3C需求稳健+锂电需求放量奥普特：看国内机器视觉龙头崛起之路

  以点带面广泛覆盖核心部件，下游领域逐步拓宽。奥普特是机器视觉核心零部件供应商，主要是做机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售，自主产品覆盖光源、控制器、镜头、视觉控制管理系统等机器视觉核心部件。

  公司服务于3C电子、锂电、半导体、医药等多个行业，得到多家世界500强企业、中国500 强企业和行业有突出贡献的公司的认可。

  公司成立于2006年，以光源产品切入被国外品牌所垄断的机器视觉市场，2009年推出视觉处理分析软件，成为整体解决方案供应商，2015年推出镜头及其视觉控制器，完善核心零部件布局，2019年推出相机产品，完成产品线全面布局。同时，公司下游领域也逐步拓宽，2010年通过富士康等供应商进入3C供应链，2016年进入宁德时代和比亚迪等头部企业供应链，下游客户丰富优质。

  截至2021年，公司实际控制人系卢治临和卢盛林兄弟，分别通过直接、间接方式持有公司29.79%和29.13%的股份，二人合计持有公司59.92%股权，为公司实际控制人。公司的其他重要股东中许学亮担任公司副总经理、董事会秘书职位，千智投资为员工持股平台，整体结构稳定。

  公司从 2020 年开始利润增速小于收入增速，根本原因为公司 2020 年开始步入锂电领域，锂电业务毛利率相比 3C 会降低，营收结构发生变化，后续锂电业务经过验证阶段后毛利率有望回升。

  此外，公司产品营销售卖态势持续向好，2017-2021年，公司经营活动产生的现金流量从0.31亿元提升至1.73亿元，2020年经营活动产生的现金流量净额同比减少39.29%，根本原因为伴随收入规模扩大，原料采购和人员工资的前置支付而同时应收账款大量增多，2021年在人员端继续大力投入下现金流已出现非常明显改善。

  盈利能力突出，期间费用率控制良好。2019-2021年公司毛利率水平分别为 73.59%、73.94%和 66.51%，过去五年平均毛利率为 71.34%，明显高于所处机器视觉行业的平均毛利率 40.51%。公司毛利率水平较高根本原因为行业属性和非标解决方案模式带来的溢价。

  随着收入规模逐渐扩大，公司规模优势显现，2017-2021年期间费用率已由 39.51%下降至 35.75%，整体呈下降趋势。2020年和 2021年由于开拓锂电新领域，期间费用有所回升，后续伴随锂电业务收入放量，预计费用率将继续下行。

  公司以光源产品为切入点，逐步拓展至镜头、视觉控制管理系统、相机等机器视觉核心部件。

  其中，光源产品覆盖了常见的可见光和不可见光，近 1000 款标准化产品和定制化光源产品；光源控制器包括模拟控制器和数字控制器两类，数字控制器可通过 PC 设备远程控制；镜头产品有定焦镜头、线扫镜头等，尚未覆盖全部镜头种类和规格；相机产品 2019 年实现自主研发，并未量产；视觉控制管理系统包括视觉处理分析软件和视觉控制器，视觉分析软件包括 SciVision 视觉开发包和 SciSmart 智能视觉软件。

  公司以自有的优势产品为基础，向客户提供综合其他机器视觉部件的解决方案，实现产品的打包销售。

  解决方案分为硬件方案和整体方案，其中硬件方案包括打光方案（光源+控制器）、光学方案（光源+控制器+镜头）、成像方案（光源+光源控制器+镜头+相机），整体方案为在硬件方案的基础上提供视觉分析部分的设计。

  近年来，公司机器视觉整体方案在主要客户应用的广度和深度逐步提升，带动了公司机器视觉产品营销售卖增长，截止2020年 6 月，公司以解决方案带动产品销售的占比达到93.41%。

  公司别的产品营收占比持续提升，2017-2020年，镜头产品收入占比从13.06%提升至17.00%，视觉控制管理系统占比从10.50%提升至12.48%。

  主要原因为公司的多层级解决方案呈现整体化趋势，依据公司招股说明书披露数据，公司打光方案收入占比逐年下滑，光学、成像和整体方案收入占比呈现向上态势，其中整体方案增速最快，2021年 H1 整体方案营收占比达到29.07%。

