[中报]奥普特:2021年半年度报告
原标题:奥普特:2021年半年度报告 公司代码：688686 公司简称：奥普特 广东奥普特科技股份有限公司 2021年半年度报告 重要提示 一、本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实、准确、完 整，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 二、重大风险提示 公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本 报告第三节“管理层讨论与分析”中“五、风险因素”相关内容。 三、公司全体董事出席董事会会议。 四、本半年度报告未经审计。 五、公司负责人卢治临、主管会计工作负责人叶建平及会计机构负责人（会计主管人员）朱万红 声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 不适用 七、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用 √不适用 八、前瞻性陈述的风险声明 √适用 □不适用 本报告所涉及的公司未来计划、发展战略等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺， 请投资者注意投资风险。 九、是否存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况 否 十、是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况？ 否 十一、是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性 否 十二、其他 □适用 √不适用 目录 第一节 释义 ................................ ................................ ................................ ................................ ..... 4 第二节 公司简介和主要财务指标 ................................ ................................ ................................ . 5 第三节 管理层讨论与分析 ................................ ................................ ................................ ............. 8 第四节 公司治理 ................................ ................................ ................................ ........................... 26 第五节 环境与社会责任 ................................ ................................ ................................ ............... 28 第六节 重要事项 ................................ ................................ ................................ ........................... 30 第七节 股份变动及股东情况 ................................ ................................ ................................ ....... 47 第八节 优先股相关情况 ................................ ................................ ................................ ............... 53 第九节 债券相关情况 ................................ ................................ ................................ ................... 53 第十节 财务报告 ................................ ................................ ................................ ........................... 54 备查文件目录 载有公司法定代表人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖章的财 务报告 报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正文及公告 的原稿 第一节 释义 在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义： 常用词语释义 奥普特、公司、本公司 指 广东奥普特科技股份有限公司 苏州奥普特 指 奥普特视觉科技（苏州）有限公司 千智投资 指 东莞千智股权投资合伙企业（有限合伙） 长江晨道 指 长江晨道（湖北）新能源产业投资合伙企业（有限合伙） 宁波超兴 指 宁波梅山保税港区超兴创业投资合伙企业（有限合伙） 至兴臻泰 指 珠海至兴臻泰文化传媒投资企业（有限合伙） 控股股东、实际控制人 指 卢治临、卢盛林兄弟 实际控制人的一致行动人 指 许学亮先生、千智投资 CATL 指 宁德时代新能源科技股份有限公司，证券代码300750.SZ ATL 指 新能源科技有限公司及其附属公司 公司章程 指 公司现行的公司章程 中国证监会 指 中国证券监督管理委员会 保荐机构 指 国信证券股份有限公司 元/万元 指 人民币元/万元 机器视觉 指 一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕 获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导 照度 指 单位受照面积接受的光通量，单位勒克斯（lx），即lm/㎡。 照度与受光面积，受光距离密切相关，是机器视觉行业常用 的物理量 光圈 指 用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面的光量的装置 工作距离 指 镜头第一个工作面到被摄物体的距离 畸变 指 指光学系统对物体所成的像相对于物体本身而言的失真程度 分辨率 指 又称分辨率、解像度，即每英寸图像上的像素数量，光学镜 头和相机的重要参数之一，如分辨率720p，其每英寸图像上 的像素数量为1280*720= 921600个，即大约为100万像素 线扫相机 指 也称为线性阵列相机，使用由单行光电探测器组成的传感器 的摄像机 算法 指 按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤 和序列可以解决一类问题 深度学习 指 人工智能及机器学习的一个子集，仿真生物神经系统（例如 人类大脑）工作，使用多层神经网络最先进精确执行任务， 例如物体探测及识别、语音识别及自然语义处理 鲁棒性 指 Robustness，统计学中的专业术语，用以表征控制系统对特 性或参数摄动的不敏感性 2D 指 二维平面图形 3D 指 三维立体图形 LED 指 Light Emitting Diode发光二极管，LED是一种固态的半导 体器件，由含镓、砷、磷、氮等的化合物制成 PCB 指 Printed Circuit Board，即印刷电路板 PCBA 指 Printed Circuit Board Assembly，即将元器件焊接到PCB 空板上后形成的线路板 第二节 公司简介和主要财务指标 一、 公司基本情况 公司的中文名称 广东奥普特科技股份有限公司 公司的中文简称 奥普特 公司的外文名称 OPT Machine Vision Tech Co., Ltd. 