奥比中光2023年年度董事会经营评述内容如下：

　　一、经营情况讨论与分析

　　2023年，奥比中光成立十周年，也是公司上市后的第一个完整财报年。这一年，虽然国际政治经济环境不利因素增多，但整体宏观经济逐步复苏，机遇与挑战并存。十载耕耘，站在十年芳华的新起点上，公司在既定的发展战略和年度经营目标的指导下，努力克服外部不利因素对公司研发、生产及销售等带来的影响，秉承“成就客户追求卓越奋斗共赢长期主义”的核心价值观，坚持质量为本和技术创新，坚持以“让所有终端都能看懂世界”为使命，致力于打造“机器人与AI视觉产业中台”。

　　2023年，随着社会经济、消费市场的回暖以及新的应用场景落地，公司业务呈现较好的恢复趋势。报告期内，公司实现营业收入36,000.59万元，同比增长2.84%；实现归属于上市公司股东的净利润-27,588.48万元，同比减少亏损4.80%。报告期内，公司总体经营情况如下：

　　（一）加速战略业务拓展，完善海外市场布局

　　2023年，伴随着大模型技术发展、产业智能化自动化升级改造等带来的各种机遇，公司持续推进3D视觉感知技术在各行业、各应用场景的加速推广和落地，不断优化产品性能，推出差异化、高性价比的新产品；同时，进一步加大市场推广力度，积极开拓海外市场，不断挖掘新的客户群体和应用场景。目前，公司主要应用领域如下：

　　1、生物识别方向

　　（1）线下支付

　　报告期内，公司加大市场推广力度，更好地推动3D视觉传感器在线下零售、自助货柜、餐饮、医疗、校园、景区、酒店、交通等支付场景的使用，并推出多款专门应用于线下零售和智能货柜的支付整机设备。公司协同各场景的生态合作伙伴，共同开发不同形态和配置的智能终端设备，以满足不同场景的个性化业务需求。在智能售货机和校园/企业团餐、商超大屏自助收银等领域，自助式刷脸支付体验让越老越多的消费者感受到科技带来的购物愉悦。

　　（2）医保核验

　　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。报告期内，各省市医保专网相继建设完成，全流程“智慧医保刷脸就医”模式在全国范围内部分医院落地使用，为更多的医保参保人员提供了更加安全便捷的就医体验。首批医保终端已累计上线超十万台，为后续大规模出货奠定了坚实基础。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。

　　2023年7月，南方医科大学深圳医院正式启用“智慧医保全程刷脸就医”，以医保智慧终端为载体，覆盖挂号、缴费、就诊、检验检查、取药等就诊全流程，其中关键的人脸识别模组为公司所提供。通过医保和医疗的深入联动，患者仅靠“刷脸”就可以完成门诊就医和住院全流程服务，大大提高了就医效率和提升了就医体验。

　　2、AIoT方向

　　（1）机器人

　　2015年以来，公司凭借“研发+制造”的一站式产品和服务，围绕服务机器人、工业机器人、ROS教育机器人等各类型机器人，推出了丰富且全面的机器人视觉感知产品方案，提供单目结构光、双目结构光、激光雷达、iToF等全技术路线3D视觉传感器，帮助机器人实现识别、导航定位、避障、路径规划等功能。公司正在搭建的“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，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，为后续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、高仙机器人等多家服务机器人客户实现了业务合作，覆盖了智能工厂、仓储物流、建筑自动化、智能巡检、割草机、酒店配送、楼宇配送、商用清洁、ROS教育等应用场景。

　　此外，3D视觉感知技术可为工业机器人、自动化设备等提供更为准确的感知能力，进一步提高生产效率和质量。工业机器人主要是通过搭载3D视觉传感器以实现距离感知、避障导航、三维地图重建等多项功能，从而更好地完成分拣、搬运、排障等多项服务，大幅减少人工需求。公司推出了工业级dToF单线激光雷达，该雷达采用了高可靠性的光机和旋转机构，突破了高精度角度校准和距离标定技术，实现了超过30米的探测距离，较高的测距精准度能适应超过50kLux的环境光和各类复杂目标物，可用于工业AGV&AMR导航避障。

　　报告期内，公司子公司奥锐达与全球领先的柔性物流解决方案供应商斯坦德达成深度合作，携手推动工业移动机器人场景自动化、数字化转型升级。奥锐达的激光雷达和公司的3D视觉传感器作为“机器人之眼”，可以持续助力斯坦德打造出稳定、可靠、好用的工业机器人产品，加速柔性物流解决方案在智能工厂落地。此次双方达成深度合作，将共同研发新一代激光雷达，并持续优化产品及行业解决方案，推动工业场景自动化、数字化转型升级。

　　2023年底，公司利用语音、语言、视觉-语言大模型，辅以公司OrbbecGemini2系列深度相机的数据输入，打造出一个能够理解、执行语音任务的机械臂。通过解决泛化、观测、控制等一系列工程化难题，将基于多模态大模型的机械臂从仿真环境落地到现实世界。该机械臂可借助语音大模型，识别任务下发者的语音指令；通过两台OrbbecGemini2双目结构光相机，获取高质量环境RGB和Depth数据；最终利用SAM、CLIP等视觉-语言大模型，理解场景信息，并进行实时碰撞检测，实现任务准确执行。

　　（2）三维扫描

　　3D打印作为链接物理世界与虚拟世界的重要接口之一，近年来吸引了大批极客、创客、设计及专业人士群体，用户受众已开始从3D打印发烧友向普通消费者渗透。近年来，公司持续推动3D视觉感知技术在三维扫描、三维建模等业务场景的市场拓展。公司的3D扫描技术能够实时采集人体、物体及空间的完整三维数据，生成高精度的人、物、空间之三维模型。

　　报告期内，公司在3D扫描建模、3D打印领域取得突破性进展，与行业头部企业创想三维达成战略合作关系，以三维扫描整机解决方案助力3D打印领域客户进一步完善产业链布局，助力客户及用户打造创意3D世界。

