奥普特2022年年度董事会经营评述

奥普特2022年年度董事会经营评述内容如下：

一、经营情况讨论与分析

　　过去一年，全球经济遭遇多重因素冲击，增速放缓，而中国经济亦在复杂的国际环境中承压前行。面对诸多不确定因素带来的压力和挑战，管理层始终贯彻公司以我为主、专注主业、着眼未来的发展思路，积极融入国家战略，顺应行业发展趋势，着力推动与客户的全方位合作，加大对各产品线的研发投入，夯实人才梯队建设，并取得了积极成效。

　　（一）坚持服务行业龙头的市场策略，充分发掘机器视觉需求，实现业务的高速增长

　　2022年，公司录得营业收入114,095.05万元，同比增长30.39%，实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为29,768.84万元，同比增长13.83%，剔除股份支付后归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润32,609.36万元，同比增长23.83%。收入和利润均实现了高速增长，收入规模首次突破10亿元。公司产品在3C电子和新能源两大核心领域均实现了良好的增长态势。

　　1.3C电子领域

　　受整体经济环境影响，2022年下游3C电子行业整体承压，但公司在3C电子领域仍然实现同比增长24.37%的良好业绩。

　　2022年公司在3C电子领域的业绩增长，主要来自于公司产品在核心客户的应用场景持续渗透。一方面，公司产品持续向核心客户的各产品线渗透，带来更多的需求；另一方面，公司作为核心客户推动其产业链自动化进程的重要合作伙伴，终端客户品质管控前移，模组、关键零部件生产中自动化程度提高带来新增视觉需求。

　　2.新能源领域

　　2022年，公司在新能源领域收入突破4亿，同比增长55.23%。

　　2022年在新能源领域，公司一方面与行业龙头加深合作，核心客户扩产带来大量新增视觉需求；其次，客户逐渐增加的改造项目，带来机器视觉的需求增长；再次，新能源领域核心客户基于提升其产品安全性的考虑，产品检测需求和要求持续提升，公司作为机器视觉行业技术领先的企业，深度学习（工业AI）,3D视觉工序覆盖持续增长，在帮助核心客户实现产品高标准检测需求的同时，带来了收入的高速增长。

　　3.汽车和半导体领域

　　公司看好汽车、半导体领域未来的市场需求和国产化进程，继续积极加强与头部客户的业务联系，加快产业布局。

　　（二）保持高研发投入，持续迭代产品和技术，加快产品线布局，巩固公司在机器视觉领域的领先优势

　　公司历来坚持并受益于以产品和技术为引领的业务发展思路。2022年，公司保持在研发上的高投入，研发费用达到1.91亿元，同比增长39.32%，在多个种类的机器视觉核心部件上实现了产品突破或迭代。

　　（1）视觉软件产品线，深度学习（工业AI）持续加大投入，基于自研算法，不断更新迭代。在迁移学习、领域自适应、小样本学习方面取得突破性进展。在锂电、3C等行业的数十个应用场景，获得良好的应用效果。智能软件平台Smart3及视觉算法库SciVision产品，完成了优化线程调度，适配Windows和Linux系统，拓展应用范围，增强软件竞争力。

　　（2）3D产品线，继续深耕3D算法，并不断拓展硬件产品线。在3D图像处理、3D定位、3D测量、3D外观检测等应用领域不断创新，更符合客户应用需求。

　　（3）智能读码器产品线，在完善原有产品线的基础上，优化及轻量化内置AI算法模型，提升算法性能和解码准确率，增加多种通信协议的支持，产品已被批量应用在重要客户产线中。

　　（4）相机产品线，在现有的产品线基础上，加强高速万兆网相机、采集卡的应用验证，持续拓展CXP相机、CL线扫相机的开发，不断完善相机产品线。

　　（5）镜头产品线，针对定焦镜头、线扫专用镜头、远心镜头进行性能优化和产品线完善。开发了液态透镜产品系列，可实现快速对焦，解决“大景深”的应用场景需求。

　　（6）光源产品线，针对高速检测的超高亮光源，推出具有多颜色切换功能的1000万ux照度的光纤光源、风冷散热的500万ux照度的线扫光源。同时增加了COC高精度棱镜同轴光源和RIC弧形光源两大系列，并针对多个专用应用场景对产品线进行了补充。

