凌云光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

　　报告期内，公司坚持以“AI+视觉”赋能工业领域智能制造和文化内容智能生产，机器视觉主航道业务持续稳健增长，整体业务结构进一步优化，消费电子、新能源和文化元宇宙三个战略行业持续获得战略产出。受光通信代理业务与战略收缩的接入网业务收入下滑影响，公司2023年实现营业收入26.41亿元，较去年同期下滑3.92%，但机器视觉收入同比增长2.96%，机器视觉营收占比由66.42%提升至71.18%，业务结构持续优化。中长期来看，智能制造与数字经济的国家战略将进一步催化各行业对“AI+视觉”产品与解决方案的需求。

　　受研发投入力度加大、境外市场开拓、汇率波动等因素影响，归属于母公司所有者净利润1.64亿元，较去年同期下滑12.65%。公司整体财务状况保持稳健，期末总资产为50.85亿元，较期初增长1.42%；归属于上市公司股东的净资产为39.71亿元，较期初增长2.05%；经营活动产生的现金流量净额2.73亿，持续向好。

　　（一）战略业务取得战略发展

　　1.消费电子

　　受智能手机、可穿戴手表、耳机等终端客户需求下滑影响，部分客户设备投资节奏放缓。公司持续聚焦大客户，积极开拓新产品、新领域，以多产品组合驱动业务增长，2023年在消费电子领域实现收入6.66亿，整体保持稳健。

　　在报告期内，公司持续加大智能视觉系统的进口替代，自研视觉系统在检测精度、效率等核心指标上具备较好的市场竞争优势，在消费电子产业链尤其国际头部客户的渗透率逐步提升，在国内消费电子行业的市场份额有所增加。在智能视觉装备方面，通过深度挖掘市场需求，推出的新产品HyperTrain智能工段产品及玻璃外观检测产品在龙头客户工厂成功批量交付，产品的替人增效的效果获得了客户的一致认可，并凭借外观检测的能力与业界顶尖客户达成战略合作关系，扩展了智能装备的覆盖范围和客户群体。

　　公司抓住消费电子全球供应链重构的机会，分别在越南、印度、新加坡等地新设子公司或办事处，并成功实现产品在海外批量交付，实现了在东南亚市场的业务突破。公司将进一步加大在消费电子领域的研发投入，不断完善海外布局，进一步深化与国内外大客户的合作关系，为在消费电子行业的未来长期增长做准备。

　　2.新能源

　　公司在新能源行业逐步完善产品布局和客户布局，积极抓住新能源行业工艺精益化、产品安全质量要求提高、降本增效迫切等产业升级带来的机遇，研发并推出一系列针对客户痛点的新产品，通过完善在新能源行业的产品矩阵，进一步扩大客户群体覆盖并深化与行业大客户的合作，在市场获得良好的客户反响。在报告期内，新能源行业营业收入1.66亿，同比增幅达75%以上。

　　公司在新能源行业覆盖锂电和光伏两个主要领域。在锂电行业中，锂电隔膜检测类产品围绕现有客户的需求领域，从后道检测往前道检测延伸，并跟随锂电出海的趋势布局海外市场；极片毛刺和电芯外观检测产品有利于提升锂电生产效率和质量、降低生产成本，公司率先研发并发布锂电极片毛刺和电芯外观的新产品并获得锂电行业中一线客户的验证和认可，后期预计有较大的增长空间，对新能源行业收入规模起到强有力的支撑作用。

　　在光伏行业中，公司利用在成像和算法的优势，产品覆盖领域由光伏玻璃原材料检测环节延伸至电池片检测环节，推出具有行业竞争力的电池片PL检测和隐裂检测新品，为太阳能电池片提供无损、无接触的创新检测方案。2023年，电池片PL检测和隐裂检测产品已经在一线光伏电池片生产商获得验证并取得批量订单。2024年，公司将会在光伏行业进一步完善产品品类。

　　3.文化元宇宙

　　2023年，公司通过强化竞争优势，持续发挥数字内容创作工具在国内布局的先发优势，并面向AIGC技术驱动的三维内容创作积极布局，以应对在文娱领域AIGC技术驱动创作的大趋势。2023年度文化元宇宙业务营业收入同比增长达5%，在技术和产品方面获得较大进展和突破。

　　为加快推进虚拟现实技术在元宇宙领域的产业化发展，公司在2022年投资设立全资子公司元客视界。元客视界以光场技术为核心带来智能内容生产新变革，孵化了智能光场建模、智能运动捕捉、智能全景拍摄系统、智能XR拍摄系统与智能创作平台赋能行业。在报告期内，公司进一步提升运动捕捉系统定位精度与稳定性，将运动定位精度提升至亚毫米级，可广泛应用在实时空间定位的各种应用场景中；通过提升XR拍摄系统的拍摄效率，将XR拍摄系统中的镜头标定、LED屏幕精确建模、追踪偏移计算、摄像机校准、坐标系转换等多个XR部署中关键而又复杂的过程，压缩在5分钟内完成，通过XR智能拍摄技术代替传统胶片影视/节目制作方式。公司在产品和技术上的突破更大范围打破了国外产品在运动定位、智能拍摄的垄断地位，进一步扩大了产品的应用范围。结合合作伙伴智谱华章的ChatGLM大模型，公司服务范围由中高端场景向垂直、轻量化场景延伸，成功打造数智电商直播平台，可提供定制化主播7*24小时的实时直播互动，提高直播的运营效率，同时降低成本，目前已经成功接入头部电商平台，并在家电直播中获得成功应用。