　　3D打印精准测量解决方案高精度便捷3D扫描解决方案

　　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加速，针对不同场景需求进行产品迭代研发，底层技术持续升级优化。

　　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。报告期内，公司新设亚太业务部门，积极推进包括服务/工业机器人、智慧安防等产品及整体解决方案在亚太市场的开拓。2023年以来，公司持续优化、完善主流产品线以覆盖更多应用场景，积极拓展海外客户，抢占海外市场。

　　报告期内，公司与微软合作开发的Femto系列iToF相机，已涵盖FemtoMega、FemtoBot、FemtoMegaI三款产品，全球开发者可以轻松通过公司3D相机，在微软Azure云计算平台上开发多元3D视觉深度感知应用，实现了高性能3D相机在海外消费及工业应用场景的加速拓展。

　　2023年8月初，公司发布与英伟达合作开发的3D开发套件OrbbecPerseeN1。该产品融合了公司双目结构光相机OrbbecGemini2和支持海量开源项目的NVIDIAJetsonNano算力平台，帮助开发者快速打造可广泛应用于移动感知、避障识别、体积测量、体感交互等领域的3D视觉方案。公司作为NVIDIA全球产业数字化生态布局的合作伙伴，还会持续将3D相机集成到NVIDIAOmniverse生态开发平台，并携手行业合作伙伴共同推动3D视觉领域应用创新，赋能产业数字化、智能化升级。

　　3D视觉感知技术属于前沿技术，通过与境外众多客户的紧密合作，公司可实时了解全球前沿的3D视觉感知技术应用，为国内市场的技术与产品推广提供参考。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，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）打造“机器人与AI视觉”产品矩阵，夯实科技支撑力

　　报告期内，公司围绕“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，对各核心技术进行持续的研发迭代，在结构光、iToF、双目等主流技术路线、系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统等底层技术方面均有储备和布局。公司基于自研芯片和全栈式系统技术，不断孵化、拓展新的3D视觉感知产品系列，重点满足机器人、三维扫描及海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。

　　报告期内，公司不断推出适配各类应用场景的新产品和新技术，主要如下：

　　1、OrbbecFemto系列

　　FemtoMega：由公司与微软、英伟达联合研发制造，融合微软第一代深度相机AzureKinect的全部性能，并集成英伟达JetsonNano深度算力平台，其主要应用于机器人、物流、制造、工业、零售、医疗保健和健身解决方案等领域的3D视觉开发。FemtoMega使用微软业界领先的ToF深度引擎技术，可在120°FOV的宽阔视场角和0.25米至5.5米的深度范围内，高精度感知3D信息；内置英伟达JetsonNano算力平台，用于运行先进的深度视觉算法，可将原始数据转换为精确的深度图像。

　　FemtoBot：一款高性能iToF3D相机，0.25m-5.5m工作范围，搭配120°大视场角的100万像素深度摄像头，能够输出多种规格的深度图像和RGB图像，同时紧凑型设计，更便于商业集成。此外FemtoBot支持高级的精准同步触发功能，还可集成于多传感器、多摄像头网络中。在物流、机器人、制造、零售、医疗保健和健身等诸多行业得到广泛应用。

　　FemtoMegaI：一款基于自研ToF技术推出的ToF工业立体相机，采用百万级高分辨率iToFsensor和4KRGB图像，可输出高质量的RGB-D图像，内置英伟达高算力芯片和高精度深度算法，广泛适用于仓储物流拆垛码垛、生产产线上下料、大件物品的尺寸或体积测量等工业场景。

　　2、OrbbecPersee系列

　　OrbbecPerseeN1：奥比中光与英伟达合作开发的3D开发套件，配套的OrbbecGemini2是奥比中光新一代双目结构光相机，提供高达101°的深度FoV和最远10米的零盲区深度测量范围，同时RMSE精度达到了2m处小于2%的高性能标准。OrbbecGemini2相机支持多种实用功能，如高性能惯性传感、硬件D2C、深度和RGB帧同步以及多机同步等。用户可通过OrbbecPerseeN1预置的OrbbecSDK，输出高质量的深度、彩色、IR、IMU等数据流，获得轻松便捷的使用体验。

　　作为3D开发套件，OrbbecPerseeN1不仅为用户提供了一体式产品形态，还支持根据用户以及场景需求进行模块化适配——根据使用场景选择匹配的Orbbec3D相机以及所需的Nvidia算力平台，通过奥比中光与英伟达的产品力互补，旨在为开发者提供便捷且丰富的开发支持，助力开发者快速搭建3D应用开发及验证原型，以及帮助企业客户落地基于英伟达方案的智能相机产品。

　　3、OrbbecGemini系列

　　OrbbecGemini2：搭载奥比中光新一代自研深度引擎芯片，提供超过100°的宽广深度图像视野，配合相机自带点测距功能，可实现10m范围内零盲区深度测量。OrbbecGemini2可广泛应用于机械臂无序抓取、移动感知、3D人体/物体重建、维度测量、智慧仓储物流、医疗康复、运动健身、智慧农牧、智慧商超等3D视觉相关应用场景。今年7月，Gemini2通过中国信息通信研究院“铸基计划”测评，成功入选《高质量数字化转型产品及服务全景图（2023）》，成为唯一一款入选的3D视觉相机硬件产品。

　　OrbbecGemini2L：公司推出的Gemini2系列最新双目结构光产品，搭载了功能更为强大的全新自研深度引擎芯片MX6600和独有专利设计的高性能光学系统，能够提供高达104°的深度FoV和最远超过10米的零盲区深度测量范围，在更宽广的温度范围和多种工作环境下稳定输出高标准深度测量结果。同时，OrbbecGemini2L采用全局曝光成像技术，结合相机集成的精准D2C和RGBD帧同步功能，可输出空间和时间严格对齐的深度和RGB图像，助力机器人实现可靠环境感知。

