[年报]奥比中光(688322):2024年年度报告
原标题:奥比中光:2024年年度报告 一、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。 二、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视觉感知相关产品仍处于市场发展初期，目前仅在部分领域实现规模化应用，尚未迎来大规模爆发，因此虽然公司2024年度营业收入同比增长显著，但整体规模仍相对较小；叠加公司为把握行业发展契机，抢占大规模商业化阶段的市场机遇，在丰富和优化产品结构、智能化改造生产基地等方面投入较大，确保公司“技术创新投入－商业成果转化”战略得以持续落地，故导致公司短期营业毛利规模无法覆盖中长期布局投入需求，呈现亏损状态。 公司将密切关注行业发展及政策变化，围绕战略规划动态调整经营策略，通过夯实业务基本盘和推进精细化管理，不断提升技术研发效率；公司将持续优化产品结构和成本把控，多措并举，重点聚焦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奠定坚实基础，以期尽快实现盈利，回报广大投资者。 三、重大风险提示 公司已在本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，敬请查阅本报告“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。 四、公司全体董事出席董事会会议。 五、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。 六、公司负责人黄源浩、主管会计工作负责人陈彬及会计机构负责人（会计主管人员）陈彬声明：保证年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 七、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2024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。以上利润分配预案尚需公司2024年年度股东会审议。 公司于2024年2月发布了回购公司股份方案，截至2025年1月20日，公司通过集中竞价交易方33,826,925.59元（不含交易佣金等费用），已超过本次回购方案的回购金额下限且未超过回购金额上限，本次回购方案实施完毕。根据《上市公司股份回购规则》相关规定，上市公司以现金为对价，采用集中竞价方式回购股份的，视同上市公司现金分红，纳入现金分红的相关比例计算。 八、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： □本公司为红筹企业 □本公司存在协议控制架构 √本公司存在表决权差异安排 详见本报告“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”。 九、前瞻性陈述的风险声明 √适用□不适用 本报告所涉及的未来计划、发展战略等前瞻性描述不构成公司对投资者的实质承诺，敬请投资者注意投资风险。 十、是否存在被控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况 否 十一、是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况 否 十二、是否存在半数以上董事无法保证公司所披露年度报告的真实性、准确性和完整性否 十三、其他 □适用√不适用 目录 第一节 释义......................................................................................................................................5 第二节 公司简介和主要财务指标..................................................................................................8 第三节 管理层讨论与分析............................................................................................................14 第四节 公司治理............................................................................................................................64 第五节 