　　公司就市场的创新应用拉通生态圈各方展开多方面合作。作为中国移动（600941）元宇宙产业联盟的成员，与咪咕就智能内容创作开展战略合作，在北京首钢园共同建立国内首个光场共性技术平台示范基地。打造长沙-马栏山虚拟制播基地，扩展新应用，助力音视频产业数字化、智能化升级。公司与清华大学就“大视频内容生成与交互”展开产学研融合合作，面向文化元宇宙高质量内容创作、虚实融合交互等应用场景，进行核心理论的深入研究和关键技术的突破创新。公司积极参与总台“5G+4K/8K+AI”的战略布局，助力总台超高清制播示范平台上海总台多功能厅的建设落地，进一步展现虚拟融合和实时渲染的现实演进。在报告期内，公司参与春晚与文艺晚会中《山河诗长安》《锦鲤》《百花引》《诗仙》等多个节目的创意制作，用数字技术“复刻”滕王阁盛景，打造中哈青年数字人并参与《和你一样》视频短片，参与游戏《诛仙》、国漫《镖人》等制作服务等。

　　4.为更好的实现战略聚焦，持续收缩非主航道业务。受到移动互联网冲击，原广电光纤接入业务整体市场持续下行，目前公司已经全面停止了该业务；同时，公司亦剥离/出售了部分前期研发投入大、ROI周期长的非战略布局业务。公司将持续聚焦战略主航道，基于“AI+视觉”服务好各行业客户的智能生产与检测需求。

　　（二）持续加强研发平台能力建设

　　公司持续加大在研发领域的投入力度，着力建立可持续发展的技术、产品创新能力和人才培养体系。2023年公司研发投入4.6亿，同比增长超过20%；报告期内新增专利199项，其中发明专利59项、实用新型专利126项、外观设计专利14项。公司在光学成像、算法软件、自动化底层技术上加大研发投入，加强技术转为产品应用的能力，推出与各个行业深度结合的新产品。

　　在先进成像方面，加强对3D结构光成像、多光谱成像、红外成像等技术产品化能力，推出3D相机、宽光谱短波红外相机、短波红外线扫相机、1.5亿像素大面阵相机等一系列新品相机，突破性解决亿级像素成像、3D成像、内部缺陷成像等检测难题，广泛适用于消费电子、半导体、新能源、汽车等更多业务场景。

　　在智能算法方面，公司在VisionWARE算法平台中进一步深化深度学习模块的能力，建立面向工业领域的通用视觉大模型F.Brain，并通过AIGC缺陷生成模型，解决了工业缺陷检测小样本的技术难题。自2022年推出F.Brain产品化版本后，至2023年末公司对其进行两次产品化迭代升级，一方面，在检测精度、效率和易用性方面有较大的提升，截至目前已经成功应用在消费电子、锂电、光伏、印刷等众多应用行业中。另一方面，公司将智能工厂管理系统GMQM与F.Brain深度学习能力相融合，有效利用GMQM管理软件的样本数据采集和模型训练效果快速评估的优势，将F.brain的图片样本收集效率提升80%，模型部署效率提升了90%，模型迭代人力节省75%，极大提升了F.Brain模型训练效率和评估质量。凭借具备竞争力的深度学习算法能力，公司分别在CVPR工业质检挑战赛中的Data-efficientDefectDetection国际竞赛和智能光学成像专委会第一届工业视觉大赛中获得冠军和亚军，深度学习算法能力在国内外得到验证和体现。同时，公司持续加强核心算法能力的提升，在嵌入式算法、3D视觉引导算法及胶水检测专用算法等层面取得较大的突破。嵌入式算法的预处理、特征查找、定位等多项功能取得国际先进水平，3D视觉引导可实现“一键式”像素级的手眼标定、多目标定位；胶水检测专用算法可覆盖涂胶、胶路分割、自适应胶路、胶型检测等需求，在低耗时、高精度条件下缺陷识别率达100%。

　　在智能软件方面，面对工业制造下游不同工艺场景和管理流程，建立端、边、云5层软件技术架构，开展大数据质量闭环管理。面对智能工厂的发展趋势，公司研发针对整厂的智能管理系统GMQM，依托于智能视觉系统、智能设备、知识图谱、大数据挖掘技术，搭建生产制造数据+质量分析数据闭环系统，助力智造工厂实现成因分析、智能决策、最大化品质管理的效能，已成功应用在消费电子、新能源、印刷等领域。在2023年内，公司在GMQM的整厂质量闭环管理的基础上，结合F.Brain深度学习、知识图谱等技术拓展新功能和新应用：将GMQM与F.Brain深度学习与行业成熟算法能力融合，在AI算法能力的加持下，GMQM可针对不同行业和客户的工艺及需求快速训练匹配的算法模型，结合行业Know-How,提供监控预警、缺陷分析、缺陷关联性智能挖掘等功能，实现快速定位特征不良根因并加以改善，提升整厂产品质量管理水平；同期，针对工业制造企业设备故障及维修依赖人工经验和无法预防的痛点，将GMQM与知识图谱相结合，提出设备AI养护系统，将客户侧积累的大量维保经验植入到管理系统中，在设备运行中就能起到故障风险分析、故障诊断和设备部件寿命分析的作用。在报告期内，公司在印刷领域成功落地智能工厂整厂的解决方案，包含智能设备、GMQM管理系统及MES、ERP、SCADA等系统，助力印刷行业客户在产品质量、物流、仓储、运营等方面的数字化和智能化的提升。

　　自动化方面，在视觉和AI算法的加持下，突破柔性制造、内部结构小而精密、精度要求高等难关，在业界首先实现了软排线扣接、微型螺丝锁付一次的成功率大于99%，解决了传统自动化行业的“卡脖子”难题，做到手、眼、力的高度协同。