　　OrbbecGemini2XL：是公司在中国国际光电博览会（CIOE2023）上新推的首款户外大量程3D相机，解决了户外强光及远距测量两大痛点，无惧强光，量程超过20米，兼容室内及半室外通用场景。此外，Gemini2XL在深度完整性和稳定性、RGB呈现效果、上位机算力消耗、近距和远距的深度跳动等方面，都具备优势。Gemini2XL重点聚焦于户外全场景机器视觉应用，所带来的高标准3D感知能力，能够全面满足各类机器人客户的需求。

　　4、OrbbecAstra系列

　　OrbbecAstra2：作为公司Astra系列全面升级之作，OrbbecAstra2重点提升了测量精度和稳定性，可在不同环境温度下提供1米处RMSE小于1.5毫米的稳定深度测量性能；此外，OrbbecAstra2解决了单目结构光多相机共存问题，性能卓越，可广泛适用于体积测量、体感交互、室内扫描等行业场景。

　　

　　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Fabess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；CorreatedSoution,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Yoe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，我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地；到2035年，我国机器人产业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。

　　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（300832）、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。

　　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、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。

　　(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，对标国际科技巨头；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：

　　1）系统设计

　　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：

　　2）芯片设计

　　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。目前已成功完成四代深度引擎芯片、两款iToF感光芯片、两款dToF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。

　　MX系列芯片的先进性具体体现在以下方面：

　　②iToF感光芯片

　　iToF感光芯片是iToF3D视觉传感器的核心器件，与结构光/双目技术不同，iToF技术主要依靠接收端感光芯片在单个周期内采集多次光信号，并通过换算得到距离信息。

　　公司基于BSI背照式65nm+65nmStacking堆栈式工艺的像素设计，优化了像素内电子转移速度，在系统架构设计上采用列级高速高精度ADC以及高速MIPI接口设计，实现超高深度帧率，研发出了可以支持脉冲调制、连续波调制、抗多机干扰等优异性能的iToF感光芯片。

　　③dToF感光芯片

　　基于单光子雪崩二极管(SPAD)的dToF测距原理，通过向物体发射激光散斑，并利用SPAD接收物体表面的反射光子，通过TDC(Time-to-DigitaConverter，即时间数字转换器)测量光子飞行时间，经多次统计处理得到目标物体的深度/距离信息。dToF感光芯片是dToF技术中难度最大、门槛最高的技术，主要通过以下指标衡量dToF感光芯片的先进性：SPAD像素性能、像素阵列结构、TDC性能、淬灭电路性能、数据后处理电路的精度、吞吐率、功耗等指标。

　　公司dToF感光芯片采用BSI背照式和先进的Stacking堆栈式工艺的芯片结构，通过自主创新，优化了SPAD像素探测效率，提出了创新性的高精度数据后处理算法并申请了专利，设计了高性能的数据后处理电路，可实现mm级测量精度，最远达到10m@100kux@30%反射率的测量距离，帧率达到30fps，抗干扰能力强，性能指标处于主流水平，功耗与行业当前主流芯片相当。④结构光专用感光芯片

　　结构光3D视觉传感器中的接收端需要利用感光芯片采集结构光图像，目前普遍选用通用感光芯片。但结构光3D深度引擎算法存在特殊性，比如当基线方向与感光芯片的数据读出方向不一致时，就要求在算法层面进行相应的优化调整以适应感光芯片，因此通用感光芯片存在帧率下降、额外计算资源消耗等问题。

　　结构光专用感光芯片针对结构光成像技术的应用场景，针对性考虑其应用的多元性，将全局快门和卷帘快门有机融合在一起，并在专用感光芯片上融入各种预处理算法，缓解后续算力芯片的算力要求，减少接口并提高速度，以实现最佳的成像性能。

　　3）算法研发

　　①深度引擎算法

　　深度引擎算法用于实现深度信息的计算，包括结构光深度引擎算法、双目深度引擎算法、iToF深度引擎算法等，这些算法一般通过PC端研发、FPGA优化验证，最后形成芯片底层语言，并固化到芯片中。与传统由通用处理器来实现深度计算相比，深度引擎算法更有优势，并专用于深度引擎芯片，能够以更低功耗实现更快速、更高精度的深度信息计算，是3D视觉技术走向消费级并得以不断推广的关键。

　　深度引擎算法先进性最终体现在芯片或传感器产品性能上。公司的深度引擎算法经过多次迭代，在搜索种子点策略方面进行了深入优化，大幅降低了内存与功耗，同时还通过神经网络提升了亚像素精度。

　　②消费级应用算法

　　消费级应用算法是基于3D视觉传感器获取的目标场景的三维信息，面向下游消费级应用开发出的算法方案，是构筑具体应用场景与3D视觉传感器硬件之间的桥梁。

　　应用算法的先进性主要通过应用体验来体现。在推动产品应用过程中，公司向上层应用算法拓展，开发骨架跟踪、图像分割、三维重建、VSLAM、沉浸式AR等应用算法。公司骨架跟踪算法已在多平台落地，支持2D及3D骨架识别与跟踪，帧率可达到30fps，无明显丢帧、抖动等现象；图像分割算法在直播等场景中落地了基于3D图像分割的抠图应用，支持多平台，帧率可达到30fps，边缘无毛刺，无明显延迟；三维重建可实现20s内完成人脸的纹理及三维重建，效果逼真。

　　4）光学设计

　　3D视觉传感器采用三维光学测量原理。涉及光学系统，包括局部光学系统(比如结构光3D视觉传感器中的散斑激光投影器件)、全局的三维测量光学系统(如激光雷达的共轴、离轴光学系统等)，光学系统设计的好坏直接影响产品的测量性能。

