[年报]奥比中光(688322):2023年年度报告摘要
第一节 重要提示 1 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到 www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。 2 重大风险提示 公司已在2023年年度报告中详细阐述在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅2023年年度报告“第三节 管理层讨论与分析”之“四、风险因素”相关内容。敬请投资者注意投资风险。 3 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，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。 4 公司全体董事出席董事会会议。 5 天健会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。 6 公司上市时未盈利且尚未实现盈利 √是 □否 截至报告期末，公司尚未实现盈利。主要原因系公司 3D视觉感知技术相关产品目前仅在部分领域实现规模化应用，因此公司收入规模相对较小；同时为把握行业发展窗口期，抢占未来规模商业化阶段的市场机遇，公司按照“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”进行技术研发储备布局，在人才、技术战略围绕中长期布局规划，仍保持着较高水平的投入，导致短期营业毛利规模无法覆盖中长期布局投入需求。 公司将结合最新行业发展和竞争态势，提高技术研发效率，为后续市场需求爆发做好充分的技术储备。同时，公司将坚定不移推进长期价值成长，持续优化产品结构和成本把控，努力提升经营水平，多措并举，积极应对主要下游市场需求，重点围绕以公司核心技术为刚需的应用场景，加速加大市场开拓效率和力度，为公司的经营业绩改善打下良好基础，以期尽快实现盈利，回报广大投资者。 7 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 公司已于2024年2月发布了回购公司股份方案，截至2024年3月31日，公司通过集中竞价交易方式已累计回购公司股份671,052股，占公司目前总股本比例为0.17%，支付的资金总额为人民币19,989,363.43元（不含交易佣金等费用）。根据《上市公司股份回购规则》相关规定金分红的相关比例计算。 目前公司仍处于快速成长期，为保障公司的可持续发展和资金需求，公司2023年度利润分配预案为：不派发现金红利，不送红股，不以资本公积金转增股本。以上利润分配预案已经公司第二届董事会第四次会议和第二届监事会第四次会议审议通过，尚需公司2023年年度股东大会审议。 8 是否存在公司治理特殊安排等重要事项 √适用 □不适用 公司治理特殊安排情况： √本公司存在表决权差异安排 详见2023年年度报告“第四节 公司治理”之“四、表决权差异安排在报告期内的实施和变化情况”。 第二节 公司基本情况 1 公司简介 公司股票简况 √适用 □不适用
公司存托凭证简况 □适用 √不适用 联系人和联系方式
2 报告期公司主要业务简介 (一) 主要业务、主要产品或服务情况 奥比中光科技集团股份有限公司（以下简称“奥比中光”、“公司”）成立于 2013年，主营业务是 3D视觉感知产品的设计、研发、生产和销售，主要产品包括 3D视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备。成立以来，公司凭借出色的产品研发能力、百万级的产品量产保障及快速的服务响应能力，已在下游客户资源方面积累了一批行业龙头客户并形成了较强的客户粘性，且在一些细分行业逐步成为行业客户的标配产品。公司持续不断孵化和拓展新的 3D视觉感知产品系列，在生物识别、机器人、三维扫描（3D打印）、AIoT、工业三维测量等市场上实现了多项具有代表性的商业应用，已成为全球 3D视觉传感器重要供应商之一。 根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“制造业”中的“计算机、通信和其他电子设备制造业”，行业代码为“C39”。 