2:隨著機器視覺逐步滲透更加復雜的工業制造環節，對于光源的照度、均勻性、能耗等關鍵指標要求逐漸提高。

49、隨著機器視覺逐步滲透更加復雜的工業制造環節，對于光源的照度、均勻性、能耗等關鍵指標要求逐漸提高。圖：機器視覺光源市場規模圖：機器視覺光源市場規模圖圖：奧普特光源產品：奧普特光源產品9.510.6911.5612.7411.0213.7215.5519.550.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%05101520252017201820192020全球機器視覺光源市場規模（億美元）中國機器視覺光源市場規模（億元）同比增速（%）同比增速（%）資料來源：華經產業研究院，GGII，奧普特招股書，中信建投22資料來源：奧普特招股書，中信建投 10.81111.21

50、22.33.44.870.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%024681012142017201820192020全球工業鏡頭市場規模（億美元）中國工業鏡頭市場規模（億元）同比增速（%）同比增速（%）2.1.2 鏡頭：技術逐漸成熟，國產替代逐步推進國產廠商逐步進入工業鏡頭領域，技術逐漸成熟：國產廠商逐步進入工業鏡頭領域，技術逐漸成熟：2008年前我國鏡頭市場基本被日本、德國品牌所壟斷，但隨著國產廠商逐步布局并進入工業鏡頭領域，目前已經在中低端鏡頭市場中，國產工業鏡頭已經能基本滿足機器視覺系統的需要。隨著國產廠商如奧普特、長步道等，進一步推動工業鏡頭研

51、發，有望在高端鏡頭市場進一步實現國產替代。趨勢趨勢1:隨著機器視覺逐步滲透更復雜的工業制造環節，對于高分辨率鏡頭、廣域鏡頭等高性能鏡頭的需求逐漸提高。隨著機器視覺逐步滲透更復雜的工業制造環節，對于高分辨率鏡頭、廣域鏡頭等高性能鏡頭的需求逐漸提高。趨勢趨勢2:隨著下游應用場景的不斷豐富，定制化的工業鏡頭需求日益高漲，許多中游機器視覺企業加快布局鏡頭環節。隨著下游應用場景的不斷豐富，定制化的工業鏡頭需求日益高漲，許多中游機器視覺企業加快布局鏡頭環節。圖：工業鏡頭市場規模圖：工業鏡頭市場規模數據來源：賽迪顧問，中信建投定焦鏡頭圖：四種類型的工業鏡頭圖：四種類型的工業鏡頭變焦鏡頭線掃鏡頭遠心鏡頭23資

52、料來源：賽迪顧問，中信建投 2.1.3 工業相機：國產廠商開始布局，“智能化”趨勢明顯國產品牌開始布局工業相機：國產品牌開始布局工業相機：工業相機是機器視覺上游零部件中技術壁壘最高、技術迭代最迅速的部分，其市場規模也大于鏡頭與光源，是最具光明前景的細分賽道之一。但我國對于工業相機的研究起步較晚，早期主要為代理國外品牌，近年來國產品牌才逐步推出自主研發的工業相機，目前仍主要布局中低端市場。趨勢趨勢1:CMOS傳感器技術逐漸成熟，具備集成度高、分辨率與幀率提升容易等優點，將成為工業相機的主要技術方案。傳感器技術逐漸成熟，具備集成度高、分辨率與幀率提升容易等優點，將成為工業相機的主要技術方案。趨勢趨

53、勢2:為解決更為高難度的工業制造場景中的復雜問題，工業相機呈現檢測簡易化、處理高速化及智能化的特點。為解決更為高難度的工業制造場景中的復雜問題，工業相機呈現檢測簡易化、處理高速化及智能化的特點。6.210.312.7143.23.43.64.10.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%02468101214162017201820192020全球工業相機市場規模（億美元）中國工業相機市場規模（億元）同比增速（%）同比增速（%）圖：工業相機市場規模增長情況圖：工業相機市場規模增長情況圖：基恩士高端相機檢測能力大幅提高圖：基恩士高端相機檢測能力大

54、幅提高高像素相機一次性拍攝產品全景也不會降低精度數據來源：賽迪顧問，中信建投24資料來源：基恩士官方資料，中信建投 2.1.4 算法軟件：算法自研，呈現技術標準化、軟件便捷化趨勢軟件算法開發難度較大，國產品牌自研程度較高：軟件算法開發難度較大，國產品牌自研程度較高：算法庫開發周期長、投入大，業內公司通?；陂_源算法庫開發自身應用算法，或自主開發與第三方集成并舉。目前頭部國產品牌擁有自主研發的商業機器視覺算法庫，如VisionWare（凌云光）、SciVision（奧普特）。趨勢趨勢1:隨著下游客戶需求更加多樣化，算法隨著下游客戶需求更加多樣化，算法/軟件需要更多的采用“標準化技術”實現對于不同

55、應用場景需求的匹配，軟件需要更多的采用“標準化技術”實現對于不同應用場景需求的匹配，軟件算法開發更完善，能夠滿足不同應用場景需求的廠商具有更強的競爭力。軟件算法開發更完善，能夠滿足不同應用場景需求的廠商具有更強的競爭力。趨勢趨勢2:隨著機器視覺技術向工業領域的不斷普及，現場工程師成為算法軟件及開發工具的潛在用戶，因而推動機器視隨著機器視覺技術向工業領域的不斷普及，現場工程師成為算法軟件及開發工具的潛在用戶，因而推動機器視覺廠商提供在優秀的檢測性能之外需要兼具便捷性和易用性。覺廠商提供在優秀的檢測性能之外需要兼具便捷性和易用性。數據來源：基恩士官方資料，中信建投圖：機器視覺軟件與設備集成市場規模

56、圖：機器視覺軟件與設備集成市場規模圖：基恩士視覺系統軟件的便捷性與易用性圖：基恩士視覺系統軟件的便捷性與易用性4450545951637290.50.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%0204060801002018201920202021全球機器視覺軟件與設備集成市場規模（億美元）國內機器視覺軟件與設備集成市場規模（億元）增長率增長率25數據來源：賽迪顧問，中信建投 2.2 中游：具體分為系統和設備，設備中檢測技術難度較高機器視覺產業中游按照設備集成度分為機器視覺系統和機器視覺設備。機器視覺產業中游按照設備集成度分為機器視覺系統和機器視覺設備。機器視覺系統由光學成

57、像硬件與圖像處理軟件與算法組成，是機器的“眼睛”和“大腦”部分，需要與另外的產品或自動化機臺結合才可工作。機器視覺設備在系統的基礎上，增加了額外的自動化平臺（機臺/機械手），可以獨立開展工作。機器視覺產業中游按照具體應用需求分為測量機器視覺產業中游按照具體應用需求分為測量/定位定位/識別識別/檢測設備，其中檢測設備需求和技術壁壘較高：檢測設備，其中檢測設備需求和技術壁壘較高：市場規模上，檢測設備規模約占機器視覺設備總體規模的25.0%。技術難度上呈現“檢測定位測量識別”的排序。原因在于檢測面向對象主要是各類缺陷，具有細微，類型豐富，特征不固定等特點，技術難度大。相對而言，而工業場景下的識別、定

58、位、測量往往面對的是標準化程度更高的識別對象（例如工業條形碼），難度較小。圖：機器視覺設備四大功能占比及技術難度圖：機器視覺設備四大功能占比及技術難度圖：機器視覺系統及機器視覺系統示意圖圖：機器視覺系統及機器視覺系統示意圖資料來源：凌云光招股說明書，基恩士官網中信建投機器視覺系統機器視覺系統機器視覺裝備機器視覺裝備定位33.0%測量13.0%檢測25.0%識別29.0%技術難度：技術難度：檢測檢測 定位定位 測量測量 識別識別26資料來源：中國電子信息產業發展研究院，中信建投 2.2.1 縱向：拓展產業鏈布局，推進上下游環節自主研發/深度合作機器視覺上游零部件廠商和中游系統機器視覺上游零部件廠

59、商和中游系統/設備廠商通過產業投資設備廠商通過產業投資/自主研發等方式逐步拓展產業鏈上下游布局，以期進一步自主研發等方式逐步拓展產業鏈上下游布局，以期進一步提升機器視覺產品性能，同時在競爭逐漸加劇的機器視覺行業中構建起更高的技術護城河。提升機器視覺產品性能，同時在競爭逐漸加劇的機器視覺行業中構建起更高的技術護城河。奧普特、?？禉C器人通過自主研發實現了機器視覺核心零部件、軟件算法的全覆蓋。凌云光通過產業投資方式拓展CMOS傳感器芯片（長光辰芯）和工業鏡頭（長步道光電）布局，并自主開發特色相機、特種相機、特色專屬光源和圖像采集卡；天準科技自主開發3D視覺傳感器（線激光傳感器），精密驅動控制器等視覺

60、設備上游零部件。我們認為，在機器視覺相關的光學成像、軟件算法、自動化與精密控制等核心技術方面具有更深厚積累的公司在競爭我們認為，在機器視覺相關的光學成像、軟件算法、自動化與精密控制等核心技術方面具有更深厚積累的公司在競爭加劇、上下游互相滲透的發展格局中具備更強的競爭優勢，頭部的國產機器視覺廠商已經具備了和海外龍頭相當的全加劇、上下游互相滲透的發展格局中具備更強的競爭優勢，頭部的國產機器視覺廠商已經具備了和海外龍頭相當的全產業鏈技術。產業鏈技術。圖圖：機器視覺廠商自主核心零部件布局情況：機器視覺廠商自主核心零部件布局情況資料來源：?？禉C器人招股說明書，中信建投光源光源鏡頭鏡頭2D2D相機相機3D

61、3D相機相機讀碼器讀碼器圖像采集卡圖像采集卡視覺軟件視覺軟件智能相機智能相機視覺解決方案視覺解決方案康耐視康耐視有*/有有有有*有有有基恩士基恩士有*有*有*有有/有*有有凌云光凌云光代理產品/有代理產品/有有有有代理產品/有有/有奧普特奧普特有有有有有有有有有大恒圖像大恒圖像代理產品有有代理產品/代理產品代理產品有有?？禉C器人?？禉C器人有有有有有有有有有標*的部分公司不作為產品獨立銷售27 2.2.2 橫向：圍繞機器視覺技術，實現產品種類拓展將機器視覺技術與生產制造環節融合，推出智能化生產制造設備：將機器視覺技術與生產制造環節融合，推出智能化生產制造設備：天準科技將機器視覺相關軟件算法技術應

62、用于PCB生產過程中的曝光工藝，推出成像質量、產能及對位精度更高的LDI激光直接成像設備。2020年底推出產品，2021年便實現了7000萬的銷售額。矩子科技將機器視覺檢測環節與點膠生產環節相結合，推出生產質檢一體化的高速點膠設備，取得良好市場反饋。我們認為，跟隨下游應用需求變化而不斷拓展機器視覺產品種類是當下中游廠商發展的必經之路，而具備機器視覺“基因”的智我們認為，跟隨下游應用需求變化而不斷拓展機器視覺產品種類是當下中游廠商發展的必經之路，而具備機器視覺“基因”的智能化生產制造設備正在為機器視覺設備廠商帶來全新增長點。能化生產制造設備正在為機器視覺設備廠商帶來全新增長點。圖：天準科技圖：天

63、準科技LDILDI激光直接成像設備激光直接成像設備圖：矩子科技智能點膠機設備圖：矩子科技智能點膠機設備資料來源：天準科技官網，中信建投28資料來源：矩子科技官網，中信建投 2.3 下游：應用場景逐步拓展，重點賽道需求高增隨我國制造業逐步轉型升級，我國機器視覺產業下游應用賽道逐步拓展：隨我國制造業逐步轉型升級，我國機器視覺產業下游應用賽道逐步拓展：我國早期機器視覺主要應用于消費電子、半導體、汽車三大行業。這些行業整體對于設備精度、準確度、穩定性要求較高。近年來，隨著我國制造業整體轉型升級，向智能化、自動化方向發展，機器視覺技術與相關設備得以滲透進入更多下游應用行業，如電池、機器人等。鋰電池為代表

64、的重點新賽道值得關注：鋰電池為代表的重點新賽道值得關注：從下游應用行業增速上看，鋰電池、新能源汽車行業在2021年增速最快，分別實現增速181%、150%。下游應用行業的快速發展與工業機器視覺在產線中滲透率的逐步提升，帶來了工業機器視覺的需求高增，鋰電池、新能源汽車行業的需求增速分別達到30%、25%。圖：圖：20212021年中國重點應用行業增速與工業視覺需求增速情況年中國重點應用行業增速與工業視覺需求增速情況圖：圖：20202020中國機器視覺下游應用領域分布中國機器視覺下游應用領域分布資料來源：中國機器視覺產業聯盟，甲子光年，中信建投181%150%65%40%30%20%14%10%1

65、0%6%0%5%10%15%20%25%30%35%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%行業增速需求增速電子24.8%平板顯示12.2%汽車8.4%電池8.3%印刷6.5%機器人6.0%半導體5.5%包裝5.1%食品/飲料4.7%其他18.6%29資料來源：甲子光年，中信建投 機器視覺在機器視覺在3C電子行業中得到廣泛應用：電子行業中得到廣泛應用：3C電子行業具有元器件尺寸較小，質量標準高的特點，因而對于機器視覺需求較高。目前，機器視覺應用于PCB和3C電子產線中的多個環節中。未來機器視覺技術有望在更多環節中滲透在在PCB生產制造環節中，機器視覺是生產制

66、造環節中，機器視覺是PCB對位、對位、SMT拾取、放置和安裝驗證及焊膏驗證應用等環節至關重要的工具。隨拾取、放置和安裝驗證及焊膏驗證應用等環節至關重要的工具。隨著著3D AOI產品的不斷成熟，機器視覺產品將打開更多應用場景產品的不斷成熟，機器視覺產品將打開更多應用場景在電子成品設備制造環節中，機器視覺解決方案應用于顯示器缺陷檢測、產品外殼缺陷檢測、軸轂和盤片裝配在電子成品設備制造環節中，機器視覺解決方案應用于顯示器缺陷檢測、產品外殼缺陷檢測、軸轂和盤片裝配/磁頭懸浮磁頭懸浮組件機器人引導、光學字符識別等環節。組件機器人引導、光學字符識別等環節。2.3.1 3C電子：高質量標準帶來較高機器視覺滲

67、透率資料來源：康耐視官網，中信建投圖圖：PCBPCB生產線中部分機器視覺應用環節生產線中部分機器視覺應用環節圖圖：電子設備制造生產線中部分機器視覺應用環節電子設備制造生產線中部分機器視覺應用環節30資料來源：康耐視官網，中信建投 產品持續迭代升級帶來穩定需求：產品持續迭代升級帶來穩定需求：隨著3C電子產品更新換代，產品精密度逐漸提升，對于生產制造過程中的精度要求也隨之逐步提升，推動機器視覺進一步滲透。同時，由于消費電子產品整體生命周期較短，新產品如折疊屏、5G手機的迭代導致制造企業需要不斷更新其生產線，進而為機器視覺企業創造穩定需求。消費電子產品產線進一步升級迭代：消費電子產品產線進一步升級迭