　　公司光学设计内容主要包括激光发射器设计、衍射光学元件设计、激光投影器件设计、镜头设计及光学系统设计等。

　　5）软件开发

　　为便于用户更为便利地使用公司3D视觉传感器进行开发和应用，公司配套推出二次开发软件工具包SDK，该SDK随3D视觉传感器提供给用户。用户可以通过SDK获取彩色图、深度图，也可以使用相应的API接口将原始深度、彩色数据转换成点云数据。SDK包含3D视觉传感器硬件规格书与结构示意图、API、帮助文档、示范例程以及工具软件。

　　6）量产技术

　　3D视觉传感器的核心器件激光发射模组包含电路板、激光发射器、透镜组以及衍射光学元件等元器件，其组装工艺较传统镜头组装工艺要求更高；此外，3D视觉传感器主要三大组成部件，激光发射模组、IR成像模组及RGB模组在组装时对光轴要求极其严格。

　　公司“从0到1”研发和设计相关产品量产工艺，先后研发了激光发射模组高精度组装与测试、主要部件三合一光轴AA、标定对齐等全链条的量产工艺核心设备，使公司成为全球少数实现3D视觉传感器百万级量产的企业之一。此外，公司将产品设计与量产工艺设计相互融合，比如在产品设计端利用算法实现温度误差补偿，降低量产工艺中硬件热性能要求以及相关热测试要求，或者通过在量产工艺中提升标定精度来降低产品设计中对相关算法的高要求。

　　（2）工业级3D视觉感知技术先进性

　　1）系统设计

　　公司针对工业级应用开发出多个检测系统，并通过不断市场化打磨迭代，提升系统水平。

　　2）算法设计

　　公司在三维工业测量领域研发并形成了摄影测量、图像相关匹配、多目视觉弯管重建、双目结构光三维重建等底层核心算法，实现自主可控和自由调校。

　　3）软件平台

　　为支持软件开发的高效、协同和可持续性，公司经过多年研发，搭建工业软件开发平台，可实现接口统一、本地继承并调校、功能的多样化及授权的差异化。

　　2.报告期内获得的研发成果

　　截至报告期末，公司累计申请专利共1,785件（其中发明专利957件），累计申请软件著作权103件；累计获得专利877件（其中发明专利342件），累计获得软件著作权103件。

　　3.研发投入情况表

　　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

　　1、技术优势—3D视觉感知“全栈式+全领域”技术研发创新能力

　　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，科学合理的研发体系是公司技术先进性的重要保障。公司在国内率先开展3D视觉感知技术系统性研发，自主研发一系列深度引擎数字芯片及专用感光模拟芯片并实现3D视觉传感器产业化应用，是全球少数几家全面布局主流3D视觉感知技术的公司之一。

　　公司构建了“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，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。通过对系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发及量产技术等核心技术的深入研究，公司开发出结构光、iToF、双目视觉传感器、dToF单线激光雷达及工业三维测量设备，同时积极布局面阵dToF、面阵Lidar等前沿技术，以适用于不同应用领域或场景。通过对3D视觉感知技术全领域和全栈式的研发布局，公司纵向具备了从底层到应用层、软硬件一体化的系统级开发设计能力，且横向具备了不同技术路线间相互借鉴和促进的研发创新能力，进而实现了对3D视觉感知技术的深度理解和融合创新，能够更好地满足下游市场和客户的需求，支撑公司保持细分行业的技术领先优势。

　　红色虚框内为奥比中光已布局的技术能力

　　公司先后承担科技部国家重点研发计划项目“面向服务机器人的三维视觉传感器研发及产业化应用”、“3D视觉感知广东省新一代人工智能开放创新平台”等国家级、省级重大项目建设任务。近年来，公司“微型3D智能传感器关键技术及其应用”获得2020年度第十届“吴文俊人工智能科技进步奖”，“3D视觉芯片及全平台兼容的高分辨率光学测量系统”获得“广东省科学技术奖科技进步奖一等奖”，“结构光深度相机关键技术的研发及产业化”获得“深圳市科技进步奖技术开发类一等奖”，“大视野高分辨率的消费级机器人3D视觉系统”获得“广东省人工智能产业协会科学技术奖科技进步奖一等奖”，“面向3D视觉感知的结构光深度计算引擎芯片”获得“深圳市技术发明二等奖”，“面向海陆交通安全的视觉理解及其计算优化关键技术与应用”获得“2022年度CSIG科技进步奖二等奖”，医疗康复机器人的自主感-控关键技术及应用获得“CAA科技进步奖一等奖”，康复医疗机器人的感知与自主控制关键技术研发与应用获得“2023年度中国康复医学会科学技术奖二等奖”等。

　　截至报告期末，公司累计申请专利共1,785件（其中发明专利957件），累计申请软件著作权103件；累计获得专利877件（其中发明专利342件），累计获得软件著作权103件。

　　2、人才优势—光学测量基因深厚、多学科交叉的核心团队

　　优秀的创新人才团队是公司技术先进性的重要支撑，是公司获得长期竞争优势的重要保障。公司创始人黄源浩先生是国家级人才计划专家和国际知名光学测量专家，曾先后在4个海外科研机构从事光学测量相关的博士后研究，是国内3D视觉感知技术领域的领军人才。以创始人为核心搭建的研发团队，由芯片、算法、光学、软件、机电设计等多学科专业背景人才组成，多数拥有海内外知名大学教育背景，具有全球化视野。公司核心团队成员大多拥有十余年的实战经验，多年来并肩攻克了诸多技术难点，形成了公司在3D视觉感知技术研发方面独有的方法和经验。

　　公司自成立以来始终高度重视人才的引进和培养。近年来，公司与国内超过20所高校建立不同层面的合作关系，并持续通过校企课程共建、3D视觉实验室建设、3D视觉创新应用竞赛等多元化模式，赋能高校师生及众多开发者；同时，公司通过设立博士后科研工作站，推动我国人工智能3D传感领域高层次人才的培养。报告期内，公司联合OpenCV中国走进华南理工大学未来技术学院，开展为期两个月的3D视觉产教融合创新实验课。