3D视觉传感器能够让智能终端具备 3D视觉感知能力，从而使得智能终端由“看清世界”到“看懂世界”进化。3D视觉感知行业经过数十年的发展，应用领域仍在不断拓宽，行业经历了起步、初级发展时期，即将迎来快速增长时期。近年来，随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展，3D视觉感知技术经历了从工业级向消费级拓展的过程，核心技术的不断突破和迭代，让大规模产业化应用成为可能；同时随着政府部门不断出台支持政策，如《新一代人工智能发展规划》《十四五规划和 2035年远景目标纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等，产业商业成熟度不断提高，推动着 3D视觉感知技术及产品逐步向生物识别、AIoT、机器人、消费电子、工业视觉、汽车自动驾驶等多个领域拓展。3D视觉感知行业的市场规模持续增长，产业链日趋完善。 报告期内，公司主营业务未发生重大变化。 (二) 主要经营模式 1、采购模式 公司主要原材料包括通用料件和定制料件。 公司综合考虑订单需求、市场需求预测并结合采购周期情况进行备货采购，不断提高采购安排的合理性，保障供应链的效率和安全。通用料件主要包括电子元器件、通用感光芯片等，由公司根据3D视觉感知产品的技术需求进行选型，通过系统化测试后进行批量采购。定制料件主要包括三大类，第一类是由公司自主设计开发后，再采取Fabless模式委托专业代工厂生产，主要包括深度引擎芯片以及即将量产的iToF感光芯片等自研芯片；第二类是由公司提供功能规划、产品技术参数等需求，再由供应商提供定制化样品，通过系统化测试迭代后进行批量采购，主要包括激光发射器、衍射光学元件等光学器件；第三类是由公司设计并提供相关的技术图纸，再由供应商提供定制化生产，主要包括结构件、PCB板等。 2、生产模式 公司3D视觉传感器产品的生产环节主要包括激光投影模组组装、RGB成像模组组装、IR成像模组组装、PCBA加工、成品组装及测试等环节。报告期内公司主要采取内部生产的方式，结合客户订单需求及销售订单预测进行生产。 公司消费级应用设备主要采用委托加工或OEM的生产方式，结合客户订单需求及销售订单预测进行生产。 公司工业级应用设备主要采用自主加工生产方式，产品完成设计、开发后，定制化采购零部件，并自主完成软硬件组装及调试。 3、销售模式 公司采取直销为主的销售模式向境内外客户销售产品。 (三) 所处行业情况 1. 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 （1）3D视觉感知行业发展情况 1）起步发展阶段 3D视觉感知技术最早应用于工业领域，主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量等，代表产品如德国高慕公司（GOM）的ATOS系列三维扫描仪和ARAMIS三维形变测量系统用于工业零部件三维尺寸和形变测量；瑞典海克斯康（HEXAGON）的PrimeScan扫描仪能够对工业部件实现高精度3D数字化作业；Correlated Solution, Inc.点进行位移、应变的测量。为了满足工业领域严苛的工作环境与高达微米级的测量精度，用于工业检测的3D视觉测量设备一般为多种技术融合使用，比如利用相位结构光以及高精度工业相机组成的工业三维测量仪器，导致设备成本高、体积大、功耗高，应用普及缓慢。 2）初级发展阶段 近年来，随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展，3D视觉感知技术经历了从工业级向消费级拓展的过程，核心技术的不断突破和迭代，让大规模产业化应用成为可能，国内外一些公司先后推出了消费级 3D视觉感知产品，3D视觉感知行业正式起步发展。同时，随着政府部门不断出台支持政策，如《新一代人工智能发展规划》《智能传感器产业三年行动指南（2017-2019年）》《十四五规划和2035年远景目标纲要》等，产业商业成熟度不断提高，3D视觉感知技术及产品逐步向生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶等多个领域拓展。3D视觉感知行业的市场规模持续增长，产业链日趋完善，应用场景关注度和认可度不断提升，给公司相关业务发展提供了有利的产业宏观环境和政策环境。