　　（三）积极完善内部运营体系

　　面向未来长期发展，公司持续推进管理变革和信息化升级。持续深化集成产品开发（IPD）变革，将IPD流程与公司业务场景做融合，形成匹配公司业务模式和发展阶段的IPD流程与集成管理体系。为深化人才培养，公司全面梳理人才管理体系和核心岗位职级体系，针对核心人才建立专项培养和发展通道。持续推进信息化升级，围绕财务FSSC费控系统、营销CRM系统优化、供应链SRM系统、人力考勤管理系统及经营组织绩效管理等方面，开展信息化建设、升级，不断提高内部运营效率。随着管理变革的落地，公司将会进一步提升管理能力和运营效率。

　　（四）国际业务布局

　　公司已在美国、新加坡、越南等地设立子公司，消费电子、新能源、印刷等行业产品已经在海外市场开展业务合作，实现了国际市场的初步布局。未来公司将在产品和市场两端积极构建国际化能力，一方面加强产品端标准化能力，另一方面积极构建海外销售渠道与市场覆盖能力。

　　

　　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

　　1.主要业务

　　公司深耕机器视觉二十余年，是行业领先的可配置视觉系统、智能视觉装备和核心视觉器件的产品与解决方案提供商，聚焦机器视觉主营业务方向，以“AI+视觉”技术创新为基础，致力于成为视觉人工智能与光电信息领域的全球领导者。面向消费电子、新能源、印刷包装、新型显示等领域，为客户提供智能制造与质量检测的多元化产品与解决方案，通过产品持续创新助力行业智能制造的转型升级；面向传媒、影视、游戏、动漫、直播等领域，提供运动捕捉、数字建模等内容制作工具及AIGC智能内容创作服务。

　　公司坚持以客户为中心，以推动行业发展为己任，积极把握人工智能时代的战略机遇，基于“光、机、电、算、软”底层通用技术形成四大技术平台，为客户提供差异化、高质量、高性价比的多元化产品和解决方案。经过二十余年的行业深耕，积累了苹果、富士康、华为、小米、宁德时代（300750）、京东方、央视总台、咪咕等各行业的龙头客户。凌云光将利用在机器视觉行业形成的先发优势，继续夯实底层技术，积极开拓新的应用领域。

　　2.主要产品

　　（1）机器视觉主要产品

　　公司致力于成像硬件到AI算法的持续创新。在硬件方面，针对行业客户的应用痛点，设计具有行业特色的多款线阵、面阵、运动捕捉相机及数款特色光源，以满足下游多场景的成像需求。在算法方面，公司的VisionWare算法平台积累形成了9个技术模块、18个算法库和150余个算法工具，采用组态技术，在视觉精密定位引导、视觉检测等方面全面对标国际先进产品，可实现工业机器视觉功能的全覆盖。公司针对工业应用中小样本、碎片化的特点，自主开发工业通用视觉大模型F.Brain，解决了众多工业制造的检测难题，已在消费电子、新能源、印刷包装等行业取得了较好的应用效果。

　　可配置视觉系统是光学成像模块（眼睛）与图像处理系统（大脑)的集合体，可以独立完成图像采集功能并基于图像采集的信息完成预处理工作。公司的可配置视觉系统可服务于多个行业场景应用，代替现有人工及相应工具，对工作对象物体进行识别、对位、测量、检测，以优化生产流程、提高产品质量。

　　智能视觉装备是在可配置视觉系统（成像模块和图像处理系统）基础上增加结构本体和自动控制部件，实现生产与检测的智能控制，给机器植入了受大脑控制的“肌肉”和“四肢”，最终形成“手”、“眼”、“脑”协同的智能化设备。相较于人工检测，公司产品可大幅度提高检测效率和产品出厂良率，有效解决客户痛点。

　　（2）光通信主要产品

　　在光通信方面，公司代理引进国外先进光纤器件与仪器产品，为光通信产学研客户提供整体解决方案，已与众多行业知名企业建立长期合作关系。公司代理的产品主要来源于全球知名的光纤器件与仪器提供商，如Fujikura、II-VI、NKT等。目前高端光纤器件与仪器类产品多数由国外厂家主导，区别于中低端产品的激烈竞争，公司代理的主要为高端产品，技术门槛高，对解决方案与技术服务能力要求也较高。

　　(二)主要经营模式

　　1.盈利模式

　　公司长期坚持以客户为中心，为国内外优质客户提供领先的机器视觉、光通信产品与服务。在机器视觉战略主航道，公司自主研发一系列机器视觉产品，服务国家智能制造与数字经济，为客户提质、增效、降本、减存提供优质产品与解决方案，实现自身价值创造；在光通信领域，通过与国际领先企业战略合作，代理光纤器件与仪器等产品，为头部客户提供专业化产品与解决方案，从而实现收入和利润。

　　2.研发模式

　　公司研发包含通用技术研发和应用产品开发，通用技术研发围绕底层技术进行，应用产品开发是在通用技术基础上就特定行业客户需求进行的产品开发，此种研发模式有助于缩短产品开发周期、提升市场需求响应速度，降低开发成本。通用技术开发以光学成像、智能软件、智能算法、精密自动化四大底层技术为基础研究方向，对关键技术进行前瞻性研究,建立标准化技术平台。应用产品开发快速适配客户应用需求，基于IPD的集成开发模式，流程贯穿客户需求管理、产品规划、产品开发、产品生命周期管理等产品开发全流程。公司在产品开发中坚持以客户需求、产品开发模块化/平台化为研发导向，保证公司不断推出有竞争力的高质量产品。