　　在人才引进及激励方面，公司已建立严谨的选人用人、人才培养等机制，搭建了全方位多层次的人才成长通道，实现个人与企业共同发展进步；同时，公司实施股权激励计划和落地员工购房免息借款项目，采取与人才共同分享企业成长利益的激励机制，形成独有的核心人才优势和特色。截至报告期末，公司有博士31名（含10名博士后），国家级人才计划1名、广东省珠江人才6名、各类深圳市高层次人才15名；研发人员数量364名，占比约48.53%。

　　3、产业链优势—集聚全球性供应链和行业头部客户的上下游资源

　　3D视觉感知产业链长，需要包括硬件制造、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配合。经过十余年的不断探索、研发及应用，3D视觉感知产业已形成一条包括上中下游的完整产业链条，涵盖元器件供应商或代工厂、3D视觉感知方案商及各类应用场景客户，在技术、资金、人才等多方面形成了较高的行业门槛和壁垒。

　　公司目前已具备上游环节中的传感器模组生产商能力、中游环节中的完整3D视觉感知方案商能力及下游环节中的各类应用算法能力，近年来凭借出色的产品研发能力、百万级的量产保障及快速的服务响应能力，已成为全球3D视觉传感器重要供应商之一，在产业链方面形成了明显的先发优势。

　　经过多年发展，公司已与各行业头部客户建立了良性合作关系，且在部分细分行业逐步成为行业龙头客户的标配产品。一旦选用公司产品，客户在硬件结构设计及软件算法调试方面都需进行专项适配，故而形成较强的客户粘性；公司与各行业头部客户建立的良性合作关系也反向推动了公司产品的迭代升级，促进公司对各细分行业的深度理解，进而定义出更适配行业刚性需求的产品。此外，行业龙头客户与公司协同合作开发，优先选择成熟产品实现大规模量产，进一步拉大了公司与竞争对手的差距。

　　4、量产优势—掌握自主核心技术和实现大规模量产能力

　　3D视觉传感器的构造精密，生产工艺复杂，量产难度高，能否实现大规模量产是衡量企业是否全面掌握3D视觉感知技术的核心评价指标之一。作为行业先行者，公司成立初期即自主进行专用生产设备的开发，自主设计生产工艺、测试工具和测试流程，自主研发标定与对齐、自校准与补偿等多类核心设备及关键技术，已成功开发并规模量产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高标准要求，对标国际科技巨头。公司已规模量产的结构光及iToF产品性能优异，对标业内主要竞品具备较强的竞争实力，市场认可度较高。

　　2018年，公司成功突破百万级量产交付；2020年，公司自建工厂投产，为支撑后续大规模需求增长提供了有力保障；目前，公司在建3D视觉感知产业智能制造基地，将进一步扩大生产规模，对部分生产环节进行智能化和自动化改造升级。

　　近年来，公司已先后服务全球超千家客户及众多开发者，包括蚂蚁集团、OPPO、斯坦德机器人、创想三维、捷普、牧原、中国移动（600941）、Matterport、贝壳如视等行业龙头。未来随着产业链的进一步完善和量产成本的持续降低，将加速3D视觉感知技术在其他应用领域的进一步拓展和渗透。

　　5、品牌优势—高效赋能全球客户，树立良好行业口碑

　　公司拥有深厚的技术积累及丰富的行业应用经验优势，近年来充分发挥海外业务平台作用和国际化品牌优势，不断深入和细化具体项目合作。报告期内，公司陆续发布包括FemtoMega、FemtoBot、PerseeN1、Gemini2XL等在内的多款新品，并正式与微软、NVIDIA等国际巨头建立稳定的生态合作。

　　公司秉承“成就客户追求卓越奋斗共赢长期主义”的核心价值观，夯实现有的系统性设计和全栈式优化的技术研发实力，致力于更好地满足下游市场和客户的需求。近年来，公司先后获得第十届“吴文俊人工智能科技进步奖”、“广东省科学技术奖科技进步奖一等奖”、“深圳市科技进步奖技术开发类一等奖”、“北京市科学技术发明奖一等奖”、“广东省人工智能产业协会科学技术奖科技进步奖一等奖”等奖项。报告期内，公司入选国家级第五批专精特新“小巨人”企业；AspenCore在中国IC领袖峰会上发布的“2023中国IC设计Fabess100排行榜”，公司被评为“TOP10传感器公司”之一；此外，公司上榜《2023胡润中国元宇宙潜力企业榜》之“最具潜力TOP100”，获评“2023机器视觉领域最具商业合作价值企业”和“2023科创板全球科创竞争力榜TOP20”等称号。

　　公司专注于3D视觉感知技术研发，在人工智能时代打造“AI视觉与机器人视觉产业中台”，致力于让所有终端都能更好地看懂世界。未来，公司将依托现有品牌优势，继续发挥在服务客户方面的资源、技术、管理和先发优势，不断强化公司核心竞争力，巩固行业领先地位，持续推动人工智能科技的不断创新，成为3D传感行业全球龙头。

　　(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

　　公司尚未实现盈利的主要原因是公司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，因此目前收入规模相对较小；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。若公司不能尽快实现盈利，在短期内无法完全弥补累积亏损，将对股东的投资收益造成不利影响。

　　应对措施：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。

　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险

　　公司2023年度实现营业收入、归属于母公司股东的净利润、归属于母公司股东的扣除非经常性损益后的净利润分别为人民币36,000.59万元、-27,588.48万元、-32,388.87万元，得益于控本增效措施的顺利推进落地，公司2023年度经营情况较上年同期有所改善，亏损有所减少。

