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行业规模稳步增长,工业场景替人逐步推进
机器视觉在诸多场景下可以代替人眼视觉并取得更优异的效果,其基础功能可以归纳为四种:
定位、识别、测量与检测。机器视觉在工业领域应用广泛,2023 年定位、识别、检测和测量功能分别占比31.4%、29.7%、25.6%和13.3%。机器视觉具有长坡厚雪的属性,特点是成长期长、天花板高。2023 年全球机器视觉器件市场规模达925 亿元,中国市场已成为市场容量扩大的主要驱动力。根据GGII 数据,2024 年中国机器视觉市场规模为181 亿元,2020-2024 年CAGR 为17.84%,中国机器视觉市场规模增速显著快于全球。根据GGII 预测,预计2025 年中国机器视觉市场规模达208 亿元,同比增长14.6%,中国市场有望继续作为全球市场增量的主要贡献者。美国等成熟市场,机器视觉规模也在逐步提升。
突破算法局限,AI 助力机器视觉实现场景延伸
机器视觉在工业场景中虽已广泛应用,但受技术原理、环境适应性、成本等因素限制,仍存在以下局限性及无法完全替代人工的环节。从传统工业视觉的路线选择来看,图像分割相比目标检测更加精细,但效率较慢。分割模型的快速发展,有望大幅提升图像分割的效率,并减少对计算资源的依赖,从而降低机器视觉检测成本。由Meta 提出的SAM(分割一切)模型旨在构建图像分割领域的“基础模型”,让机器视觉从“专用工具”迈入了“通用智能”时代。SAM通过在1100 万张图像上训练超过10 亿个掩码,同时保证了掩码的品质和多样性,持续带动分割领域的突破,目前SAM 已广泛应用于各个领域,有望助力视觉检测逐步实现高效、高精、低成本。除此以外,深度学习在将更多传统视觉难以解决的问题“简单化”。基于广泛数据的积累,非标光源卡位及全产业链优势,奥普特有望具备先发优势。
工业视觉向消费级视觉拓展,技术同源容迁移
产业链完善+应用快速增长,推动3D 视觉空间扩容。根据GGII,3D 视觉在中国仍处起步阶段,2024 年市场规模约为28.15 亿,预计2025 年/2028 年分别达32.45/70.35 亿元。人形机器人需要3D 视觉感知技术实现实时导航、交互、避障,有望拉动3D 视觉市场空间持续增长。
公司持续深化 3D 核心技术研发,构建了覆盖全场景的立体检测产品矩阵。奥普特基于自身成熟的 3D 视觉(如结构光、TOF 等)和AI 算法技术,以及目前成熟的核心传统视觉模组产品能力,对人形机器人等新型终端的视觉模组和解决方案进行布局。通过“技术纵深+场景覆盖”双轮策略,公司已形成国产 3D 视觉领域的技术高地,成为全球智能检测解决方案的核心供应商。目前在消费级机器人领域,奥普特已经规划了小型化的散斑结构光系列和TOF 相机系统,其小型化和嵌入式设计,更适用于人形机器人和导航避障类的3D 视觉应用。同时,公司于2025 年初收购了东莞市泰莱自动化科技有限公司的控股权,正式布局进入直线电机等运动部件市场,未来还会继续投入进入空心杯电机、无框力矩电机等市场。
维持“买入”评级。未来公司有望在自动化领域形成“视觉+传感+运动控制”的综合能力,为客户提供更完整的系统解决方案。预计公司2025-2027 年有望实现归母净利润1.71、2.40、3.33 亿元,对应PE 为63、45、32 倍。
风险提示
1、下游修复不及预期的风险;2、人形机器人技术发展不及预期的风险;3、消费级3D 视觉产品拓展不及预期的风险;4、盈利预测假设不成立或不及预期的风险。猜你喜欢
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