　　2022年，公司新取得发明专利21项，实用新型专利152项、外观设计专利5项，软件著作权14项。

　　（三）重视人才梯队建设，建立行业人才培养体系，助力行业健康发展

　　机器视觉行业作为高科技行业，人才为行业之本，企业发展之源。公司历来重视人才的培养、引进。

　　从短期人才队伍建设方面，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。

　　从长期的机器视觉人才培养方面，公司自2021年建立教育事业部，联合全国范围内的高等院校、职业学校，以奥普特在机器视觉方面积累的技术、经验为基础和标准，开发机器视觉课程、建立理论和实践相结合的机器视觉教学实训平台。同时，公司积极参加机器视觉领域相关人才标准的制订，参与了人力资源与社会保障部组织的《工业视觉系统运维员》（职业编码：6-31-07-02）国家职业技能标准制订，逐步打造出完整的人才培养体系与考核体系，助力行业标准化建设，培养高素质的机器视觉人才，服务行业、回馈社会。

　　

　　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、生产和销售的高新技术企业。公司定位于自动化核心零部件供应商，以“打造世界一流视觉企业”为目标，致力于为下游行业实现自动化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。奥普特拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，自主产品线已全面覆盖视觉算法库、智能视觉平台、深度学习（工业AI）、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机、智能读码器、3D传感器。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。

　　(二)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。一方面公司通过包括对光学成像、图像处理、深度学习（工业AI）、3D视觉技术、异构计算等技术的研究，为产品研究夯实了技术基础；另一方面，公司也贴合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、形状，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

　　奥普特拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，自主产品线已全面覆盖视觉算法库、智能视觉平台、深度学习（工业AI）、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机、智能读码器、3D传感器。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）自主工业镜头、工业相机、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，从而在各种各样的应用场景中，实现各异的视觉功能。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。随着行业方案的批量应用及深度积累，逐步实现行业方案及产品和交付的标准化。

　　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，调整生产节奏，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。

　　(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

　　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电子、新能源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，应用范围涵盖了包括3C电子、新能源、半导体、汽车等国民经济的各个领域。工业和信息化部等七部门印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）》，其中提出，到2025年，智能检测技术基本满足用户领域制造工艺需求，核心零部件、专用软件和整机装备供给能力显著提升，重点领域智能检测装备示范带动和规模应用成效明显，产业生态初步形成，基本满足智能制造发展需求。研制一批专用智能检测装备。围绕机械、汽车、航空航天、电子信息、钢铁、石化、纺织、医药等行业专用检测需求，支持用户牵头，产学研用跨学科、跨领域攻关，开展基于数字模型的正向设计，融合新原理、新材料、新工艺，研制开发一批专用智能检测装备。加强新材料、生物制造等新兴领域专用检测装备研制。随着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。

　　GGII数据显示，从全球市场来看，2021年全球机器视觉市场规模约为804亿元，同比2020年增长12.15%，预计至2025年该市场规模将超过1200亿元。2022年至2025年复合增长率约为12%；从中国市场来看，2021年中国机器视觉市场规模138.16亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长46.79%，预计至2025年我国机器视觉市场规模将达到349亿元。中国市场已成为全球机器视觉规模增长最快的市场之一。

　　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，奥普特拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，自主产品线已全面覆盖视觉算法库、智能视觉平台、深度学习（工业AI）、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机、智能读码器、3D传感器。公司产品定位于中高端市场，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、汽车等多个领域，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。

　　3.报告期内新技术、新产业（300832）、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，提供更高分辨率的产品是行业持续的发展方向和目标。

　　（2）下游产业的发展带动机器视觉行业的持续增长和繁荣

　　过去数十年来，中国制造业发展迅猛，总体规模体量已位居世界首位，但整体大而不强，产品附加值不高，处于价值链的低端，传统制造业面临严重的发展瓶颈。另外，国际上制造业竞争也在加剧，促使我国制造业的转型升级，同时也面临着很大的挑战。机器视觉由于在高精度尺寸测量、精确引导定位、自动化品质检测、智能化识别判断等方面的独特优势，已成为制造业转型的关键技术之一。机器视觉已经利用机器视觉技术在消费电子制造、新能源、汽车、半导体等众多行业取得成功应用，帮助行业客户实现降本、提质、增效等目标。反过来，下游应用行业不断拓展也为机器视觉企业提供了新的机遇和新的应用方向，中国机器视觉的市场规模被不断扩容。