  客户对产品方案需求的整体化，刺激视觉控制器、镜头等偏整体化的产品收入增加，光源类产品单独出售的收益减少。

  公司的多层次解决方案能够很好的满足 3C 电子、新能源、半导体、光伏等行业客户的定制化需求，不断获得新兴行业客户的青睐。

  2021 年公司 3C 领域营收占比达 59%，相比 2020 年的 77%占比会降低，根本原因为公司新能源业务迅速增加，从绝对量上来看 3C 业务收入同比增长 33%。

  公司 2021 年新能源领域营收占比达 29%，相比 2020 年 12%显著提升，从绝对量来看 2021 年新能源领域收入同比增长 250%，后续随着新能源领域营收继续放量，预计新能源业务营收占比将继续提高。（报告来源：远瞻智库）

  机器视觉具有识别、测量、定位、检测四大功能，相比人类视觉多方面优势显著。机器视觉的诸多应用场景和功能基本可归为识别功能、测量功能、定位功能和检测功能四类，从技术实现难度来看，四大功能实现的难度依次递增。

  机器视觉相比于人类视觉在精确性、速度性、适应性、客观性、重复性、可靠性、效率性、感光范围和信息集成上具有多方面领先优势，尤其是在被检测物品移动速度快、精确性要 求高和工作重复性较高的场景下，机器视觉设备相比人眼工作效率提升明显。

  根据机器视觉产业联盟数据，国内机器视觉市场规模自 2021 年起将保持年均 27%左右的高速增长水平，预计到 2023 年国内机器视觉市场规模将接近 300 亿元。

  从国内公司数来看，2010 年国内机器视觉企业仅有 60 家，伴随国内对自主技术产权的不断研究和在光源、相机等领域的不断摸索，截至 2019年国内机器视觉公司数达到峰值， 为 819 家，2020 年有所回落下降至 637 家，新增公司数的增速由高点 62%回落至负增长，共同做大行业蛋糕后行业洗牌逐步展开，有突出贡献的公司的优势将逐步显现，我们大家都认为机器视觉行业的市场集中度将不断的提高，利好行业龙头进一步壮大。

  随着技术的加快速度进行发展，机器下游领域不断拓展，逐渐渗透到 3C 电子、汽车、半导体、电池、包装、食品、医药等多个行业。其中，中国机器视觉应用数量前三的行业依次是消费电子（52.90%）、半导体（10.30%）、汽车（8.80%）。

  3C 电子贡献机器视觉的大部分需求，而中国是全球最大的 3C 产业研发和制造基地，整体产值规模已超过 6 万亿，2021 年以来 3C 电子制造业各月固定资产投资额累计同比增长率持续为正，为国内 3C 领域机器视觉的发展提供了优渥的条件。

  目前，机器视觉技术在 3C 领域基本实现全覆盖，包括元器件、部件和成品的全制造环节的自动化及品质检测与量测。

  一是 3C 产业技术革新迅速、产品迭代快，加上花了钱的人电子科技类产品轻量化的要求，持续刺激机器视觉检测技术的升级以提升产能和质量；

  二是国内以锂电和光伏为代表的新能源市场加快速度进行发展给机器视觉市场带来新的增量需求。

  机器视觉产业链行业包括上游软硬件厂商、中游集成制造设备商和下游应用行业。其中上游生产核心零部件包括光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡、算法软件等；中游负责软件的二次开发和设备的整机制造；下游为终端应用行业，涵盖电子、半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域。

  从各个环节来看，上游的核心零部件生产存在比较大的技术壁垒，核心零部件及软件开发占据了80%的比例，是产业链的价值高地。

  2020年基恩士在中国地区的收入占比市场总收入的34%，康耐视占9%，奥普特占5%，其他所有企业分享剩余的一半市场，市场集中度较低。

  根据机器视觉产业联盟数据，2018-2020年我国国产品牌市场规模占比稳步提升，2020年已有51.33%，进口替代正在稳步推进，在此过程中三方面内容值得关注。

  一是国产品牌占据的51.33%市场占有率中有突出贡献的公司奥普特仅有5%，国产公司竞争格局更为分散；

  二是目前国产企业仍以代理商为主，具备自主生产能力的企业以中低端领域进口替代为主，距离实现高端产品进口替代仍有一段距离；

  三是从各产品的替代难度来看，光源目前已基本实现国产替代，集成商的技术水平目前基本追赶上国外先进企业，其余环节目前替代难度仍较大。

  光源是指用于为工业机器视觉应用场景提供照明的系统，最重要的包含光源和光源控制器，是影响机器视觉系统输入的主要的因素，直接影响输入数据的质量和应用效果。

  工业中使用光源的目的是实现图像中目标与背景的最佳分离，获得高品质、高对比度的图像。因此，好的光源产品需要保证足够的亮度和稳定能力，物置一直在变化下也不可能影响成像质量。