68、代：隨3C電子產品逐步發展，電子產品生產廠商也逐步迭代生產質量標準，例如在手機生產過程中，蘋果手機的生產工藝和流程標準最高，但隨著市場競爭加劇，各大安卓手機廠商也正在逐步推進生產質量標準和產線的升級迭代，有望帶來機器視覺需求的擴大。我們認為，在未來幾年中，盡管我們認為，在未來幾年中，盡管3C電子整體行業市場規模增速放緩，但電子整體行業市場規模增速放緩，但3C電子行業機器視覺需求仍將穩定提升，同時技電子行業機器視覺需求仍將穩定提升，同時技術逐漸成熟的國產廠商有望獲得更大的市場份額，整體上術逐漸成熟的國產廠商有望獲得更大的市場份額，整體上3C電子仍是機器視覺中重要的下游應用場景。電子仍是機器視覺中

69、重要的下游應用場景。2.3.2 3C電子：產品與產線升級迭代帶來穩定增長資料來源：Statistics，中商產業研究院，中信建投圖圖：消費電子行業市場規模：消費電子行業市場規模圖圖：20162016-2025E2025E中國中國3C3C電子行業機器視覺規模及預測電子行業機器視覺規模及預測15.6519.2623.7627.3231.3440.6242.7448.8955.5762.480.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%35.00%0102030405060702016201720182019202020212022E2023E2024E2025E中

70、國3C電子行業機器視覺市場規模及預測（億元）同比增速（%）240024242496267626162739-4.00%-2.00%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%2200230024002500260027002800201620172018201920202021市場規模及預測（億元）同比增速（%）31資料來源：GGII，中信建投 2.3.3 鋰電：機器視覺逐步滲透機器視覺在鋰電行業的滲透率逐步提升：機器視覺在鋰電行業的滲透率逐步提升：隨著鋰電池制造智能化、自動化程度的提升，機器視覺產品開始廣泛地應用于鋰電池設備生產的各個工段。從前段工藝的涂布輥壓，到中段工藝的電芯組裝，再

71、到后段化成分容之后的檢測以及模組PACK段，機器視覺應用滲透率在逐步提升。攪拌混煉延伸隔膜分切烘烤制漿涂布烘干碾壓極片分切模切疊片配對包膜入殼注液密封焊接貼膠頂封注液塑封入殼點焊滾槽注液封口包裝質檢分容老化化成制片卷繞方殼軟包圓柱前段工藝中段工藝后段工藝表示需要機器視覺參與的環節圖：鋰電池生產工藝流程中的機器視覺圖：鋰電池生產工藝流程中的機器視覺資料來源:中國機器視覺網，中信建投后段包裝：電芯藍膜表面缺陷檢測后段包裝：電芯藍膜表面缺陷檢測中段中段焊接：焊接：BusbarBusbar焊后質量檢測焊后質量檢測前段涂布前段涂布：涂布機留白寬度檢測：涂布機留白寬度檢測32 2.3.4 鋰電：品質管控需

72、求明確，競爭格局優秀品質管控需求明確：品質管控需求明確：早期的鋰電行業擴產往往較少考慮質量管控，但隨著行業逐步從高速發展轉向高質量發展以及用戶對于鋰電安全的更高需求，機器視覺已經成為鋰電池生產企業解決質量和效率問題的必然選擇，據GGII預測，鋰電機器視覺檢測系統市場規模將保持高速增長，未來5年年復合增長率在40%。競爭格局優秀：競爭格局優秀：在3C電子和汽車等行業中的機器視覺中海外巨頭有著更加強的技術積累和長期合作關系，對于我國機器視覺企業的市場拓展產生一定阻礙，但鋰電池行業是近年來在我國發展起來的新興產業，因此其中鋰電企業與我國機器視覺企業協同配合發展而來，國產化程度較高。我們認為，鋰電行業

73、行業整體增速較快，且鋰電中的機器視覺具備行業增速高、需求明確、競爭格局優秀的優勢，在未來兩三年我們認為，鋰電行業行業整體增速較快，且鋰電中的機器視覺具備行業增速高、需求明確、競爭格局優秀的優勢，在未來兩三年內有望維持高增速，是最具潛力的下游應用市場內有望維持高增速，是最具潛力的下游應用市場。圖：中國鋰電池生產規模圖：中國鋰電池生產規模圖：圖：20172017-20252025中國鋰電機器視覺市場規模中國鋰電機器視覺市場規模1.372.734.517.0911.3917.527.3438.1750.50.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%01020

74、30405060201720182019202020212022E2023E2024E2025E中國鋰電行業機器視覺市場規模及預測（億元）同比增速（%）65.480.8108123148.23241170.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%140.00%0501001502002503003502016201720182019202020212022H1中國鋰電池生產規模情況（GWh）同比增速（%）資料來源:觀研天下，中信建投33資料來源:GGII，中信建投 汽車生產制造過程自動化程度高，機器視覺應用較為廣泛：汽車生產制造過程自動化程度高，機器視

75、覺應用較為廣泛：汽車生產制造過程中的安全高效是汽車生產企業的首要目標，因此主機廠進入門檻很高，且產線已經基本實現了自動化。目前機器視覺產品應用在汽車總裝和零部件檢測、發動機檢測等環節。據調查，目前一條產線配備十余個機器視覺系統。汽車產線逐步升級帶來機器視覺的需求和要求雙重提升：汽車產線逐步升級帶來機器視覺的需求和要求雙重提升：一方面，汽車產線管控需求持續提升；另一方面伴隨著新能源和自動駕駛的發展，雷達、傳感器、通信裝置、攝像頭等精密電子零部件將被裝載在汽車上，兩方面因素推動汽車生產過程的精度和智能程度要求持續提升，為機器視覺企業帶來全新發展機遇。但由于傳統汽車廠商已經與國外機器視覺龍頭構建穩定

76、的合作關系且供應商更換成本較高，因此我國機器視覺企業在汽車行業中的機會主要在新興起的新能源廠商。我們認為，汽車行業是機器視覺應用非常成熟的行業且前景明確，短期國內廠商與新興汽車廠商的協同發展，若長期能在我們認為，汽車行業是機器視覺應用非常成熟的行業且前景明確，短期國內廠商與新興汽車廠商的協同發展，若長期能在傳統汽車廠商中實現對于海外廠商的替換，將打開巨大的市場空間。傳統汽車廠商中實現對于海外廠商的替換，將打開巨大的市場空間。2.3.5 汽車：生產制造自動化程度高，機器視覺需求持續提升資料來源：甲子光年，中信建投圖圖：汽車行業中的機器視覺檢測：汽車行業中的機器視覺檢測圖圖：20162016-20

77、252025中國汽車行業機器視覺市場規模中國汽車行業機器視覺市場規模類別類別檢測內容檢測內容汽車總裝和零部件檢測零部件尺寸、外觀、形狀檢測總成部件錯漏裝、方向、位置檢測讀碼、型號、生產日期檢測總裝配合機器人焊接導向和質量檢測電氣性能檢測、功能檢測發動機檢測加工位置、形狀和尺寸大小檢測正時鏈位置檢測活塞標記方向和型號檢測曲軸連桿連碼、字符、型號檢測點膠有無檢測缸體缸蓋讀碼、字符、型號檢測4.785.567.278.2810.2914.2118.5924.5331.1238.270.00%10.00%20.00%30.00%40.00%0102030405020162017201820192020

78、20212022E 2023E 2024E 2025E中國汽車行業機器視覺市場規模及預測（億元）同比增速（%）34資料來源：GGII，中信建投 半導體行業對機器視覺需求明確，應用較為成熟廣泛：半導體行業對機器視覺需求明確，應用較為成熟廣泛：半導體產業具有集成度高、精細度高的特點，人眼視覺能起到的檢測作用相當有限，對于機器視覺需求明確?；诖颂攸c，半導體產業是機器視覺技術最早大規模應用的下游領域之一，覆蓋半導體外觀缺陷、尺寸、數量、平整度、距離、定位、校準、焊點質量、彎曲度等檢測，晶圓制造中的檢測、定位、切割和封裝過程全程都需要機器視覺技術的輔助。高端半導體檢測設備主要被海外巨頭占據：高端半導體

79、檢測設備主要被海外巨頭占據：由于海外巨頭在半導體檢測領域的先發優勢，因而目前半導體機器視覺中的高端市場主要被海外龍頭占據。同時，因為半導體行業的生產要求很高，因此導致國產機器視覺廠商往往難以直接進入這一領域。國產廠商已在個別產品上取得突破，如精測電子的膜厚測量設備、關鍵尺寸測量設備、電子束缺陷復查設備、圖形晶圓缺陷檢測設備，中科飛測的圖形與無圖形晶圓缺陷檢測設備、膜厚測量設備、三維形貌測量設備，均已取得訂單或在客戶產線驗證通過。我們認為，高端半導體檢測是我國需要重點突破的高端技術，我們認為，高端半導體檢測是我國需要重點突破的高端技術，20222022年國產化率仍不足年國產化率仍不足5%5%，未

80、來提升空間巨大。，未來提升空間巨大。2.3.6 半導體：機器視覺應用較為成熟，海外巨頭占據高端市場圖圖：天準科技半導體前道量測設備：天準科技半導體前道量測設備圖圖：20162016-20252025半導體行業機器視覺市場規模半導體行業機器視覺市場規模圖圖：20212021中國檢測和量測設備市場競爭格局中國檢測和量測設備市場競爭格局KLA52.0%AMAT12.0%Hitachi11.0%Nano4.0%Hermes Microvison3.0%Nava2.0%其他16.0%資料來源：華經產業研究院，中信建投3.744.4875.919.39.2213.1617.1523.9332.5642.9

81、7-10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%051015202530354045502016 2017 2018 2019 2020 2021 2022E2023E2024E2025E中國半導體行業機器視覺市場規模及預測（億元）同比增速（%）35資料來源：GGII，中信建投資料來源：天準科技官網，中信建投 2.3.7 倉儲物流：降本增效需求明確，智能化市場空間廣闊倉儲物流行業降本增效需求明確：倉儲物流行業降本增效需求明確：機器視覺在倉儲物流行業的典型應用場景為碼垛和快速分揀，具體包括對于多SKU商品/包裹的識別與定位，從而引導機

82、器人抓取和放置的視覺引導設備，對于商品信息（如二維碼）進行快速掃描識別的視覺識別設備。物流倉儲行業整體人力和設備成本、毛利率水平均較低，對于機器視覺解決方案的性價比要求更高。智能倉儲物流設備市場空間廣闊：智能倉儲物流設備市場空間廣闊：目前我國智能倉儲物流行業仍然處于起步階段，整體智能設備滲透率較低，但隨著人口結構變化帶來的勞動力成本上升，以及電子商務的物流倉儲應用場景的快速發展帶來的需求增長，智能倉儲物流系統仍然是未來行業發展的必然趨勢，在智能倉儲物流的多個環節中發揮重要作用的機器視覺也有望得到較好發展。我們認為，倉儲物流行業短期受降本增效需求驅動，長期受數字化、智能化需求驅動，機器視覺滲透率

83、有望提升。我們認為，倉儲物流行業短期受降本增效需求驅動，長期受數字化、智能化需求驅動，機器視覺滲透率有望提升。資料來源:觀研天下，中信建投圖：智能倉儲物流系統構成圖：智能倉儲物流系統構成圖：智能倉儲物流設備滲透率情況圖：智能倉儲物流設備滲透率情況表示機器視覺參與的環節2.793.274.044.714.897.518.6310.6412.9415.520.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%0246810121416182016201720182019202020212022E2023E2024E2025E中國快遞物流倉儲行業機器視覺市場規模及預測（億

84、元）同比增速（%）36資料來源:GGII，中信建投 2.3.8 包裝印刷：存在國產替代機遇，消費場景回暖帶動需求復蘇印刷包裝產線深度依賴機器視覺檢測，存在國產替代機遇：印刷包裝產線深度依賴機器視覺檢測，存在國產替代機遇：機器視覺參與包裝印刷行業中的測定包裝物體積、識讀包裝條碼、檢測包裝封口缺陷等環節，整體滲透率較高，但由于我國的印刷包裝行業發展時間較早，因而初期與海外廠商建立了合作關系，目前仍存在一定的國產替代空間。后疫情時代印刷包裝行業的機器視覺需求有望復蘇：后疫情時代印刷包裝行業的機器視覺需求有望復蘇：伴隨后疫情時代消費場景的逐漸活躍。食品、飲料、藥品等生活消費品產能有望進一步釋放，預計包

85、裝印刷行業將有所復蘇，進而帶動機器視覺需求。印刷包裝行業中機器視覺的應用需求較為穩定，存在國產替代空間，看好消費回暖帶動整體行業需求增長。印刷包裝行業中機器視覺的應用需求較為穩定，存在國產替代空間，看好消費回暖帶動整體行業需求增長。資料來源:中商產業研究院，中信建投圖：國內包裝印刷市場規模圖：國內包裝印刷市場規模9927100331006512042130200%5%10%15%20%25%02,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00020182019202020212022E國內包裝印刷市場規模（億元）增長率圖：康耐視食品飲料包裝檢測圖：康耐視食品飲料包裝檢測

86、37資料來源:康耐視官網，中信建投 2.3.9 光伏：機器視覺深度參與，嵌入式/可配置系統有望推廣機器視覺設備深度參與光伏組件的生產流程：機器視覺設備深度參與光伏組件的生產流程：目前機器視覺設備在光伏組件生產中的電池片分選、EVA/背膜裁切、電池片焊接、外觀/尺寸檢測、封裝、鋁邊框/接線盒安裝、隱裂檢測環節有所應用，隨著光伏下游裝機增量及刺激產能釋放，光伏生產商必然升級或新采購制造與檢測自動化設備以提高其產線的生產效率和產品的競爭力。產線特點決定嵌入式產線特點決定嵌入式/可配置視覺系統具有更好應用前景：可配置視覺系統具有更好應用前景：光伏產線的布局比較緊湊，工序銜接較為成熟，嵌入式或可配置視覺

87、系統因為其可以盡可能減少對現有產線的改造，有望在光伏組件領域得到更廣泛應用。我們認為，機器視覺在光伏產業中的滲透率較高，應用較為成熟，但短期光伏產業增速放緩導致行業增速相對放緩，我們認為，機器視覺在光伏產業中的滲透率較高，應用較為成熟，但短期光伏產業增速放緩導致行業增速相對放緩，未來清潔能源重要性和性價比提升將帶來一定增長空間。未來清潔能源重要性和性價比提升將帶來一定增長空間。電池片受入電池片分選玻璃清潔/受入EVA/背膜裁切電池片焊接焊接片匯流鋪設EVA/背膜外觀/尺寸檢測層壓封裝裝鋁邊框裝接線盒組件清潔隱裂檢測包裝入庫表示需要機器視覺參與的環節圖：光伏組件生產工藝流程圖：光伏組件生產工藝流

