奥普特接待57家机构调研，包括Abrdn Hong Kong Limited、Burgundy Asset Management Ltd、Causeway Capital Management LLC等

2024年11月22日，奥普特披露接待调研公告，公司于11月21日接待Abrdn Hong Kong Limited、Burgundy Asset Management Ltd、Causeway Capital Management LLC、Columbia Threadneedle、Generali Investments, druzba za upravljanje, d.o.o.等57家机构调研。

公告显示，奥普特参与本次接待的人员共2人，为副总经理、董事会秘书许学亮，证券事务代表余丽。调研接待地点为广东省东莞市长安镇长安兴发南路66号之一、线上会议。

据了解，奥普特公司专注于机器视觉软硬件产品，其产品矩阵包括视觉算法库、智能视觉平台、深度学习（工业AI）、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机等核心软硬件，以及智能读码器、3D传感器、一键测量传感器等视觉传感器产品。公司还计划通过并购成熟企业来整合运动产品线，提升提供一站式自动化核心零部件解决方案的能力。在工业相机方面，奥普特的产品具有质效优、速度快、成本省和应用广等优势，广泛应用于多个行业，满足客户定制化需求。

公司的生产备料模式结合了以销定产和安全库存，对于常规产品采用备货生产模式，而对于非标准产品则采用按单生产模式，以保持生产的平稳性和交期的灵活性。在人才培养方面，奥普特的教育事业部与上百所院校建立合作关系，培养工业机器视觉领域的技术人才，并通过多种合作模式和政府项目，促进技术技能人才的高质量就业。

机器视觉技术通过光学成像与算法分析，实现识别、测量、定位与检测等功能，是智能制造的核心驱动力。国内外机器视觉厂商各有优势与不足，外资企业在品牌、技术、产品性能等方面占优，但价格较高，而内资企业则在成本、服务灵活性和市场响应速度上具有优势。预计中国机器视觉市场规模将持续增长，成为全球发展最活跃的地区之一。

调研详情如下：

问题1:想请问下公司目前的产品矩阵?

回答:公司以机器视觉软硬件产品为主,依托机器视觉技术向传感器、运动产品线延伸,用先进技术及产品助力客户的品质管控、降本增效,快速为客户提供智能、前沿的自动化核心产品及解决方案。

公司已实现视觉算法库、智能视觉平台、深度学习(工业AI)、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机等机器视觉核心软硬件的全产品线布局。其中,公司推出的云版基于深度学习的视觉平台,与公司智能软件平台Smart3软件深度集成,进一步降低AI技术使用门槛。此外,在传统视觉部件产品的基础上,公司同时拓展了智能读码器、3D传感器、一键测量传感器等视觉传感器产品,核心零部件的自产率显著提升。同时,公司以核心光学技术为基础,加大在先进工业传感器领域的研发投入,并持续推出测量、光电、安全、槽型光电、光纤、接近、颜色等多品类工业传感器,兼具品类齐全、性能强劲、场景适用性强等特性。

此外,结合资本优势,公司在运动产品领域进行布局,拟并购成熟协同企业,与公司的机器视觉、工业传感器产品进行有机整合,提升为客户提供一站式自动化核心零部件解决方案的能力。

问题2:公司提到持续提升工业相机自产比例,想问下公司的工业相机产品有哪些优势?

回答:在智能制造领域,工业相机以高精度成像、实时监测、精确视觉引导及数据分析优化等核心优势,强力驱动生产提质增效。公司工业相机产品系列包括工业线阵相机、工业面阵相机、采集卡,兼具分辨率覆盖广、多种光谱可选、数据接口丰富、全方位定制特点。具体来看,公司的工业相机具有以下优势:

(1)质效优:通过搭载丰富的ISP算法,可全方面改善相机图像质量,提升系统运算效率。此外,可实现LCT无损压缩,在不影响图像品质的情况下,采集帧率提升了1.5-2倍。通过低功耗平台、硬件及ISP算法升级,有效降低工作温度、减少噪声、优化图像质量;

(2)速度快:通过FPGA边缘计算技术,减少CPU和资源消耗,图像处理速度快3倍;

(3)成本省:将多工位缩减为单相机工位,一次扫描可实现多组成像,助力客户降低75%硬件成本;

(4)应用广:公司的工业相机已广泛应用于3C电子、新能源、汽车、半导体、光伏、机器人工业、食品、医药、化学工业等30多个行业,全面赋能各行各业,精准满足客户定制化需求,助力中国智造迈向新高度。

问题3:公司的生产备料模式是怎样的?