  光源大致上可以分为高频荧光灯、卤素灯和 LED 光源三种。其中，LED 光源由于分布式设计和合理的电流分配技术，具有形状自由度高、常规使用的寿命长、运行成本低、发光稳定等综合优势，成为机器视觉领域应用最为广泛的光源。

  国外光源设计能力已经趋于成熟，知名光源厂商日本 CCS 和美国 Ai 等，凭借强大的技术实力和生产的基本工艺在全球高端光源市场拥有较高的占有率。

  由于光源技术门槛相比来说较低，目前技术相对成熟，相比于机器视觉其他部件，国内厂商进军很早，国内市场基本由国产企业主导，奥普特、沃德普、康视达、纬朗光电等国内光源厂商基本已具备与国际大品牌竞争的实力，其中奥普特在国内市场市占率领先，拥有 38 大系列标准光源产品和 30000 多个定制设计案例经验，具备非标产品的快速响应能力。

  打光是机器视觉的起步环节，最大的作用包括照明产品、突出测量特征、克服环境干扰。

  光源的合理规划利用可以通过不同的色温和色谱将产品更好的以图片形式呈现出来，还可以让机器将产品实物和图片进行差别对比，从而大幅度的降低图像处理的算法难度，同时提高系统的精度和可靠性，因此光源是机器视觉系统的核心部件。

  公司从 2006 年开始布局光源产品，相关这类的产品足以与国际产商 CCS、康耐视和基恩士正面竞争。

  公司产品有标准和定制光源产品，标准光源产品覆盖了常见的可见光和不可见光，共 38 个系列，近 1000 款标准化产品。

  机器视觉光源产品需要保证足够的亮度、均匀性和稳定能力，企业具有满足三方面要求的光源，且性能均处于国际领先。

  照度方面，公司的超高亮线性光源与日本 CCS 相似规格产品在相同工作距离情况下，照度值较高；均匀性方面，公司的底部背光源产品与日本 CCS 相似规格产品相比，成像更均 匀，公司部分高均匀的光源均匀度可达 95%以上；稳定性方面，公司产品采用恒流驱动方式，可实现更精准的控制、响应时间更短，并配有短路保护、过流保护、可编程触发模式等功能，在易用性和安全性设计上更加周全。

  镜头质量直接影响视觉系统的整体性能，是机器视觉系统中最关键的成像部件。镜头是机器视觉系统中被摄物体信息采集和传递过程的起点，相当于人眼的晶状体。

  镜头的作用是将目标的光辐射聚焦在相机芯片的光敏面阵上。镜头的参数有焦距、视场、工作距离、分辨率、景深等，实际选择时需要仔细考虑与相机和图像传感器之间的匹配，随着 CMOS 图像传感器技术的加快速度进行发展，传感器具有更小的像素，故需要更高分辨率的镜头。

  除了分辨率外，所有透镜也会受到一定的空间畸变，当镜头以非线性方式拉伸或压缩图像，使整个传感器的精确测量变得很困难。传统镜头的高畸变问题使得远心镜头应用而生。

  远心镜头独有的平行光路设计能纠正传统工业镜头视差，可在一定物距范围内，使得到的图像放大倍率不会变化，具有高分辨率、超宽景深、超低畸变的特性，在精密检验测试领域备受欢迎。

  根据《中国工业机器视觉产业高质量发展白皮书》多个方面数据显示，2016-2019 年全球工业镜头市场规模从 10.8 亿美元增长至 12.0 亿美元，CAGR3.4%；中国工业镜头市场规模则从 2016 年的 2.3 亿元增长至 2019 年的 7.0 亿元，CAGR45.9%，中国工业镜头市场正以远超全球市场的增速迅速扩张，高速扩张的背后主要是相关生产研发工艺的不断的提高，助推镜头生产的质效不断的提高，如镀膜技术的发展提高了镜头的良率、计算机辅助软件的发展提升了镀膜工程师在光学设计领域的效率、自动组立机的投入是的组装环节由人工转为自动组装，提升了组装效率和产品稳定性。