环境、社会责任和其他公司治理....................................................................................89 第六节 重要事项............................................................................................................................98 第七节 股份变动及股东情况......................................................................................................130 第八节 优先股相关情况..............................................................................................................140 第九节 债券相关情况..................................................................................................................141 第十节 财务报告..........................................................................................................................142
一、 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：
一、公司基本情况
(一)公司股票简况 √适用□不适用
□适用√不适用 五、其他相关资料
(一)主要会计数据 单位：元 币种：人民币
√适用□不适用 2024年度，公司持续加速新兴场景推广并不断丰富优化产品结构，实现了在AIoT等领域的规模快速增长，竞争优势愈发凸显。公司2024年度实现营业收入56,445.90万元，较上年同期增加56.79%，已连续两年实现增长。 在加强战略业务投入和市场开拓力度的同时，公司有效实施资源配置优化、费用管控等举措，不断提升技术研发及运营效率，进一步提高了公司经营水平。2024年度，公司实现归属于母公司所有者的净利润-6,290.69万元，较上年同期减少亏损 77.20%；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-11,223.17万元，较上年同期减少亏损65.35%。 2024年度，公司经营活动产生的现金流量净额为-8,634.02万元，较上年同期有所增加，主要系本报告期公司销售回款增加及经营性支出减少所致。 七、境内外会计准则下会计数据差异 (一)同时按照国际会计准则与按中国会计准则披露的财务报告中净利润和归属于上市公司股东的净资产差异情况 □适用√不适用 (二)同时按照境外会计准则与按中国会计准则披露的财务报告中净利润和归属于上市公司股东的净资产差异情况 □适用√不适用 (三)境内外会计准则差异的说明： □适用√不适用 八、2024年分季度主要财务数据 单位：元 币种：人民币
□适用 √不适用 九、非经常性损益项目和金额 √适用□不适用 单位：元 币种：人民币
□适用√不适用 十、非企业会计准则财务指标情况 □适用√不适用 十一、采用公允价值计量的项目 √适用□不适用 单位：元 币种：人民币
□适用√不适用 第三节 管理层讨论与分析 一、经营情况讨论与分析 2024年，公司围绕既定战略和年度目标重点拓展刚需领域市场，加快3D视觉感知技术在各行各业的应用落地。在经营层面，公司全面落实“提质增效重回报”行动方案，深化精益生产和技术创新，推动产能利用率稳步提升，实现降本增效目标，整体经营质量持续改善；在产品和技术层面，公司通过持续优化产品性能，推出兼具差异化和性价比优势的新产品，进一步巩固了技术优势；在市场拓展层面，公司积极开拓国内外市场，持续挖掘新客户群体和应用场景，进一步提升了市场份额和品牌影响力。面向未来发展，公司将秉持长期主义理念，坚持质量为本和技术创新，以“让所有终端都能看懂世界”为使命，稳扎稳打落实各项经营工作，致力于构建人工智能时代的“机器人与AI视觉产业中台”，成为全球3D视觉传感领域的领军企业。 受益于行业应用领域的不断拓宽和公司降本增效措施的持续落地，报告期内，公司实现营业收入56,445.90万元，同比增长56.79%；归属于上市公司股东的净利润-6,290.69万元，较上年同期减少亏损77.20%。报告期内，公司总体经营情况如下： （一）聚焦刚需下游市场，完善多元化市场布局 报告期内，公司积极把握大模型技术发展、智能终端升级及具身智能技术突破带来的各种机遇，持续推进3D视觉感知技术在各行业、各应用场景的推广和落地。