88、程資料來源:中商產業研究院，中信建投圖：國內光伏組件產能圖：國內光伏組件產能1301702203503970.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%05010015020025030035040045020182019202020212022E中國光伏組件產能（GW）同比（%）38資料來源:中商產業研究院，中信建投 目錄一、機器視覺產業宏觀分析一、機器視覺產業宏觀分析二、機器視覺產業鏈各環節分析二、機器視覺產業鏈各環節分析三、機器視覺海外龍頭企業分析三、機器視覺海外龍頭企業分析四、機器視覺標的公司分析四、機器視覺標的公司分析39 基恩士成立于

89、基恩士成立于1974年，是領先的傳感器、測量系統、激光刻印機、顯微系統以及單機式影像系統的國際化綜合供應商，采年，是領先的傳感器、測量系統、激光刻印機、顯微系統以及單機式影像系統的國際化綜合供應商，采用用Fabless模式進行生產。模式進行生產?；诠怆妭鞲泻诵募夹g，不斷推出全球領先的機器視覺產品?；诠怆妭鞲泻诵募夹g，不斷推出全球領先的機器視覺產品。公司產品逐步從自動化傳感器、測量儀器發展到到機器視覺系統與設備如激光打標機、圖像測量處理系統和2D/3D激光掃描儀?；魇客ㄟ^不斷研發，成為全球傳感設備的領導者，產品覆蓋多個工業制造與科學研究領域，服務位于全球約70個國家的超過200,000名客

90、戶。在在福布斯福布斯“世界最具創新力世界最具創新力的公司”榜單上排名第的公司”榜單上排名第17位。位。3.1 基恩士：立足光電傳感技術，領先的工業自動化產品綜合供應商資料來源：基恩士官方資料，中信建投圖圖：公司發展歷程：公司發展歷程1974成立為Lead Electric Co.，Ltd.有限公司。1975開發了高精度近距離傳感器1983開發光纖光電傳感器1986開發了第一個利用激光二極管作為光源的光電傳感器1986更名為KEYENCE，取“Key of science”之意1989開發了超小型條形碼讀取器1990開發了內置監視器的顯微鏡1995開發出世界上最小的機器視覺系統1999開發出世界

91、上第一臺自動聚焦彩色激光顯微鏡2000世界上第一臺顯微鏡數字聚焦儀2002開發了高速/高精度機器視覺系統2005開發了下一代3D真實表面數字顯微鏡2006開發出世界上第一個3D激光打標機2007開發了世界上第一個CMOS激光傳感器2008開發了業界第一臺具有高速放大視頻捕獲功能的顯微鏡。2009開發了具有世界最小頭部尺寸的高功率光纖激光打標機開發了世界上第一臺2mm微頭光譜干涉激光測距儀開發了新的高速、精確的圖像尺寸測量系統2010開發了超高速、高容量多攝像機圖像處理系統。2011開發了快速設置視覺傳感器2012開發了自動教學機器視覺系統2013開發了世界上最快的2D/3D激光掃描儀，每秒采樣

92、64000個輪廓2014創建了一個革命性的一體化、直觀的機器視覺系統，融合了高速攝像頭、智能照明和一個強大的算法（LumiTrax）2015開發了夾緊液體流量傳感器，可以從管道外檢測流量40 公司提供豐富的工業自動化產品。公司提供豐富的工業自動化產品。公司產品包括視覺系統與設備、顯微系統、工業測量系統、PLC與刻印設備等，按照通用目的進行工程設計，可以適用在各個行業領域。公司實現機器視覺核心環節全覆蓋。公司實現機器視覺核心環節全覆蓋。公司機器視覺自主產品覆蓋LED光源及光源控制器、機器視覺相機、鏡頭、軟件算法，一方面得以更好地靈活運用零部件，進而更好的滿足不同客戶的不同需求，另一方面大幅度強化

93、產品系列組，從而更大限度發揮公司產品的圖像處理的能力。同時，也為公司構建起較高的“產業護城河”，有利于公司維持其市場地位。3.1.1 基恩士：提供豐富工業自動化產品，機器視覺核心環節全覆蓋資料來源：基恩士官方資料，中信建投圖圖：公司產品矩陣：公司產品矩陣圖圖：公司機器視覺核心零部件（光源：公司機器視覺核心零部件（光源/光源控制器光源控制器/鏡頭鏡頭/顯示器）顯示器）41資料來源：基恩士官方資料，中信建投 3.1.2 基恩士：提供豐富工業自動化產品，機器視覺核心環節全覆蓋圖圖：公司機器視覺核心零部件（相機）：公司機器視覺核心零部件（相機）圖圖：公司機器視覺系統產品：公司機器視覺系統產品42資料來

94、源：基恩士官方資料，中信建投資料來源：基恩士官方資料，中信建投 2021年以來公司營收增長迅速，盈利能力有所上升：年以來公司營收增長迅速，盈利能力有所上升：2021財年公司主營業務收入為67.49億美元，實現同比增長40.33%，凈利潤實現27.11億美元，同比為53.76%，高于營收同比增速，反映出營收高增的同時公司盈利能力亦有所上升。海外業務拉動增長：海外業務拉動增長：基恩士在2021財年日本銷售額為27.72億美元，同比增長30.9%；海外銷售額為39.77億美元，同比增長47.7%。中國區域增速最快，實現營收11.49億美元，同比達49.2%?；魇堪言谌毡鹃_拓客戶的自主經驗推廣到海外

95、。亞洲區業務增長顯著：亞洲區業務增長顯著：隨公司銷售團隊逐步拓展海外市場以及海外市場制造業轉型升級加速帶來更多需求，2019至2021公司日本本土業務占比分別為47.19%/44.01%/41.07%，公司海外業務占比分別 52.81%/55.99%/58.93%，呈現上升趨勢。3.1.3 基恩士：近年來公司營收增長迅速，海外業務持續拓展資料來源：彭博，中信建投圖圖：基恩士營收和凈利潤變化：基恩士營收和凈利潤變化圖圖：基恩士收入結構變化（分地區）：基恩士收入結構變化（分地區）49.85%49.99%46.71%46.84%47.19%44.01%41.07%21.31%20.58%22.60%

96、21.79%21.40%25.64%27.28%18.06%18.30%18.72%18.76%19.12%18.47%18.98%10.79%11.12%11.97%12.61%12.29%11.88%12.66%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2015201620172018201920202021日本亞洲美國歐洲31.5538.1647.4853.0350.7550.7767.4911.4114.1618.9820.4318.2218.6127.11-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%0102030405060708020152016

97、20172018201920202021主營業務收入（億美元）凈利潤（億美元）營收同比凈利潤同比43資料來源：基恩士年報，中信建投 公司為廣泛的下游行業提供豐富的解決方案：公司為廣泛的下游行業提供豐富的解決方案：基恩士產品應用覆蓋了汽車、半導體/液晶、電子元件、醫療、物流、金屬、薄膜/片材、食品/藥品、樹脂等廣泛的下游行業。同時在單個下游行業內提供豐富的解決方案，以電子元件行業為例，基恩士可以實現晶圓定位/PCB版定位/水晶振子缺陷檢測/鋰電池缺陷檢測等功能。公司下游應用行業營收分布較為均衡：公司下游應用行業營收分布較為均衡：2021財年下半年，基恩士日本國內客戶按下游行業劃分分別為SPE&L

98、CD 10%/電子元件 15%/汽車 25%/機床等機械設備10%/餐飲和醫療 10%/其他 30%，整體收入結構較為均衡，對單一下游行業的依賴性較弱，有利于公司持續穩定發展。3.1.4 基恩士：為廣泛下游行業提供解決方案，各下游占比較為均衡資料來源：基恩士官網，中信建投圖圖：基恩士服務的下游行業：基恩士服務的下游行業SPE&LCD10.0%電子元件15.0%汽車25.0%機床等10.0%餐飲和醫療10.0%其他30.0%圖圖：基恩士：基恩士FY2021FY2021日本國內客戶收入結構（按下游行業）日本國內客戶收入結構（按下游行業）資料來源：基恩士數據，中信建投44 公司已經實現了營銷網絡的全

99、球布局：公司已經實現了營銷網絡的全球布局：目前基恩士已經在46個國家和地區設有 230 個辦事處，組成了高效的全球分公司網絡，為全球“財富500強”制造企業乃至小供應商提供能夠改善其自動化制造質量與效率的解決方案。公司采用直銷模式以更好滿足客戶需求：公司采用直銷模式以更好滿足客戶需求：相較于傳統經銷模式，公司采用直銷模式直接與客戶進行聯系。一方面，以更高效率為客戶提供更好的產品相關信息與服務，包括現場制造和自動化知識、模型選擇、現場操作指導、產品采用后的注意事項以及售后服務等。另一方面，得以與客戶深度協同，基于客戶在相關場景中的行業知識，針對客戶潛在需求進行挖掘與產品開發，持續推出滿足全球領先

100、的機器視覺產品。3.1.5 基恩士：營銷網絡布局全球，直銷模式更好滿足并挖掘客戶需求資料來源：基恩士官方資料，中信建投圖圖：基恩士營銷網絡布局：基恩士營銷網絡布局圖圖：基恩士直銷模式與傳統銷售模式對比：基恩士直銷模式與傳統銷售模式對比資料來源：公司官網，中信建投45資料來源：基恩士官方資料，中信建投 公司采取公司采取Fabless經營模式：經營模式：公司專注于利潤率最高的傳感器、自動化設備等設計開發部分，將生產相關的業務外包給專業制造廠商。2018財年至2021財年期間，公司有形固定資產占總資產的比例僅為0.63%/0.59%/0.48%/0.42%。領先全球的標準化產品幫助公司維持毛利率領先

101、全球的標準化產品幫助公司維持毛利率/凈利率高水平：凈利率高水平：2017財年至2021財年，公司毛利率穩定維持在80%以上，凈利率則整體在38%左右波動，全球領先的產品能力，完整的機器視覺核心環節布局，讓基恩士呈現出相較全行業有更強的盈利能力。3.1.6 基恩士：領先全球的產品力塑造高利潤率資料來源：基恩士年報，中信建投圖圖：基恩士有形固定資產占比變化：基恩士有形固定資產占比變化圖圖：20172017-20212021基恩士和康耐視毛利率與凈利率基恩士和康耐視毛利率與凈利率95.5398.9887.2889.150.63%0.59%0.48%0.42%0.00%0.10%0.20%0.30%0

102、.40%0.50%0.60%0.70%808284868890929496981002018201920202021有形固定資產（億日元）有形固定資產占比（%）82.12%82.35%81.81%81.93%82.26%39.97%38.52%35.90%36.66%40.17%75.55%74.45%73.85%74.55%73.26%23.07%27.19%28.10%21.72%26.99%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%20172018201920202021基恩士毛利率基恩士凈利率康耐視毛利率康耐視凈利率46資料來源：基恩士年報，康耐視年報，中信建投 康耐視

103、成立于康耐視成立于1981年。是為制造自動化領域提供視覺系統、視覺軟件、視覺傳感器和工業讀碼器的先進提供商。年。是為制造自動化領域提供視覺系統、視覺軟件、視覺傳感器和工業讀碼器的先進提供商?？的鸵晣@機器視覺技術，為制造業領域提供不同的自動化設備?？的鸵晣@機器視覺技術，為制造業領域提供不同的自動化設備。Cognex取“cognition experts”（認知專家）之意，發展早期便致力于機器視覺在制造業的應用，公司早期機器視覺產品，DataMan視覺系統，是世界上第一個能夠讀取、驗證和確認零件和組件上直接標記的字母、數字和符號的工業光學字符識別（OCR）系統。后續發展過程中，康耐視通過自主研

104、發、收并購等方式，一方面逐步完善了自身產業鏈布局，如開發自主工業機器視覺相機，另一方面拓展了在自身機器視覺產品的產品矩陣，從應用行業上進一步覆蓋自動化設備、電子產品、汽車等領域，從產品定位上覆蓋低、中、高端市場。3.2.1 康耐視：全球機器視覺和代碼讀取領域的領導者資料來源：康耐視官網，Zippa，中信建投圖圖：公司發展歷程：公司發展歷程1981康耐視由當時為麻省理工學院人類視覺感知學科講師的Robert J.Shillman博士于1981年創立1982生產了第一個視覺系統生產了第一個視覺系統DataManDataMan（OCROCR系統）系統）1984推出了Checkpoint 5500自動

105、視覺測試儀，用于檢測電路板上的裝配錯誤。1986開始專注于為原始設備制造商開發標準化機器視覺硬件和軟件標準化機器視覺硬件和軟件。1987歷史上首次實現盈利。1989在納斯達克交易所上市，每股1.38美元。1993Cognex 5000標志著PC/AT總線個人計算機的第一個高級視覺系統。1994推出了基于Windows的Checkpoint系統。1995收購收購了位于俄勒岡州波特蘭的晶圓識別技術公司Acumen公司。收購了美國晶圓識別系統開發商Acumen。1996該公司推出了acuReader/2Dm，這是一種針對PC插件數據矩陣的2 2D D代碼代碼讀取解決方案。收購了位于加利福尼亞州阿拉米

106、達的Isys Controls，這是一家高性能表面檢測系統制造商。1998推出了名為CVC-1000的高速、緊湊型工業機器視覺相機工業機器視覺相機。2000推出了兼顧視覺傳感器的簡單性和經濟性的In-Sight 2000視覺系統產品從Cognex 1500系統拓展到高端應用，如2000和3000系列。2001推出了In-Sight 1000和In-Sight 3000工業機器視覺傳感器。2003收購了Siemens Dematic AG的晶圓識別業務，以及總部位于德國亞琛的 Gav itec AG.的ID碼讀取業務。2004Cognex在其模塊化視覺系統部門組建了兩個新團隊（expert se

107、nsors&identification products）2005收購了其主要競爭對手之一、位于佐治亞州的 DVT Corporation。2007出于盈利能力和知識產權考慮，Cognex在2007年出售了其車內產品2015Cognex將其Surface Vision Division和相關系列產品SmartView（網絡檢測）、Vision Gear（縫隙檢測）、Smart Advisor（過程監控、網絡監控）和VisionPro Surface出售給Ametek股份有限公司。2017收購了瑞士的工業機器視覺應用深度學習軟件供應商ViDi Systems2019收購了韓國的視覺軟件開發商S

108、ualab，其將深度學習用于工業應用。47 康耐視提供豐富的機器視覺和讀碼器產品?？的鸵曁峁┴S富的機器視覺和讀碼器產品。公司產品主要分為機器視覺和讀碼器兩部分，其中機器視覺部分分為2D視覺傳感器、2D視覺系統、3D視覺系統，實現對于豐富下游應用領域和不同檢測對象、檢測任務、檢測性能要求的覆蓋。讀碼器包括固定式讀碼器、手持式讀碼器、條碼驗證器等?？的鸵晫崿F了機器視覺零部件中較為重要的相機、軟件兩個環節的自主覆蓋?？的鸵晫崿F了機器視覺零部件中較為重要的相機、軟件兩個環節的自主覆蓋。公司具有業界領先的機器視覺軟件系統VisionPro（3D）和In-Sight Vision Suite（2D）。同時