  国产企业凭借价格上的优势和量产能力竞争低端产品替代，高端市场已开始慢慢地布局。

  目前中国工业镜头市场主要由国外老牌镜头厂商主导，包括德国施耐德、德国卡尔蔡司、美国 Navitar、日本 CBC Computar、KOWA 等，这些国外企业技术积累雄厚、品牌影响力较大，在高端工业镜头市场优势显著，但一般产品价格较高，对中国市场的应用开发不足。

  2009 年开始国内公司开始逐步发力，但国内工业镜头厂商大多体量相对较小，主要从中低端市场切入，凭借性价比优势与外资品牌进行竞争，如东莞普密斯。同时，东正光学等部分国内厂商已经具备提供全系列工业镜头的实力，正积极布局高端产品市场，海康、大华也已具备工业相机生产能力。

  当前国内厂商在镜头制作工艺上与国外老牌厂商相比还有差距，但已可满足视觉系统的基本需求。

  公司现有各系列线 万像素定焦镜头、computer 工业镜头等产品，公司 2021 年自制镜头 12.96 万个，销量同比增长 35%，产量同比增长 46.36%，其中部分镜头为在各类解决方案中使用。

  同时在研镜头包括高分辨线扫描专用镜头，远心镜头等产品，可匹配 3.2μm 像元尺寸，最高分辨率可匹配 1.51 亿像素分辨率相机，进一步完善镜头产品线、 视觉分析软件：国外机器发展较为成熟，国内企业以二次开发为主

  国外机器视觉软件发展较为成熟，国内以二次开发为主。代表性机器视觉软件有 OpenCV、HALCON 和 HexSight 等，OpenCV 是美国 Intel 开发的开源免费图像处理库，主要应用于计算机视觉领域，开发成本较低，但其可靠性、执行效率、效果和性能不如商业化软件。

  HALCON 是德国 MVTec 公司开发的机器视觉算法包，HALCON 图像处理库包括一千多个独立的函数，其函数库可以通过 C/C++和 Delphi 等多种编程语言调用，同时支持百余种工业相机和图像采集卡包括 GenlCam，GigE 和 IIDC1394，被公认是功能最强的机器视觉软件之一。

  HexSight 是 Adept 公司开发 的视觉软件开发包，可基于 VisualBasic/C++或 Dephi 平台进行二次开发，在恶劣的 工作环境下仍能提供高速、可靠及准确地视觉定位和零件检测。

  由于机器视觉软件的底层算法具有非常高的技术壁垒，国内公司主要基于 OpenCV 等开源算法库，或 Halcon、VisionPro 等商业算法库，进行二次开发。

  软件平台持续研发，有望形成软硬件一体化领先优势。软件高性能高稳定性视觉控制器的研究与开发，提供 4 个 POE 千兆以太网口，2 个普通千兆以太网口，4 路 DI 输入电压为 24V,4 路 DO 输出电流 1A，硬盘使用体积更小发热量更少的 SSD，提供两路 RS232 串口通迅，接口为 DB9，可安装 Win10、linux 操作系统，灵活的跨平台软件支持，目前处于研究阶段。

  未来公司通过持续升级现有的 SCI 系列视觉处理分析软件，重点开发 3D 重构及分析模块、深度学习算法模块，有望形成软硬件一体化的综合领先优势。（报告来源：远瞻智库）

  经过十多年的沉淀，公司已经形成了较为完备的机器视觉核心软硬件的产品体系，自主研发的量产产品已经覆盖光源及光源控制器、镜头、视觉控制系统等主要机器视觉部件，同时自主相机也已经在 2019 年实现突破。

  根据 2021 年年报公司搭载深度学习功能的读码器产品也已经完成开发，产品线完善度仅次于行业龙头基恩士，显著高于国内同业。

  与国际巨头基恩士、康耐视相比，公司除提供整体解决方案，还提供包括打光、光学、成像在内的硬件方案，方案多样性和服务灵活性更胜一筹。

  研发费用规模方面，2021 年基恩士、奥普特研发费用分别为 10.31 亿元、1.37 亿元，基恩士研发费用绝对量上远超奥普特；

  研发费用率方面，2021 年奥普特研发费用率为 15.67%，高于基恩士的 2.95%，主要原因为公司仍在以非标模式拓展锂电、半导体等新兴领域，基恩士产品标准通用程度较高，相应研发占比较低，后续伴随公司在多领域的 know-how 经验逐步积累，形成相应应用领域的标准产品，我们预计公司研发费用率将复制基恩士的研发费用率下行曲线，为公司净利率带来明显提升；