通过持续优化产品性能并推出差异化、高性价比的新产品，公司进一步加大市场拓展力度，深入挖掘新兴客户群体和应用场景，与多个领域头部企业建立了持续稳定的深度合作关系。目前，公司主要应用领域如下：1、AIoT领域 AIoT（人工智能物联网）是人工智能与物联网技术的深度融合。近年来，人工智能、大模型等技术的高速发展，赋予了各类智能终端“人工智能化”的空间，催生出丰富的终端应用形态。 为把握人工智能时代发展机遇，公司持续投入创新技术研发，加快新兴业务场景布局，多元化战略成效显现。目前，公司已覆盖三维扫描、服务/工业/人形机器人、智慧农牧、AR/VR、动作捕捉、空间拍摄建模及智能支付终端等多个业务领域。具体如下： （1）机器人 自2015年起，面向服务、工业、人形等多类型机器人领域，公司凭借“研发+制造”一体化能力，构建了覆盖深度相机（单目结构光、双目结构光、iToF）、激光雷达等全技术路线3D视觉传感器体系，并同步推出丰富且全面的机器人视觉感知产品矩阵。通过提供环境感知、智能导航等关键技术支持，助力各类型机器人实现精准识别、自主避障与路径规划、复杂交互等核心功能。 公司重点打造的“机器人与AI视觉产业中台”，将持续开展机器人视觉传感器、AI视觉感知和多模态交互大模型、机器人OS与云端数字孪生软件平台、量产测试与数字工厂等课题研发和技术攻关，通过进一步深化3D视觉感知技术发展，紧抓具身智能历史发展机遇，为迎接具身智能时代的市场需求爆发做好充分准备。 服务机器人方面，公司已与云迹科技、擎朗智能、普渡科技、高仙机器人、LionsBot等多家国内外服务机器人客户实现了业务合作，覆盖智能巡检、酒店/楼宇配送、商用清洁、ROS教育等应用场景。在清洁机器人领域，公司在报告期内与新加坡自主清洁机器人公司LionsBot达成合作，得益于公司双目结构光3D相机提供的可靠保障，LionsBot的智能清洁机器人可以识别如高亮反光贴、黑色地贴等不同类别的障碍物，让机器人在园区、商超、医院等人流密集区域实现精准避障，高效清洁，减少安全隐患。 工业机器人方面，3D视觉感知技术在工业机器人和自动化设备中的应用，能够显著提升各类智能终端的感知能力，进而提高生产效率和产品质量。工业机器人通过适配公司的3D视觉传感器，可以实现精准测距、智能避障、物体识别及环境建模等核心能力，从而高效执行分拣、搬运和排障等任务，极大地降低了对人力的依赖。2024年7月，公司融合前沿多模态大模型技术，辅以公司新款深度相机的数据输入，推出最新2.0版大模型机械臂演示方案。2.0版大模型机械臂在1.0版本基础上实现全面升级，语言理解、智能规划、快速响应及感知能力显著提升，结合精准抓取与环境感知技术，可准确执行语音指令触发的沏茶、插花、香薰调配、音乐播放等生活场景任务。 2024年10月，公司与丹麦协作机器人公司优傲机器人UR（UniversalRobots）首次推出即用型软硬一体开发套件—URAI加速器，通过协作机器人生态系统的综合视觉优化，让机械臂像人手一样灵敏高效。 人形机器人方面，深度相机（结构光、iToF）、激光雷达、纯视觉为主流的视觉方案选择。 公司Femto系列iToF深度相机及报告期新推出的Gemini335系列、Gemini336系列结构光深度相机等产品，兼顾高可靠性、高性能、高性价比和实用性，可支持各类型机器人在室内外复杂场景下执行视觉应用，目前公司已就相关产品/方案与部分人形机器人客户进行适配。作为“感知-决策-执行”链路的关键一环，公司的3D视觉传感器能够为人形机器人与现实世界交互提供重要支撑。 此外，国际前沿研究机构已在空间智能领域取得突破。2024年9月，斯坦福大学李飞飞教授团队发布“空间智能”领域的最新突破性成果——ReKep（RelationalKeypointConstraints，关系关键点约束）。该研究中，李飞飞团队使用了奥比中光深度相机FemtoBolt实现机器人动作优化和复杂交互。未来，公司将持续完善技术体系，积极追踪行业创新方向，并积极探索其与公司技术相结合的应用场景。 （2）三维扫描 近年来，三维扫描技术持续突破，应用领域已覆盖3D打印/展示、工业设计、逆向工程、艺术文博与数字文物典藏等诸多场景。随着人工智能与虚拟现实技术的兴起，下游市场对高精度三维数据的需求激增，推动三维视觉产品向轻量化、易用性等方向发展，对三维视觉数字化产品的灵活使用可有效降低三维建模的技术门槛，助力内容创作实现全维度数字化呈现。作为数字生态的重要基础设施，三维扫描技术不仅为数字孪生提供精准空间数据支撑，其与人工智能的深度融合更催生出智能建模的新模式，这种双向赋能机制正加速各行各业的数字化、智能化转型进程。 根据ResearchAndMarkets数据显示，2024年全球3D扫描仪市场需求为49亿美元，2030年将 增长至88亿美元。 