109、公司提供包括工業相機（CIC）、圖像板卡、I/O卡、視覺控制器視覺配件，可以方便地與公司軟件進行集成，建立滿足不同行業應用需求的解決方案。3.2.2 康耐視：提供豐富機器視覺產品，相機、軟件環節自主覆蓋資料來源：康耐視官網，中信建投圖圖：公司機器視覺產品矩陣：公司機器視覺產品矩陣分類產品系列產品特點機器視覺2D視覺傳感器In-Sight 2000為多種行業的各種應用提供簡單的通過/未通過結果，包括電子產品、汽車、消費品、健康和醫藥。In-Sight 2000 Mini2D視覺系統In-Sight D900解決有挑戰性的光學字符識別、裝配驗證、和缺陷探測應用In-Sight 2800從存在/缺失

110、檢測到分揀和字符讀取，在各個環節均提供易于部署的防錯解決方案。In-Sight 9000一款高分辨率且耐用的獨立視覺系統，能在大范圍內提供高精度的元件定位、測量和檢測。In-Sight 8000提供高性能視覺工具、更高速的通信和小空間高分辨率，適用于對機器空間要求較高的集成到較小空間的應用。In-Sight 7000全功能的強大視覺系統，能夠對所有行業各種零件執行快速、精確的檢測。In-Sight 9902 線性掃描視覺系統一款獨立的高分辨率視覺系統，適合詳細檢查大型、圓柱形或連續移動的物體?？捎糜跈z測即使是較小的功能特征和缺陷。3D視覺系統In-Sight 3D-L4000將三維激光位移技術

111、與智能相機結合，使工廠工程師能夠快速、準確地以具成本效益的方式解決各種檢測問題。支持 VisionPro 的 3D-L4000將激光三角測量技術與高級成像機制相結合，對被檢測部件進行非常細節的三維渲染。捕捉到每個表面特征的精確測量，包括長度、寬度、高度、傾斜度和體積。3D-A5000 系列面陣掃描專為捕獲高分辨率 3D 圖像設計的面陣掃描 3D 相機。采用 3D LightBurst 技術，可以快速采集圖像，以較大程度提高吞吐量?？蔀檠b配驗證、在線測量和機器人引導等應用提供可靠、準確的解決方案。DS800 系列通過結合激光三角測量和高級成像機制，生成被檢測部件的高度精確的三維渲染圖。如長度、寬

112、度、高度和傾斜度等表面特征，然后可以微米級的精度從這些渲染圖中提取。48 3.2.3 康耐視：營收有所下滑，中國業務占比上升資料來源：康耐視年報，中信建投圖圖：康耐視營收和凈利潤變化：康耐視營收和凈利潤變化圖圖：康耐視收入結構變化（分地區）：康耐視收入結構變化（分地區）2022年營收略有下滑：年營收略有下滑：2022年公司實現營收10.061億元，同比下降2.99%，實現歸母凈利潤2.155億元，同比下降23.01%。整體上于印尼的供應商工廠發生的火災影響了公司對于相關訂單的完成。在具體行業中，21年占比最高的物流行業中大型電子商務客戶的項目進展放緩導致物流行業收入下降25%，消費電子和汽車行

113、業分別實現了約8%和7%的收入增長，部分抵消了物流行業下滑的影響2017年至年至2020年公司營收增速有所放緩：年公司營收增速有所放緩：同比增速分別為47.10%/5.25%/-10.01%/11.77%。2021年，受益于電子商務的興起、汽車領域向電動汽車發展、勞動力短缺、對產品可追溯性要求的增加以及新冠肺炎疫情“無觸控”條碼讀取的加速發展，實現28%的增長。中國業務占比上升但增速放緩：中國業務占比上升但增速放緩：盡管公司整體營收增速有所下滑，但其他地區業務相較于中國地區業務增速較慢，因此中國業務從2016年的占比12%增長至2022年的22%。但近年來相關增速也呈現放慢趨勢，2020/20

114、21/2022的中國地區營收增速分別為46%/19%/13%。其他地區業務中歐洲業務收縮最為明顯，從2016年的43%降低為2022年的23%。而美洲業務在2016至2021年間持續擴張，2021年達到42%，但2022年有所下降，減少至38.82%。4.5065.2087.6618.0637.2568.1110.37110.0611.8711.4961.7672.1932.0391.7622.7992.155-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%02468101220152016201720182019202020212022主營業務收入（億美

115、元）凈利潤（億美元）營收同比凈利潤同比30.66%27.98%33.12%38.20%38.23%41.97%38.82%43.49%42.92%38.19%31.39%25.74%23.89%23.32%12.50%14.19%15.64%15.86%20.75%19.30%22.61%13.35%14.90%13.05%14.56%15.28%14.85%15.25%0%20%40%60%80%100%2016201720182019202020212022美洲歐洲中國亞洲其他地區49資料來源：康耐視年報，中信建投 3.2.4 康耐視：汽車/消費電子業務有所收縮，物流成為主要下游應用場景資

116、料來源：康耐視官網，中信建投圖圖：公司機器視覺下游應用領域（部分）：公司機器視覺下游應用領域（部分）圖圖：20192019-20222022康耐視下游應用場景變化康耐視下游應用場景變化下游應用場景廣泛，汽車下游應用場景廣泛，汽車/消費電子消費電子/物流為主要應用場景：物流為主要應用場景：康耐視提供標準化產品，應用于廣泛的下游場景，包括自動化設備、汽車、消費品、電子產品、食品飲料、物流等。其中汽車、消費電子、物流為康耐視主要的下游應用場景，合計占比70%（21年），2022年醫藥相關業務增速較快，在整體業務中成為第四大應用場景，占比10%。汽車汽車/消費電子業務收縮，物流場景成為最主要的下游應用

117、場景：消費電子業務收縮，物流場景成為最主要的下游應用場景：隨國產廠商技術逐步成熟，在蘋果產業鏈中實現國產替代，公司消費電子業務有所收縮，從2019年的25%減少至2021年的20%，同時汽車業務呈現明顯收縮趨勢，從30%下降至20%。隨電子商務行業發展及新冠帶來的物流業變革，物流行業占比呈現上升趨勢，從15%發展至30%，在下游場景中占比最高。2022年由于印尼工廠火災，導致物流業務明顯下滑，其他各業務占比相應上升，若去除火災影響，整體上業務格局并未發生明顯改變。30%20%20%25%25%30%20%20%15%20%30%20%30%30%30%25%10%0%10%20%30%40%5

118、0%60%70%80%90%100%2019202020212022汽車消費電子物流其他醫藥50資料來源：康耐視年報，中信建投 目錄一、機器視覺產業宏觀分析一、機器視覺產業宏觀分析二、機器視覺產業鏈各環節分析二、機器視覺產業鏈各環節分析三、機器視覺海外龍頭企業分析三、機器視覺海外龍頭企業分析四、機器視覺標的公司分析四、機器視覺標的公司分析51 凌云光成立于2002年，主營業務包括機器視覺設備及光通信產品。公司堅持核心技術自主研發，建立技術平臺。公司堅持核心技術自主研發，建立技術平臺。通過自主研發并與國內領先研究單位合作，持續積累光學成像、算法、軟件的專利技術研發能力，實現了關鍵技術的突破與積累

119、。公司服務下游應用領域多元，積累豐富客戶資源。公司服務下游應用領域多元，積累豐富客戶資源。初期在印鈔行業進行自主研發，后續逐步進入印刷包裝、新型顯示、消費電子等行業，并與行業頭部客戶建立長期合作關系。4.1.1 凌云光：深耕行業20年，國內領先的視覺系統與裝備供應商資料來源：凌云光官網，中信建投圖圖：公司發展歷程：公司發展歷程(機器視覺業務機器視覺業務)20152015年年進入消費電子頭部供應商名錄為其手機組裝提供可配置視覺系統20202020年年SmartFAB智能印包工廠管理系統發布獲富士康工業富聯、BOE、小米戰略投資090920142014年年進入鋰電市場為頭部客戶提供視覺成像方案10

120、10111120172017年年凌云全新彩盒單張PrintMan系列包裝印刷質量解決方案新品發布010120002000年年與上海印鈔廠合作開發“人民幣凹印檢測系統”020220022002年年凌云光成立030320052005年年開始獨立自主研發機器視覺算法平臺VisionWARE應用于消費電子、智慧交通等領域040420062006年年LCD檢測設備（ICON）研制成功，并進行大批量推廣0505060620092009年年發布服務于激光加工行業的專業級產品VisionLASER鐵路搗固車線路光電檢測系統研發成功070720102010年年LCD點燈產品TF210在日本夏普公司成功應用發布服

121、務與機器人裝配行業的專業級產品VisionALN20082008年年電子標簽檢查機研制成功進入印刷標簽行業080820122012年年與清華大學合作研發“立體視頻重建與顯示技術及裝置”榮獲國家發明技術一等獎1212131320212021年年發布手機模組外觀、MiniLED爭先檢測等十余款全新產品141420222022年年凌云光成功登陸A股科創板52 公司基于“光、機、電、算、軟”底層通用技術，面向公司基于“光、機、電、算、軟”底層通用技術，面向3C電子、新型顯示、印刷包裝等下游領域，主要提供可配置視覺電子、新型顯示、印刷包裝等下游領域，主要提供可配置視覺系統、智能視覺裝備、視覺器件等產品。

122、系統、智能視覺裝備、視覺器件等產品。4.1.2 凌云光：針對行業場景，提供豐富解決方案與產品資料來源：凌云光招股說明書，中信建投圖圖：公司行業解決方案與對應產品：公司行業解決方案與對應產品53 公司的營收與利潤快速增長公司的營收與利潤快速增長：2022年公司實現營收27.5億元，同比增長12.89%，實現歸母凈利潤2.01億元，同比增長16.86%。自2019年起，得益于制造業轉型升級，下游市場需求持續增長，凌云光收入與利潤增長迅速，2019-2022年營收CAGR達24.31%，歸母凈利潤CAGR達75.79%。公司業務結構持續改善：公司戰略聚焦機器視覺業務，主動收縮光接入網業務公司業務結構

123、持續改善：公司戰略聚焦機器視覺業務，主動收縮光接入網業務，機器視覺業務占公司營收比重持續提升。機器視覺業務占公司營收比重持續提升。同時機器視覺業務中，自主業務部分占比持續提升。2022Q1-Q3公司機器視覺業務占整體收入近70%，機器視覺業務收入結構中，自主業務（智能視覺裝備/可配置視覺系統/服務）占比超90%。4.1.3 凌云光：營收與利潤快速增長，業務結構持續改善圖圖：凌云光營收和歸母凈利潤變化：凌云光營收和歸母凈利潤變化資料來源：Wind，中信建投圖圖：20212021收入結構（分業務方向）收入結構（分業務方向）資料來源：凌云光招股說明書，中信建投圖圖：20212021機器視覺收入結構（

124、分產品）機器視覺收入結構（分產品）14.0614.3117.5524.3627.50.550.371.321.722.01-50.00%0.00%50.00%100.00%150.00%200.00%250.00%300.00%05101520253020182019202020212022營業總收入（億元）歸母凈利潤（億元）營收同比（%）歸母凈利潤同比（%）光通信36.1%機器視覺62.0%服務1.9%智能視覺裝備46.7%可配置視覺系統39.8%視覺器件13.4%54 通過產業投資、自主研發等方式對機器視覺上游器件進行布局。通過產業投資、自主研發等方式對機器視覺上游器件進行布局。產業投資：

125、產業投資：2012 年，公司投資了 CMOS 傳感器芯片設計公司長光辰芯（持股傳感器芯片設計公司長光辰芯（持股10.22%）。）。2017 年，公司投資了工業鏡頭年，公司投資了工業鏡頭公司湖南長步道光電（持股公司湖南長步道光電（持股2.6837%），定制開發高精度大景深成像鏡頭、高動態紅外動捕鏡頭等特色鏡頭。自主研發：自主研發：公司結合特定下游行業的特點和需求，自主研發了特色相機、特種相機以及特色專屬光源，可覆蓋新型顯示、消費電子、印刷包裝、新能源、智慧交通、立體視覺、科學圖像等領域；同時，公司自主開發的圖像采集卡已小批量試產。隨公司逐步打通機器視覺產業鏈，公司將構建更加完善的技術護城河，同時

126、有望實現降本增收4.1.4 凌云光：逐步拓展產業鏈，發展核心視覺器件研發與生產能力圖圖：公司代表性自主視覺器件產品：公司代表性自主視覺器件產品圖圖：公司產品中自主視覺器件占比（自主：公司產品中自主視覺器件占比（自主/外購）外購）資料來源：凌云光招股說明書，中信建投產品組成部分應用領域消費電子立體視覺智慧交通科學圖像其他制造業可配置視覺系統相機85%/15%5%/95%30%/70%20%/80%15%/85%光源0%/100%0%/100%75%/25%100%2%/98%產品組成部分新型顯示印刷包裝新能源消費電子智能視覺裝備相機55%/45%5%/95%0%/100%45%/55%光源背光源

127、100%自產條形光100%外購60%/40%0%/100%0%/100%55資料來源：凌云光招股說明書，中信建投 公司產品覆蓋多個下游，其中消費電子（含生產公司產品覆蓋多個下游，其中消費電子（含生產&檢測以及工業富聯）、新能源領域增長強勁：檢測以及工業富聯）、新能源領域增長強勁：（1）據CINNO Research統計，2020年公司在中國消費電子可配置視覺系統市占率22.4%，僅次于康耐視和基恩士。憑借日趨成熟的系統能力以及響應速度，公司實現對基恩士等的進口替代，逐漸增大在蘋果產業鏈的市場份額增大在蘋果產業鏈的市場份額（2）2022年上半年，隨著工業富聯工業富聯進一步加大在工業互聯新基建和智

128、能工廠領域的投資力度，雙方合作進一步加強，鴻海精密（含工業富聯及其合并范圍內公司）收入金額為1.10億元，同比快速增長。有望在2023年帶來較大增量（3）受益于新能源行業的高景氣以及對生產品控的提高對生產品控的提高，公司機器視覺產品應用于光伏玻璃檢測等領域，服務于福萊特集團、寧德時代、信義集團等行業龍頭，2023年將保持強勁增長4.1.5 凌云光：工業機器視覺板塊增長強勁圖圖：20222022年年1 1-9 9月公司自主機器視覺收入按行業拆分月公司自主機器視覺收入按行業拆分資料來源：凌云光交流材料，中信建投消費電子43.4%新型顯示11.1%印刷9.1%新能源5.1%立體視覺6.1%科學圖像7

129、.1%交通2.0%其他工業領域16.2%電子24.8%平板顯示12.2%汽車8.4%電池8.3%印刷6.5%機器人6.0%半導體5.5%包裝5.1%食品/飲料4.7%其他18.6%56資料來源：中國機器視覺產業聯盟，甲子光年，中信建投圖圖：20202020年中國機器視覺下游應用領域分布年中國機器視覺下游應用領域分布 4.1.6 凌云光：基于視覺核心技術積累，推進立體視覺領域布局圖圖:凌云光凌云光FZMotionFZMotion光學運動捕捉系統應用場景光學運動捕捉系統應用場景圖圖:凌云光凌云光LuXRLuXR相機跟蹤系統流程圖相機跟蹤系統流程圖FZMotion光學運動捕捉系統：光學運動捕捉系統：