公司的外文名称缩写 OPT 公司的法定代表人 卢治临 公司注册地址 东莞市长安镇锦厦社区河南工业区锦升路8号 公司注册地址的历史变更情况 2014年10月30日，公司注册地址变更，变更前地址为东 莞市长安镇358国道乌沙牌坊口，变更后地址为东莞市 长安镇锦厦社区河南工业区锦升路8号 公司办公地址 东莞市长安镇锦厦社区河南工业区锦升路8号 公司办公地址的邮政编码 523850 公司网址 www.optmv.com 电子信箱 [email protected] 报告期内变更情况查询索引 无 二、 联系人和联系方式 董事会秘书（ 信息 披露 境内代表 ） 证券事务代表 姓名 许学亮 余丽 联系地址 东莞市长安镇锦厦社区河南工业区 锦升路8号 东莞市长安镇锦厦社区河南工业区 锦升路8号 电话 0769-82716188-185 0769-82716188-185 传真 0769-81606698 0769-81606698 电子信箱 [email protected] [email protected] 三、 信息披露及备置地点变更情况简介 公司选定的信息披露报纸名称 《上海证券报》《中国证券报》《证券日报》《证券时报》 登载半年度报告的网站地址 www.sse.com.cn 公司半年度报告备置地点 公司董事会办公室 报告期内变更情况查询索引 无 四、 公司股票/存托凭证简况 (一) 公司股票简况 √适用 □不适用 公司股票简况 股票种类 股票上市交易所及板块 股票简称 股票代码 变更前股票简称 A股 上海证券交易所科创板 奥普特 688686 不适用 (二) 公司 存托凭证 简 况 □适用 √不适用 五、 其他有关资料 □适用 √不适用 六、 公司主要会计数据和财务指标 (一) 主要会计数据 单位：元 币种：人民币 主要会计数据 本报告期 （1－6月） 上年同期 本报告期比 上年同期增 减(%) 营业收入 392,033,259.37 240,351,604.01 63.11 归属于上市公司股东的净利润 143,243,587.31 79,786,016.35 79.53 归属于上市公司股东的扣除非经常 性损益的净利润 129,212,026.61 73,574,871.93 75.62 经营活动产生的现金流量净额 114,717,225.48 34,422,889.42 233.26 本报告期末 上年度末 本报告期末 比上年度末 增减(%) 归属于上市公司股东的净资产 2,352,998,030.80 2,292,056,076.60 2.66 总资产 2,552,200,043.66 2,428,305,472.71 5.10 (二) 主要财务指标 主要财务指标 本报告期 （1－6月） 上年同期 本报告期比上年同 期增减(%) 基本每股收益（元／股） 1.7368 1.2899 34.65 稀释每股收益（元／股） 1.7368 1.2899 34.65 扣除非经常性损益后的基本每股收 益（元／股） 1.5667 1.1895 31.71 加权平均净资产收益率（%） 6.19 13.41 减少7.22个百分点 扣除非经常性损益后的加权平均净 资产收益率（%） 5.58 12.36 减少6.78个百分点 研发投入占营业收入的比例（%） 15.47 13.43 增加2.04个百分点 公司主要会计数据和财务指标的说明 √适用 □不适用 1.本期营业收入较上年同期上升63.11%，主要系新能源行业高景气度，客户对自动化需求增长； 电子消费品行业，公司视觉解决方案应用领域拓宽。 2.归属于上市公司股东的净利润及归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润分别上升 79.53%和75.62%，主要系本期收入增加、银行理财收益增加所致。 3.经营活动产生的现金流量净额较上年同期上升233.26%，主要系上年第四季度应收款在本期 回款；本期经营活动现金流量流入的增长大于经营活动现金流量流出的增长。 4.基本每股收益和稀释每股收益上升34.65%，主要系本期净利润增加所致。 七、 境内外会计准则下会计数据差异 □适用 √不适用 八、 非经常性损益项目和金额 √适用 □不适用 单位:元 币种:人民币 非经常性损益项目 金额 附注（如适用） 非流动资产处置损益 14,324.56 七、73 越权审批，或无正式批准文件，或偶发性的税收返还、 减免 - 计入当期损益的政府补助，但与公司正常经营业务密切 相关，符合国家政策规定、按照一定标准定额或定量持 续享受的政府补助除外 1,431,502.71 七、67、74 计入当期损益的对非金融企业收取的资金占用费 - 企业取得子公司、联营企业及合营企业的投资成本小于 取得投资时应享有被投资单位可辨认净资产公允价值 产生的收益 - 非货币性资产交换损益 - 委托他人投资或管理资产的损益 - 因不可抗力因素，如遭受自然灾害而计提的各项资产减 值准备 - 债务重组损益 - 企业重组费用，如安置职工的支出、整合费用等 - 交易价格显失公允的交易产生的超过公允价值部分的 损益 - 同一控制下企业合并产生的子公司期初至合并日的当 期净损益 - 与公司正常经营业务无关的或有事项产生的损益 - 除同公司正常经营业务相关的有效套期保值业务外，持 有交易性金融资产、衍生金融资产、交易性金融负债、 衍生金融负债产生的公允价值变动损益，以及处置交易 性金融资产、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生金 融负债和其他债权投资取得的投资收益 14,558,267.65 七、70 单独进行减值测试的应收款项、合同资产减值准备转回 - 对外委托贷款取得的损益 - 采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地产公允 价值变动产生的损益 - 根据税收、会计等法律、法规的要求对当期损益进行一 次性调整对当期损益的影响 - 受托经营取得的托管费收入 - 除上述各项之外的其他营业外收入和支出 541,584.26 七、74、75 其他符合非经常性损益定义的损益项目 - 少数股东权益影响额 - 所得税影响额 -2,514,118.48 合计 14,031,560.70 九、 非企业会计准则业绩指标说明 □适用 √不适用 第三节 管理层讨论与分析 一、 报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 奥普特是一家主要从事机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售的国家高新技术企业。 