　　消费电子行业作为机器视觉最主要的应用行业，将持续引领产业发展。消费电子行业具有技术革新迅速，产品迭代快等特性，整个产业始终保持着非常活跃的态势，频繁的型号和设计变更导致制造企业需要频繁采购、更新其生产线设备，对其上游的机器视觉行业产生巨大需求。消费电子行业海量的产品数量和消费者对轻、薄、高品质电子产品的挑剔，共同推动了其产品必然需要通过更高效、更精细的机器视觉检测技术以提升产能和质量、降本增效。在消费电子产业链上机器视觉技术已经基本覆盖从元器件、部件和成品的全制造环节的自动化及品质检测与量测。此外，连接器检测、PCB检查、SMT、硬盘检测、元器件在线分类筛选、二维码读取等场景的应用渗透率也逐步提高。

　　“双碳”背景下，新能源锂电行业将从GWh迈入TWh时代，终端厂商既要保障电池产品全生命周期可靠性，又要大幅提高生产效率，打造TWh级别超大规模交付能力。锂电生产中气泡、黑点等瑕疵、极耳错位等问题对电池质量及稳定性存在较大影响，过去锂电池质量检测更多依赖于人工，近几年随着安全事故发生频率增加，为提高锂电池性能的稳定性与品质的可靠性，电池厂商对锂电池视觉检测重视程度持续增加。此外，为了应对日益复杂的制造工艺和满足高质量的产品需求，业界提出了“极限制造”理念。面对“极高的质量要求，极复杂的工艺流程，极快的生产速度”三大挑战，核心锂电厂商建立了极限制造体系架构，打造以智能制造平台为核心，多平台、多系统深度交互的工业化和信息化融合生态平台，支撑极限制造目标的实现。其中，机器视觉技术是关键的环节。随着锂电池制造企业扩产，工厂智能化、自动化程度提升，未来随着技术的不断进步，机器视觉产品的需求持续加大。

　　半导体产业具有高集成度、高精细度的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域。在新的国际环境下，中国半导体芯片产业链受到限制，特别是对生产设备的限制，刺激我国半导体芯片生产设备的国产替代、国产自主可控进一步加快进程。内资机器视觉企业已经进入长期被外资设备商把控的高端机器视觉装备领域，半导体制造领域日趋成熟与稳定的技术有望形成新的市场增长点，国内机器视觉行业也将迎来新的发展机遇。

　　汽车行业是国家高质量发展战略的重点行业之一，中国新能源汽车市场规模和发展速度持续领先，已开始建立自主可控的供应链体系，推进新能源车核心产业链国产化。除新能源汽车相关零部件已高度国产化外，自主设计、自建自动化生产线成为众多中国造车新势力车企的首要选择。汽车自动化产线的建设，离不开机器视觉技术的应用，特别是在装配的在线检测和零部件的离线检测等。中国汽车行业，特别是新能源汽车的高速发展，叠加核心产业链的国产化进程，给国内机器视觉企业带来增长机会。

　　(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

　　公司以视觉算法和光学技术为核心，具备开发机器视觉底层算法、平台软件，以及光源控制和光学模拟等核心组件的能力。核心技术包括深度学习（工业AI）算法、传统视觉算法、3D视觉算法、光源控制和光学成像等。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，并持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、行业应用软件方面的优势。

　　同时，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），公司构建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，公司新增发明专利21项、实用新型专利152项、外观设计专利5项，软件著作权14项；截止报告期末，公司累计获发明专利51项、实用新型专利352项、外观设计专利30项，软件著作权87项，其他2项。

　　3.研发投入情况表

　　研发投入总额较上年发生重大变化的原因

　　研发费用同比增长39.32%，主要系研发人员增长13.71%，研发人员薪酬福利增加及股份支付增加。

　　4.在研项目情况

　　5.研发人员情况

　　6.其他说明

　　

　　三、报告期内核心竞争力分析

　　(一)核心竞争力分析

　　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年公司研发投入分别为7,644.15万元、13,710.57万元、19，102.18万元，占营业收入的比例分别为11.90%、15.67%、16.74%。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，公司累计获得发明专利51项、实用新型专利352项、外观设计专利30项，软件著作权87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。公司近几年被评为“国家知识产权优势企业”，获批“国家博士后科研工作站”、“广东省博士工作站”、“广东省奥普特机器视觉工程技术研究中心”、“广东省企业技术中心”、“东莞市机器视觉重点实验室”等创新研发平台，并入选了广东省产教融合型企业。