  研发费用增速方面，2008-2020 年基恩士共出现三次大规模提高研发费用，分别是 2010 年、2016 年和 2018 年，同比增速 28.78%、24.65%、22.00%，对应三次公司新产品的研发。

  奥普特 2021 年研发费用同比增长 79.36%，2019-2021 年间研发费用和研发费用率持续上升，不断夯实企业硬实力。

  基恩士坚持拒绝代理商而采取“客户密着型”的直销模式，减少对经销商/集成商的让利并较好地控制固定资产投资，同时与客户建立起双向度的信息流。

  “客户密着型”的直销模式一方面将自己产品的优势与设计理念完整而准确地传递给客户企业，另一方面从客户反馈的信息中发现潜在需求，从而启动新一轮产品的研发流程。

  而奥普特对系统集成商/贸易商的销售同样均为直销，其采取的解决方案带动销售的模式与 基恩士殊途同归：公司以自主产品为基础，根据客户需求搭配不同外购产品的解决方案，为客户提供定制的产品和服务；同时将应用数据反馈公司，研发出新产品或对原有产品进行改进，以应用技术和经验反哺产品。

  销售费用方面，两公司均注重销售投入，2021 年，基恩士与奥普特的销售费用分别为 94.86 亿元、1.43 亿元，销售费用占营业收入的比重分别为 27.51%、16.31%；销售费用增速方面，从 2003 年到 2021 年基恩士出现四次较大规模的销售扩张，分别是 2004 年、2010 年、2014 年、2016 年，同比增速 218.13%、18.86%、14.56%、27.92%，四次扩张分别对应于显微镜系统开发成功、特色光纤贾光刻印机研发成功、综合视觉系统研制成功、全球产品网络形成，新产品研发成功或公司进入新阶段后都会显著提升销售费用，进一步扩大产品销售。

  奥普特 2020 年上市后销售费用同比增加 32.84%，与基恩士 2009 年左右的扩张阶段类似，预计公司将会不断研发新产品，走向全球机器视觉龙头。

  奥普特以解决方案带动销售，各流程设计完善。公司坚持以“硬件方案+整体方案”模式销售机器视觉产品，多层次的解决方案满足了客户多样化的需求，同时建立起品牌优势、占据市场份额。

  公司提供解决方案的流程包括与客户沟通其机器视觉需求、对响应的视觉部分任务进行分析、对机器视觉硬件进行分析和选型、对拟定的硬件方案进行实验室验证、初步拟定相应的算法及流程、对视觉部分的软硬件配合进行验证、对硬件方案和整机的配合进行验证、对视觉方案部分验证和优化、商务洽谈等。

  其中，在硬件方案带动产品销售的情况下，客户会根据商务条件选择不同方案类型，包括打光方案（光源+光源控制器）、光学方案（光源+光源控制器+镜头）、成像方案（光源+光源控制器+镜头+相机）；在整体方案带动产品销售的情况下，客户会购买方案所涉及的全部产品。

  基恩士通过直销的模式向全球 30 万左右客户提供商品和服务，通过提供持续客户联系和对历史交易数据的持续分析使得订单高精度，强供应链管理下可提供当日发货。

  从存货周转率来看，2017-2021年基恩士与奥普特的存货周转率逐步趋同，趋近于2.6左右，对应存货周转天数 140 天左右。同时，基恩士为了进一步追求高利润，不同于传统制造业重资产的经营模式，已转向无工厂经营模式，几乎所有产品的生产全部外包，在日本本土贴牌生产，自有生产线%左右，来自固定资产端的压力较小。

  从固定资产周转率来看，2017-2021年间奥普特与基恩士的固定资产周转率呈现一定背离趋势，基恩士固定资产周转率略有下降，而奥普特则持续提升，轻资产运营的模式也有利于奥普特巩固国内领先的高毛利水平。

  对于机器视觉行业内的公司，人员主要构成主要为销售人员和研发人员，奥普特两类人员的合计占比由 2020 年的 70.6%上升至 2021 年的 78.2%。尤其是对于采用直销模式的机器视觉公司，销售人员是保证交付的关键所在，研发人员是保证产品质量领先的关键所在，用人均创收的指标可以较好反映机器视觉公司的经营效率水平。