公司定位于智能制造核心零部件供应商，以“打造世界一流视觉企业”为目标，致力于为下游行 业实现智能制造提供具有竞争力的产品和解决方案。 奥普特成立于2006年，是我国国内较早进入机器视觉领域的企业之一。在成立之初，以机器 视觉核心部件中的光源产品为突破口，奥普特进入了当时主要为国际品牌所垄断的机器视觉市场。 在十几年的发展过程中，公司坚持“深耕优势、以点带面、以面促点、逐个突破”的发展路径， 将产品线逐步拓展至其他机器视觉部件。奥普特自主产品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、视 觉控制系统等机器视觉核心部件，并在相机产品方面完成布局并取得了先期的研发和销售成果。 同时，奥普特以产品核心技术为基础，建立了成像和视觉分析两大技术平台，结合多年积累的机 器视觉在各下游行业应用的专有技术（Know-How），形成了多层次的技术体系。以此为基础，公 司能够向下游客户提供各种机器视觉解决方案，协助客户在智能装备中实现视觉功能，提高机器 视觉系统的准确性、稳定性和可靠性，从而带动公司产品的销售。 (一)主要经营模式 1.盈利模式 公司依靠产品和解决方案的研发积累形成的技术体系，为客户提供具有技术附加值的机器视 觉核心软硬件产品，从中取得收入、获得盈利。 2.研发模式 公司的主要产品机器视觉核心软硬件是实现智能制造的关键构成部分之一。公司所处行业为 机器视觉行业，属于高科技行业。研发能力是关系公司在行业内竞争力的核心因素之一。公司的 研发主要包括基于各机器视觉软硬件产品的研发和基于机器视觉解决方案的研发。 对于基于各机器视觉软硬件产品的研发，公司坚持基础研发、产品研发与前瞻性研发并重。 一方面公司通过对包括光学、物理学、深度学习、3D视觉技术、异构计算等基础技术的研究，为 产品研究夯实了技术基础；另一方面，公司也贴近客户需求不断研发改进既有产品，有效地满足 客户需求、提升用户体验；此外，公司根据业务发展规划，结合行业发展轨迹，进行前瞻性的产 品研发和布局。 对于基于机器视觉解决方案的研发包括三个层次。第一个层次是针对客户具体的需求和应用 场景进行的方案研发。机器视觉的应用场景千变万化，在实际应用过程中，需要考虑到各种各样 的因素，如被摄目标自身的大小、性状，机器视觉所在设备的自身结构、速度等，对机器视觉系 统的影响，才能设计出合适、可实现应用目标的方案。第二个层次是从若干客户的各种具体应用 场景中对解决方案进行总结研发，提炼出在一定应用场景下相对普适性的解决方案，从而向客户 提供更优化、简洁、高效的产品和服务。第三个层次是将应用数据反馈回具体的机器视觉软硬件 层面，总结出产品改进和新品开发的路线，促进产品的研发。 3.销售模式 公司的销售模式均为买断式销售，主要依托向客户提供解决方案带动产品的销售，主要客户 类型包括设备制造商、设备使用方、系统集成商/贸易商等。 机器视觉是智能装备的“眼睛”和视觉“大脑”，是实现智能制造的重要核心部分。而机器 视觉在我国兴起和发展的时间较短，客户对于机器视觉能够实现的功能和能够达到的效果有一定 的疑虑；且机器视觉功能的实现受到多种变量的影响，一套高效的机器视觉解决方案的设计需要 大量的经验数据，而机器视觉的使用者往往较难积累足够的机器视觉应用经验数据库。因此，在 销售机器视觉部件过程中，为客户提供技术服务和支持尤为重要。通过对行业特点的分析，结合 公司自身的优势，公司建立起了以向客户提供机器视觉解决方案，从而带动产品销售的业务模式。 4.采购模式 公司的对外采购主要分为两个部分：一部分是生产所需的原辅料，包括五金塑胶件、电子电 器件、LED、光学件、PCB(A)、线材、接插件、包装材料等，用于生产自产产品。由于公司自产产 品线较多，每条产品线涉及的原材料有较大差别，而公司整体规模还相对较小，因此，该部分原 辅料的采购具有品种极多、单品种采购量较小等特点。另一部分是用于直接对外销售的外购成品， 主要包括相机、镜头等。该部分采购主要针对的是公司目前产品线或产品型号尚未覆盖的部分。 公司结合销售订单和市场需求预测制定生产计划和发货计划，根据生产计划和发货计划制定 原材料和外购成品采购计划。对于交付周期较长的材料和成品、一般通过销售预测确定预计使用 量并联系供应商提前进行备货；对于部分生产过程中普遍适用的通用型材料和成品则维持合理的 安全库存，保证生产和销售。 5.生产模式 公司销售的产品中自主生产的产品包括光源、光源控制器、部分镜头、部分相机、视觉处理 分析软件、视觉控制器等。随着公司产品线的不断丰富和完善，公司自产的产品品种和系列逐渐 增多。 在这些自主生产的产品中，根据常用程度和应用范围大小进行区分，自主产品的标准化程度 情况如下：（1）光源产品，包括标准产品和非标准产品，非标光源主要是在标准光源的基础上对 尺寸、照度、均匀性等指标进行调整或者组合；（2）光源控制器产品，以标准产品为主，少量非 标型号是在标准产品的基础上，对某些特定指标，如电流、电压等，进行强化或者其它特别设定； （3）自主镜头、相机、视觉控制器、视觉处理分析软件，均为标准产品。上述标准或者非标准的 产品，依托公司的应用技术和向客户提供的解决方案进行组合，从而在繁杂的应用场景中，实现 各异的视觉目标。因此，解决方案层面，公司的机器视觉解决方案具有定制化、多品种、小批量 的特点。 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，调节生产节奏，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。 (二)所处行业情况 1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 公司所处行业为机器视觉行业，机器视觉率先发生和发展在基础科学和技术水平领先的北美、 欧洲和日本等发达地区，在全球的发展历史不过半个多世纪。虽然发展时间较短，但在全球范围， 以技术革新速度和工业发展之有利形势，机器视觉行业获得了快速的发展。我国机器视觉行业启 蒙于20世纪90年代，从代理国外机器视觉产品开始，经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正 处于快速发展阶段。进入21世纪后，少数本土机器视觉企业才逐渐开启自主研发之路。本世纪 10年代左右，伴随我国经济的发展、工业水平的进步，特别是3C行业自动化的普及和深入，本 土的机器视觉行业获得了空前的发展机遇。 目前，中国已经成为全球制造业的加工中心，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之 一，应用范围几乎涵盖了包括3C电子、锂电、半导体、光伏、新能源等国民经济的各个领域。随 着《中国智造2025》战略的推进，我国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉将 得到更广泛的发展空间。 机器视觉行业属于技术密集型行业，跨越多个学科和技术领域，需要在包括成像、算法、软 件、传感器等领域积累大量的技术，需要持续的大量研发投入。因此，较高的技术门槛对潜在的 市场进入者构成了壁垒。 2.公司所处的行业地位分析及其变化情况 公司成立于2006年，是国内较早进入机器视觉领域的企业之一。在发展过程中，公司注重技 术的积累，产品线逐步拓展至光源、光源控制器、镜头、相机和视觉控制器等全套机器视觉主要 核心部件。公司产品定位于高中端市场，研发、设计和生产的机器视觉产品已经成功应用于3C 电子、新能源、半导体等多个领域，协助下游客户建立和增强智能制造能力，并为公司技术发展 和应用经验的沉淀提供了有力保证。