报告期内，公司实现了在3D扫描建模领域的突破性进展，成功携手行业头部企业创想三维推 出两款高精度3D扫描仪CR-ScanOtter、CR-ScanRaptor。两款新品均搭载奥比中光自研芯片及 创新光学设计方案，精度最高均可达到0.02mm，全面满足3D打印、逆向工程、模具制作、游戏 设计、医疗护具、艺术创作、AR/VR等领域对高精度、低成本3D扫描的需求。图：3D扫描仪CR-ScanRaptor 图：3D扫描仪CR-ScanOtter 2、生物识别方向 （1）线下支付 报告期内，公司通过加强市场推广力度，更好地促进了3D视觉传感器在诸如线下零售、自助货柜、餐饮、医疗以及交通等支付场景中的应用。公司与生态合作伙伴紧密协作，共同研发了适应不同形态和配置需求的智能终端设备，旨在满足各场景个性化的业务需求。特别是在智能售货机、校园/企业团餐以及商超大屏自助收银等领域，自助式的刷脸支付体验正让越来越多的消费者体验到科技为购物带来的便捷与愉悦。 （2）医保核验 近年来，随着全民参保计划的稳步实施、全民参保数据库的建立健全及有关部门对医保提高服务质量、简化手续和优化流程等增进民生福祉的要求，医保数字化建设正逐步落地。医保综合服务终端利用公司的3D视觉感知技术可以快速获取被保险人信息和确定就诊人的生物特征，通过国家医保局认证的“人脸识别+实名+实人”同步核验系统，能够有效防止医保盗刷、医保欺诈等情形，同时可为更多的医保参保人员提供更加安全便捷的就医体验。报告期内，公司全流程“智慧医保刷脸就医”在云南、安徽、四川、贵州、江苏、浙江、青海、甘肃、新疆、山东等省份落地。伴随越来越多项目形成的良好示范效应，将加快医保场景应用的落地，助力公司业务的加速拓展。 3、工业三维测量方向 报告期内，公司把握工业企业智能化升级以及高精度三维测量国产化的大趋势，不断优化升级三维全场应变测量、三维光学扫描测量、三维光学弯管测量等工业级应用设备及软件，持续与轨道交通、航空航天、风电能源、3C电子、生物医学、材料研究、汽车等领域的行业企业、科研院所完成合作落地。3D视觉感知技术可以被用来实现微米级的工业扫描、工业检测等功能，还可以用于产品检测、质量控制等环节，确保生产过程中的高品质输出。报告期内，公司子公司新拓西安经营持续加速，针对不同场景需求进行产品迭代研发，底层技术不断升级优化。 4、海外业务方向 公司依托创始团队深厚的国际化研发及学术背景，在成立初期就着手布局海外市场，于2014年在美国设立全资子公司用于服务海外客户，成为国内极少数建立海外销售渠道且能稳定向客户销售3D视觉感知产品的本土企业。年初以来，公司持续优化完善主流产品线以覆盖更多应用场景，积极拓展欧洲、亚太等市场的海外客户，接入国际核心生态。 海外客户合作方面，报告期内，公司与希腊Moverse共同打造出高质量低成本的3D动作捕捉与3D动画内容生成方案，可广泛应用于电影、游戏、虚拟现实等场景；公司与新西兰合作伙伴Velogicfit成功制作出创新3D运动分析技术系统，可以为专业车手、骑行爱好者等提供更科学的骑行姿势设定方案，并已助力美国重伤车手夺得UCI帕拉自行车世界锦标赛双料世界冠军；欧洲AI公司Captic利用公司深度相机实现机器人高速拣选，可广泛应用于自动化仓储、物流、建筑、食品工业等领域；公司携手全球工业物联网领导厂商研华科技，为面向该AMR场景的双目3D相机配备了GMSL2串行器和FAKRA连接器，并提供兼容的驱动支持，可直连研华AI计算盒子，支持复杂视觉处理和AI推理任务；全球五百强企业-日立集团借助公司深度相机打造无人零售新模式。 此外，公司通过技术生态整合加速全球化布局，报告期内实现跨平台技术突破和开发工具革新。2024年1月，公司部分深度相机实现MacOS平台全面支持，其中包括融合了微软AzureKinectDK技术的高性能iToF相机FemtoMega、双目结构光相机Gemini2和Gemini2L等，更多开发者可以使用行业领先的结构光、ToF成像技术进行3D视觉开发。2024年6月，公司新品Gemini335/336系列双目3D相机正式进驻英伟达机器人平台,通过与NVIDIAIsaacPerceptor集成，公司3D相机可为其基于人工智能的感知工作流程提供高精度的深度+RGB视觉效果，适用于室内和室外环境中的自主移动机器人。2024年10月，公司在ROSCon2024上携手国际生态合作伙伴，正式发布了多款开发套件/解决方案,具体如下： （1）OrbbecPerceptorDeveloperKit开发套件 一款即开即用的自主移动机器人（AMR）解决方案，适用于动态非结构化环境中的AI应用，如仓储和工厂。该开发套件预装了英伟达IsaacPerceptor，结合了四台公司Gemini335L相机（内置自研MX6800ASIC芯片），提供360度全景视野。此外，其与英伟达JetsonAGXOrin系统模块无缝集成，具备高达275TOPS的强大算力，支持视觉SLAM、目标检测和姿态估计等复杂 任务，显著提升了AMR在复杂环境中的识别与导航能力。 （2）AMDKria?KR260机器人入门套件 该开发套件可以提供高性能自适应I/O与计算功能，支持ROS2，是自主移动机器人（AMR） 和机器人开发者的强大工具。AMDKriaK26系统模块是公司和AMD此次合作的核心，采用定制的 AMDZynq?UltraScale+?MPSoC芯片，配备四核Arm?Cortex?A53处理器，能够提供强大的计 算能力和灵活的I/O选项。 （3）URAI加速器（URAIAccelerator） 公司与丹麦协作机器人公司优傲机器人UR（UniversalRobots）首次推出的即用型软硬一体 开发套件—URAI加速器，该套件包含了公司Gemini335Lg，与URPolyScopeX功能无缝集成， 为URAI加速器提供3D视觉数据支撑。 未来，公司将继续发挥优质海外业务平台作用和品牌优势，深入细化对海外市场和具体项目 的分析研究，积极拓展美国以外的海外市场，不断加强海外市场的走深走实开拓，进一步提升公 司品牌的海外影响力。 （二）优化产品系列，聚焦机器人与AI视觉应用场景 3D视觉感知已逐渐步入大规模产业化前的重要发展阶段，拥有诸多潜在的细分应用场景领域 和需求增长爆发点，行业面临良好市场机遇。公司依托3D视觉感知一体化科研生产能力和创新平 台，不断优化3D视觉感知产品系列，重点满足具身智能、AI视觉、3D扫描及国内外开发者平台 市场需求，为迎接中长期市场需求爆发奠定了坚实基础。2024年至今，公司针对机器人和AI视 觉应用场景已推出多款新产品，具体如下：1、OrbbecGemini335系列 Gemini335系列新品包含Gemini335、Gemini335L、Gemini335Lg、Gemini335Le。该系列新品首次搭载公司为机器人3D视觉设计的新一代深度引擎芯片MX6800，配备高性能主被动融合双目成像系统，能够在户外、室内、夜晚、白昼等不同光照条件以及复杂多变的动态环境中稳定输出高质量深度数据，精准还原场景和物体的3D信息，可广泛适用于自主移动机器人（AMR）、巡检机器人、配送机器人、机械臂、无人机、人体重建等机器人和AI视觉应用场景。其中，Gemini335L主要面向户外和大型机器人应用场景，具备大基线、长距离、高精度特点和IP65防护等级；Gemini335主要面向室内和半室外以及小型机器人场景，具备IP5X防尘等级和更加小巧的机身，为用户提供更多的设计空间；Gemini335Lg是Gemini335L的GMSL2/FAKRA升级版，专为AMR和机械臂提供更安全、稳定的连接；而Gemini335Le支持以太网接口，可提供更可靠的数据传输和部署能力，是一款专为工业场景机器人打造的双目3D相机。 2、OrbbecGemini336系列 Gemini336系列是Gemini335系列的红外增强版，包含Gemini336、Gemini336L两款产品。Gemini336系列在Gemini335系列的基础上增加了红外滤光板，通过过滤可见光，加强了主动红外成像表现，抗光性能更优秀。在强光源反光区域、高动态环境中的暗部区域等特定场景，Gemini336系列可实现更优的深度成像质量，是高反光、强光干扰及高动态场景下的更优方案，可显著提升深度测量稳定性。 3、OrbbecMS600激光雷达 MS600是一款基于dToF（DirectTimeofFlight，直接飞行时间测距）技术的高精度、远距离单线激光雷达，具备270°扫描范围，当目标物反射率为90%时，设备探测距离可达45米，精度误差不超过15毫米，其72kHz高点频和0.075°角分辨率提供更精细的测量细节。MS600的多回波设计确保在尘雾等复杂环境中仍能精准反馈数据，为机器人提供准确的环境感知，尤其适用于工业无人叉车、室内运输机器人及商业机器人等各类智能终端。 非企业会计准则业绩变动情况分析及展望 □适用√不适用 二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明(一)主要业务、主要产品或服务情况 奥比中光成立于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头客户并形成了较强的客户黏性，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》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和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及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、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内部生产和委托加工相结合的生产方式，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；CorrelatedSolution,Inc.