　　公司亏损主要原因系报告期内，受国内外经济形势变化及下游需求疲软等因素的影响，各类终端市场景气度较差，导致3D视觉感知技术市场渗透步伐放缓；同时为抢占市场先机，公司在销售、管理及研发方面仍然保持较高的投入。综上，导致公司2023年度呈现亏损状态。

　　应对措施：公司将进一步建立健全运营体系，梳理战略方向、行业客户、组织运营、内部管理等各个环节，通过体系化运营来提升组织效能；以市场为导向，由客户需求驱动产品研发，提高技术研发及运营效率，持续优化整合资源和快速优化产品布局。未来，伴随着规模及产品技术差异化优势的进一步凸显，公司经营业绩有望持续改善。

　　(三)核心竞争力风险

　　1、3D视觉感知技术迭代创新的风险

　　目前主流3D视觉感知技术包括结构光、iToF、dToF、Lidar等。报告期内，公司产品以结构光技术产品为主，其他技术处于产品上市初期或在研阶段，存在技术迭代创新不达预期的风险。

　　应对措施：公司未来将继续保持研发创新，围绕“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，对各项核心技术进行持续的研发迭代，促进产品技术创新和性能优化升级。公司将紧跟市场需求变化趋势，加快储备技术的开发进程，持续推动研发中心产学研深度合作，以确保公司技术及产品的领先优势。

　　2、核心技术泄密的风险

　　通过持续技术创新，公司自主研发了一系列3D视觉感知核心技术，这些核心技术是公司保持竞争优势的有力保障。当前公司多项技术产品处于研发阶段，核心技术保密对公司的发展尤为重要。如果公司在经营过程中因核心技术信息保管不善导致核心技术泄密，将对公司的竞争力产生不利影响。

　　应对措施：公司将严格按照已建立的研发流程和知识产权保护体系，加强对核心技术保密管理，并与核心技术人员签署《竞业禁止协议》《保密协议》等，尽可能地防范技术泄密和人才流失对公司经营造成不利影响。公司将不断加强知识产权保护力度，鼓励员工尤其是技术研发人员申请专利，保护技术成果。

　　3、核心技术人才流失的风险

　　公司所处行业是典型的技术密集型行业，随着行业规模的不断增长，同行业公司对于核心技术人才的竞争日趋激烈，如果公司不能持续加强对原有核心技术人才的培养激励和新型人才的引进，则存在核心技术人才流失的风险。

　　应对措施：公司将根据发展战略需要，持续优化和实行具有市场竞争力的激励措施。公司分别于2023年2月和10月完成了限制性股票激励计划的首次和预留授予，将公司中长期利益与员工经济收益挂钩，增加员工凝聚力及工作积极性，助力公司与员工双赢。2023年3月，公司发布了《员工购房免息借款管理制度》，通过为核心员工购房提供免息借款以帮助其早日实现“安居乐业”，确保核心人才队伍的健康、稳定发展，进一步提升公司的核心竞争力。

　　(四)经营风险

　　公司3D视觉感知技术产品的应用场景主要包括生物识别领域的线下刷脸支付和核验、智能门锁核身等场景，AIoT领域的各类型机器人、空间扫描和三维扫描等场景及工业三维测量领域等。上述主要应用场景部分还处于发展初期或大规模产业化前的重要发展阶段，内外部的影响因素较多，增长存在不确定性的风险。除此之外，3D视觉感知技术的产品应用和技术布局需要公司持续投入大量的人力、物力，开展前瞻性基础技术研发、产业化技术研发等工作。上述应用领域能否如期商业化、商业化规模是否能达到足够市场容量及公司的技术产品是否能够匹配规模商业化需求等方面，均具备一定的不确定性，如果不能保持稳定增长，将会对公司“高强度研发投入—应用场景收入增长—反哺研发投入”的良性循环商业模式发展带来不利影响。

　　应对措施：公司将积极跟踪行业竞争态势，把握行业风向，战略聚焦到以公司核心技术为刚需的应用场景，围绕自身核心技术持续研发并推出满足主要客户需求的产品系列，促进产品线扩展与市场应用拓展的良性循环，以实现可持续健康稳定发展。

　　(五)财务风险

　　1、发生存货跌价的风险

　　截至报告期末，公司存货账面价值为人民币15,904.04万元，占本期末流动资产的比例8.27%。未来若市场环境发生变化，下游行业市场需求降低或将导致公司产品大幅降价，公司可能面临大幅计提存货跌价准备的风险，将对公司经营业绩产生不利影响。

　　应对措施：公司将坚持采用“以销定产、以产定购”的计划型采购模式，对存货规模进行严格控制；同时严格按照政策定期计提存货跌价准备，以减少存货跌价风险。

　　2、毛利率下降的风险

　　报告期内，公司主营业务毛利率相对较高，毛利率水平主要受产品销售价格变动、原材料采购价格变动、市场竞争程度、产品更新换代因素的影响。未来若上述影响因素发生重大不利变化，或各类3D视觉感知产品随着量产而出现价格整体下降的趋势，公司将面临主营业务毛利率无法维持较高水平的风险。

　　应对措施：公司将持续推进精益生产和技术创新，持续降低各项运营成本，达到降本增效的目的；持续加强市场营销力度，积极拓展新产品在新市场的销售，进一步提升产品市场占有率，以抵御市场竞争加剧的风险；持续加大研发投入，保证技术和产品的核心竞争力。

　　3、政府补助依赖的风险

　　报告期内，公司政府补助金额为人民币3,313.23万元，占当期营业收入比例为9.20%。如未来公司无法持续承担或参与政府科技攻关项目，导致政府科研项目资金投入缩减甚至取消，或相关政策发生重大变化，导致公司未来获得政府补助的金额显著下降，将会对公司的利润水平产生一定影响。