公司也已建立核心而稳定的客户群体，产品应用于全球知名 企业和行业龙头企业的生产线中。随着公司应用行业的进一步扩大以及公司面向不同行业不断推 出新产品、不断提升服务能力，公司产品销售规模及市场占有率有望持续稳步扩大。 中国市场已成为全球机器视觉规模增长最快的市场之一。根据中国机器视觉产业联盟的统计， 中国机器视觉行业的销售额从2018年的101.80亿元增长至2020年的144.20亿元，复合增长率 达19.02%。得益于宏观经济回暖、新基建投资增加、数据中心建设加速、制造业自动化推进等因 素，预计2020年至2023年，中国机器视觉行业的销售额将以27.15%的复合增长率增长，至2023 年销售额将达296.00亿元。 3.报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势 报告期内，新技术和产业化应用不断提升，公司下游产业链发展势头良好，机器视觉的需求 稳步增加，未来应用前景广阔。 （1）新技术的进步极大扩展了机器视觉的应用领域和市场空间 深度学习相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术解决工业问题的能力，加快了机器视 觉向更多行业渗透的速度。目前主流的机器视觉技术仍采用传统方式，即首先将数据表示为一组 特征，分析特征或输入模型后，输出得到预测结果，在结构化场景下定量检测具有高速、高准确 率、可重复性等优势。但随着机器视觉的应用领域扩大，传统方式显示出通用性低、难以复制、 对使用人员要求高等缺点。深度学习对原始数据通过多步特征转换，得到更高层次、更加抽象的 特征表示，并输入预测函数得到最终结果。深度学习可以将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉 的灵活性相结合，极大地拓展了机器视觉的应用场景。 深度学习相关算法不断迭代优化，很多原 来处理效果不佳或处理性能不足的机器视觉问题逐步得到较满意的结果，从而有效扩大了机器视 觉技术的市场潜力。 传统的机器视觉技术主要基于2D图像的处理分析实现测量、检测、引导、识别等功能。3D 视觉技术是对传统2D 视觉技术的重要补充。3D视觉技术利用3D视觉传感器采集目标对象的3D 轮廓信息，形成3D点云，进而可以实现平面度、翘曲度、段差、曲面轮廓度等3D尺寸量测、3D 空间中的机器人引导定位、基于3D信息的检测、识别等各种丰富的功能。3D 视觉技术，提供了 丰富的三维信息，使机器能够感知物理环境的变化，并相应地进行调整，从而在应用中提高了灵 活性和实用性，扩大了机器视觉的应用场景。 高精度成像技术是机器视觉行业始终追求的技术发展目标。高精度成像需要光源、镜头、相 机等各部分的精密配合。在光源技术方面，技术的发展方向包括新的光源类型、更全面的波长覆 盖、创新的光源布局等；在镜头和相机方面，提供更大靶面和更小像元的产品是行业持续的研发 方向和目标。 （2）中国智能装备、智能制造的推进驱动机器视觉渗透率的提升 机器视觉是机器设备收集、理解信息的主要途径，是实现工业4.0和智能制造的关键技术。 随着《中国智造2025》战略的推进，我国工业制造领域的自动化和智能化程度的加深，机器视觉 将得到更广泛的发展空间。横向上，机器视觉将应用在更多的行业领域。根据机器视觉产业联盟 的调查，我国机器视觉应用以制造业为主，其中又以电子行业、平板显示、汽车、电池等行业为 主。随着智能制造的推进，将会有更多的行业引入机器视觉。同时，随着技术的进步和经济的发 展，一些新型产业的兴起，也有望进一步拓展机器视觉的市场空间。纵向上，机器视觉在现有领 域的深度拓展将带来新的行业增长。机器视觉在各行业的初始应用往往是在要求较高的生产环节 的检测中。随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化， 逐渐发挥机器视觉识别、测量、定位等其他功能。以手机的生产制造为例，机器视觉从最初只应 用在个别关键环节的检测中，发展到如今，已经几乎应用在从零件到模组再到整机等各个生产环 节，参与到了从零部件识别到整机组装的各项功能中。类似手机行业的这种深化过程，将会出现 在其他行业中，从而扩大机器视觉在现有的行业中的市场空间。 二、 核心技术与研发进展 1. 核心技术 及其 先进性 以及报告期内 的变化情况 公司以光源技术、光源控制器技术、镜头技术、视觉分析技术为核心，在硬件和软件方面， 分别建立了成像技术和视觉分析技术两大技术平台。公司重点发展深度学习技术、3D处理与分析 技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并继续在光源及其控制 技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像 方面的优势。结合多年积累的机器视觉在各下游行业应用的专有技术（Know-How），公司构造了 包括基础核心技术、技术平台、应用技术在内的多层次的技术体系。 2. 报告期内获得的研发成 果 报告期内，新获得发明专利6项、实用新型专利18项、外观设计专利4项，新获得软件著作 权13项。截止报告期末，公司共获发明专利27项、实用新型专利154项、外观设计专利23项， 共获软件著作权65项，其他2项。 报告期 内获得的知识产权列表 本期新增 累计数量 申请数（个） 获得数（个） 申请数（个） 获得数（个） 发明专利 27 6 164 27 实用新型专利 23 18 218 154 外观设计专利 2 4 25 23 软件著作权 2 13 66 65 其他 0 0 2 2 合计 54 41 475 271 3. 研发投入情况表 单位：元 本期数 上期数 变化幅度 （%） 费用化研发投入 60,635,416.35 32,275,685.10 87.87 资本化研发投入 - - - 研发投入合计 60,635,416.35 32,275,685.10 87.87 研发投入总额占营业收入比例（%） 15.47 13.43 增加2.04个百分点 研发投入资本化的比重（%） - - - 研发投入总额较上年发生重大变化的原因 √ 适用 □ 不适用 主要系本期研发人员较上年同期增加184人，研发人员薪金福利、差旅费、材料费用增加； 2020 年疫情影响政府减免员工社保。 研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明 □ 适用 √ 不适用 4. 在研 项目情况 √ 适用 □ 不适用 单位：元 序号 项目名称 预计总投 资规模 本期投入 金额 累计投入 金额 进展或 阶段性 成果 拟达到目标 技术水平 具体应用前景 1 千兆网工业相 机研发 300.00 8.67 323.15 完成 1.通过CE,FCC,UL and RoHS 认证；2.支持 PoE和外部供电；3.内置ISP算法。 接近国际 先进水平 应用智通交通，机器视觉， 教育设施等，产品表面残缺 检测 2 高速高精度工 业读码器研发 300.00 220.17 384.87 研究阶 段 1.网口高速通信，读码器间可以组网；2. 畸变小、分辨率高、景深大，集成多区域控 制多波长光源控制；3.实现自动调焦功能； 4.能有效读取DPM码，具备自动参数设置、 可编程DI/DO功能。 接近国际 先进水平 应用智能物流、3C制造、 智能生产、工业机器人等领 域 3 用于颜色识别 与多工位整合 的多色光源的 研发 300.00 53.15 138.38 样机阶 段 1.解决不同颜色光斑重合度不够的问题；提 升单个颜色的照射强度，达到同类型单色光 源的70%以上；2.涵盖点光、线光等多个类 型光源。 