　　3.采购模式

　　为支撑公司战略发展，提升采购战略执行能力，保障采购决策效率与质量，公司建立了较为完整的供应商评价体系、供应商管理体系和基于不同产品需求的采购策略。公司基于T（Technoogy）、Q（Quaity）、R（Responsiveness）、D（Deivery）、C（Cost）建立供应商准入及评价体系；建立以高效性、透明性、充分性为原则的分层、分权管理运作的供应商管理体系；针对定制零部件及标准零部件不同的采购特点建立不同的采购机制，以需求预测、滚动备货、安全库存相结合的供应策略，提升供应链整体效率，降低管理成本。

　　4.生产模式

　　公司主要采用“以销定产”的生产模式，根据产品周期性需求变化，采取自主生产+外协生产相结合的生产方式，通过最佳资源配置实现效率成本的最优。公司通过了ISO9001:2015质量管理体系、ISO14001:2015环境管理体系、ISO45001:2018职业健康安全管理体系认证，以及发布了《IVS（SZ）-ISC-07生产管理流程》等规定，保障生产过程在质量、环保和安全等方面有效受控，及持续改进提升。

　　5.销售模式

　　公司构建了以客户为中心的市场营销体系，基于不同的客户类型和产品类型，建立了面向客户的价值创造销售流程。结合所处机器视觉行业及光通信行业的特点、上下游发展情况、客户类型等综合因素，采取了直销模式为主、经销模式为辅的销售模式。通过直销模式，公司直接向行业内知名客户提供产品及技术服务，可以确保产品和品牌推广的有效性，与客户保持沟通，提高对客户需求的响应速度并加深对行业变化和趋势的理解。公司基于境外业务拓展及客户指定经销商两种业务场景，实行经销模式。

　　(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）机器视觉行业

　　公司主营业务所处行业为机器视觉行业。与国外机器视觉的发展历程相比，中国的机器视觉行业起步较晚，1995年才开始有初步应用。2000年至2008年，在行业应用和算力的双轮驱动下，我国机器视觉进入了起步期；随着以苹果手机加工制造为核心的消费电子制造产业进入100μm高精度时代，迫切需要使用机器替代人工以保障产品的加工精度。苹果手机加工制造的应用需求直接推动了我国机器视觉产业进入发展初期，我国机器视觉系统和设备的研发、应用开始提速，同时在市场驱动下，机器视觉企业开始进行芯片、相机、光源等核心部件的研发，机器视觉器件市场逐步形成低端逐步国产化、中高端以进口为主的局面。2016年至2020年，AI算法的发展使得我国机器视觉进入发展中期，机器视觉应用领域更为广泛，核心器件、系统、设备的国产化率进一步提高。2020年后，在下游的带动下，机器视觉迎来高速发展期。

　　机器视觉作为实现智能制造的关键，国家颁布一系列产业政策。2022年的《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》中强调深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高速发展，探索工业大脑、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景。2023年12月，工信部等七部门联合印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）》强调大力发展智能检测技术满足智能制造发展需求，2024年政府工作报告提出深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。良好的政策环境为机器视觉在中国的可持续发展奠定了良好的环境基础。

　　机器视觉是先进成像、图像算法、自动化等多技术的融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统，以满足应用行业在精度、效率、兼容性和性价比等产品指标上的要求。因此，机器视觉行业具有较高的技术门槛，对潜在的市场进入者形成技术壁垒。

　　（2）光通信行业

　　光通信通常泛指光纤通信。光纤通信是指以石英光纤作为传输媒介，以光作为信息载体的通信方式，工作范围在近红外区域，对应波长区域是800nm至1,800nm。经过几十年的发展，光纤通信已经成为现代信息承载的核心方式，在现代通信网中起着举足轻重的作用。光通信产业链包括光芯片、光器件、光模块、光网络设备和电信及数通应用。

　　2.公司所处的行业地位分析及其变化情况

　　公司深耕机器视觉产业将近二十年，是行业领先的机器视觉产品和解决方案供应商。公司深入了解下游应用行业需求，深入研究制程和工艺，基于“AI+视觉”技术，为客户提供产品及解决方案，服务机器视觉下游消费电子、新能源、立体视觉、印刷、新型显示等多个领域，积累了苹果、富士康、宁德时代、华为、腾讯等多行业龙头客户资源。公司获得一项国家技术发明一等奖、两项国家科技进步二等奖，牵头或参与制定十余项国家/行业标准。

　　在报告期内，公司的深度学习AI平台荣获2023年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR)中工业质检挑战赛的第一名、国家级人工智能融合发展与安全应用典型案例；凭借“4K/8K超高清电视制播”、“锂电池工业质检关键技术及其系统集成应用”、“高速高分辨率计算设想技术及装置”分别获得三项省级技术一等奖；公司被全球数字经济大会人工智能产业生态高峰论坛授予北京市人工智能行业赋能典型案例。2023年度内，公司参与制定《智能制造机器视觉在线检测测试方法》一项国家标准及三项团队标准，参与并完成验收《高深宽比结构三维特征尺寸快速无损测量系统验证样机》《新型显示检验检测系统研发和产业化》两项国家级政府项目及《基于计算成像技术的多相机阵列和动态建模算法研究及设备应用》《智能工业视觉北京市工程实验室创新能力建设项目》《光场共性技术平台》三项北京市政府项目。

　　在行业地位方面，公司是行业内少数具备光、机、电、算、软全栈能力的产品与解决方案供应商，且在中国机器视觉行业中占据先发优势，未来随着机器视觉应用行业的不断扩大，公司产品线将不断拓展，公司的销售规模及市场占有率有望进一步提升。