130、凌云光自主開發的運動捕捉采集與分析系統，具備實時跟蹤測量并記錄三維空間內點的軌跡、剛體的運動姿態以及人體的動作的功能，可廣泛應用在影視動畫、游戲娛樂、虛擬現實、工業仿真、生命科學、無人機、醫療、體育、科研、教育等領域。FZMotion主要由swift光學運動捕捉相機以及運動捕捉智能分析軟件構成，Swift系列具有多種型號，滿足大視野高速高精度場景的拍攝。LuXR攝像機跟蹤系統：攝像機跟蹤系統：由XRmaster跟蹤軟件、動捕相機與軟件、剛體、跟蹤服務器、標定物等配件組成。能夠解算真實攝像機位姿、鏡頭文件并傳遞至渲染引擎中的虛擬攝像機，用于廣電與影視等市場的虛擬拍攝。與傳統的綠幕技術相比，XR技

131、術在成本、對演員和導演的要求等方面具有優勢。Human3D+高精度人體高精度人體3D建模系統：建模系統：核心是多視角立體視覺（multi-viewstereo）技術。系統主要由單反、同步盒、支架、光源、工作站組成，基于多單反同步、快速清晰成像、高速存儲，配套專用、用3D建模軟件自動完成高精度人體全身或局部重建，再利用三維動畫制作軟件對重建結果進行處理，得到高真實度數字人物，主要用于影視、直播、游戲等行業寫實類數字人的制作。資料來源：凌云光官網，中信建投57資料來源：凌云光官網，中信建投 技術與產品能力領先，打造行業標桿平臺與解決方案。技術與產品能力領先，打造行業標桿平臺與解決方案。公司擁有國內

132、領先的立體視覺重建、動作捕捉等立體視覺相關技術，自主研發了LuStage光場重建系統、FZMotion運動捕捉系統、LuXR虛擬拍攝系統，成功打造了如“無錫華萊塢虛擬棚”等標桿性的智能制作平臺，產品方案服務于瘋狂的外星人、總臺春晚金面等影視節目項目?；诨贏IGC技術，推進數字人內容智能創作。技術，推進數字人內容智能創作。公司產品正在與ChatGLM-6B做聯合測試，將應用在數字人內容智能創作中，進而帶來智能語音的生成效率與生成質量的提高和語言能力的提升。元宇宙行業發展迅速，公司業務營收增速顯著。元宇宙行業發展迅速，公司業務營收增速顯著。據中商產業研究院數據，中國元宇宙行業市場規模增長迅速，

133、市場規模預計從2022年的425億元發展至2027年的1264億元，CAGR為24.35%。公司在元宇宙底層技術和產品領域深耕多年，公司在元宇宙底層技術和產品領域深耕多年，2020-2022年相關收入分別年相關收入分別為為0.58億億/0.90億億/1.4億，其中億，其中2022年動作捕捉已形成標準化產品，數字人年動作捕捉已形成標準化產品，數字人(AIGC)達到千萬級別以上的收入。達到千萬級別以上的收入。2022年11月，公司擬設立全資子公司元客視界，并已在朝陽區西店記憶文創小鎮等地開展項目建設。4.1.7 凌云光：基于視覺核心技術積累，推進立體視覺領域布局圖圖:20222022-202720

134、27中國元宇宙市場規模中國元宇宙市場規模圖圖:凌云光立體視覺技術架構與產品布局凌云光立體視覺技術架構與產品布局資料來源：凌云光交流資料，中信建投425684.2969.21186.81226.41263.560.99%41.65%22.45%3.34%3.03%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%02004006008001000120014002022E2023E2024E2025E2026E2027E中國元宇宙市場規模（億元）同比58資料來源：中商產業研究院，中信建投 奧普特成立于奧普特成立于2006年，主營業務為機器視覺核心軟硬件

135、產品的研發、生產和銷售。年，主營業務為機器視覺核心軟硬件產品的研發、生產和銷售。以光源產品切入機器視覺市場，逐步拓展其他核心零部件。以光源產品切入機器視覺市場，逐步拓展其他核心零部件。成立之初，奧普特以機器視覺核心部件中的光源產品為突破進入機器視覺市場。后續將產品線逐步拓展至其他機器視覺部件。目前，奧普特自主產品線已覆蓋光源、光源控制器、鏡頭、視覺控制系統等機器視覺核心部件。4.2.1 奧普特：光源等核心零部件優勢顯著的系統解決方案供應商資料來源：奧普特官網，中信建投圖圖：公司發展歷程：公司發展歷程20212021年年牽頭承擔廣東省重點領域研發計劃“微米級實時視覺家測技術研究及系統研發”榮獲“

136、廣東省企業技術中心”20082008年年產品通過RoHS認證、CE認證；首次推出具備自動檢測負載技術的光源控制器101020152015年年推出Q2視覺控制器推出點線面多類型高能量的紫外固化光源與華南理工大學建立科研合作單位關系111120162016年年完成股份制改革正式更名為“廣東奧普特科技股份有限公司”121220182018年年發布X3視覺控制器成立深圳研發公司、蘇州子公司通過CB/T29490-2013知識產權管理體系認證010120062006年年OPT正式成立020220072007年年獲“廣東省民營科技企業”稱號0303040420092009年年首次被評為“國家高新技術企業”

137、成為機器視覺成套成像解決方案供應商；0505060620112011年年產品全面升級標準光源產品線拓展至25大系列070720122012年年推出具備自主知識產權的SciVision視覺開發包、Smart視覺軟件；推出防水光源20102010年年首次參展的德國斯圖加特機器視覺展080820132013年年OPT首次獲得ISO9001:2008質量體系資格證131320192019年年榮獲“2019年度國家知識產權優勢企業”等稱號141420202020年年OPT在上交所科創板上市獲批國家“博士后科研工作站”1515090920142014年年搬遷至現址，進入規?；l展階段OPT獲評“廣東省著名

138、商標”稱號成立鏡頭事業部，布局機器視覺鏡頭59 公司營收增速逐年提升：公司營收增速逐年提升：2022年公司實現營收年公司實現營收11.41億，同比增長億，同比增長30.40%，實現歸母凈利潤，實現歸母凈利潤3.25億，同比增長億，同比增長7.26%。2018-2022年，得益于制造業轉型升級，下游市場需求持續增長，同時公司推出新產品帶動銷售，奧普特營收快速增長且增速逐年提升，營業收入從2018年的4.22億增長到2022年的11.41億，CAGR值為28.23%，歸母凈利潤從2018年的1.37億增長到2022年的3.25億，CAGR值為24.11%。（2022年利潤受股份支付和信用減值影響較

139、大，簡單還原則與收入增速同步）產品結構逐步優化：產品結構逐步優化：2018-2021年，隨公司逐步拓展產品矩陣，公司收入結構逐步優化，光源光源/光源控制器在營收中的占比光源控制器在營收中的占比逐步下降逐步下降，從2018年的45.24%/12.56%下降到2021年的34.72%/9.22%，新產品如相機的比例也相應的逐步提升新產品如相機的比例也相應的逐步提升。4.2.2 奧普特：營收增速逐年提升，產品結構逐步優化資料來源：奧普特年報，中信建投圖圖：奧普特營收和歸母凈利潤變化：奧普特營收和歸母凈利潤變化圖圖：奧普特收入結構變化（分產品）：奧普特收入結構變化（分產品）45.24 47.23 40

140、.37 34.7212.56 10.36 9.82 9.22 16.74 18.42 17.00 14.46 11.65 9.63 11.46 16.50 9.07 8.33 12.48 10.47 4.74 6.04 8.87 14.64 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2018201920202021光源光源控制器鏡頭相機視覺控制系統其他4.225.256.428.7511.411.372.062.443.033.250.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%02468101220182019202020212022

141、營業總收入（億元）歸母凈利潤（億元）營收同比（%）歸母凈利潤同比（%）60資料來源：奧普特年報，中信建投 下游應用領域持續拓展完善：下游應用領域持續拓展完善：隨各下游應用領域對機器視覺重視度的提升，以及公司產品逐步推廣得到市場認可，2017至2022年，公司持續拓展下游應用領域包括新能源、光伏、汽車等，逐步進入行業龍頭企業公司持續拓展下游應用領域包括新能源、光伏、汽車等，逐步進入行業龍頭企業，同時，整體結構也得以改善，3C電子在營收中的占比從電子在營收中的占比從2017年的近年的近75%下降至下降至2022年的年的56%，收入結構更為穩健。高景氣賽道帶來高增量：高景氣賽道帶來高增量：下游戰略重

142、點賽道新能源行業景氣度高，快速擴產，為公司營收帶來高增量。2022年消費電子和新能源分別實現營業收入6.44億和4.01億元，同比增長24%和55%。4.2.3 奧普特：下游應用領域拓展完善，高景氣賽道帶來高增量圖圖：20172017-20222022奧普特收入結構變化（億元）奧普特收入結構變化（億元）資料來源：奧普特年報及招股說明書，中信建投圖圖：20222022奧普特收入結構（分下游應用領域）奧普特收入結構（分下游應用領域）2.25 3.33 3.71 4.96 5.18 6.44 0.45 0.43 0.88 0.76 2.58 4.01 0.33 0.47 0.66 0.69 0.99

143、 0.97 0.002.004.006.008.0010.0012.002017201820192020202120223C電子新能源其他3C電子56.4%新能源35.1%其他8.5%61資料來源：奧普特年報，中信建投 公司以成套光學解決方案帶動產品銷售：公司以成套光學解決方案帶動產品銷售：奧普特主要生產和銷售的產品包括光源、光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統等機器視覺核心軟硬件，并通過向下游客戶提供專業的機器視覺解決方案帶動產品的銷售。2017至2020年6月，公司解公司解決方案帶動的產品銷售在主營業務收入占比中均超過決方案帶動的產品銷售在主營業務收入占比中均超過90%。成套解決方案提高產

144、品附加值，使產品毛利率維持較高水平：成套解決方案提高產品附加值，使產品毛利率維持較高水平：2017年至2020年6月，公司整體毛利率水平維持在70%左右，顯著高于國內同行業可比公司，與海外龍頭毛利率水平接近。4.2.4 奧普特：提供成套光學解決方案，產品附加值高圖圖：奧普特業務按銷售模式拆分：奧普特業務按銷售模式拆分資料來源：奧普特招股說明書，中信建投圖圖：毛利率與同行業上市公司比較：毛利率與同行業上市公司比較2.793.924.932.240.230.30.320.1501234562017201820192020 H1解決方案帶動銷售（億元）單獨產品銷售（億元）0.00%10.00%20.

145、00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%2017201820192020 H1康耐視基恩士奧普特同行業總體平均62資料來源：奧普特招股說明書，中信建投 產品覆蓋機器視覺核心軟硬件：產品覆蓋機器視覺核心軟硬件：奧普特主要生產和銷售的產品包括光源、光源控制器、鏡頭、相機、視覺控制系統等機器視覺核心軟硬件，基本實現對于機器視覺上游核心零部件的全覆蓋。核心零部件在產業鏈中價值較高：核心零部件在產業鏈中價值較高：在機器視覺設備中，核心零部件對機器視覺設備的工作效果起到重要作用，且具有較高的技術門檻，因此在機器視覺設備中價值含量較高。4.2.5 奧普特：產

146、品覆蓋機器視覺核心軟硬件，價值量較高資料來源：奧普特招股說明書，中信建投光源34.7%光源控制器9.2%鏡頭14.5%相機16.5%視覺控制系統10.5%配件14.6%資料來源：奧普特招股說明書，中信建投圖圖：奧普特產品線逐步拓展：奧普特產品線逐步拓展圖圖：奧普特：奧普特20212021收入結構（分產品）收入結構（分產品）200620082009201120122014201520162017201820192020光源第一代光源產品產品線拓展至25大系列產品線擴展至45大系列產品線升級整合至38大系列推出RGB三色線光和準直線光光源控制器第一代光源控制器產品具備自動檢測負載技術的光源控制器第

147、一代DPA6024系列產品第一代DPH1024系列產品第一代DPH2004系列產品第二代DPH20048E系列產品第二代DPA2024E系列產品第一代DPA6024E系列產品迷你大功率數字恒流型系列鏡頭布局鏡頭研發與生產第一代定焦鏡頭第一代線掃鏡頭1.1系列定焦鏡頭視覺控制器第一代Q系列視覺控制器第一代X系列視覺控制器第一代EVC系列視覺控制器第二代Q2系列視覺控制器軟件SciSmart1.0SciSmart2.0SciVision1.0SciVision2.0SciVision3.0SciSmart3.0相機布局相機產品的研發首次推出相機產品萬兆網線陣工業相機63 光學器件種類多樣、競爭力強

148、：光學器件種類多樣、競爭力強：2021年奧普特收入結構中，光源/光源控制器/鏡頭/相機/視覺控制系統/配件分別占比34.7%/9.2%/16.5%/10.5%/14.6%，其中光源部分（光源及光源控制器）占比超過40%，為公司核心產品。公司光源產品具有很強的市場競爭力，覆蓋了常見的可見光和不可見光，共有38個系列，近千款標準化產品，同時提供定制化光源服務。光源及光源控制器性能達國際領先水平：光源及光源控制器性能達國際領先水平：對比光源及光源控制器國際龍頭CCS公司，公司光源產品在照度及均勻性兩大重要指標上均具有一定優勢，公司光源控制器產品能夠采用恒流驅動方式可實現更精準的控制、響應時間更短、在

149、易用性和安全性上的功能設計也更為周全4.2.6 奧普特：核心產品優勢突出，光源及光源控制器達到國際領先水平圖圖：奧普特光源與：奧普特光源與CCSCCS對比（上圖為照度、下圖為均勻性）對比（上圖為照度、下圖為均勻性）資料來源：奧普特招股說明書，中信建投圖圖：奧普特光源控制器與：奧普特光源控制器與CCSCCS對比對比產品型號PD3-5024-4-PI(A)DPA2024E-4廠商CCS奧普特光源驅動方式PWM方式恒流方式自動檢測光源額定電流無此功能有，檢測精度在2%之內輸出電流1.91A MAX2A MAX短路保護無此功能有過流保護無此功能有可編程觸發模式無此功能有響應時間=20s=15s觸發響應

150、頻率/20KHz64資料來源：奧普特招股說明書，中信建投 天準科技成立于天準科技成立于2005年，主營業務為工業視覺裝備，包括精密測量儀器、智能檢測裝備、智能制造系統等。年，主營業務為工業視覺裝備，包括精密測量儀器、智能檢測裝備、智能制造系統等。公司將機器視覺核心技術應用于工業領域：公司將機器視覺核心技術應用于工業領域：在機器視覺算法、工業數據平臺、先進視覺傳感器、精密驅動控制技術等前沿科技領域不斷投入研發，構筑和強化技術壁壘。公司專注于服務工業領域客戶：公司專注于服務工業領域客戶：經過十余年的深耕與積累，公司累計服務了3000家客戶，積累了大量的行業經驗，確保前沿技術與工業實際場景的深度融合