  基恩士的官网曾设有“销售的一日”展示页面，最前面的是几个字是“不浪费一分一秒”，充分体现了基恩士强调高效工作的企业文化。

  从数据来看，基恩士2000-2021年间，除去2004年的特殊值外，其余时间的人均创收指标逐步提高至 400 万元左右。奥普特在2018-2019年间人均上升至 60 万元，2020-2021年间由于为了拓展锂电等新兴行业，存在一定前期资本投入和人员扩张，人均创收指标略有下滑，伴随后续人员增速放缓，锂电收入快速放量，未来依旧属于上升通道。

  梳理基恩士各个发展阶段，与奥普特对比发现，奥普特机器视觉业务仍处于初步形成阶段，大体相当于第二阶段①的基恩士。

  第二阶段（1987-至今）：细分为成为传感器行业龙头、以传感器为基础不断拓宽下游产品、形成全球化产品网络阶段。

  1987-1991年，基恩士成长为传感器行龙头，并先后在大版/东京交易所上市，当时股价超越任天堂登顶日本首富；

  1992-2015年，公司借助在传感器领域深厚的技术积淀，成功将业务扩展至各类应用，如基于在激光传感器方面的技术开发了全球第一款三维激光刻印机，应用视觉传感器技术创造出综合视觉系统；

  2016-至今，基恩士在全球各地开设子公司，2016年业务遍布世界各地。奥普特目前处于基恩士第二阶段①的时间点，二者神似之处在于：

  ➢优先选取高附加值产品，成为该产品的行业翘楚。基恩士选取的传感器业务为当时的高附加值产品，其毛利率可达40%以上，获取高额利润。奥普特的光源产品亦是如此，公司在起步时选择毛利率可达80%的光源产品为主营业务，而后延展至相机、镜头、视觉控制系统等产品。在这一阶段，无论是基恩士还是奥普特，营收结构中所选取的高附加值产品占比均较高，且均已成为所在行业翘楚。

  ➢ 产品矩阵初具规模，逐步开始拓展下游领域。80-90 年代，基恩士的产品矩阵由传感器逐步拓展至显微镜、控制系统、测量系统、机器视觉系统等产品线。奥普特与之类似，产品矩阵由光源及其控制器、镜头、视觉控制系统等，并逐步完善工业相机、工业用读码器等新产品。同时，基恩士在 19 世纪 80-90 年代逐步向汽车、底盘组装、金属、塑料、钢材等领域延伸，而奥普特在 2017 年左右开始拓展汽车、半导体，2016 年开始拓展锂电，2020 年开始收入逐步体现。借鉴基恩士的成长路径，随着新兴领域应用机器视觉的普及，国家智能制 造渗透率提升，公司后续将迎来较大成长空间。

  ➢ 人均创收指标来看，奥普特处于基恩士 19 世纪 80-90 年代。19 世纪 80 年代，基恩士一方面用 1000 万日元/年的高薪来吸引人才，一方面降低当时占销售额 20%的机器制造成本，公司依靠此业务模式迅速成长为传感器领域龙头公司。奥普特的业务模式也与之类似，公司在 2020 年在科创板上市后吸引了大规模人才，2021 年公司员工人数达到 1825 人。从人均创收指标来看，2021 年奥普特人均创收 54 万元，低于基恩士 2000 年的 85 万元，以企业成长初期经营效率逐步提升的视角来看，奥普特对应基恩士 19 世纪 80-90 年代。

  参考基恩士的发展路径，我们认为奥普特未来将从下游领域拓展和产品标准化两方面持续扩展。为了扩展更具多样性的产品矩阵机构，公司势必在现有基础上增多产品应用领域。

  目前来看，基恩士的传感器在各类工业生产环节均有应用，相比之下奥普特的机器视觉产品目前应用于 3C 电子和新能源行业，其他占比较低，公司可能会在汽车、物流、食品饮料、生物医药等多个行业开展布局，拓宽其应用领域。

  另外，长期来看，非标准化的产品难以批量供应，若公司逐步走向全球市场，可能会向标准化产品道路迈进。

  机器视觉行业内企业的发展速度很大程度取决于下游客户的质量，下游客户越快地提出越高质量的场景需求，公司相应组织人力物力着手研发并完成交付，进而提高公司各方面综合实力，提高行业内的比较优势，且由于在 3C 领域的下游需求更新时间较短，一般在 1 年左右，也导致其他厂家的验证周期缩短，有助于公司不断扩大龙头领先优势。

  公司在 3C 领域与苹果、华为等企业合作，在新能源领域与宁德时代、比亚迪等企业合作，其他领域客户还有欧姆龙等行业领先企业，优质的下游客户资源将有助于公司扩大行业领先优势。