早期所推出的3D视觉感知产品相对于工业级产品而言，虽然成本、体积、功耗都得到显著的降低，但其应用大都聚焦在三维建模、人机交互等领域。随着3D视觉感知技术的进一步迭代与优化，也逐渐向对成本、功耗、体积等要求更加严格的应用领域拓展，比如移动支付、AIoT、机器人、智能手机等。 2017年苹果发布iPhone X，搭载了前置3D结构光视觉传感器，用于人脸解锁、人脸支付等功能，给用户带来更加便捷、安全的体验。苹果手机的引领使得3D视觉传感器在手机领域得以规模化应用，同时也标志着 3D视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。基于3D视觉感知在消费电子、金融、零售、餐饮、汽车、AIoT等行业落地应用，如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR交互、数字孪生、自主定位导航等，3D视觉感知行业迎来初级发展时期。 3）快速增长阶段 2018年以来，刷脸支付逐步成为一种规模应用的支付新方式。除了刷脸支付，3D视觉传感器在智能门锁、3D看房等领域也在加速落地；与此同时，3D视觉感知技术路线也越来越丰富，华为、魅族等厂商的智能手机都相继搭载了基于iToF技术的后置3D视觉传感器，2020年苹果在其iPad Pro及iPhone12 Pro中搭建了全新的基于dToF技术的Lidar；谷歌旗下Waymo公司搭载激光雷达及多传感器的无人驾驶汽车已进行多年测试，于2020年10月推出没有安全员的无人驾驶出租车服务；大疆创新的无人机如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom等型号产品搭载了双目视觉系统，通过图像测距来感知障碍物。3D视觉感知行业即将迎来快速增长时期。随着2D成像逐步向3D视觉感知升级，3D视觉感知市场目前正处于规模快速增长的爆发前期。根据法国市场研究与战略咨询公司Yole发布的全球3D成像和传感市场研究报告，全球3D视觉感知市场规模将快速发展，预计在2028年将达到172亿美元。 总体而言，3D视觉感知行业经过数十年的发展，由早期的工业级成功向消费级拓展，且应用领域仍在不断拓宽，行业经历了起步、初级发展时期，即将迎来快速增长时期。为了满足越来越多应用领域需求，3D视觉感知产品也随着底层元器件及核心算法的发展，向低成本、低功耗、小体积、高性能的方向发展。 （2）3D视觉感知应用发展情况 1）生物识别应用领域 生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合，利用人体固有的生理特性如指纹、人脸、虹膜等，行为特征如笔迹、声音、步态等，进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求的日益增加，各类新兴生物识别的技术不断发展，通过3D视觉感知技术实现的生物识别方法逐渐落地于不同的应用场景。 在生物识别应用领域，刷脸支付已经成为了支付行业的新趋势，随着人们对生物识别技术的重视和接受程度提升，3D视觉感知技术在这一领域得到越来越广泛的应用。相比传统的2D摄像头，3D摄像头可以更准确地捕捉生物面部特征，提高识别的精准度；同时，通过结合深度信息，3D摄像头可以更好地应对光线、角度等不同环境条件的变化，提升识别的稳定性和可靠性，显著提升刷脸支付的安全性和便利性。从支付方式的演变历程来看，一种新的支付方式能否成功发展取决于是否能够更好满足用户支付便捷与安全的根本需求。刷脸支付无需携带支付中间介质，高效、便利，满足了身份核验的唯一性，更好实现了支付安全与便捷的统一，能够满足用户的根本需求，因此成为了线下支付方式的长期发展方向，具备驱动自我发展的底层源动力。 与此同时，随着智能家居市场的不断发展和普及，智能门锁门禁作为智能家居系统的重要组成部分，也越来越受到人们的关注。在刷脸门锁、门禁场景下，搭载3D人脸识别可避免接触式的识别过程，相较于传统的密码锁和指纹锁给用户的便利性更佳。此外，3D人脸识别技术的特点（如较高的识别精度和稳定性）与门锁门禁的安全性核心需求天然契合。随着相关技术的不断成熟，智能门锁、门禁的制造成本将逐渐下降，结合我国居民可支配收入上升带来的消费升级，智能门锁、门禁的占有率将进一步提升，推动传统门锁、门禁的智能化转型。 