　　应对措施：公司将积极关注政府各类优惠政策变化，加强政策的解读与分析，提高预判能力，积极应对并研究跟进对公司的影响。

　　(六)行业风险

　　3D视觉感知是人工智能和物联网时代的关键基础共性技术之一，随着人工智能产业发展上升为国家战略，国家各部委及省市地区陆续出台相关政策，产业链和各场景应用不断发展完善，对企业在数据应用合规性、数据安全技术上提出更高要求，人工智能的应用难度会逐步提升，可能在短期内对人工智能发展产生一定阵痛。

　　公司产品应用取决于下游应用行业发展，同时公司也积极拓展一些应用层面技术。一方面，如果数据合规和科技伦理的相关政策法规发生变化，可能对公司下游个别行业的发展造成影响，进而对公司业务开展带来更多挑战，例如市场需求放缓、技术要求提升；另一方面，如果公司员工违反公司内部相关制度，或数据合作方、客户等违反协议约定造成数据不当使用或泄露，则可能受到有关部门的行政处罚，或产生数据合规方面的诉讼或纠纷，可能对公司的研发、销售等业务产生不利影响。

　　应对措施：公司将密切关注行业政策的变化，围绕公司战略规划动态调整经营策略，多措并举为公司稳健经营保驾护航；此外，公司将持续建立健全合规管理制度，确保合规管理工作的有效落实，防范潜在的业务或法律风险。

　　(七)宏观环境风险

　　全球政经环境的不确定性持续增加，宏观环境异常复杂，国内经济恢复的基础尚不牢固，需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力仍然较大。公司所处行业属于技术密集型，受到国内外宏观经济、行业法规和贸易政策等宏观环境因素的影响。近年来，随着国家各政府部门不断出台支持政策，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。但未来若国内外宏观环境因素发生不利变化，如产品市场需求动力不足、消费回暖不及预期等，将为公司及行业未来发展带来不确定性风险。

　　应对措施：公司一方面将继续关注国际贸易摩擦等外部因素带来的不确定性，根据相关情况变化适时调整经营方针，积极应对风险；另一方面将不断提升研发能力、智造能力和管理能力，通过增强内生创新能力与更广泛的国内外市场拓展，增强公司抵御外部风险的能力。

　　(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

　　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%。

　　

　　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

　　1、行业格局

　　近年来，随着人工智能技术的不断发展，3D视觉感知行业逐渐崛起。在全球范围内，3D视觉感知市场呈现出快速增长的趋势。根据法国市场研究与战略咨询公司Yoe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。

　　在市场竞争格局方面，3D视觉感知行业的主要参与者包括苹果、微软、索尼、英特尔、华为、三星和奥比中光等少数企业，其次还包括部分具有一定技术优势和市场竞争力的中小企业，这些公司在产品研发、技术创新及市场拓展等方面展现出激烈的竞争态势，共同推动了整个行业的进步。

　　对于人民生活而言，3D视觉感知技术已被广泛应用在“衣、食、住、行、工、娱、医”等领域，为社会和民众带来更丰富、更高质量的生活体验；对于工作和生产而言，3D视觉感知技术广泛应用在工业机器人、特种机器人等领域，可以替代人类在高风险、高强度的工作环境中完成任务，改善劳动者的工作条件，降低职业伤害风险。

　　作为难度较高的人工智能技术之一，3D视觉感知技术的应用与发展有助于提高国家在科技领域的研发能力，提升国家在全球细分市场的竞争地位。同时3D视觉感知技术的广泛应用，将推动传统产业的智能化和数字化升级，优化产业结构和提高产业附加值，有助于推动传统中国制造向新质生产力全新升级。

　　2、行业发展趋势

　　（1）深度学习与计算机视觉技术的融合

　　随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉领域将进一步融合3D视觉感知技术。通过深度神经网络的高效训练，3D视觉感知技术可以更准确地识别、理解和重建三维环境，从而实现更高质量的视觉感知。

　　（2）高性能传感器与成像技术的创新

　　未来，3D视觉感知行业将持续推动高性能传感器和成像技术的创新。新型的传感器如激光雷达、ToF相机等将实现更高分辨率、更长检测距离和更快的处理速度，为3D视觉感知技术提供更精确的数据支持。

　　（3）多模态数据融合技术

　　多模态数据融合技术将成为3D视觉感知领域的关键发展方向。通过整合多种传感器（如激光雷达、摄像头、红外传感器等）收集的数据，3D视觉感知系统能够实现更全面、更准确的环境感知，提高系统的稳定性和鲁棒性。

　　（4）实时场景理解与交互技术

　　3D视觉感知技术将越来越多地应用于实时场景理解与交互，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域。通过对实时场景的快速感知和处理，3D视觉感知技术将为用户带来更为沉浸式的体验，提高交互的自然性和实用性。

　　（5）边缘计算与云计算的协同发展

　　随着云计算和边缘计算技术的不断进步，3D视觉感知系统将实现更高效的数据处理与计算。通过将部分计算任务分布在边缘设备上进行，减轻云端计算负担，实现数据处理的实时性和高效性，进一步优化3D视觉感知技术的性能。

　　3D视觉感知行业的发展将推动该领域向更高精度、更实时的感知能力方向发展，同时不断拓展其在各个领域的应用场景。

　　(二)公司发展战略

　　伴随着新兴产业的出现与大语言模型、AI等技术的快速迭代发展，新质生产力、机器人、智能制造和人工智能+已成为推动经济发展的攻坚力量。新质生产力赋予企业创新活力，成为推动产业升级的重要力量；机器人技术和智能制造助力生产线自动化升级，引领高效生产方式变革；而人工智能+则将人工智能技术应用于各个领域，全面优化人民的生产与生活体验。在此背景下，在中国式现代化新征程中，公司长期耕耘的3D视觉感知技术大规模应用将成为可能。

　　2024年，公司将继续紧跟时代趋势，坚持创新驱动发展战略，依托自身优势持续创先争优，紧扣产业布局推进3D视觉感知底层核心技术及重点项目研发攻关，致力于打造“机器人与AI视觉产业中台”。公司将围绕自身核心竞争力，聚焦产业链、创新链、价值链的最核心环节，通过研发创新、生产规范、市场服务、管理升级等一系列战略举措，继续探索核心技术在国计民生中创新性的应用，推动公司高质量可持续发展。