（美国CSI公司）的VIC-3D系列扫描仪可以通过数字图像相关法的原理，对物体表面的任意点进行位移、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iPhoneX，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iPadPro及iPhone12Pro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PhantomPro/Pro+、Mavic2Pro/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）三维扫描应用领域 近年来，三维扫描技术不断发展，应用场景亦持续拓宽，应用领域主要包括工业设计、瑕疵检测、模拟装配、逆向工程、医学信息、艺术文博与数字文物典藏、3D展示、3D打印等诸多场景。 此外，AI、VR/AR等新兴产业的蓬勃发展带来大量对实物三维信息采集和数字化的需求，对三维视觉数字化产品的灵活使用，可以有效降低三维建模的技术门槛，协助创造全真、全息的三维内容。根据ResearchAndMarkets数据显示，2024年全球3D扫描仪市场需求为49亿美元，2030年将增长至88亿美元。根据华经产业研究院数据显示，2023年中国三维视觉数字化产品市场规模达到21.6亿元，预计2027年将增长至60.2亿元。 三维扫描作为数据获取的关键技术，不仅为数字孪生提供构建所需的精确几何信息，驱动其在实景、工业等领域广泛落地，还为AI建模供应丰富数据；与此同时，数字孪生与AI建模又促使三维扫描技术更好地服务各行业，推动行业的数字化、智能化转型进程。 数字孪生应用场景分布广泛，在工业领域，数字孪生能够大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革，推动相关产业更快、更有效地发展，如五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智能家居、智能物流、建筑、远程监测、人体健康管理领域中产生巨大影响与改变。公共事业领域，数字孪生则可运用于智慧交通、智慧城市、智慧水务等领域。我国数字孪生行业起步较晚，按应用主体分，当前政府层面数字孪生技术主要应用于智慧城市、智慧交通、智慧水务，以及高效智慧教学系统建设等领域。受国家政策推动影响，近年来数字孪生需求扩张迅速，应用规模较大，预计未来我国数字孪生市场规模仍将保持快速增长。三维扫描是数字孪生技术的重要基础环节。数字孪生需要将物理实体精确地映射到虚拟空间，而三维扫描能够快速、准确地获取物体或空间的三维数据，为数字孪生模型的构建提供精确的几何信息和细节特征。通过三维激光扫描等技术生成的点云数据，可以捕捉到物体的形状、结构等信息，这些数据经过处理和建模后，能够创建出与物理实体高度相似的数字模型。 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。 人工智能产业的发展对AI建模有着显著的促进作用。在技术层面，人工智能产业的发展，AI框架等底层技术不断进步，为AI建模提供了更高效、更灵活的工具和平台，降低了建模门槛，提高了建模效率和质量。同时，产业的发展促使大模型技术持续创新，推动AI建模向更高层次发展，无论是自然语言处理、机器视觉还是多模态等领域的大模型，都为AI建模提供了更强大的基础和更多的可能性。AI建模需要大量的高质量数据来进行训练和学习，三维扫描获取的三维数据可以作为AI模型的输入，帮助AI理解物体的形状、结构和空间关系，从而提高AI建模的准确性和效率。 3）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。2023年11月，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，其中提出“到2025年，人形机器人创新体系初步建立，‘大脑、小脑、肢体’等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平”。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；2025年3月，深圳市科技创新局印发《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025—2027年）》，其中明确提出“到2027年，深圳将在机器人关键核心零部件、AI芯片、人工智能与机器人融合技术等方面取得突破，新增培育估值过百亿企业10家以上、营收超十亿企业20家以上，实现十亿级应用场景落地50个以上，关联产业规模达到1000亿元以上”。 