  公司具有与基恩士类似全面的产品矩阵、类似直接接触客户并获得反馈的直销模式、类似的高周转企业运营效率，再叠加公司有别于传统制造业的高毛利属性，使得公司具有机器视觉行业龙头企业成长所需要的标准商业模式，未来随着我国制造业的不断升级， 我们认为公司这种与基恩士高度类似的商业模式将会持续凸显其商业价值。

  公司在 3C 电子领域主要向客户提供识别、定位、测量和检测服务。公司在 3C 电子行业，主要在 PCB 制造、成品组装等多环节提供识别、定位、测量与检测服务，根据不同场景提供定制的产品和方案，如在耳机孔定位上，采用条形光源从侧面低角度打光以克服耳机外壳有弧度的困难，在按键字符检测上，采用发光较为均匀且柔和的光源消除弓箭反光问题等。

  iphone 的更新换代频率为一年， ipad pro 系列、ipad air 系列的更新换代频率分别约为一年和两年，airpods 的更新换代频率约为两年，可以看到苹果主要的产品更新换代时间均较短，相应的留给想要进入苹果供应链的新设备商的验证和对接时间会更短，而奥普特 2010 年便进入苹果供应链，目前主要通过与康耐视合作提供机器视觉的解决方案，相关领域尤其是光源的技术积累和 know-how 积累较为深厚，跟随苹果持续的技术迭代铸就了公司较高的护城河，且未来将会进一步加深。

  看点 1： iPhone 14 屏幕外观设计可能改变带来的检测设备更新需求。

  2011-2021 年机器视觉下游市场主要为周期属性为主的 3C 市场。机器视觉 3C 领域收入具有明显周期性，一般以 2 年为一个循环周期，大小年特征明显，苹果 2014 年推出 Retina 高清显示屏，2017 年推出 iPhoneX 全面屏、2020 年推出 OLED 屏幕并升级为 5G 手机，产品外观或性能均出现较大变化，为机器视觉检测设备公司带来新检测需求，公司营收同比增速出现“波峰”形状。

  iPhone 14 较大的外观与性能提升，一方面可能会刺激客户的购买需求，扩大其产品销售量，进而加大检测设备的订单规模，另一方面回顾 2014、2017 和 2020 年，iphone 屏幕外观的变化也会使得原有检测设备适用性大大降低，带来全新检测设备需求，相应上游零部 件可获得同步成长放量。

  同时，展望 2024 年，根据 MacRumors 消息，iphone 可能将会推出折叠屏产品，屏幕外观和技术的更大升级换代将会再次提高相关检测设备的需求，将进一步打开检测设备的市场空间。

  公司目前主要为苹果公司提供手机的相关机器视觉产品，随着合作的加深，平板、耳机、电脑、手表等领域公司已在同步拓展，进一步带动公司的成长。

  以 iPad 为例，2022 年春季新品发布会苹果公司推出了搭载 M1 芯片的 iPad Air5，随着 iPad、iWatch、airpods、mac 等新系列产品的不断推出，非手机线产品配置的不断提高将带来检测要求的不断提升，届时机器视觉的应用价值将会体现。

  截至 2022Q1，奥普特在 iPad 产品线的 拓展顺利，非手机产线机器视觉设备出货量的增长也有助于营收增加。

  在消费升级的背景下，本土高端智能手机市场正在加速放量，根据 Counterpoint 数据，2016 年单价在 400 美元以上的高端机型全球销售额占比为 19%，2021 年已提升至 27%，而机器视觉技术在高端机型中应用更为广泛，有望受益于下游高端化发展趋势。

  安卓系厂商对加工效率和精度的要求也在持续提升，机器视觉在安卓系产线内的渗透率存在较大提升空间。

  2021 年国内华为、小米、OPPO、Vivo 等部分安卓系手机厂家的高端机型已开始应用机器视觉技术进行检测，公司有望通过拓展这份高端机型的市场来逐步打开并占领本土智能手机市场。

  拥有成熟的锂电工序应用，锂电新技术提高瑕疵检测识别率。2016 年涉及锂电行业整套方案至今，公司在锂电行业各工序都有成熟的视觉应用，包括搅拌、涂布、碾压、分条、激光模切、卷绕叠片、焊接、包装入壳、注液、化成、检测等工序，公司已覆盖除搅拌外的其他工序。其中，瑕疵检测对于锂电池的安全至关重要，而基于深度学习的检测技术可以有效提升瑕疵检测的识别率及准确度，在锂电应用中，公司深度学习检测技术结合传统算法瑕疵识别率可达 99.9%以上。