接近国内 先进水平 应用于食品、药物颜色分 检；包装印品色差检测；烟 草、日化用品识别检测 4 适用于高精度 视觉检测的光 源技术研究与 开发 600.00 305.84 305.84 样机阶 段 1.提升光源在系统中的检测精度，单像素 1.2μm可清晰聚焦；2.通过二次配光设计 和高效散热方式，提高光利用率，提升光源 亮度；3.光源满足常亮和增亮触发多种工作 模式。 接近国内 先进水平 应用于精密零件缺陷检测； 高精度尺寸测量；芯片表面 缺陷检测；晶元尺寸测量及 缺陷检测；精密医疗器械元 器件检测 5 高速高集成光 源控制器的研 究与开发 150.00 72.45 72.45 研究阶 段 1.控制器体积缩小；2.内置FPGA芯片，响 应时间≤1μS，触发频率最少是50KHz以 上；3.具备可编程时序控制功能。 接近国际 先进水平 应用于高速在线检测、高 速印刷质量检测、远距离高 亮度在线检测等 6 高性能高稳定 性视觉控制器 的研究与开发 150.00 71.09 71.09 研究阶 段 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， 接近国内 先进 性能可依实际场合高低轻 松搭配，通用性好，几乎可 涵盖所有的机器视觉场景 应用 灵活的跨平台软件支持。 7 高精度系列机 器视觉镜头研 究与开发 300.00 153.57 153.57 试产阶 段 1.高精度大靶面定焦机器视觉系列镜头研 发，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；2.高精度 定倍机器视觉系列镜头研发，其倍率范围覆 盖0.3-4.0X，用于匹配市面上常用1.1”以 下工业相机，分辨精度可达到1μm；3.产 品的升级改善研发，旧产品进行升级优化。 接近国际 先进水平 应用在高精度测量、缺陷检 测等场景，几乎可涵盖各个 行业的机器视觉场景应用 8 跨平台工业自 动化视觉检测 系统研究 550.00 276.45 276.45 研究阶 段 1.产品具有丰富视觉检测工具，集成缺陷检 测、目标定位、图像分割、字符识别、条码 识别、测量工具等常用视觉检测工具，同时 集成手动、自动标定、工业常用通信方式、 运动控制、3D相机、3D测量等功能；2.图 形化编程方式，快速实现应用案例；3.在线 调试功能使自动化检测设备能在运行状态 下进行参数和配置的微调修正，以增加设备 的不间断产出；4.具有用户自定义运行界 面；5.支持二次开发和外部扩展功能，提升 产品的灵活性；6.Linux平台开发，扩大产 品的应用范围。 接近国际 先进水平 应用于Linux平台工业视 觉检测项目 9 面向工业机器 视觉应用的稳 定快速算法研 究 1,000.00 513.65 513.65 研究阶 段 1.研发针对不同任务形式、稳定的、精确的、 快速的深度学习模型与快速高效的训练方 法，为上层复杂应用场景提供黑盒形式的算 法；2.优化深度学习机器视觉算法库，优化 缺陷检测、目标定位、场景分类、图像分割、 字符检测等一系列图像处理功能；3.优化算 法，提高精度，例如检测算法，其检测过程 精准到亚像素级别；4.提高双目标定，手眼 标定的准确率。 精度和效 率接近国 际先进水 平 应用于移动端支付、智能安 防、智能驾驶核心的环境感 知；工业缺陷检测和异常分 类、智能医疗诊断、超大规 模字符准确识别、智慧养殖 等。同时也可应用于3D视 觉机器人引导行业、锂电池 行业、3C/半导体行业、物 流分拣行业、汽车汽配行 业、快消/医疗行业、交通 运输等行业 10 基于三角测量 的高精度激光 3D传感器的研 究与开发 200.00 100.76 100.76 试产阶 段 1.通过CE、FCC、UL and RoHS认证；2、支 持PoE和外部供电；3、高中低三种采集速 度可选；4、支持固件在线升级功能。 接近国际 先进水平 应用于人工智能、工业自动 化、航天、智能家居、物流、 医疗设备等领域 11 基于GenIcam 的工业相机的 研究与开发 150.00 382.11 382.11 试产阶 段 1.通过CE、FCC、UL and RoHS认证；2.支 持PoE和外部供电；3.兼容GenIcam协议。 接近国际 先进水 应用于产品表面残缺检测， 智能交通，机器视觉，教育 设施等 12 基于锂电检测 设备机构集成 的研究与开发 700.00 365.56 365.56 试产阶 段 1.安装支架模组化、标准化，达到安装简易 牢固，调节方便精准的目的；2.兼容各种分 切、涂布、卷绕等不同工位锂电生产设备； 3.提高现场安装及调节速，采用手动四轴调 节机构，相机角度可多方向进行微调；4. 轻便化机构，各组件机构可单独使用；5. 降低加工制造成本及人工装配成本。 国内先进 水平 应用于高速锂电分切一体 机、涂布机、卷绕机等设备 中 13 基于机器视觉 的AB胶混交比 例检测系统研 发 1,100.00 619.67 619.67 研究阶 段 实现对混合胶水比例的实时检测，为后续工 序的正常运转提供保障。 接近国内 先进水平 应用于自动化工业、3C电 子等精密制造场景中 14 基于机器视觉 在超高精密部 件贴合检测系 统研究 1,000.00 592.49 592.49 研究阶 段 1.实现对工件的实时纠偏，提高贴合精度； 2.实现超精密部件贴合样机制作、测试。 接近国际 先进水平 应用于自动化工业、3C电 子、医疗设备等精密制造场 景中 15 工业视觉晶圆 缺陷视觉自动 检测 300.00 229.75 229.75 研究阶 段 1.实现对IC封装的实时自动纠偏，提高IC 贴合精度；2.具有用户自定义运行界面。 接近国际 先进水平 应用半导体封装领域 16 工业视觉自动 光学触摸屏缺 陷检测 100.00 83.33 83.33 研究阶 段 1.实现对光学触摸屏缺陷检测，提高触摸屏 良率；2.具有用户自定义运行界面。 关键性能 指标达到 国内行业 领先水平 应用触摸屏领域 17 高速液晶LED 瑕疵检测系统 300.00 174.57 174.57 研究阶 段 1.实现所需检测功能的要求，调整光源至最 合适的亮度，减少相机曝光时间，优化算子 关键性能 指标达到 应用于LED封装与检测实 际生产中，检测灯珠表面划 研究 耗时；2.非标自定义界面，可满足终端需求 在线显示数据信息。 国内行业 领先水平 伤、瑕疵缺陷等高精度元件 产品 18 基于机器视觉 锂电池模切机 瑕疵缺陷检测 研究 300.00 170.57 170.57 研究阶 段 1.完善的视觉检测工具，集成缺陷检测、极 片正反记忆对应、Blob分析、和纠偏机构 做闭环系统、工业常用通信方式TCP/IP和 IO通讯、高速线扫相机等功能；2.图像化 编程方式，快速实现应用案例；3.在线调试 功能使自动化检测设备能在运行状态下进 行参数和配置的微调修正，不影响设备的正 常产出；4.具有用户自定义运行界面，多元 化的自主编辑界面。5.曲线图、饼状图直观 清晰的可以看出机台设备的实时优率和产 品问题点。 国内先进 水平 应用与锂电行业、印刷行业 19 高精度锂电池 缺陷检测算法 研发 300.00 103.81 103.81 研究阶 段 1.实现对三维数据的高效分析；2.集成当前 三维领域大部分优秀算法；3.能够对多种缺 陷特征进行识别。 接近国内 先进水平 应用于锂电池产品外观检 测，可检测爆点、断焊、凸 起、凹陷等各类缺陷 20 基于分频同步 触发技术的线 阵图像采集系 统的应用开发 600.00 336.51 336.51 研究阶 段 1.一次扫描拍照同时采集两种或两种以上 打光方式的成像效果；2.