　　(三)经营计划

　　2024年，公司将持续强化主营业务的核心竞争优势，以国际视野布局全球3D视觉传感器市场，并与社会经济发展紧密融合，科学制定经营策略，不断赋能行业发展和助力产业升级。公司将针对各类应用场景和行业痛点提供创新解决方案，推动技术和产品深度融入经济和产业核心，形成有效的研发反馈闭环，提升核心方案的综合应用能力，从而加快下游产业创新和转型升级。

　　1、创造价值赢得市场，把握双循环机遇

　　2024年有望成为制造业大年和中国全球化加速的一年，外部科技周期迭代放缓，中国把握追赶替代的时代机遇，产业升级具有可行性。面对市场和宏观环境的瞬息万变，公司将充分落实年度经营计划，聚焦核心应用场景，集中优势资源做好核心项目。

　　2024年，公司将积极跟踪国内外市场和行业发展趋势，重视及时调整优化销售策略，逐步扩大销售渠道和市场覆盖面，保持核心竞争力。凭借多年来积累的行业经验优势，公司不断提升市场敏感性，将进一步加强对产业前沿的预测与前瞻性研究，进一步加强业务创新场景的统筹规划与探索，进一步加强市场营销团队的建设与管理，从产品适配、业务方案、组织配套、生态合作等多处着手布局，控本增效，持续巩固和提高公司在国内外市场的地位，在全球利润新格局下，把握双循环机遇。

　　2、强化生态圈联合研发机制，打造“机器人与AI视觉产业中台”

　　2024年，公司将持续增强品牌影响力，为市场和客户提供更具竞争力的产品和服务。公司将进一步完善开发者社区，为国内外开发者提供更加优质的开发环境和服务，从而促进产品和技术创新，实现双赢。通过开放、透明的交流平台，公司将与众多优秀开发者共同探索最前沿和创新的3D感知技术应用，不断提升产品和服务的竞争力。公司将持续与行业头部企业合作，通过交流竞赛等形式展示公司在技术创新和产品应用方面的优势和实力，进一步扩大公司在国内外的品牌知名度和影响力。

　　公司自成立以来致力于让所有终端看懂世界，高度契合当下具身智能机器人视觉发展需要。2024年，公司将紧抓具身智能历史发展机遇，基于“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，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等的研发和技术攻关，打造“机器人与AI视觉产业中台”，推动我国人工智能科技创新和机器人产业高质量发展。

　　3、完善研发管理与应用机制，激发产品创新动能

　　2024年，针对目标市场和核心客户需求，公司将持续优化产品研发和创新，加速产品迭代更新，攻克视觉感知技术众多难题，进一步提升产品质量和性能；公司将持续优化项目质量，运用3D传感/智能相机硬件能力和视觉算法方案能力，提高生产效率和运营效益，助力客户实现智能化升级改造的核心需求；同时，公司将继续加强知识产权保护，提高专利申请量和质量，防止技术泄露和侵权行为，保证公司的核心技术优势。

　　2024年，公司将进一步科学改进现有研发体系，建立和强化少数高效、高水平的研发团队，加快实现软硬件研发体系的平台化、模块化和标准化，最终达到量化建模的目标。通过总结各个平台、产品和项目的过往经验，形成量化的推算模型，以科学方法指导产品立项，并在实践中不断改善和提高。通过理论与实践相结合，持续提高量化建模的准确性和可靠性，从而科学降低研发成本，提高产品推向市场的效率和效益，激发产品创新动能，为公司的发展和增长创造更大的价值。

　　4、适应企业发展新阶段，持续优化财务管理，提升运营管理质量与效率

　　为支撑公司战略经营目标的落地，2024年公司将持续完善更加符合公司发展新阶段的流程体系，提高经营决策效率，实现数字化赋能的端到端流程高效运作。

　　公司将持续优化财务管理工作，运用财务数据分析与预测，合理规划资金的使用，提高运营及资金使用效率；加强产能保障和库存风险之间的动态平衡管理，提升库存周转率；同时，强化成本、费用管理，进一步降本增效。

　　在经营的各环节，公司将加强研发项目管理，优化资源配置，进一步提高研发效率；生产过程管理中，将加强盘点核查与产品质量控制，提升产品良率和降低耗损，进一步提高产效比；采购过程管理中，将加强采购价格控制，制定核心物料目标采购价格预算，实时系统观察价格变动及差异情况，进一步降低单位材料的采购成本；销售过程管理中，将持续优化产品系列价格体系，提高销售需求预测的精准度，及时调整采购及生产计划，防止存货冗余。

　　5、持续提高上市公司质量，迈入稳健高质量发展阶段

　　2024年，公司将持续完善精细化管理体系建设，进一步优化信息披露体系，加强投资者关系管理，扎实提高上市公司质量。公司将持续建立健全上市公司合规体系建设，坚持合规经营和规范运作，强化合规管理和内部监督，防范重大风险。公司基于OA平台重构内部管理信息系统，进一步优化了管控流程，促进公司运营效率提升；同时，以审计监督为手段，进一步加强对公司及子公司制度流程、关键岗位以及核心运营环节等内控风险点的审查力度，有效预防公司经营风险。

　　公司上市至今持续完善公司治理机制，建立健全公司各项内部控制制度，对公司经营管理各个环节等均作出了明确规定，提高了公司决策效率，为经营管理的合法合规及资产安全提供了保障，有效促进了公司战略的稳步实施。后续公司将根据外部法律法规的更新修订和实际发展需要，及时进行内部控制体系的补充和完善，并使其得到有效执行，合理保证公司经营管理合法合规、资产安全、财务报告及相关信息真实完整，切实保障公司及股东的合法权益。

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