此外，在医保核验领域，3D感知的技术应用将有效防止医保盗刷、医保欺诈等行为。利用3D感知技术，智能终端可以快速地获取被保险人的生物特征，并与医保数据进行核验，有效解决了替刷、盗刷等目前普遍存在的医保使用难题。 2）机器人应用领域 机器人的发展大致经历三个阶段：从初级机器人的“基本不动+重复执行”，逐渐发展到具备“行走+独立执行”的中级机器人，最终发展为具备“自主行走+自主执行”的具身智能机器人。技术上，机器人由传统的自动化、机械式向智能化、自主化、交互化方向发展，当下在大模型的推动下，机器人向具身智能机器人方向发展，机器人技术不断变革，机器人行业将迎来全面升级。 近年来，国家出台各项大力发展人工智能及机器人行业的政策。2021年12月，工信部等15部门联合发布的《“十四五”机器人产业发展规划》提出，“到2025年，我国成为全综合实力达到国际领先水平，机器人成为经济发展、人民生活、社会治理的重要组成”。此外，广东省、深圳市也相继出台推动智能机器人战略性新兴产业集群高质量发展的行动计划，机器人行业高质量发展迈入快车道；2023年6月，北京市人民政府办公厅印发的《北京市机器人产业创新发展行动方案（2023—2025年）》明确提出到2025年，北京市机器人产业创新能力大幅提升，培育100种高技术高附加值机器人产品、100种具有全国推广价值的应用场景。 机器人视觉相对于传统机器视觉，需要具备3D视觉(物理世界是3D的)、高度集成化(便于嵌入到机器人本体中)、面向复杂多变场景等特质，旺盛的需求将促进各种主流3D视觉感知技术快速进化迭代，推动机器人行业加快发展。在机器人应用领域，3D感知技术的应用越来越广泛，特别是在服务机器人、工业机器人和扫地机器人等领域，该技术具有独特的优势： ①在服务机器人应用领域，3D 视觉传感器可以帮助服务机器人高效完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能，使其更加智能化。目前已实现落地的应用包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪伴机器人等，服务于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。 ②工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，按照应用场景可分为搬运、焊接、喷涂、清洁、装配、加工等机器人，是自动化产线的核心环节之一，现已被广泛应用于码垛、冲压、焊接、切割、喷涂、上下料等工业场景中，能够极大提高生产效率、安全性及智能化水平。在该领域，3D感知技术可以实现对工件、生产线和物料等的精确感知和定位，从而提高机器人的生产效率和操作准确度；此外，3D感知技术还可以帮助工业机器人实现对周围工作环境的精确感知，从而提高工业机器人的安全性和稳定性。 ③在人形机器人应用领域，在以特斯拉为首的科技巨头持续发力投入及人工智能技术不断进步的共同推动下，人形机器人产业迭代和进化速度显著加快。随着社会老龄化趋势加剧，劳动力减少和人工成本的持续提高，市场对人形机器人的需求与日俱增。人形机器人渗透场景先to B后to C，渗透地区或率先在欧美等高人力成本国家。2023年底，工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》指出，将人形机器人定义为有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将加快拓展通用人形机器人应用场景：危险、恶劣环境作业；汽车、3C 等制造业产线深度应用；医疗、家政、农业、物流等民生服务。 3）工业三维测量应用领域 3D视觉感知在工业领域主要应用于三维扫描、微小形变测量、弯管角度测量分析、工业机器人的定位与导航等方面。三维测量一直是工业领域不可或缺的技术环节，此前相关技术主要由欧美国家的大型工业生产厂商主导。近年来，随着国内企业对高精密3D测量技术的不断积累，国产设备以较高的性价比开始逐步替代进口设备，且不断拓展工业领域新的应用。 通过使用高精度相机、光纤光栅等设备，可以实现对物体在力学载荷下的形变、应变、三维形态、曲率等参数的测量。