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、工业机器人和人形机器人等领域，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toB后toC，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。在该领域，3D视觉可提供环境感知、导航避障、人机交互、体积测量、空间定位等功能，帮助人形机器人在复杂环境下执行各类视觉应用，是人形机器人从实验室阶段进入大规模应用阶段的关键技术之一。 4）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（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视觉感知技术助力让终端获取更多精准的三维、距离等信息，具备很高的识别精度和稳定性，助力各类终端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。 (四)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 公司把握2D视觉向3D视觉跃迁的时代契机，专注3D视觉感知技术研发，构建了“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，打造 3D视觉感知一体化科研生产能力和创新平台，实现主流3D视觉感知技术的全面协同发展。 公司核心技术以自主研发为主，并已形成相应知识产权。通过对多技术领域及不同层次技术的 深入理解和相互贯通，不同技术路线的底层核心技术可相互协同创新。公司一方面开发出性能优异、 质量可靠的3D视觉感知产品，另一方面不断实现产品技术迭代创新和产品系统升级优化。公司通 过对系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等关键核心的深入研究，开 发出结构光、iToF、双目视觉传感器，及dToF单线激光雷达、工业三维测量设备，并积极布局面 阵dToF、面阵Lidar等前沿技术。 公司的3D视觉感知技术体系如下：关于公司的核心技术先进性，一方面体现在公司已成功开发并规模量产出被众多细分行业龙头应用的3D视觉感知产品，产品性能满足各应用场景的高标准要求；另一方面体现在由“全栈式技术”研发能力所支撑的系统级优化能力，不仅提高了开发效率与技术性能指标，也加快了储备技术的开发进程。具体如下： （1）消费级3D视觉感知技术先进性 公司消费级3D视觉感知技术先进性体现在系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发及量产技术等方面： 3D视觉感知产品是系统级产品，公司开发相应模拟系统进行模拟仿真，在新产品或技术开发初期，对各个环节及零部件进行全局及局部模拟，并通过搭建实验环境进行功能验证，多次优化直至达到最优系统性能。公司依托从底层到上层技术的全栈式布局，在系统设计时可以更好地进行深入优化与融合，使得系统设计更加合理；此外，结构光、iToF、dToF等技术路线在基础原理上的共通性使得新技术产品在系统设计时，可以借鉴其他技术的成熟模型，缩短系统设计周期。 系统设计技术的先进性主要体现在产品性能及产品系统层面的创新。在产品性能方面，公司3D视觉传感器产品的性能已获得了广泛商业应用认可；在产品系统创新层面，主要体现在以下方面： 公司自成立起就组建了一支专业的芯片团队，具备数字及模拟芯片的研发实力。公司设计的芯片类型主要包括深度引擎计算芯片、iToF感光芯片、dToF感光芯片、结构光专用感光芯片等。目前已成功完成五代深度引擎芯片、三款dToF感光芯片、两款iToF感光芯片的开发。 ①深度引擎芯片 3D结构光深度引擎的理论基础是机器视觉中立体匹配算法。为得到图像中每个点的视差，深度引擎需要实时采集目标的散斑图像，与存储的参考散斑图像进行特征匹配。深度引擎芯片集成了中央处理器、总线控制器、内存子系统、结构光深度引擎、主动/被动双目深度引擎、RGBISP、IRISP、图像编码器、图像压缩模块、安全加密模块、输入输出子系统以及各类高速模拟接口等功能模块，是系统级SoC芯片，包含了完整的系统、软件/固件及算法，在满足高性能运算的同时，大幅降低了功耗，缩小了芯片的物理面积，加强了深度引擎处理能力，丰富了用户输入输出方式。 公司结构光/双目深度引擎芯片从MX400、MX6000、MX6300、MX6600到MX6800迭代，已形成系列产品，功能不断增强、成像质量不断提升、支持的分辨率逐代提高，具体如下：
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