分频次数可根据需 求设置为不分频、分两次、分三次等；3. 采集图像同时将原图拆分成数量为设置分 频次数的不同光源的效果图；4.可以兼容不 同线阵相机、工业镜头和成像模式。 接近国际 先进水平 应用于机器视觉行业的各 种线阵检测系统中 21 基于高亮远心 同轴光源的高 速图像采集系 统的应用开发 600.00 419.97 419.97 研究阶 段 1.使用该采集系统，针对测试样品，得到特 征明显且效果稳定的图像；2.根据不同测试 样品和使用环境，迅速布局。 接近国内 先进水平 应用于3C、玻璃、金工等 行业中抛光材料表面的划 伤、脏污、凸点、气泡等检 测 22 基于机器视觉 的高速激光分 切一体机极片 缺陷检测方法 研究 350.00 199.98 199.98 研究阶 段 1.能实时保存尺寸、外观的检测数据；对采 集的图像进行保存，根据图像结果保存 OK/NG信息；2.具备良率和不良分类统计； 检测数据上传MES；实时保存通讯数据等功 能；3.具备兼容各种类型料的切换、光源应 接近国际 先进水平 应用于锂电池行业的自动 化设备中 功能、离线仿真功能；多级权限登录功能； 含有深度学习功能模块，自主开发AI功能 模块接口。 23 基于面板自动 光学检测研究 350.00 205.83 205.83 研究阶 段 1.集成缺陷检测、目标定位、条码识别等功 能；2.兼容不同种类工件，达到不同种工件 稳定检测的功能。 接近国内 先进水平 应用于高速在线检测、工业 自动化检测、面板瑕疵检测 等工业设备中 24 基于3c行业引 导激光高精度 定位研究 600.00 403.59 403.59 研究阶 段 1.集成目标定位、条码识别等功能；2.优化 CT，处理时间缩减至0.5s以内。 接近国内 先进水平 应用于3C电子、自动化工 业、激光打标等精密制造场 景 合计 / 10,600.00 6,063.54 6,627.95 / / / / 5. 研发人员情况 单位:万元 币种:人民币 基本情况 本期数 上期数 公司研发人员的数量（人） 621 437 研发人员数量占公司总人数的比例（%） 35.77 38.20 研发人员薪酬合计 4,932.41 2,599.68 研发人员平均薪酬 7.45 6.74 教育 程度 学历 构成 数量（人 ） 比例 ( %) 本科及以上 379 61.03 大专 232 37.36 高中、中专 10 1.61 合计 621 100.00 年龄结构 年龄 区间 数量（人 ） 比例 ( %) 40-50岁 7 1.13 30-40岁 116 18.68 30岁以下 498 80.19 合计 621 100.00 6. 其他说明 □适用 √不适用 三、 报告期内核心竞争力分析 (一)核心竞争力 分析 √适用 □不适用 公司长期致力于机器视觉领域软硬件的技术研究、产品开发及应用拓展，在发展过程中不断 加强对机器视觉及其底层核心技术的研发投入，凭借对市场的准确把握，对行业的深刻理解，以 及多年积累的优质客户资源，公司已在行业内树立了良好的品牌形象，具备较为突出的竞争优势， 具体如下： 1. 自主研发能力与核心技术积累优势 公司自成立以来一直重视自主创新，不断提高公司技术、产品的核心竞争力。近3年及报告 期内公司研发投入分别为4,991.60万元、5,818.38万元、7,644.15万元、6,063.54万元，占营 业收入的比例分别为11.82%、11.09%、11.90%、15.47%。持续的研发投入为公司在机器视觉领域 积累了一批创新性强、实用度高的拥有自主知识产权的核心技术。截止报告期末，公司共获发明 专利27项、实用新型专利154项、外观设计专利23项，共获软件著作权65项，其他2项。上述 专利和软件著作权涵盖了公司产品的各个关键技术领域，体现了公司在技术研发及设计环节的核 心竞争力。公司于2019年被评为“国家知识产权优势企业”，并于2020年获批“国家博士后科 研工作站”、“广东省博士工作站”、“广东省企业技术中心”等创新研发平台。 公司长期致力于机器视觉领域硬件和软件的技术研究、产品开发及应用拓展，在成像和图像 处理分析两大技术领域，积累一定的核心技术，具备从研究成果向工程应用快速转化的技术能力 体系，包括技术顶层设计能力、产品规划设计能力、各产品线的基础技术和底层算法、产品创新 优化能力等，大量机器视觉应用案例，不断从应用侧传递需求信息，对下一代产品的研发设计以 及当前产品的快速持续优化形成了强有力的支撑。 2.团队优势 公司一直以来始终重视人才队伍的培养和建设，不断引进高端人才，形成不断扩大的优秀研 发团队与深厚的人才储备。截止2021年6月30日公司研发人员621人，占公司总人数的35.77%。 公司研发团队的专业覆盖面广，包括光学、工业设计、自动化、机电、机械设计、计算机等专业， 充分满足了本行业技术研发的需要。公司董事长卢盛林先生在华南理工大学获得博士学位，多年 来一直专注于机器视觉技术研究及产品开发。公司的经营管理团队多年来专注于机器视觉领域的 研究开发、生产、销售与财务等工作，精通技术，熟悉市场，自公司成立以来一直保持稳定状态。 稳定、优秀的核心团队为公司的竞争力奠定了良好的基础。 3.自主产品在各产品线布局的优势 在国内市场来说，由于不少从业者从代理起家，技术积累不足，能够达到多产品线自主研发 生产能力的厂商更为少有。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（视觉处理 分析软件及视觉控制器硬件）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。 尽 管公司的相机产品尚未实现量产，镜头产品也未覆盖全部规格，但公司已经完成的自主产品的布 局，为公司在日后的竞争和发展中，提供了显著的竞争优势。 4.行业应用经验和数据积累优势 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、锂离子电池 等领域，公司与国内外知名设备厂商和终端用户有着长期的合作经历，拥有丰富的机器视觉功能 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，对新进入者形 成了难以逾越的障碍，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，深度学习技术将深刻改变机器视觉行业特别是算法领 域的技术发展，而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做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 。 5.客户资源与品牌优势 公司凭借产品的应用效果和产品品质，成功应用于华为、谷歌、OPPO、CATL、ATL、比亚迪、 孚能等全球知名企业和行业龙头企业的生产线中，通过了严格的认证体系，并与众多客户及最终 用户建立了长期稳固的合作关系，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。 6.快速响应优势 公司一直将快速响应作为提升服务效率、创造客户价值的关键因素。依靠多年积累的丰富的 研发、制造经验、扁平化的管理体系、完善的质量控制体系，在识别客户需求、制定解决方案、 组织生产等提供技术服务方面均形成较为明显的快速响应优势。对于常规的视觉项目，公司提出 的快速服务时效标准为在客户提出需求之后4个小时提出机器视觉硬件方案、2个工作日内提出 机器视觉整体方案、获取客户提供的工件后1个工作日内完成测试、7-10个工作日内完成产品交 货。