151、。4.3.1 天準科技：卓越的視覺裝備平臺型企業，工業轉型升級推動者資料來源：天準科技官網，中信建投圖圖：公司發展歷程：公司發展歷程101020152015年年天準公司在新三板成功掛牌完成股份制改革更名為“蘇州天準科技股份有限公司”111120162016年年獲批江蘇省博士后創新實踐基地121220172017年年獲“江蘇省企業技術中心”認定獲“江蘇省科技成果轉化專項資金”項目立項010120052005年年北京天準科技有限責任公司成立020220062006年年獲“天準影像測量系統Vispec2.0”軟件著作權030320072007年年首臺自動影像儀樣機完成040420082008年年自主

152、研發的VM系列全自動影像儀通過中國計量科學研究院認證0505060620102010年年喬遷蘇州高新區科技城070720112011年年在國內外建立分公司及辦事處20余個榮獲“國家高新技術企業”承辦國際標準化組織ISO/TC213產品幾何技術標準化委員會第31屆全會及工作組會議20092009年年蘇州天準精密有限責任公司成立080820132013年年榮獲“國家火炬計劃”“江蘇省科技技術獎”等榮譽131320192019年年天準科技在科創板掛牌上市141420202020年年入選“工信部2020智能制造系統解決方案供應商”獲批“國家級博士后科研工作站總站”151520212021年年國家級專精

153、特新小巨人收購德國半導體檢測公司MueTec榮獲“省級人工智能融合創新產品光伏硅片在線檢測分選系統”090920142014年年導入集成產品開發（IPD）體系、社會責任管理體系65 主要產品包括視覺測量裝備、視覺檢測裝備、主要產品包括視覺測量裝備、視覺檢測裝備、視覺制程裝備和智能網聯方案，面向消費電子、半導體、PCB、新能源、新汽車等精密制造行業。并有自研軟件算法的能力。4.3.2 天準科技：面向精密制造業，提供機器視覺智能化解決方案資料來源：天準科技招股說明書，中信建投圖圖：天準科技業務結構：天準科技業務結構視覺測量裝備利用多種視覺傳感器結合精密光機電技術，通過自主研發的機器視覺算法對工業零

154、部件進行高精度尺寸測量視覺檢測裝備利用視覺傳感器獲取被檢零部件的圖像等信息，通過機器視覺算法、深度學習算法等技術手段，實現缺陷檢測，并按照缺陷特性進行分類分級，代替目前普遍采用的人眼檢測視覺制程裝備將機器視覺引導定位、智能識別、測量檢測等功能融入到組裝生產設備中，在線實時指導生產環節，實現高精度的組裝生產，顯著提升生產效率、品質及智能化水平智能網聯方案包括智能駕駛域控制器、車路協同方案、AI 邊緣計算平臺等產品線。機器視覺算法精密控制技術工業軟件平臺先進視覺傳感器技術精密測量儀器無人物流車智能檢測裝備智能制造系統圖圖：天準科技主要產品種類：天準科技主要產品種類機器視覺技術機器視覺技術工業視覺裝

155、備工業視覺裝備66資料來源：天準科技2021年報，中信建投 公司的營收快速增長公司的營收快速增長：自2019年起，得益于制造業轉型升級，下游市場需求持續增長，天準科技收入增長迅速，營收從2019年的5.41億發展至2022年的16.13億，2020/2021/2022分別同比增速為78.19%/31.22%/27.51%，CAGR為43.93%。公司盈利能力持續提升：公司盈利能力持續提升：從2019年到2022年，公司歸母凈利潤持續穩健增長，歸母凈利潤從2019年的0.83億元，發展至2022年的1.52億元，2022年同比增速達13.43%。視覺檢測裝備、視覺制程裝備發展迅速：視覺檢測裝備、

156、視覺制程裝備發展迅速：視覺測量裝備、視覺檢測裝備、視覺制程裝備分別占總營收48.4%、24.9%、22.7%，其中2021年視覺檢測裝備、視覺測量裝備增速較快，分別實現了229.44%、455.87%的同比增長。4.3.3 天準科技：營收快速增長，盈利能力持續提升資料來源：天準科技年報，中信建投資料來源：天準科技2021年報，中信建投圖圖：天準科技營收和歸母凈利潤變化：天準科技營收和歸母凈利潤變化圖圖：20212021天準科技收入結構（分產品）天準科技收入結構（分產品）視覺測量裝備48.4%視覺檢測裝備24.9%視覺制程裝備22.7%智能網聯方案3.9%5.085.419.6412.6516.

157、130.940.831.071.341.52-20.00%-10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%02468101214161820182019202020212022營業總收入（億元）歸母凈利潤（億元）營收同比（%）歸母凈利潤同比（%）67 下游領域持續拓展下游領域持續拓展：公司在消費電子、汽車、光伏半導體等主要下游應用場景的基礎上，拓展了拓展了PCB、光伏、智能網聯等新、光伏、智能網聯等新領域領域，其中其中PCB領域，公司在領域，公司在 2020 年年底推出年年底推出 LDI 激光直接成像設備激光直

158、接成像設備，2021 年銷售第一年，即實現了營業收入 6,683.71 萬元；光伏硅片分選機光伏硅片分選機為國內龍頭，與奧特維體量相當；智能網聯領域公司的AI 邊緣計算設備及車路協同方案在 2021 年實現營業收入 4,969.49 萬元，較上年度增長了 330.68%。業務結構逐步改善：業務結構逐步改善：隨著公司公司在消費電子以外下游應用領域的進展，公司非消費電子領域的業務占比從2018年的8.32%上升至21年的49.78%，降低了公司對于消費電子行業的依賴，有利于公司實現穩定可持續發展。4.3.4 天準科技：下游應用領域持續拓展，業務結構逐步改善資料來源：天準科技招股說明書，公司年報，中

159、信建投資料來源：天準科技2021年報，中信建投圖圖：20182018-20212021天準科技下游應用領域營收變化（億天準科技下游應用領域營收變化（億元）元）圖圖：20212021天準科技下游應用領域占比天準科技下游應用領域占比4.67 4.198.56.350.31 1.040.422.940.04 0.0970.572.20.670.50.002.004.006.008.0010.0012.0014.002018201920202021消費電子汽車光伏半導體PCB智能網聯其他消費電子50.2%汽車23.2%光伏半導體17.4%PCB5.3%智能網聯3.9%68 機器視覺業務方面：機器視覺業

160、務方面：公司在線全自動光學檢測設備主要有2D AOI、3D AOI、3D SPI、Mini LED AOI、LED AOI、FPC柔性線路 板通用光學檢測設備等產品；在線全自動生產設備主要有鐳雕機、選擇性波峰焊等產品。累計已服務約800家海內外知名客戶，已成為蘋果、華為、小米、OPPO、VIVO等知名企業或其代工廠商的重要機器視覺設備供應商?？刂凭€纜組件控制線纜組件/控制單元及設備業務：控制單元及設備業務：公司為全球下游客戶提供功能、材質、結構、形態各異及多種特殊場合、特種功能的控制線纜組件產品，能夠滿足工業、金融、醫療、汽車等多個國民經濟重要領域的智能設備企業對控制線纜組件的多樣化需求。公司

161、控制單元及設備產品種類豐富，細分產品超過二十種，包括多種智能制造及檢測系統、太陽跟蹤系統、半導體設備控制柜等產品。下游應用包括工業自動化、工業分析、新能源、電子信息系統、半導體等諸多應用領域。4.4.1 矩子科技：主營業務為機器視覺設備和控制線纜組件及控制單元資料來源：矩子科技年報，中信建投圖圖：矩子科技機器視覺主要產品：矩子科技機器視覺主要產品圖圖：20212021矩子科技收入結構（分產品）矩子科技收入結構（分產品）機器視覺設備47.4%控制線纜組件35.9%控制單元及設備14.8%其他1.9%自動光學檢測設備3D AOI2D AOI3D SPIFPC AOI（柔性線路板通用光學檢測設備）L

162、ED AOI/Mini LED AOI機器視覺生產設備激光刻印設備高速點膠設備選擇性波峰焊設備69資料來源：矩子科技年報，中信建投 公司營收穩中有升公司營收穩中有升：2018至2022年前三季度矩子科技分別實現營收4.4億/4.23億/4.82億/5.88億/5.02億，凈利潤0.99億/0.86億/0.89億/1.01億/0.84億，營收同比增速逐年提升，2022年前三季度營收同比增速達23.04%，凈利潤同比增速也呈現上升趨勢。機器視覺業務占比穩步提升：機器視覺業務占比穩步提升：隨公司市場拓展逐步收獲成效，及機器視覺行業整體向好，2018至2022年前三季度，公司機器視覺業務在營收中的占比

163、分別為43.71%/45.16%/43.22%/47.45%，機器視覺業務在公司營收中的占比持續穩步提升。4.4.2 矩子科技：營收穩中有升，機器視覺業務占比穩步提升資料來源：Wind，矩子科技年報，中信建投圖圖：矩子科技營收和歸母凈利潤變化：矩子科技營收和歸母凈利潤變化圖圖：20212021矩子科技收入結構（分產品）矩子科技收入結構（分產品）4.44.234.825.885.020.990.860.891.010.84-15.00%-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%0123456720182019202020212022Q1-Q3營

164、業總收入（億元）歸母凈利潤（億元）營收同比（%）歸母凈利潤同比（%）1.981.912.082.791.611.631.592.110.940.621.070.870.0690.0730.110%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2018201920202021機器視覺設備控制線纜組件控制單元及設備其他70資料來源：Wind，矩子科技年報，中信建投 4.4.3 SMT生產流程及矩子科技產品在SMT產線中的應用上料印刷錫膏檢測貼片識別與定位檢測回流焊、點膠缺陷檢測3D SPI（錫膏檢測）：電路板焊盤上錫膏的高度、體積、面積、偏移等2D AOI：（識別與定位檢測）貼片設

165、備，貼裝的元件正負極、位置等3D AOI：對 前 工序 全 檢，檢 測 缺件、偏移、立碑、極性 等 缺陷鐳雕機：電路板空白處、手機 SIM 卡槽上雕刻二維碼及文字點膠機：將膠水噴射在PCB板或者元器件上，實現固定、粘合71資料來源：矩子科技官網，中信建投 國內國內3DAOI龍頭，符合市場發展趨勢：龍頭，符合市場發展趨勢：公司提前布局3D機器視覺市場，成功推出了一系列高端成功推出了一系列高端3D檢測設備（檢測設備（3DAOI/3DSPI），產品核心的高速產品核心的高速3D光學檢測系統和數字式多相位條紋投影系統等均由公司自主研發設計并擁有自主知識產權光學檢測系統和數字式多相位條紋投影系統等均由公司

166、自主研發設計并擁有自主知識產權。產品實現進口替代并獲得海內外客戶包括行業標桿客戶的認可，并實現了規?；N售，3D機器視覺產品在公司機器視覺產品中占比快速提升。與市場發展趨勢相符合，有望實現高增長。4.4.4 矩子科技：貼合市場發展趨勢，布局3D機器視覺設備資料來源：矩子科技官網，中信建投圖圖：公司：公司3DAOI3DAOI產品及應用效果產品及應用效果72 逐步拓展高端自動化生產設備逐步拓展高端自動化生產設備：公司基于自身在機器視覺技術及工業控制自動化技術的積累，面向制造業轉型升級中的自動化，智能化需求，開發出全自動點膠機、全自動波峰焊機、鐳雕機全自動點膠機、全自動波峰焊機、鐳雕機等自動化生產設

167、備。將機器視覺應用在生產制造過程中進行即時檢測，而傳統生產設備則需要額外的檢測環節，這一便利性有望為幫助公司進一步進入自動化生產設備市場。目前公司高速點膠機產品已經取得初步訂單，預計明年會形成一定批量銷售。4.4.5 矩子科技：基于機器視覺技術，發展高端自動化生產設備資料來源：矩子科技官網，中信建投圖圖：公司高速點膠設備：公司高速點膠設備圖圖：中國自動點膠機市場規模預測：中國自動點膠機市場規模預測627.97741.07866.991005.481171.091366.251589.6818.01%16.99%15.97%16.47%16.66%16.35%14.50%15.00%15.50%

168、16.00%16.50%17.00%17.50%18.00%18.50%0200400600800100012001400160018002018201920202021202220232024中國自動點膠機行業市場規模預測（億元）同比（%）73資料來源：安達智能，中信建投 ?？禉C器人從?？低暤臋C器視覺業務中心發展而來，核心業務為機器視覺和移動機器人。?？禉C器人從?？低暤臋C器視覺業務中心發展而來，核心業務為機器視覺和移動機器人。聚焦工業視覺傳感，驅動工業數字化和智能化。聚焦工業視覺傳感，驅動工業數字化和智能化。機器視覺業務逐步發展出2D 視覺、智能視覺、智能 ID、3D 視覺視覺三大硬件產

169、品線，同時以 VM 算法軟件平臺為核心，培養視覺應用生態。以技術創新為驅動，以市場需求為導向，聚焦產品和平臺的升級迭代，持續為 3C 電子、新能源、汽車、醫藥醫療、半導體、快遞物流等行業提供機器視覺硬件產品和算法軟件平臺，提升生產制造柔性和產品品質，助力智能制造的發展。4.5.1 ?？禉C器人：面向全球的機器視覺和移動機器人提供商資料來源：?？禉C器人官網，?？禉C器人招股說明書（申報稿），中信建投圖圖：?？禉C器人發展歷程（機器視覺部分）：?？禉C器人發展歷程（機器視覺部分）20142014?？低暢闪C器視?？低暢闪C器視覺業務中心覺業務中心自主研發機器視覺和移動機器人硬件201520152016

170、2016201720172018201820192019202020202021202120222022自研產品問世自研產品問世網口面陣相機發布杭州?？禉C器人技術有限公司杭州?？禉C器人技術有限公司成立成立GigE口線陣相機，USB3.0口面陣相機、X86智能相機發布成為北美視覺系統協會AIA/歐洲機器視覺協會EMVA成員單位完善產品布局，擁抱智能時代完善產品布局，擁抱智能時代設立以圖像采集為核心的2D標準產品線推出高分辨率CCD相機發布VM算法平臺，打破國外廠商壟斷發布多款智能相機及讀碼器攜手安森美建立聯合實驗室加速全球化進程，精耕細作加速全球化進程，精耕細作推進全球化經營，打造全球化服務網絡

171、萬兆網接口面陣相機發布線激光立體相機發布AIAI賦能，智造升級賦能，智造升級設立智能ID產品線，推出基于AI的ID6000系列物流讀碼器、ID3000工業讀碼器產品和SC2000系列智能相機發布1.51億面陣相機，踏入超高分辨率工業相機領域發布VM3.X算法平臺，推出軟硬件結合的整套解決方案工業相機市場保有量100萬只客戶導向，以行踐言持續領跑客戶導向，以行踐言持續領跑SC7000智能相機獲CMVU機器視覺創新產品金獎智能讀碼器ID2000/3000/5000，以AI技術引領工業讀碼新風潮發布第二代工業面陣相機、發布4K、8K線陣相機。聚智共生，賦能行業聚智共生，賦能行業發布6億CXP工業面陣