细致、精确、快速获取；结合全局自动拼接技术，可以实现几十米超大工件的快速高精度测量，目前已广泛适用于各种有三维数据需求的行业，如汽车工业、航空航天工业、数码家电、文保文创及医学等领域。 （3）主要技术门槛 3D视觉传感器能够让智能终端具备3D视觉感知能力，从而使得智能终端由“看清世界”到“看懂世界”进化，对应的 3D视觉感知技术已成为人工智能和物联网时代的关键共性技术，是推动全球科技从互联网/移动互联网时代向智能化物联网时代发展的关键技术之一。3D视觉感知产业链长，涵盖上游的元器件供应商或代工厂，中游的3D视觉感知方案商，以及下游的各类应用场景客户，在技术、资金、人才等多方面形成了较高的行业门槛和壁垒。 3D视觉感知正逐步拓展下游市场的各类应用，由于智能设备的多样化，对 3D视觉的精度、成本、测量范围等要求均不一样，单一 3D视觉感知技术难以满足各类方案的需求。3D感知企业不仅需要掌握核心芯片、光学、算法等底层核心能力，还需要具备结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量等全领域技术路线布局及相关产品开发的能力。另外，3D 视觉感知行业正处于快速发展阶段，在很多细分领域的实际应用仍待进一步探索。由于行业的技术门槛较高，且客户需要的不仅仅是一颗传感器或者软件算法，而是一整套的解决方案以及技术支持体系。因此企业需具备涵盖系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等全栈式技术研发能力，覆盖产品从设计、研发到制造的全周期研发流程，为客户提供包含芯片开发、硬件量产、应用算法在内的完整3D视觉感知应用方案。 3D视觉感知产业链中，公司的技术能力覆盖上、中、下游。公司目前已具备上游环节中传感器模组生产商的能力；在产业中游，公司具备完整的3D视觉感知方案商的能力；在产业下游，公司已经具备了各类应用算法的能力。未来基于产业的发展方向，公司将不断探索产业链各核心环节，为各类客户研制出满足行业需求的产品。 2. 公司所处的行业地位分析及其变化情况 公司是国内率先开展3D视觉感知技术系统性研发，并实现产业化应用的少数企业之一，是市场上为数不多能够提供全套自主知识产权3D视觉感知产品的企业，也是全球少数几家全面布局六大3D视觉感知技术路线的公司之一。公司掌握了“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”的3D视觉感知技术体系，通过“深度＋广度”双向驱动进行可持续布局与战略储备，在生物识别、机器人、AIoT、三维扫描（3D打印）、工业三维测量、消费电子等市场已实现多项具有代表性的商业应用。 目前全球已掌握核心技术并实现百万级面阵 3D视觉传感器量产的企业仅有苹果、微软、索尼、英特尔、华为、三星和奥比中光等少数企业。由于公司所处的 3D视觉感知行业存在较高的行业门槛和壁垒，在技术、资金、人才等方面要求较高，因此行业竞争格局较为稳定，目前新进入市场的可构成直接竞争的企业较少。未来三至五年，随着 3D视觉感知技术的快速迭代以及在各领域渗透率的进一步提升，公司仍将战略性保持对技术研发和市场开拓的高投入，针对刚需下游加大投入布局，以保证技术和市场领先地位并把握发展机遇。 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 （1）2D成像向3D视觉感知的持续转变 在过去的数十年中，AI算法及算力逐步可以通过 2D相机产生的平面图像对环境进行识别、判断和追踪。然而，2D图像仅能够提供固定平面内的形状及纹理信息，无法提供 AI算法实现精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、位姿等信息。3D视觉感知技术则充分弥补了2D成像技术的缺陷，在同步提供2D图像的同时，还能够为AI算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等3D信息。 基于3D视觉感知技术研发出的3D视觉传感器可以采集人体、物体以及空间的3D信息，配合AI算法能够实现多种2D成像技术难以实现的功能。硬件方面，随着图像传感器、深度摄像头和激光雷达等硬件技术的不断进步，3D数据采集将变得越来越高效和便捷。