　　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）机器视觉新技术驱动行业发展

　　中国机器视觉处于快速增长阶段，深度学习、3D视觉、人工智能等新技术的出现和应用，进一步拓展了机器视觉产品与解决方案，丰富了视觉技术的应用范畴和解决方案的智能化、易用性，机器视觉的应用领域和市场空间得到极大的扩展。

　　①3D视觉技术

　　相比2D机器视觉，3D具有显著优势，例如可以实现平面度、翘曲度、段差、曲面轮廓等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视觉技术在一定程度上补充了2D无法提供三维信息、易受光照条件变化的影响、对物体运动敏感等局限性，可以让机器在生产过程中对物料的使用和把控更加精准，在精度、稳定性、易用性等方面能很好地满足多类用户地使用需求。

　　②深度学习

　　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，可以将机器视觉和AI鲁棒性与人类视觉灵活结合，从而完成复杂环境下的检测，特别是涉及偏差和事先未能预测缺陷的情形，弥补原有传统机器视觉技术通用性低、难以复制、对使用人员要求高等缺点。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者处理性能不足的视觉问题逐步得到较为满意的结果，机器视觉的应用领域和市场空间将得到极大扩展。

　　③嵌入式视觉

　　嵌入式视觉系统是指在嵌入式系统中使用机器视觉技术，是嵌入式系统和机器视觉两种技术的整合，可独立完成从接收光信号到系统输入的整个信号处理过程。相比基于PC或者云架构的视觉技术，嵌入式技术将用于图像处理和深度学习算法的AI模块集成到工业相机中，实现边缘智能。嵌入式视觉系统具有易学、易用、易安装、易维护等特点，可在短期内构建起可靠而有效的机器视觉系统，从而极大地提高应用系统的开发速度。处理能力、存储器密度和系统集成度的提升，促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域的渗透。

　　近年来，随着信息技术、生物技术、制造技术、新材料技术、新能源技术等不断发展。　　人工智能、互联网、大数据等新兴技术与传统技术相结合带动新一轮产业变革，为制造行业带来了新的机遇。机器视觉行业在新技术的推动下也迎来了产业变革。机器视觉赋予了机器视觉感知的能力，是智能制造的基础产业，也是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉与5G、人工智能、工业互联等技术加速融合与创新，有利于其坚实的服务于全产业，推动中国制造业加速完成智能转型，同时也会带动机器视觉产业链的发展，为具备创新能力的国产机器视觉厂商带来国产替代机会。

　　（2）机器视觉加速在应用领域的渗透

　　随着消费电子、新能源、半导体、汽车等高端制造行业在我国产能占比的提升，对工艺和质量的要求愈加严苛，工业生产线上人眼检测在精度、效率等方面已不能满足产业升级的要求，对工业智能化水平提出更高的要求。我国城镇制造业人数自2015年步入负增长，人口红利逐步消失，企业劳动力成本压力日益凸现，与此同时，原材料成本上涨、国际经济态势等外部因素直接或间接增加了企业的综合成本。因此，下游对制造的高要求为机器视觉带来极大的成长空间，将进一步提高机器视觉的渗透率。

　　由于下游工业制造业由“制造业”向“智造业”转化的迫切要求，下游呈现向众多细分行业

　　横向拓展和纵向延伸的发展态势：①消费电子由于产品生命周期短、更新换代快的特征，仍然是机器视觉应用最为广泛的下游行业；②新能源经历产能快速建设周期后，逐步进入到精益制造阶段，对安全、质量和成本有更高的要求，锂电产线的改造升级需求带动机器视觉在锂电行业中的渗透率进一步提升；③汽车生产中的原材料质检、零部件质检、制造过程工艺检测和整车质量控制都贯穿了机器视觉产品，随着新能源汽车逐渐普及与中国造车力量的快速兴起，对机器视觉系统的需求随之上升；④机器视觉还应用于印刷、包装等众多的成本高、劳动强度大的下游工业领域中，通过机器视觉系统和设备的定位、识别、检测、测量的功能，提高产品线的制造和检测效率，加速产线的自动化和智能化的实现进程。机器视觉也应用于科学、交通等众多非制造业应用领域。机器视觉结合三维重建、动作/表情捕捉、渲染技术、动作识别、物体追踪等技术应用在影视、游戏、直播、文旅等领域也是未来重要战略方向之一。

　　(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

　　公司长期深耕机器视觉行业，较为全面地掌握了产业链相关核心技术，形成了先进光学成像、智能软件、智能算法、精密机械与自动化四大技术平台，可支撑公司产品应用的快速落地，满足多种行业需求，有效构建了行业壁垒与竞争优势。

　　在光学成像方面，公司形成一套完整的成像系统设计规范，自主开发了系列化适用于工业制造场景的特色面阵相机、线阵相机及高端特色光源，可满足高速、高精度、高复杂场景下的成像要求。公司通过投资方式布局芯片领域，先后投资了长光辰芯与丽恒光微。在报告期内，针对光谱成像、内部缺陷成像、高精度成像、3D成像等维度成像难题，研发推出宽光谱短波红外相机、短波红外线扫相机、亿级像素大面阵相机、工业3D相机等不同类型相机，应用于消费电子、半导体、新能源和汽车等行业场景中，进一步突出公司成像方案在机器视觉领域的差异化优势，提升综合性解决方案能力。

　　在软件方面，公司积累了较多的CBB软件工具，构建了以工艺为核心的多场景、多层次的软件工具，可以帮助客户在端、边、云三个层面开展大数据质量管理，在端侧辅助提升设备的实时检测状态和检测精度，在边侧聚焦于产线的检测效率、产品良率，云侧结合“人、机、料、法、环”数据与智能工厂质量基准进行一体化分析，以此进行工厂整体的质量问题回溯、产品良率提升和管理效率升级。