172、相機構建機器視覺技術交流平臺V社區設立3D產品線，加速3D技術普及發布開放架構的VM4.x，推進有應用軟件向工具軟件進化自研采集卡同行智遠，恭祝智造生態同行智遠，恭祝智造生態推出3D領域軟硬件機器視覺方案發布IDH系列工業手持讀碼器發布基于國產芯片的8K和16K等線陣相機及多個系列的光源產品，形成完整標準產品布局74 公司機器視覺產品矩陣豐富，提供智能化和軟硬一體解決方案：公司機器視覺產品矩陣豐富，提供智能化和軟硬一體解決方案：當前公司機器視覺有三大硬件產品線：2D 視覺產品線、智能 ID 產品線和 3D 視覺產品線；軟件方面以VM 算法軟件平臺為核心，同時正在開發 3D 視覺應用平臺，培養國

173、產視覺應用生態。公司機器視覺產品標準化程度高，可以廣泛兼容不同的設備和下游場景：公司機器視覺產品標準化程度高，可以廣泛兼容不同的設備和下游場景：公司所有產品均采用開放的設計模式，支持標準化協議，可與第三方的產品進行無縫兼容?；谧灾餮邪l的核心部件產品所搭建的視覺應用系統能夠覆蓋大部分行業的應用，具有系統集成度高、穩定性好的特點，同時可以針對具體的下游場景進行定制化開發以獲得更優的系統性能。4.5.2 ?？禉C器人：提供智能化和軟硬一體解決方案，產品矩陣豐富資料來源：?？禉C器人招股說明書（申報稿），中信建投圖圖：?？禉C器人機器視覺產品矩陣：?？禉C器人機器視覺產品矩陣75 公司機器視覺與移動機器人兩

174、大主營業務逐步明晰：公司機器視覺與移動機器人兩大主營業務逐步明晰：2019-2022 Q3期間，機器視覺業務和移動機器人業務合計占主營業務收入比例分別為 89.05%、92.93%、96.36%和 98.07%，占主營業務收入的絕大部分且占比逐年提高，2020年以來機器視覺部分占比超60%，是公司第一大主營業務。公司機器視覺業務持續高增，引領公司整體業績持續突破：公司機器視覺業務持續高增，引領公司整體業績持續突破：2019-2022 Q3期間，公司機器視覺業務實現從2019年的近5億元，增長至2021年的超17億元，連續兩年實現超85%的高速增長。在機器視覺業務的強勁拉動下，公司整體業績也實現

175、持續突破，從2019年的9.28億元發展至2021年的27.40億，CAGR達71.83%。2022年前三季度機器視覺業務和整體業務已與2021年全年情況持平，2022年有望進一步增長。4.5.3 ?？禉C器人：主營業務逐步明晰，機器視覺業務引領公司增長資料來源：?？禉C器人招股說明書（申報稿），中信建投圖圖：20192019-2022Q32022Q3 ?？禉C器人業務占比?？禉C器人業務占比53.15%63.32%62.82%61.14%35.90%29.61%33.54%36.93%10.95%7.07%3.64%1.93%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60

176、.00%70.00%80.00%90.00%100.00%2019202020212022 Q1-Q3機器視覺業務占比移動機器人業務占比其他業務占比圖圖：20192019-2022Q32022Q3 ?？禉C器人營收情況?？禉C器人營收情況4.9297799.25525217.21381617.0335189.28 15.04 27.40 27.86 0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%100.00%0510152025302019202020212022 Q1-Q3機器視覺業務營收（億元）整體營收（億元）同比同比76

177、資料來源：?？禉C器人招股說明書（申報稿），中信建投 機器視覺相機：機器視覺相機：在相機領域，公司在硬件設計、光學結構設計、嵌入式設計、傳輸協議、算法層面均進行了多項創新及優化，從而保證產品技術的競爭力，形成了全系列產品的覆蓋；在生產工藝層面，公司建造了百級凈化車間及配套進行產品的生產組裝，并開發了多項高精度工藝工裝設備，確保產品的性能達到業界領先。工業讀碼器：工業讀碼器：性能方面，公司的工業讀碼器產品在最大分辨率、最大讀碼速度、讀碼算法技術路線以及最小產品尺寸等方面優于競爭對手。同時公司的全系列工業讀碼器產品均采用AI算法，并支持小樣本訓練，能快速適應場景訓練出高識別率的模型，領先國內外競爭對

178、手。4.5.4 ?？禉C器人：公司機器視覺相機及工業讀碼器產品性能領先資料來源：?？禉C器人招股說明書（申報稿），中信建投圖圖：?？禉C器人相機產品與國內競爭對手比較：?？禉C器人相機產品與國內競爭對手比較圖圖：?？禉C器人工業讀碼器產品與康耐視：?？禉C器人工業讀碼器產品與康耐視/基恩士比較基恩士比較公司公司?？禉C器人?？禉C器人奧普特奧普特凌云光凌云光大恒圖像大恒圖像產品及業務范圍面陣分辨率0.3MP-604MP0.3MP-151MP0.3MP-151MP0.4MP-31MP接口種類千兆網、USB3、萬兆網、CameraLink、CoaXPress6/12千兆網、USB3、萬兆網、CameraLink、

179、CoaXPress6/12千兆網、USB3、萬兆網、CoaXPress6/12千兆網、USB3、5GigE線陣分辨率2K/4K/8K/16K2K/4K/8K2K/4K/8K接口種類千兆網、CameraLink、萬兆網千兆網、CameraLink千兆網、CameraLink產品功能特殊功能支持無損壓縮、相機密鑰校正功能明場校正、暗場校正、鏡頭陰影明場校正、暗場校正、鏡頭陰影明場校正、暗場校正、鏡頭陰影明場校正、暗場校正、鏡頭陰影公司公司?？禉C器人?？禉C器人康耐視康耐視基恩士基恩士型號ID2000、ID3000、ID5000DM150、DM262、DM375SR700、SR1000、SR-X讀碼器

180、性能最大分辨率2000萬310萬500萬最大讀碼速度90個碼/秒50個碼/秒45個碼/秒技術路線全系列AI算法+小樣本訓練傳統圖像識別AI預處理+傳統圖像識別最小產品尺寸46mm*38mm*25mm42.4mm*22.2mm*38.7mm37mm*35.5mm*56mm77資料來源：?？禉C器人招股說明書（申報稿），中信建投 4.6.1 中科創達：賦能智慧工業，提供人工智能視覺一站式產品及解決方案資料來源：中科創達官網，中信建投圖圖：TurboXTurboX InspectionInspection融合智能工業視覺平臺架構融合智能工業視覺平臺架構圖圖：TurboXTurboX Inspectio

181、nInspection電子元器件檢測電子元器件檢測融合智能工業視覺平臺融合智能工業視覺平臺TurboX Inspection提供工業場景的便捷化高效化解決方案。提供工業場景的便捷化高效化解決方案。是依托中科創達操作系統和AI技術面向工業視覺場景進行深度優化和適配的云端一體化融合智能平臺?？梢酝ㄟ^較少的樣本圖片，快速完成訓練、驗證和交付，包含推理引擎、數據管理、算法庫管理、訓練管理、模型驗證等多個子系統，可以對各種復雜的缺陷進行快速、精準的識別。融合智能工業視覺平臺融合智能工業視覺平臺TurboX Inspection提供提供不同場景下豐富的工業視覺方案。不同場景下豐富的工業視覺方案。針對工業領

182、域的產品多樣化、產品更新周期快等特點，提供目標檢測、識別、分類、分割4大視覺AI核心算法能力。在液晶面板、電氣設備等多個產線成功應用結果表明，融合智能工業視覺平臺達到了過檢率低于1.5%，遠超過傳統機器視覺的檢測水平，可有效幫助制造企業減少75%工作量，產能提升35倍。78資料來源：中科創達官網，中信建投 4.6.2 中科創達：協同多方合作伙伴，打造云邊端一體化解決方案資料來源：中科創達官網，中信建投圖圖：TurboXTurboX InspectionInspection融合智能工業視覺平臺系統架構融合智能工業視覺平臺系統架構與與Amazon和施耐德協作，打造人工智能視覺云邊端一體化解決方案：

183、和施耐德協作，打造人工智能視覺云邊端一體化解決方案：在云側與Amazon SageMaker的算法框架實現深度融合，在端側與施耐德電氣的各類工業自動化設備實現無縫對接，實現智能操作系統、智能云和智能設備的三方合力、融合創新。與華為共啟邊緣計算合作，打造與華為共啟邊緣計算合作，打造TurboX Inspection Lite邊緣訓練邊緣訓練&邊緣推理缺陷檢測平臺：邊緣推理缺陷檢測平臺：中科創達在AI質檢領域推出了基于昇騰的TurboX Inspection Lite邊緣訓練&邊緣推理缺陷檢測平臺，集成了Atlas 300I推理卡、Atlas 500智能小站等一系列推理硬件，可廣泛應用于電氣、電池

184、能源、汽車電子、醫療生產等行業的生產檢測。平均精確率可達到99.6%、錯檢率為1.56%、漏檢率為0.8%，相比人工質檢極大地提升了產品檢測質量與效率，并節約了人工成本。79 4.7.1 精測電子：依托顯示測試設備，拓展半導體、新能源檢測業務資料來源：精測電子官網，中信建投圖圖：公司深耕面板檢測設備領域多年，基于原有技術積累拓展至半導體、新能源等檢測設備領域：公司深耕面板檢測設備領域多年，基于原有技術積累拓展至半導體、新能源等檢測設備領域公司主要從事顯示、半導體、新能源檢測系統的研發、生產與銷售。公司主要從事顯示、半導體、新能源檢測系統的研發、生產與銷售。公司目前在顯示領域的主營產品包括信號檢

185、測系統、OLED調測系統、AOI光學檢測系統和平板顯示自動化設備等；在半導體領域的主營產品包括存儲芯片測試設備、驅動芯片測試設備以及膜厚量測類設備等；在新能源領域的主營產品包括鋰電池和燃料電池檢測設備等。公司發展歷程可分為兩個階段：公司發展歷程可分為兩個階段：1）2006-2016年系公司深耕面板檢測設備時期，2006年公司創立，之后成立多家子公司，切入檢測自動化、AOI等面板檢測領域；2）2016年至今系公司開辟半導體、新能源檢測新領域時期，公司成立上海精測、武漢精能等多家子公司，布局半導體前道量測、新能源測試等領域。2023年2月，深圳精測光電有限公司成立。2006201020132014

186、2016201820192021武漢精測技術有限公司成立公司成立公司成立子公司昆山精迅成立；同時引入戰投設立自動化子公設立自動化子公司司公司股份改制；設立武漢精立建設FPD檢測系統基地子公司武漢精立子公司武漢精立成立成立子公司蘇州精瀨成立，切入面板前工程領域；韓國分公司成立設立設立AOI子公司子公司11月登陸創業板創業板上市創業板上市控股WINTEST子公司，成立偉恩測試，聚焦驅動芯片測試設備投資海外投資海外WINTEST成立武漢精鴻、武漢精能、上海精測分別布局半導體ATE、新能源測試、半導體前道量測布局半導體、新布局半導體、新能源等領域能源等領域子公司上海精測前道量測設備出機到客戶端驗證前道

187、設備出機前道設備出機80 4.7.2 精測電子：量測、檢測是機器視覺的重要應用資料來源：精測電子官網，中信建投面板檢測設備貫穿于面板生產制造全過程，為保障良率的關鍵環節。面板檢測設備貫穿于面板生產制造全過程，為保障良率的關鍵環節。面板生產包含陣列（Array）、成盒（Cell）和模組（Module）三大制程，檢測環節用于保證各段生產制程的可靠性和穩定性，提升產線整體的良率。陣列陣列Array模組模組Module成盒成盒Cell玻璃基玻璃基板清洗板清洗鍍膜鍍膜光刻膠光刻膠涂布涂布曝光曝光顯影顯影干干/濕濕法刻蝕法刻蝕光刻膠光刻膠去除去除退火退火檢查檢查ColorFilm基板基板清洗清洗ACF貼片

188、貼片IC貼合貼合涂塑涂塑檢測檢測BLU組裝組裝老化老化檢查檢查配向膜配向膜形成形成框膠框膠灌液晶灌液晶對位對位拼合拼合切割切割裂片裂片偏光板偏光板貼附貼附檢查檢查Bonding AOI液晶面板在線檢測設備液晶面板在線檢測設備液晶面板離線檢測設備液晶面板離線檢測設備面板檢測設備面板檢測設備面板制造工藝面板制造工藝老化老化檢測檢測AOI檢測檢測點燈檢查點燈檢查機等機等AOI檢測、檢測、Cell TestIn-Line Open Cell System自動外觀檢查裝置等自動外觀檢查裝置等對位檢對位檢查機查機PI InspectionPI MAC/MIC膜厚測量機、盒厚測量機膜厚測量機、盒厚測量機Se

189、al InspectionTPCD玻璃基玻璃基板檢測板檢測AOIADI-AOIAMI-AOIArray Yester、CF測試機、測試機、CF階差系統、階差系統、PS檢測系統、檢測系統、Total Pitch檢測系統等檢測系統等AOIMAC/MICCD/HT圖圖：面板檢測設備貫穿于面板生產制造的前、中、后道：面板檢測設備貫穿于面板生產制造的前、中、后道81 4.7.2 精測電子：量測、檢測是機器視覺的重要應用資料來源：中科飛測招股說明書，中信建投半導體過程控制可分為量測（半導體過程控制可分為量測（Metrology）、缺陷檢測（）、缺陷檢測（Inspection）兩大環節。）兩大環節。量測：主

190、要針對晶圓電路的結構尺寸、材料特性進行描述，包括薄膜厚度、關鍵尺寸（CD）、刻蝕深度等物理參數；缺陷檢測：主要查看晶圓是否有異質，包括顆粒污染、表面劃傷等可能對芯片功能產生不良影響的結構性缺陷。同樣根據測試功能分類，半導體過程控制測試設備可對應分為量測設備、缺陷檢測設備兩大類。同樣根據測試功能分類，半導體過程控制測試設備可對應分為量測設備、缺陷檢測設備兩大類。量測設備包括三維形貌量測設備、薄膜膜厚量測設備、套刻精度量測設備、關鍵尺寸量測設備、掩膜量測設備等；檢測設備包括無圖形晶圓缺陷檢測設備、圖形晶圓缺陷檢測設備、掩膜檢測設備、電子束缺陷檢測設備等。圖圖：半導體過程控制工藝可分為量測、檢測兩大

191、工藝，分別對應不同設備：半導體過程控制工藝可分為量測、檢測兩大工藝，分別對應不同設備三維形貌量測設備、薄膜膜厚量測設備、套刻精度量測設備、關鍵尺寸量測設備、掩膜量測設備等無圖形晶圓缺陷檢測設備、圖形晶圓缺陷檢測設備、掩膜檢測設備、電子束缺陷檢測設備等量測（量測（Metrology）缺陷檢測（缺陷檢測（Inspection）對對象象對對象象設設備備設設備備82 2022年業績穩定增長，半導體業務表現亮眼年業績穩定增長，半導體業務表現亮眼：2022年公司營收達27.31億元，大幅增長13.35%。顯示業務維持穩定。營收21.69億元，同比-1.41%，仍是公司主要收入來源，在下游需求較為低迷的情況