这些设备为3D视觉感知提供了更丰富的数据来源，使得将2D成像向3D视觉感知升级加速推进。在软件和算法方面，计算机视觉和深度学习等领域的研究和应用将推动 AI的相关应用的加速落地，如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪生、自主定位导航等。 （2）多学科技术融合促进3D视觉产业链逐步完善 3D视觉感知技术属于跨学科技术，涉及光、机、电、芯片、算法等多个专业，且产业链尚未完全成熟。在未来，3D视觉感知行业将逐步形成一个完整的产业链，包括硬件制造、软件开发、算法研究、系统集成、解决方案提供在内的各个环节之间的协同将提高整个行业的竞争力，推动技术进步和应用普及。 在上游，各类传感器技术的迭代将提升数据采集的精度、速度和稳定性，从而为3D视觉感知提供更高质量的原始数据；光学元器件的性能将不断提升，以满足3D视觉感知对成像质量和光学性能的要求。在中游，相关企业将致力于将各种传感器、光学元件、处理器等组合成完整的3D视觉感知系统，提供更好的硬件平台和解决方案，同时还将继续开发完善专门针对 3D视觉感知的软件和算法，包括人脸识别、3D重建、物体识别等。软件的优化将提高整个系统的性能和稳定性。在下游，应用领域将不断拓展，各行业将深化定制化服务和需求，为终端市场提供体验更好的产品和服务。 （3）多模态推动3D视觉感知技术与其他技术更加紧密结合 未来，3D视觉感知技术与其他相关技术（如AI、IoT等）将更紧密地结合，有望实现更高效的智能感知和控制系统。在多模态融合方面，通过集成不同类型的传感器和数据源，可以实现多模态数据融合，利用不同传感器的优势，提高系统的感知能力和准确性，降低误检和漏检的风险。 伴随着以AIGC、ChatGPT等为代表的新兴AI技术的引入及应用，人工智能行业有望迎来快速发展，这类大模型技术会像通讯、互联网等技术一样，很大程度的改变人类社会的学习、工作方式，提升多行业的生产力水平。人工智能已经成为物联网、机器人技术、大数据等的主要驱动力，深度学习带来的科技革命预期将产生巨大的经济价值。公司3D视觉感知技术助更好地看懂三维立体世界。如果说GPT等大模型是“大脑”，那公司的3D视觉感知产品其实就是“眼睛”，两者负责视觉相关的神经元一起来完成整个“看懂”世界的过程。 相信随着 AI的普及与发展，AI模型的表现形式将变得更加多元化，无论是文本、声音还是图像的人机交互，都将进一步优化普及。在与AI技术的结合方面，通过将深度学习、机器学习、大语言模型等AI技术应用于3D视觉感知，可以实现更高效的数据处理、特征提取和模式识别。此外，AI技术还可以用于预测和决策，使得整个智能系统更具自适应性和智能化。未来通过将3D视觉感知技术与VR、AR相结合，可以实现更加真实和沉浸式的交互体验，这将为教育、培训、娱乐等领域带来新的发展机遇。 3 公司主要会计数据和财务指标 3.1 近 3年的主要会计数据和财务指标 单位：元 币种：人民币
3.2 报告期分季度的主要会计数据 单位：元 币种：人民币
季度数据与已披露定期报告数据差异说明 □适用 √不适用 4 股东情况 4.1 普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前 10 名股东情况 单位：股
□适用 √不适用 截至报告期末表决权数量前十名股东情况表 √适用 □不适用 单位：股
□适用 √不适用 5 公司债券情况 □适用 √不适用 第三节 重要事项 1 公司应当根据重要性原则，披露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。 2023 年度，公司实现营业总收入 36,000.59万元，较上年同期增加 2.84%；实现归属于母公司所有者的净利润-27,588.48万元，较上年同期减少亏损 4.80%；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-32,388.87万元，较上年同期减少亏损 4.21%。 2 公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。 □适用 √不适用 中财网
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