能对下游客户严苛的供货需求进行快速回应、快速解决和快速反馈，高标准满足客户的需求， 进一步强化了公司与客户之间长期稳定的业务合作关系。 (二)报告 期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响 的 事件 、 影响分析 及 应对措施 □适用 √不适用 四、 经营情况的讨论与分析 报告期内，公司实现营业收入39,203.33万元，较上年同期增长63.11%，实现归属于母公司 所有者的净利润为14,324.36万元，较上年同期增长79.53%。报告期内，公司坚持以技术引领市 场，在经营业绩和股东回报方面取得良好业绩。同时，公司在市场开拓和技术研发方面持续投入， 为企业未来发展奠定了良好基础。 （一）业务开展情况 1.深耕机器视觉领域多年，保障竞争优势 公司在机器视觉领域深耕多年，特别是在3C电子、锂离子电池等领域，公司与国内外知名设 备厂商和终端客户有着长期的合作经历，拥有丰富的机器视觉功能产品的设计、应用案例库。公 司凭借产品的应用效果和产品品质，成功应用于全球知名企业和行业龙头企业的生产线中。经过 了严格的认证体系，公司与众多客户及最终用户建立了长期稳固的合作关系，形成了较强的品牌 优势。 2.下游应用领域的持续深入开拓，机器视觉应用领域拓宽、渗透率提升 随着智能制造大趋势及技术更替，机器视觉向下游应用领域不断延伸。公司在巩固3C电子行 业竞争优势的同时，也积极将产品服务拓展至新能源、半导体、光伏等领域。报告期内，公司除 了在电子消费行业拓宽了机器视觉解决方案的应用领域，同时受益于新能源行业的高景气度，在 新能源行业的机器视觉应用需求也随之增加。 （二）研发进展情况 报告期内，公司研发投入6,063.54万元，同比增长87.87%，研发人员621人，同比增加42.11%。 在各方面取得显著成效： 1.产品研发及应用方面：报告期内，公司在研项目24个，其中1个已完成，17个处于研究 阶段，2个进入样机阶段，4个进入试产阶段。研发产品围绕提升速度、精度范围，致力于解决多 种应用场景下的不同应用需求。在进一步增加产品种类的基础上，加深软硬件的开发研究，不断 加强对机器视觉产品及其底层核心技术的研发投入。 2.人才培养与引进方面：公司依托奥普特研究院、奥普特博士后工作站择优引进专业技术人 才，持续加大研发人员投入。同时，因公司科创板上市带来的企业知名度和品牌效应的提升，增 加了对优秀人才的吸引力。报告期内，公司新招聘人员402人，保证了公司优秀人才培养和储备 的需求； 3.知识产权方面：报告期内，新获得发明专利6项、实用新型专利18项、外观设计专利4 项，新获得软件著作权13项。截止报告期末，公司共获发明专利27项、实用新型专利154项、 外观设计专利23项，共获软件著作权65项，其他2项。 报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来 会有重大影响的事项 □适用 √不适用 五、 风险因素 √适用 □不适用 （一）核心竞争力风险 1.技术被赶超或替代的风险 公司所处的机器视觉行业属于技术密集型行业，涉及视觉传感器技术、光源照明技术、光学 成像技术、数字图像处理技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和自动控制技术等多种 科学技术及工程领域学科知识的综合应用。在未来提升研发技术能力的竞争中，如果公司不能准 确把握行业技术的发展趋势，在技术开发方向决策上发生失误；或研发项目未能顺利推进，未能 及时将新技术运用于产品开发和升级，出现技术被赶超或替代的情况，公司将无法持续保持产品 的竞争力，从而对公司的经营产生重大不利影响。 2.关键技术人才流失风险 公司所处的行业中，关键技术人才的培养和维护是竞争优势的主要来源之一。行业技术人才 需要长期积累下游行业的应用实践，以加深对工业自动化、底层核心算法和软硬件结合技术的理 解，才能提升产品研发和技术创新能力。同时引进物理学、光学、深度学习、大数据、人工智能 技术等领域的研发人才，有助于行业的技术发展和演进。行业内该等经验丰富的复合型人才相对 稀缺。随着行业的变化，对行业技术人才的争夺将日趋激烈。若公司未来不能在薪酬、待遇、工 作环境等方面持续提供有效的奖励机制，将缺乏对技术人才的吸引力，同时现有核心技术人员也 可能出现流失，这将对公司的生产经营造成重大不利影响。 3. 核心技术泄密风险 经过多年的积累，公司自主研发了一系列核心技术，这些核心技术是公司的核心竞争力和核 心机密。如果未来关键技术人员流失或在生产经营过程中相关技术、数据、图纸、保密信息泄露 进而导致核心技术泄露，将会在一定程度上影响公司的技术研发创新能力和市场竞争力，对公司 的生产经营和发展产生不利影响。 （二）经营风险 1 . 管理风险 公司自成立以来经营规模不断扩大，尤其是在科创板的发行上市，资产和业务规模在原有基 础上有较大的提升，公司人员规模进一步扩大，这对公司在战略规划、组织机构、内部控制、运 营管理、财务管理等方面提出更高的要求。如果公司不能适应公司的资产和业务规模的扩大，公 司管理层不能持续有效地提升管理能力、优化管理体系，将对公司未来的经营和持续盈利能力造 成不利影响。 2.产品价格下行及毛利率下降的风险 机器视觉行业是近十几年间随着工业的发展而逐步兴起的行业。采用机器视觉技术的下游行 业多为发展较快、对自动化水平和产品品质要求较高的行业。随着行业的快速发展，越来越多的 企业加入，机器视觉市场竞争日益加剧，整个产业也将逐渐进入成熟期。一般而言，随着产业从 成长期逐渐进入成熟期，市场竞争加剧，将导致产品价格逐渐降低。 公司目前毛利率处于较高水平，若未来受如行业内更多企业加入导致市场竞争加剧、境外品 牌降价竞争、原材料价格及人工成本持续上涨等因素影响，未来公司产品毛利率存在下降的风险。 3.下游最终应用领域集中于3C电子领域的风险 公司机器视觉产品主要应用于3C电子领域。近三年，公司来源于3C电子行业的主营业务收 入占比较高，对该行业依赖程度较高，整体抗风险能力不足。3C电子领域品牌众多，竞争激烈， 同时具有产品迭代快、客户需求变化快等特点。若3C电子市场发生重大不利变化，或者对机器视 觉产品的需求下降，或者公司产品不能满足3C电子领域的产品要求，而公司未能在短时间内完成 新产品的研发和市场布局，则可能对公司经营业绩产生重大不利影响。 4. 市场竞争加剧的风险 随着智能制造和工业4.0的进程的推进，我国机器视觉行业得到了快速发展。随着本行业以 及下游行业持续发展，市场规模的不断扩大，本行业将吸引更多的竞争者进入，市场竞争将日趋 激烈。一方面，现有企业扩大生产规模，加强研发和技术投入；另一方面，其他行业的公司，特 别是上市公司凭借资本实力跨行业发展。若公司未来不能持续维持竞争优势，提高自身竞争力， 在更加激烈的市场竞争中，公司将面临市场份额下降的风险。 5. 新产品的研发及市场推广的风险 2019年公司首次推出了自主研发的工业相机，初步形成了机器视觉领域完整的产品线。但该 等产品系为特殊功能设计并制造的，并非公司计划量产的机型。公司的自主相机产品总体而言仍 处于研发阶段，还需要持续的研发投入。除工业相机外，公司目前还有多个新产品处于规划或者 研发阶段。一方面，上述在研产品距离实现批量生产和销售还有一定时间，且存在研发失败的风 险。另一方面在研产品目前已有同类上市或在研竞品，未来商业化预计会面临激烈竞争，出现商 业价值低或不及预期的风险。如目前工业相机市场，特别是高端市场，主要由海外品牌占据，国 内品牌方面，个别企业正以规模生产的成本优势逐步渗透。公司的工业相机获得使用验证和客户 认可尚需一定的时间并存在推广失败的风险。