　　在算法方面，公司于2005年打造自主视觉图像算法平台VisionWARE，是拥有全套算法模块且有多年实战经验的AI算法平台，经过多年持续研发和迭代，在精度、效率和稳定性三个性能指标上具备较好优势。截至目前，VisionWARE算法平台已更新至6.0版本，具备有基础、定位、测量、检测、识别、颜色、3D、深度学习和图像用户界面等9个技术模块、18个算法库和150余个算法工具包。2023年，公司持续加强核心算法能力的提升，在嵌入式算法跨平台兼容性、3D视觉引导通用性、胶水检测专用算法等方面取得突破性进展。

　　公司自研通用视觉大模型F.Brain算法平台，以百万工业场景数据集和大模型预训练技术为基础，研发图像分类、检测和分割模型，在轻量化方面取得突破，精度、效率均实现较大幅度提升，有效降低深度学习应用成本。F.Brain算法平台在2023年内连续获得CVPR国际会议Data-efficientDefectDetection国际竞赛中第一名和智能光学成像专委会第一届工业视觉大赛中第二名，累计获得51项专利，目前已在十余个应用项目中落地，成功应用在电子制造、锂电、光伏、印刷等多个行业中。

　　面向未来智能制造的发展趋势，机器视觉与自动化融合是大势所趋，公司为此构建并不断精益提升精密机械与自动化控制的技术能力，以持续扩大智能装备千亿级市场的参与能力。报告期内，在视觉和AI技术加成下，公司突破柔性制造、内部结构小而精密等难题，成功研发了软排线扣接系统和微型螺丝锁付系统，实现一次性扣排线成功率99%，锁付良率100%的显著效果，解决了传统自动化行业的“卡脖子”难题，做到手眼力的高度协调。

　　2.报告期内获得的研发成果

　　公司为国家级高新技术企业、博士后科研工作站，被工信部评选为国家级专精特新“小巨人”企业，相关创新性产品通过国家级“制造业单项冠军产品”认定；曾获得一项国家技术发明一等奖、两项国家科技进步二等奖，主导/参与多项国家级重大科技专项，参撰多项行业发展白皮书。

　　报告期内，公司持续加大在研发领域的投入力度，着力于建立可持续发展的技术及产品创新能力。在国际计算机与模式识别会议CVPR2023工业质检挑战赛中，公司“数据高效的工业缺陷检测”项目荣获VisionTrack1竞赛第一名；凭借“锂电池工业质检关键技术及其系统集成应用”“高速高分辨率计算摄像技术及装置”等研发成果，公司荣获“2022年福建省科学技术奖”“2023年中国图形图像学会技术发明奖”等多项荣誉。2023年，公司申报参与的“ChatGLM大模型关键技术及示范应用”“虚实融合瞬态干涉复杂表面精密测量技术及应用”均于2024年1月获得省部级一等奖。公司在优势技术领域打造了多个行业标杆产品及项目，夯实了公司在光学成像、算法、软件和自动化四大技术平台的技术优势。

　　截至2023年12月31日，公司拥有709项专利，包括发明专利311项、实用新型344项、外观设计54项；此外，公司累计获得软件著作权263项。公司牵头或参与制定并已发布的国家、行业、团体标准共19项，其中包括4项国家标准、15项行业与团体标准。

　　3.研发投入情况表

　　研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明

　　本报告期内，公司根据研发项目对未来发展的战略意义，将达到开发阶段的两个公司级战略项目投入进行资本化处理，其中主要为：深度学习平台F.brain产品化、VisionWARE产品化两个项目，达到开发阶段符合资本化确认条件。

　　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.成熟专业的团队及创新能力

　　公司所处行业属于技术密集型行业，人才资源是公司的核心竞争力之一。在长期的发展过程中，公司注重人才队伍建设，组建了一支行业经验丰富且富有创造力的研发团队、销售和解决方案团队、售后服务团队。

　　公司以市场需求为导向，结合工程化产品的开发目标，组建了一支多专业学科背景的研究团队。团队成员来自于北京理工大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学等重点高校。截至2023年12月31日，公司研发团队共计777人，占公司总人数的39%，其中研究生及以上学历人数366人，占研发团队的47%；公司的销售与解决方案团队成员主要由技术人员或有技术背景的人员构成，可以基于客户的应用场景和业务痛点，为行业提供整体解决方案；公司售后服务团队协助客户将解决方案有效落地，为客户提供深度培训、产品的定期维护、保修或返修等支持。服务团队为大客户提供驻厂服务，及时响应客户现场，保障客户项目顺利进行，解决客户的后顾之忧。

　　2.产业链上游能力布局

　　机器视觉产业链的上游包括芯片、相机、镜头、光源等硬件及算法软件。在上游视觉器件方面，公司以采购与自主相结合，同时辅以产业投资布局，以满足多行业、多场景的应用需求。

　　图像算法是机器视觉的核心技术。公司核心算法库VisionWARE已迭代至6.0版本，具有基础、定位、测量、检测、识别、颜色、3D、深度学习和图像用户界面等9个技术模块、18个算法库和150余个算法工具。

　　在产业投资方面，公司投资了CMOS传感器芯片设计公司长光辰芯和红外芯片公司丽恒光微；在镜头领域，公司投资了工业镜头公司湖南长步道，定制开发高精度大景深成像镜头、高动态红外动捕镜头等特色镜头。在AI大模型方面，公司投资了智谱华章，将ChatGLM大模型和知识图谱与工业智能制造、数字人业务相结合。