192、下，公司積極調整布局、推出新產品，在新型顯示檢測領域持續發力，總體維持穩定。半導體業務持續突破。半導體業務持續突破。營收1.83億元，同比+34.12%。值得注意的是，公司前道量測設備取得多重突破，成熟產品獲一線客戶批量訂單，新產品陸續驗證中。截至年報披露日，公司在手訂單27.97億元，其中半導體、新能源領域訂單分別8.91、4.82億元，相比2022年同期均實現較大幅度增長。4.7.3 精測電子：在手訂單旺盛，半導體打開成長空間資料來源：Wind，中信建投圖圖：精測電子營收和歸母凈利潤變化：精測電子營收和歸母凈利潤變化圖圖：近年精測電子收入結構（分產品）：近年精測電子收入結構（分產品）(80

193、)(60)(40)(20)020406080051015202530201820192020202120222023Q1營業收入歸母凈利潤營收同比利潤同比-1%0%1%2%3%4%5%6%7%8%05101520253020182019202020212022顯示行業新能源半導體其他業務半導體占比83資料來源：Wind，中信建投 營收不斷創造新高，營收不斷創造新高，2020年公司首度扭虧為盈。年公司首度扭虧為盈。2018-2022年，公司營業收入分別為0.30、0.56、2.38、3.61、5.09億元，期間復合增長率為103.23%；凈利潤分別為-0.56、-0.97、0.40、0.53、0

194、.12億元，2020年首度扭虧為盈。收入端來看，公司屢破新高主要系公司持續進行新客戶拓展驗證+下游半導體行業擴張，雙重驅動使得公司新簽訂單量不斷增加，推動業績增長。利潤端來看，公司2020年扭虧為盈主要系公司營收大幅增加，費用端增速小于收入端增速，因此歸母凈利潤由負轉正。2022年凈利潤降幅較大，主要系研發費用率帶動期間費用率大幅提升所致，2022年公司期間費用率為62.67%，同比增長17.49pct，其中銷售、管理、研發、財務費用率分別為10.56%、11.79%、40.40%、-0.09%，同比分別+1.78pct、+0.77pct、+14.04pct、+0.88pct，費用率大幅提升導

195、致凈利潤下降。展望未來，公司有望持續快速發展。展望未來，公司有望持續快速發展。截至2022年末，公司合同負債4.85億元，同比增長211.57%，2023Q1合同負債繼續上升到5.45億元，隨著公司訂單數量不斷增加，以及未來國產半導體設備替代加速，公司有望持續保持高速發展態勢。4.8.2 中科飛測：產品放量推動營收屢創新高，規模提升幫助盈利顯著修復資料來源：Wind，中信建投圖圖：公司：公司20182018-20222022年營業收入保持較高增速年營業收入保持較高增速圖圖：20202020年公司實現扭虧為盈，盈利顯著修復年公司實現扭虧為盈，盈利顯著修復0.30 0.56 2.38 3.61 5

196、.09 87.55%324.39%51.76%41.24%0%50%100%150%200%250%300%350%0.01.02.03.04.05.06.020182019202020212022營業收入同比增速億元(0.56)(0.97)0.40 0.53 0.12-75.12%140.61%34.96%-78.02%-240%-160%-80%0%80%160%(1.2)(1.0)(0.8)(0.6)(0.4)(0.2)0.00.20.40.60.820182019202020212022歸母凈利潤同比增速億元84資料來源：Wind，中信建投 專注于檢測與量測設備，公司產品已應用于國內主

197、流制程。專注于檢測與量測設備，公司產品已應用于國內主流制程。公司是一家國內領先的高端半導體質量控制設備公司，自成立以來始終專注于檢測和量測兩大類集成電路專用設備的研發、生產和銷售，產品主要包括無圖形晶圓缺陷檢測設備系列、圖形晶圓缺陷檢測設備系列、三維形貌量測設備系列、薄膜膜厚量測設備系列等產品，已應用于國內28nm及以上制程的集成電路制造產線。公司深耕光學、大數據等檢測技術領域，產品不斷進入下游頭部領域客戶。公司深耕光學、大數據等檢測技術領域，產品不斷進入下游頭部領域客戶。公司自2014年成立以來，公司依托在光學檢測技術、大數據檢測算法和自動化控制軟件等領域的深耕，先后通過中芯國際、長江存儲等

198、國內主流晶圓廠商的產線驗證，為上述企業提供生產過程中的質量控制和工藝檢測設備，幫助客戶提升良品率。與此同時，公司兩次承擔國家“02重大專項”研發項目，并且無圖形晶圓缺陷檢測設備通過國家科技重大專項驗收并正在進行產業化驗證，體現出公司良好的研發能力。4.8.1 中科飛測：專注于檢測與量測設備，公司產品達到國內領先水準資料來源：公司招股說明書，中信建投圖圖：公司專注于量測設備領域，各大產品通過頭部客戶驗證：公司專注于量測設備領域，各大產品通過頭部客戶驗證承擔國家科技重大專承擔國家科技重大專項“項“20-14nm晶圓缺陷晶圓缺陷光學在線檢測的研發光學在線檢測的研發與產業化”與產業化”20142017

199、2018201920202021深圳中科飛測科技有深圳中科飛測科技有限公司成立限公司成立無圖形晶圓缺陷檢測設無圖形晶圓缺陷檢測設備通過中芯國際產線驗備通過中芯國際產線驗證證圖形晶圓缺陷檢測設圖形晶圓缺陷檢測設備通過長電先進產線備通過長電先進產線驗證驗證3D曲面玻璃量測設備通曲面玻璃量測設備通過藍思科技產線驗證過藍思科技產線驗證薄膜膜厚量測設備通薄膜膜厚量測設備通過士蘭集科產線驗過士蘭集科產線驗證，應用在集成電路證，應用在集成電路前道領域前道領域三維形貌量測設備通三維形貌量測設備通過長江存儲產線驗過長江存儲產線驗證，應用在集成電路證，應用在集成電路前道領域前道領域無圖形晶圓缺陷檢測無圖形晶圓缺陷

200、檢測設備通過國家科技重設備通過國家科技重大專項驗收大專項驗收三維形貌量測設備通過三維形貌量測設備通過長電先進產線驗證長電先進產線驗證公司整體變更設立股公司整體變更設立股份公司份公司85 從技術實力對比來看，公司產品總體性能和關鍵性能參數與競品相當。從技術實力對比來看，公司產品總體性能和關鍵性能參數與競品相當。在集成電路領域，公司自主研發、生產的檢測和量測設備已在國內主要集成電路制造廠商獲得驗證并取得批量訂單，在國內市場上打破了國外廠商的壟斷。以具有代表性的檢測和量測設備為例，從公開資料對比，其與國際龍頭企業同類型設備的技術對比如下：4.8.3 中科飛測：公司產品與競品技術參數水平相一致，份額不

201、斷提升資料來源：公司招股書，中信建投圖圖：公司產品技術實力與國外設備廠商同代產品相一致：公司產品技術實力與國外設備廠商同代產品相一致設備類型設備類型公司公司設備型號設備型號工藝節點工藝節點最小靈敏度最小靈敏度無圖形晶圓缺陷檢測設備系列無圖形晶圓缺陷檢測設備系列中科飛測S1130nm 或以上60nmKLASurfscan SP1130nm 或以上60nm中科飛測S2 2Xnm 或以上23nm KLASurfscan SP32Xnm 或以上23nm設備類型設備類型公司公司設備型號設備型號重復性精度重復性精度量測方式量測方式三維形貌量測設備系列三維形貌量測設備系列中科飛測C20.1nm 自動數據采集

202、和分析帕克公司NX Wafer0.1nm 自動數據采集和分析設備類型設備類型公司公司設備型號設備型號最小靈敏度最小靈敏度吞吐量吞吐量放大倍率放大倍率圖形晶圓缺陷檢測設備系列圖形晶圓缺陷檢測設備系列中科飛測B20.5m80wph（靈敏度3m）多物鏡切換創新科技F300.5m120wph（靈敏度10m）多物鏡切換設備類型設備類型公司公司設備型號設備型號重復性精度重復性精度量測方式量測方式薄膜膜厚量測設備系列薄膜膜厚量測設備系列中科飛測LATI-900 32nm-45nm 0.003nm KLAAleris 850032nm-45nm 未披露86 風險提示新應用場景拓展不及預期：新應用場景拓展不及預

203、期：機器視覺在下游行業中應用場景的滲透率提升是機器視覺行業增長的重要邏輯，若機器視覺新產品無法滿足下游應用場景的性能需求，則會導致機器視覺在下游應用場景中的滲透受阻。下游應用行業增長不及預期：下游應用行業增長不及預期：機器視覺系統和設備的銷售受到其下游應用行業的影響較大，若下游應用行業的增長放緩，則會導致下游行業對于機器視覺的需求減弱。新技術研發不及預期：新技術研發不及預期：若3D機器視覺、深度學習、大模型等相關先進技術的更新迭代不及預期，則會影響機器視覺的應用推廣。數據數量與數據質量不及預期：數據數量與數據質量不及預期：具體應用場景中的機器視覺需要足量的高質量數據進行訓練，若部分場景的數據數

204、量和質量存在短板，則會影響機器視覺在這一下游應用場景的落地。算力基礎設施不及預期：算力基礎設施不及預期：隨機器視覺技術逐步走向深度學習和大模型，若相應的邊緣計算、云計算等算力資源發展不及預期，則會影響機器視覺的技術迭代與落地。市場競爭加劇風險：市場競爭加劇風險：機器視覺下游產業需求的不斷擴大將導致更多廠商進入這一市場，行業中的相關公司將面臨著市場競爭加劇的風險。感謝陳思玥對本報告的貢獻。87 分析師介紹分析師介紹呂娟：呂娟：董事總經理，高端制造組組長，機械&建材首席分析師。復旦大學經濟學碩士，法國 EDHEC 商學院金融工程交換生，河海大學機械工程及自動化學士，2007.07-2016.12

205、曾就職于國泰君安證券研究所，2017.01-2019.07 曾就職于方正證券研究所。曾獲新財富、金牛、IAMAC、水晶球、第一財經、WIND最佳分析師第一名。閻貴成：閻貴成：中信建投證券通信&計算機行業首席分析師，北京大學學士、碩士，專注于云計算、物聯網、信息安全、信創與5G等領域研究。近8年中國移動工作經驗，6年多證券研究經驗。系2019-2021年新財富、水晶球通信行業最佳分析師第一名，2017-2018年新財富、水晶球通信行業最佳分析師第一名團隊核心成員。金戈：金戈：中信建投證券研究發展部計算機行業聯席首席分析師，帝國理工學院工科碩士，擅長云計算、金融科技、人工智能等領域。于芳博于芳博：

206、中信建投計算機行業分析師，北京大學空間物理學學士、碩士，2019年7月加入中信建投，主要覆蓋方向智能汽車、CPU/GPU/FPGA/ASIC、EDA和工業軟件等方向。評級說明評級說明投資評級標準評級說明報告中投資建議涉及的評級標準為報告發布日后6個月內的相對市場表現，也即報告發布日后的6個月內公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。A股市場以滬深300指數作為基準；新三板市場以三板成指為基準；香港市場以恒生指數作為基準；美國市場以標普 500 指數為基準。股票評級買入相對漲幅15以上增持相對漲幅5%15中性相對漲幅-5%5之間減持相對跌幅5%15賣出相對跌幅15以

207、上行業評級強于大市相對漲幅10%以上中性相對漲幅-10-10%之間弱于大市相對跌幅10%以上88 分析師聲明分析師聲明本報告署名分析師在此聲明：（i）以勤勉的職業態度、專業審慎的研究方法，使用合法合規的信息，獨立、客觀地出具本報告,結論不受任何第三方的授意或影響。（ii）本人不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。法律主體說明法律主體說明本報告由中信建投證券股份有限公司及/或其附屬機構（以下合稱“中信建投”）制作，由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國（僅為本報告目的，不包括香港、澳門、臺灣）提供。中信建投證券股份有限公司具有中國證監會許可的投資

208、咨詢業務資格，本報告署名分析師所持中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格證書編號已披露在報告首頁。在遵守適用的法律法規情況下，本報告亦可能由中信建投（國際）證券有限公司在香港提供。本報告作者所持香港證監會牌照的中央編號已披露在報告首頁。一般性聲明一般性聲明本報告由中信建投制作。發送本報告不構成任何合同或承諾的基礎，不因接收者收到本報告而視其為中信建投客戶。本報告的信息均來源于中信建投認為可靠的公開資料，但中信建投對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告所載觀點、評估和預測僅反映本報告出具日該分析師的判斷，該等觀點、評估和預測可能在不發出通知的情況下有所變更，亦有可能因使用不同假設和標準

209、或者采用不同分析方法而與中信建投其他部門、人員口頭或書面表達的意見不同或相反。本報告所引證券或其他金融工具的過往業績不代表其未來表現。報告中所含任何具有預測性質的內容皆基于相應的假設條件，而任何假設條件都可能隨時發生變化并影響實際投資收益。中信建投不承諾、不保證本報告所含具有預測性質的內容必然得以實現。本報告內容的全部或部分均不構成投資建議。本報告所包含的觀點、建議并未考慮報告接收人在財務狀況、投資目的、風險偏好等方面的具體情況，報告接收者應當獨立評估本報告所含信息，基于自身投資目標、需求、市場機會、風險及其他因素自主做出決策并自行承擔投資風險。中信建投建議所有投資者應就任何潛在投資向其稅務、

210、會計或法律顧問咨詢。不論報告接收者是否根據本報告做出投資決策，中信建投都不對該等投資決策提供任何形式的擔保，亦不以任何形式分享投資收益或者分擔投資損失。中信建投不對使用本報告所產生的任何直接或間接損失承擔責任。在法律法規及監管規定允許的范圍內，中信建投可能持有并交易本報告中所提公司的股份或其他財產權益，也可能在過去12個月、目前或者將來為本報告中所提公司提供或者爭取為其提供投資銀行、做市交易、財務顧問或其他金融服務。本報告內容真實、準確、完整地反映了署名分析師的觀點，分析師的薪酬無論過去、現在或未來都不會直接或間接與其所撰寫報告中的具體觀點相聯系，分析師亦不會因撰寫本報告而獲取不當利益。本報告

211、為中信建投所有。未經中信建投事先書面許可，任何機構和/或個人不得以任何形式轉發、翻版、復制、發布或引用本報告全部或部分內容，亦不得從未經中信建投書面授權的任何機構、個人或其運營的媒體平臺接收、翻版、復制或引用本報告全部或部分內容。版權所有，違者必究。中信建投證券研究發展部中信建投證券研究發展部中信建投（國際）中信建投（國際）北京東城區朝內大街2號凱恒中心B座12層電話：(8610)8513-0588聯系人：李祉瑤郵箱：上海浦東新區浦東南路528號南塔2103室電話：(8621)6882-1612聯系人：翁起帆郵箱：深圳福田區福中三路與鵬程一路交匯處廣電金融中心35樓電話：（86755）8252-1369聯系人：曹瑩郵箱：香港中環交易廣場2期18樓電話：（852）3465-5600聯系人：劉泓麟郵箱：charleneliucsci.hk89