　　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，积累了一定的核心技术，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2022年12月31日公司研发人员813人，占公司总人数的38.75%。公司研发团队的专业覆盖面广，包括光学、工业设计、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。公司大客户团队，与行业大客户密切配合，对保持客户黏性及技术延续性发挥了重要作用。稳定、优秀的团队为公司的核心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。奥普特拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，自主产品线已全面覆盖视觉算法库、智能视觉平台、深度学习（工业AI）、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机、智能读码器、3D传感器。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、新能源等领域，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，形成了较高的技术壁垒，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的技术发展，而行业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作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。

　　公司通过大量行业方案积累，逐步开始建立分行业方案、产品、交付的标准化。

　　5.客户资源与品牌优势

　　公司依托多年深度积累的解决方案能力及良好的产品品质、大规模的交付能力、及时有效的服务模式，将产品成功应用于全球知名企业和行业龙头企业的生产线中，获得客户的高度认可。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、提供技术服务等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

　　

　　四、风险因素

　　(一)尚未盈利的风险

　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险

　　(三)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。

　　(四)经营风险

　　1.管理风险

　　公司自成立以来经营规模不断扩大，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.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。

　　4.新产品的研发及市场推广的风险

　　公司已初步形成了机器视觉领域完整的产品线。但为应对竞争与需求变化，公司还需要持续的研发投入。公司目前有多个新产品处于规划或者研发阶段，并在各下游行业规划研发机器视觉应用方案。一方面，上述在研项目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，在研项目可能在未来商业化中会面临激烈竞争，出现商业价值低或不及预期的风险，同时，新产品或新方案在客户方面形成一定的偏好及忠诚度均需要一定的时间。因此，公司存在新产品研发失败和市场推广不利的风险，进而对公司未来的业绩增长和盈利提升产生负面影响。

　　(五)财务风险

　　1.应收账款回收风险

　　报告期末公司应收账款账面价值为58,294.71万元，占当期总资产的比例为19.70%，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。

　　2.存货跌价风险

　　2020-2022年，公司存货账面价值分别为7,176.75万元、15,434.58万元、14,523.70万元，占当期总资产的比例分别为2.96%、5.71%、4.91%。若未来市场环境发生变化或竞争加剧导致产品滞销、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。

　　(六)行业风险

　　公司主要客户群体集中在3C电子、新能源等行业，由于3C行业、新能源等行业的市场需求受宏观经济及政策等多方面因素的影响，具备较为明显的周期性。若未来出现宏观经济下滑、扶持政策力度下降等不利因素，同时如果公司不能进一步拓展其他应用行业的业务，可能出现收入及利润增速放缓甚至下滑的风险。

　　(七)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马来西亚、德国、爱尔兰、新加坡和中国台湾等地。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。

　　(八)存托凭证相关风险

　　(九)其他重大风险

　　

　　五、报告期内主要经营情况

　　1.报告期营业收入同比增长30.39%，营业成本同比增长31.59%，主要系报告期新能源行业收入增长；同时公司业务规模扩大，公司员工增加，职工薪酬、差旅费、研发物料增加，销售费用、管理费用、研发费用分别同比增长40.14%、18.88%、39.32%。

　　2.归属于上市公司股东的净利润同比增长7.26%，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润同比增长13.83%，主要系报告期内销售收入增长。

六、公司关于公司未来发展的讨论与分析

　　(一)行业格局和趋势

　　近年来，随着产业结构转型升级、制造业自动化及智能化进程加速，导致产业资本不断涌入机器视觉领域，也吸引了众多初创企业的加入，行业内竞争不断加剧。

　　目前，中国机器视觉市场的参与主体主要有两类，第一类是老牌的外资机器视觉企业（包括在华分支机构和合资企业），第二类是新兴自主研发的内资企业。外资机器视觉企业发展时间长、品牌知名度高、技术研发能力强、产品性能及可靠性高、产品种类及方案积累多，且管理更为完善，对市场判断准确，规划性强。但同时，从产品设计上看，外资企业产品普遍标准化，应对国内客户较多的应用场景及定制化偏好有一定的难度，而且产品价格相对较高，在客户整体成本压力不断上升的环境下处于相对劣势。与外资企业相对比，内资机器视觉企业发展时间较短、知名度较低、技术研发能力不强、自主研发产品的性能及稳定性与外资品牌还具有一定差距。但内资企业对国内客户需求及市场更为了解，能够提供灵活化及定制化的服务，快速响应客户需求，供货周期短，且成本优势明显，市场份额逐年增长。