　　3.四大技术平台形成对下游应用的快速拓展能力

　　公司深耕机器视觉行业二十余年，全面掌握了“光、机、电、算、软”等底层技术，形成了智能软件、智能算法、先进光学成像、精密机械与自动化四大技术平台，可支撑公司在多个行业快速推出应用产品。四大技术平台主要解决不同下游应用的共性、通用性、标准化和模块化的研究开发，在四大技术平台基础上，公司可以快速适配客户应用需求，推出特定行业产品，缩短产品开发周期，提升市场需求响应速度。公司以打造领先的工业人工智能技术为目标成立“知识理性研究院”，进一步构建和拓展四大技术平台能力，开展多种AI算法、计算成像、大数据与认知图谱等技术研究，服务更多行业需求。

　　4.深度掌握行业用户需求和提供解决方案能力

　　公司的主要客户为行业龙头公司，如苹果、工业富联（601138）、京东方、瑞声科技、宁德时代、福莱特（601865）等。行业龙头客户为公司产品与解决方案打造、项目管理能力构建提供了难得的机会，公司借此形成多款融合视觉检测和自动处理能力的智能化产品，推出了匹配行业应用的智能视觉检测和量测设备。

　　(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.产品开发无法满足下游应用需求的风险

　　公司所处行业具有技术革新频繁的特征，其下游行业的应用需求也处于高速迭代期，因此行业产品的生命周期大大缩短。如何快速将技术转化为多元化的产品从而服务于客户，是公司在行业竞争中胜出的关键。中国机器视觉处于快速增长期，下游可覆盖消费电子、新能源、汽车、新型显示、包装、半导体等多个领域，这些下游应用行业普遍具有技术密集、产品更新换代频繁等特征。如果未来公司的研发能力无法匹配下游行业应用需求的迭代速度，或公司

　　因未能及时预见需求迭代导致技术开发方向上决策失误，或公司未能成功将新技术快速转化为多元化的产品和服务，将对公司的经营产生不利影响。

　　对于上述潜在风险，公司加大对行业前沿技术的跟踪力度，面向下一代机器视觉技术和产品提前做研究；另一方面，公司持续落实IPD研发模式，通过客户需求管理、技术实现、产品实现进一步提升技术转化为产品的能力。

　　2.核心技术人才流失的风险

　　公司所处行业具有人才密集型特征，因行业涉及多种科学技术及工程领域学科知识的综合应用，需要大批掌握跨学科知识、具有高素质、强技能的专业技术人员。同时，为了进一步提升产品研发和技术创新能力，使产品和服务深度贴合下游行业的应用需求，公司核心技术人员还需要长期积累下游行业的应用实践。因此，行业人才具有综合素质高、培养周期相对较长的特点。

　　随着行业竞争格局的变化，公司竞争对手及人工智能相关行业公司对光学成像、软件及算法等技术人才的争夺将日趋激烈。若公司未来不能持续健全人才培育体系，向核心技术人员提供具有市场竞争力的薪酬及福利，造成核心技术人员流失，将给公

　　司带来技术研发迟缓的风险。

　　对于上述潜在风险，公司一方面强化对核心技术人才的薪酬竞争力，通过股权激励等多种手段吸引和保留人才。另一方面，不断优化内部职级体系和培训体系，为员工创造成长空间。

　　3.技术泄密的风险

　　多年来，公司自主研发了一系列核心技术。目前，公司已对关键技术及新产品研发采取了严格的保密措施，通过申请专利等方式建立了较为完善的知识产权保护及管理机制，并与核心技术人员签署了《知识产权权属、保密及竞业限制协议》，对其任职期间及离职后的保密和侵权等事项进行了严格约定。但是，未来如果因核心技术人员违约加盟竞争对手或因生产经营过程中相关技术、数据、图纸、保密信息泄露而导致核心技术泄密，将会在一定程度上对公司的生产经营和稳定发展产生不利影响。

　　(四)经营风险

　　1.市场竞争加剧的风险

　　在工业人工智能的时代潮流下，行业需求和市场规模不断扩大，吸引了更多新兴厂商进入机器视觉行业，公司将会面临更加激烈的竞争环境。

　　对于上述潜在风险，公司将会持续巩固在研发和市场的先发优势，不断完善产品结构和客户结构，深度了解下游龙头客户的需求，通过持续的研发投入和市场拓展，进一步增强市场竞争力，稳固在机器视觉行业的领先地位。

　　2.经营管理风险

　　随着公司业务范畴、行业跨度、人员规模的不断扩大，公司的管理跨度和管理难度越来越高，对公司在资源统筹、人员管理、运营效率等方面提出新的挑战。虽然近几年公司持续优化治理结构，实施管理变革并持续优化人才引进策略，但是随着经营规模扩大，仍然存在较大的管理风险。

　　对于上述潜在风险，公司将根据不断变化的业务和宏观环境，持续推进管理变革，不断优化流程和组织架构，积极引入高级管理人才，不断提升公司管理水平和运营效率。

　　(五)财务风险

　　1.应收款项

　　公司客户来源于机器视觉下游应用行业的龙头企业，客户在不同细分行业的市场占有率和品牌认同度较高，经营风险较小，付款能力较强，应收账款坏账的可能性较小。但公司高端装备业务垫资周期长，如果发生重大宏观环境的不利变化，也会对公司回款的及时性造成冲击。对此，公司制定了较为完备的应收账款制度和流程，将经营能力、付款能力及信用评估作为重要的考量因素，在客户失信风险和合同履行风险两个层面防范重大风险，并定期监控应收账款余额，以确保本公司不会出现重大坏账。