回答:公司采取以销定产并按照销售预测保持一定安全库存的生产备料模式,以保证生产的平稳性和交期的灵活性。对于较为常规的产品,公司采用“备货生产”模式。即根据历史订单数据、下游市场情况等信息进行销售预测并确定安全库存水平,在考虑上游供货周期的基础上,以该库存水平为目标,调整生产节奏,提前排产,以便快速响应市场需求。对于常用程度较低、应用范围较窄的非标准产品,公司采用“按单生产”模式。即以订单为导向,按照客户需求的产品规格、数量和交货期来制定生产计划,组织备料排产。

问题4:公司在行业人才培养方面有哪些着力点?

回答:公司的教育事业部针对本科、高职及技师院校,大力拓展校企合作业务,与上百所院校建立校企合作关系,不仅为本公司内部提供了大量优质的技能人才,同时为整个产业链培养了大批工业机器视觉领域的技术人才,使广大高校毕业生实现了高质量就业。

目前教育事业部已与120余所本科、高职、技师类院校建立合作关系,主要针对自动化及人工智能类相关专业,开展教学或科研项目建设、师资培训、政府项目联合申报等多种合作模式,并在全国建立工业机器视觉“百名讲师团”,从合作院校中,遴选出优秀课程资源开发人员,纳入百名讲师团成员,服务全国各区域的技术技能培训与项目交付。

另外,教育事业部积极响应政府在人才培养与就业方面的政策,主导或参与申报相关政府项目,如国家教育部的现场工程师项目,广东省人社厅的“产教评”项目等。在政府指导下,实现技术技能人才的高质量就业,从而助力新质生产力,实现制造业的高质量发展。

问题5:机器视觉有哪些功能?如何赋能现代工业领域?

回答:机器视觉技术通过光学成像与算法分析,赋予自动化生产设备视觉与处理能力,实现识别、测量、定位与检测等功能。作为智能制造的核心驱动力,通过融合先进的光学成像与算法分析技术,机器视觉技术为自动化生产设备赋予了强大的视觉感知与处理能力。随着智能制造技术的日益普及,生产企业对精准质量检测、高效数据处理、精确尺寸测量及深度溯源分析等视觉功能的需求急剧增长,推动了机器视觉系统向更高精度与效能的进化。机器视觉相关企业正聚焦于优化机器视觉系统的高精度成像“视力”(即成像清晰度)与智能分析算法,以满足市场对更高级别自动化生产流程的需求,从而引领智能制造的新一轮变革。

问题6:国内外机器视觉厂商的优势与不足之处在于哪些方面?未来国内机器视觉发展趋势?

回答:外资机器视觉企业发展时间长、品牌知名度高、技术研发能力强、产品性能及可靠性高、产品种类及方案积累多,且管理更为完善,对市场判断准确,规划性强。但同时,从产品设计上看,外资企业产品普遍标准化,应对国内客户较多的应用场景及定制化偏好有一定的难度,而且产品价格相对较高,在客户整体成本压力不断上升的环境下处于相对劣势。

与外资企业相对比,内资机器视觉企业发展时间较短、知名度较低、技术研发能力较弱、自主研发产品的性能及稳定性与外资品牌还具有一定差距。但内资企业对国内客户需求及市场更为了解,能够提供灵活化及定制化的服务,快速响应客户需求,供货周期短,且成本优势明显,市场份额逐年增长。

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2024年全球机器视觉市场规模有望突破1000亿元,同比增速8.63%左右。2023年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%,预计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%。中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,发展新质生产力、实体经济高质量转型将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升。