　　GGII数据显示，从全球市场来看，2021年全球机器视觉市场规模约为804亿元，同比2020年增长12.15%，预计至2025年该市场规模将超过1200亿元。2022年至2025年复合增长率约为12%；从中国市场来看，2021年中国机器视觉市场规模138.16亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长46.79%，预计至2025年我国机器视觉市场规模将达到349亿元。

　　机器视觉作为人工智能领域最重要的前沿分支，未来前景十分广阔。随着经济发展及大众生活水平的提升，下游3C电子、新能源、半导体、汽车等行业市场规模有望持续扩大；其次，基于提升产品性能、降低成本、提高工艺水平的内在需求，下游行业在设备智能化改造、工业机器人应用等方面的投入将持续增加，机器视觉产品在各下游行业的渗透率将不断提升；同时，机器视觉技术的不断升级、成熟，将促使新产品、新服务的不断涌现，为客户提供更便捷、更高效、更安全的服务，有利于激发新的市场潜力。作为国内目前领先的机器视觉核心零部件供应商，行业规模的持续扩大为公司实现跨越式发展提供了重要机遇。

　　(二)公司发展战略

　　公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商，聚焦感知与决策核心关键环节，为客户提供实现自动化所需的核心软硬件。

　　1.核心技术方面：重点发展深度学习（工业AI）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，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件技术方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势。

　　2.产品方面：不断丰富和完善公司机器视觉产品线。现有视觉软件产品线、3D产品线、智能读码器产品线、工业相机产品线、工业镜头产品线、光源产品线。

　　硬件方面，重点完善产品型号布局，满足更广的项目应用需求。在软件方面，持续升级现有的Smart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（工业AI）算法模块。

　　3.市场方面：进一步拓展公司的市场空间，在巩固现有的3C电子、迅速扩张新能源等领域的客户和市场的同时，积极开拓半导体、汽车等行业的机遇；进一步强化和深耕国内市场的同时，积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

　　(三)经营计划

　　1.经营目标

　　公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商，聚焦感知与决策核心关键环节，为客户提供实现自动化所需的核心软硬件。

　　公司2023年度经营目标：营业收入同比增长10%-30%。公司上述经营目标不代表公司对2023年度的盈利预测，能否实现取决于宏观经济形势、下游市场需求变化等因素，存在一定的不确定性，请投资者特别注意。

　　2.研发规划

　　公司自成立以来一直重视产品的技术升级与研发创新，每年研发投入占营业收入15%以上，经过多年的研发技术积累，公司产品的性能及品质行业领先，并得到国内外一线客户的认可。2023年，公司将继续以下游客户需求为导向，持续加大研发投入，加强与客户在工艺研发方面的合作，增强核心竞争力。重点发展深度学习（工业AI）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，并持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、行业应用软件方面的优势。继续引进和培养高端人才，扩编研究院和博士后工作站。

　　3.产品规划

　　不断丰富和完善公司的机器视觉产品线。在硬件方面，补充、完善工业相机、智能读码器的产品能力，并对已有产品进行升级；在软件方面，持续升级现有的Smart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（工业AI）算法模块。

　　4.市场规划

　　2023年，公司将持续优化客户结构，持续加强与大客户及关键客户的合作，快速反应客户需求；进一步拓展公司的市场空间，在巩固现有的3C电子、迅速扩张新能源等领域的客户和市场的同时，积极开拓半导体行业、汽车等行业的机遇；进一步强化和深耕国内市场的同时，积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

　　5.人力资源发展规划

　　公司将持续优化人才结构，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，加大研发投入，不断提高产品核心竞争力。另外，公司将持续招纳高水平的经营管理人才、市场策划和营销人才，扩充销售服务团队，保障市场开拓和客户服务能力。此外，公司将进一步完善员工绩效考核机制，优化激励机制和分配方式，充分调动员工积极性与创造性，激励人才充分发挥自身优势，增强公司的凝聚力与向心力，保证公司的持续健康发展。

　　6.内部治理结构规划

　　公司将持续按照上市公司的要求，进一步完善法人治理结构，规范股东大会、董事会、监事会的运作，完善公司管理层的工作制度，建立科学有效的公司决策机制、市场快速反应机制和风险防范机制。通过对组织结构的调整，提升整体运作效率，实现企业管理的高效灵活，驱动组织的高速成长，增强公司的竞争实力。