如果不能如期获得市场认可，将会对公司经营发展 产生不利影响。 6.应收账款回收风险 报告期末公司应收账款账面价值为32,061.23万元，占当期总资产的比例为12.56%，应收账 款占总资产的比例较高。如果宏观经济形势、行业发展前景发生重大不利变化或个别客户经营状 况发生困难，则公司存在因应收账款难以收回而发生坏账的风险。如若客户信用风险集中发生， 则公司将面临营业利润大幅下滑的风险。 7.存货跌价风险 2018-2021年上半年，公司存货账面价值分别为6,555.24万元、5,380.90万元、7,176.75万 元和14,395.44万元，占当期总资产的比例分别为15.09%、8.33%、2.96%和5.64%。若未来市场 环境发生变化或竞争加剧导致出现产品滞销、存货积压等情况，将造成公司存货跌价损失增加， 对公司的盈利能力产生不利影响。 （三）行业风险 公司主要客户群体集中在3C、新能源等行业，下游行业如果出现不景气或增长乏力的情况， 可能对公司的经营产生不利影响。其中，消费电子行业可能由于新冠肺炎疫情导致行业终端销售 受到影响，如果下游客户出现业绩下滑、延迟或取消新产品的发布，可能会导致公司订单的延期 交付、延期验收，甚至取消订单。若出现此类极端情况，可能会对公司的经营产生不利影响。而 新能源行业整体受宏观经济与产业政策等因素影响较大，存在一定的波动风险，加之新冠肺炎疫 情的影响，如果公司未能持续开拓新客户、有效扩大市场份额，将对公司的经营产生不利影响。 （四）宏观环境风险 近年来，全球产业格局深度调整，发达国家相继实施再工业化战略，推动中高端制造业回流。 此外，国际贸易保护主义和技术保护倾向有所抬头，对中国企业的进出口业务带来一定不确定性。 公司及所在行业为全球经济一体化产业链中的一环。公司外销客户主要集中在爱尔兰、新加坡、 中国台湾和德国等地。若贸易摩擦进一步加剧，境外客户可能会减少订单、要求公司降价或者承 担相应关税，进而对公司的经营业绩形成不利影响。公司采购品中LED、相机等亦存在较多的进 口品牌产品。若发生贸易摩擦、关税壁垒、品牌商所在国限制出口等情形，或者未来关键进口原 材料的价格或汇率发生重大不利变化，将影响公司交货质量和成本水平，对公司的正常生产经营 造成不利影响。 六、 报告期内主要经营情况 详见本节“四、经营情况的讨论与分析”。 (一) 主营业务分析 1 财务报表相关科目变动分析表 单位 : 元 币种 : 人民币 科目 本期数 上年同期数 变动比例（ % ） 营业收入 392,033,259.37 240,351,604.01 63.11 营业成本 127,116,032.01 74,265,056.85 71.17 销售费用 59,733,277.10 31,584,394.89 89.12 管理费用 12,265,227.79 8,360,392.34 46.71 财务费用 -10,638,742.22 -1,662,310.62 540.00 研发费用 60,635,416.35 32,275,685.10 87.87 经营活动产生的现金流量净额 114,717,225.48 34,422,889.42 233.26 投资活动产生的现金流量净额 -842,835,758.86 36,203,712.22 -2,428.04 筹资活动产生的现金流量净额 -90,031,219.98 -50,056,441.25 79.86 营业收入变动原因说明 : 本期营业收入较上年同期上升 63.11% ，主要系新能源行业高景气度，客 户对自动化需求增长；电子消费品行业，公司视觉解决方案应用领域拓宽 。 营业成本变动原因说明 : 主要系营业收入增加所致。 销售费用变动原因说明 : 主要系业务量扩大，销售人员增加、工资薪金、业务招待及差旅费增加， 2020 年 疫情政府免征企业社 保。 管理费用变动原因说明 : 主要系管理人员增加、工资薪金 增加及 2 020 年疫情政府免征企业 社保。 财务费用变动原因说明 : 主要系募集资金产生的利息所致。 研发费用变动原因说明 : 主要系本期研发人员较上年同期增加 184 人，研发人员 薪金福利 、差旅费 、 材料费用增加 ； 2020 年 疫情政府免征企业 社保。 经营活动产生的现金流量净额 变动原因说明 : 主要系当期回款良好，大量上年应收账款当期回款、 当期经营现金流入增长远大于当期经营现金流出增长。 投资活动产生的现金流量净额 变动原因说明 : 主要系本期对新厂房建设的投入，及暂时闲 置募集资 金购买银行理财所致。 筹资活动产生的现金流量净额 变动原因说明 : 主要系本期年度分红总额大于去年同期（增加 3,247.567 万 ）、 支付上年末 计提 发行费所致。 2 本期 公司 业务类型、 利润构成或利润来源发生重大变动的详细说明 □适用 √不适用 (二) 非主营业务导致利润重大变化的说明 √适用 □不适用 科目 本期数 上年同期数 变动比例（%） 其他收益 7,379,420.55 4,926,088.06 49.80 投资收益 14,558,267.65 2,611,039.45 457.57 其他收益变动原因说明: 主要系本期政府补助及税收返还增加所致。 投资收益变动原因说明: 主要系本期理财产品投资增加，对应投资收益增加所致。 (三) 资产、负债情况分析 √适用 □不适用 1. 资产 及 负债 状 况 单位：元 项目名称 本期期末数 本期期末数占总 资产的比例（%） 上年期末数 上年期末数 占总资产的 比例（%） 本期期末金额 较上年期末变 动比例（%） 情况说明 货币资金 807,660,369.30 31.65 1,625,665,557.36 66.95 -50.32 主要系本期持续投入新厂房建设工 程和购买银行理财产品增加所致 交易性金融资产 1,033,500,000.00 40.49 232,500,000.00 9.57 344.52 主要系本期闲置资金购买理财产品 所致 应收票据 8,415,831.75 0.33 9,543,638.34 0.39 -11.82 主要系上期部分商业承兑到期，本期 商业承兑减少所致 应收款项融资 67,877,400.03 2.66 44,375,189.02 1.83 52.96 主要系本期收客户银行承兑增加所 致 预付款项 3,170,408.29 0.12 1,432,268.41 0.06 121.36 主要系本期业务量扩大，对应采购增 加，预付货款增加所致 其他应收款 17,463,697.76 0.68 5,430,217.29 0.22 221.60 主要系本期购买理财产品收益及募 集资金账户利息所致 存货 143,954,352.86 5.64 71,767,529.83 2.96 100.58 主要系本期业务量扩大，销售订单增 加；市场芯片供应紧张，增加材料备 货；客户延长交期，成品增加 其他流动资产 1,867,434.35 0.07 5,919,548.22 0.24 -68.45 主要系上期待抵扣进项税额本期抵 扣所致 固定资产 12,598,137.20 0.49 11,824,227.10 0.49 6.55 主要本期产量增加，人员增加，生产 设备及办公设备增加所致 在建工程 50,687,910.07 1.99 8,380,645.07 0.35 504.82 主要系本期持续投资总部及苏州新 厂房建设工程所致 使用权资产 11,071,197.09 0.43 - - 不适用 2021年首次执行新准则 长期待摊费用 711,121.49 0.03 942,329.34 0.04 -24.54 主要系本期有两项长期待摊项目已（未完）  |