  2022 年锂电领域机器视觉需求将出现明显攀升，公司在锂电领域的市占率天花板更高。

  一是根据主流锂电企业各自产能规划，预计截至 2022 年底主流锂电厂商名义产能合计将达 1105GWh，相比 2021 年底增加 389GWh，新增产能同比增加 35%，对应机器视觉需求为 19-39 亿 元，单年需求将是 2021-2025 年中的高点；

  二是由于锂电领域设备的毛利率相比 3C 较低，国外机器视觉企业进军国内锂电市场的动力较小，主要为国内企业之间的竞争，公司自 2016 年开始布局，先发优势明显且技术领先；

  三是锂电设备使用年限一般在 5 年左右，公司锂电领域机器视觉收入 2019 年开始放量，预计 2024 年将伴随 2019 年及以前投产的锂电设备更新而同步更换，届时将在增量市场基础上叠加存量替换需求，为未来业绩确定性提供进一步保障。

  如 4680 电池技术在行业内的推广普及，新技术的应用既提升了现有电池技术，同时新材料的运用，像铸造铝合金等材料在锂电池的不断运用，会带来锂电新材料的放量，也对机器视觉检测提出了新的要求，有助于打开行业市场规模；

  展望 2：2022年国内锂电新增产能预计达 389GWh 左右，对应机器视觉市场需求规模约为 19-39亿元。

  宁德时代和 LG 等厂家在国内2022年的新增产能预计达 389GWh 左右，对应机器视觉市场需求规模约为19-39亿元，同时宁德时代有望凭借强大的供应链整合能力进一步提高市占率，而公司在宁德时代新增产能应用机器视觉的市场占比较高，有望同步成长；

  展望 3：整体解决方案的大交付模式将带来产品价值量的提升，2022年锂电业务毛利率有望回升。

  公司在 3C 领域中主要给苹果等企业提供光源产品，镜头相机部分采用外购，软件一般由康耐视提供。在锂电业务中宁德时代具有承接机器视觉解决方案的能力，这种大交付的模式预计未来会在二线电池厂开始慢慢地拓展，整体解决方案的价值量也要大于单一光源产品的价值量，且公司部分自研相机和镜头可以投入使用。

  整体来看，2022年国内锂电业务一方面价值量相比 3C 可以获得提升，一方面具备毛利率回升的条件，2020年主要是验证，2021年开始放量，奠定合作基础，2022年毛利率水平预计将会有所回升；

  展望 4：交付能力在将机器视觉技术应用于锂电行业时的重要性将逐步凸显，看好进行提前布局公司的先发优势。

  锂电行业作为应用机器视觉技术相对起步较晚的行业，公司的交付能力尤为重要，尤其是对于大客户而言。

  公司2016年就开始拓展锂电业务，国内新能源车2020年开始发展提速，2021年由补贴驱动迈入市场驱动，上游锂电厂商产能扩张规划不断加速。

  公司2020年和2021年连续两年扩充交付团队的举措，在行业内对交付能力日益看重的背景下可能为公司带来一定先发优势，有望在锂电领域获得更大市场份额。

  机器视觉行业存在费用前置收入后置的特点，公司2022年销售费用率和研发费用率有望回落，利润增速水平有望回升。

  机器视觉公司为了抢占新兴市场一般会进行提前布局，大多数表现在销售费用和研发费用上。

  销售费用和研发费用是奥普特费用端的主要支出，2021年公司在销售费用和研发费用上的支出在所有费用支出中占比96.89%。

  2021年公司研发费用和销售费用大幅度增长，分别同比增长60.29%和79.36%，远高于营收增长率36.21%，2018-2020年销售和研发费用同比增长率的均值分别为14.80%和18.86%。

  2021年公司销售和研发费用大幅度增长的原因为公司在新进入的锂电领域前期资本投入和人员扩张较多，主要为销售人员和研发人员的增长，2021年公司销售人员数同比增长74.4%，研发人员数同比增长63.62%。

  展望2022年，我们预计公司研发费用由于 iphone14 的屏幕更新和锂电领域持续研发投入可能会继续有一定增长，且销售人员规模已基本可满足公司业务开展需要，预计2022年销售费用和研发费用的增长率将低于营收增长率，相应的整体费用率水平有望下降，有望带来利润率水平企稳回升。