　　2.存货风险

　　如果公司不能准确预测市场需求或竞争变化，可能导致原材料积压、库存商品滞销等情况发生。当产品价格下降超过一定幅度时，公司的存货可能发生减值，从而对公司经营业绩和盈利能力产生不利影响。

　　3.汇率风险

　　公司存在以美元、欧元结算为主的外币业务。近年来，受全球经济形势影响，人民币与美元间的汇率波动性较大，对公司业绩可能造成一定影响。公司未来将进一步加大海外业务，汇率波动将影响公司采购成本和公司产品价格、市场竞争力，进而对公司业绩产生影响。

　　(六)行业风险

　　机器视觉及光纤通信行业正处于快速发展阶段，公司产品应用于新型显示、消费电子、印刷包装、新能源、光通信等领域，其终端应用需求与宏观经济发展息息相关，如果宏观经济周期性下行，会导致终端应用需求下降，下游产业投资放缓，公司将面临业绩增速放缓或下降的风险。

　　(七)宏观环境风险

　　一方面，公司部分业务涉及境外品牌的代理销售业务；另一方面，公司采购部分境外品牌的相机、镜头、采集卡、芯片等器件作为自主产品的原材料，个别高端线阵相机由于其芯片存在稀缺性，所以仍依赖境外供应商供货。

　　在贸易摩擦的大背景下，相关产品及原材料供应可能会出现不确定性。如果国际贸易局势和政策发生重大变动，出现较为恶劣的贸易摩擦、出口限制、关键进口原材料价格上涨、汇率波动等情形，而公司无法在短期内找到替代供应商，公司业务均会受到影响，导致经营业绩下滑。

　　(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

　　公司持续聚焦机器视觉主营业务，依托“AI+视觉”赋能智能制造和文化元宇宙创意内容生产。因光通信代理业务下滑和接入网业务战略收缩的影响，公司整体营业收入26.41亿元，同比去年下滑3.92%，归属于母公司所有者净利润1.64亿，同比下滑12.65%。但公司主营业务机器视觉营业收入18.80亿，同比增长2.96%，保持稳定增长态势，公司整体收入结构持续优化。在报告期内，公司持续加大在消费电子、新能源和文化元宇宙三个战略赛道的研发和市场投入，进一步推进出海进度，研发费用与销售费用分别较去年同期增长14.8%、9.65%，待业务规模化和经营管理效益更加突显后，边际成本将会进一步降低。公司其余各项财务指标稳中向好，期末总资产50.85亿元，较期初增长1.42%；归属于母公司的所有者权益为39.71亿元，同比增长2.05%；经营性现金流2.73亿元，持续向好。

　　

　　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

　　相比全球，中国的机器视觉起步较晚。最早国内厂商通过代理国外的机器视觉产品，逐步掌握国外简单的机器视觉产品的功能和应用，自此开启了中国机器视觉的历史进程。随着中国企业探索研发自主核心技术，凭借产品性价比和服务的优势填补了国内相关市场需求。中国机器视觉随全球制造中心向我国转移，已经是继美国、日本之后第三大机器视觉领域的应用市场。虽然经过近30年的发展，机器视觉行业在我国已经取得一定的成绩，行业初步形成一定的规模，但本土机器视觉企业在研发技术实力、市场竞争力上较国际品牌产品仍存在较大的差距。

　　我国自1998年开始引入机器视觉以来，参与机器视觉产业发展的企业逐年增长。根据企查查得到的数据，2010年至2019年，每年新增行业内相关企业呈现逐年增长的趋势，到达2019年时，当年新增机器视觉企业数已达819个，达到近年来新增值的顶峰。2020年以来，受外部环境影响以及行业内集中度的提升，每年新增企业数逐渐放缓，2021年共计新增278家机器视觉相关企业。虽然近年机器视觉企业集中度提高，呈现规模化发展的趋势，但是相较国外康耐视、基恩士等企业，销售规模小，行业竞争格局较为分散。中国机器视觉企业基础仍然相对薄弱，产业链的布局能力、技术积累、高尖人才储备及持续创新能力仍显不足。但是，于此同时中国企业具备本地化的定制化服务和更为完备的售后服务、供货周期较为灵活的优势，随着中国机器视觉下游可应用市场的不断扩大和国内自主研发能力的提高，市场份额会呈现逐年提高的趋势。

　　机器视觉作为人工智能领域最重要的前沿分支，未来发展前景广阔。过去十年是中国机器视觉行业快速发展的十年，经过一段时间的普及及推广，机器视觉应用范围逐渐扩大。机器视觉的应用范围已从最初的消费电子、半导体等领域，逐步拓展至印刷包装、汽车、运输、医疗等领域。预计未来，除了传统的应用领域外，在AI、自动驾驶、人脸识别等新兴技术兴起的带动下，机器视觉将进一步扩宽应用领域。下游应用发展给机器视觉既带来发展，也带来挑战。随着生产工艺的精进及产品质量要求的提高，半导体、消费电子等行业对检测精度的要求也越发严苛。例如，半导体生产制造已使用5nm工艺，对芯片的检测精度要求也已提升至纳米量级。受限于衍射极限，单纯采用显微放大的方式已经难以满足检测精度需求，导致加工良率难以提高，影响产品质量。因此急需高精度的机器视觉技术解决更精准的测量问题，保证加工工艺符合要求，降低封装成本，确保出厂产品质量。下游应用的发展推动了对机器视觉产品和服务需求的提升，但也对机器视觉厂商提出了更高标准的要求。随着下游应用的生产、加工、检测等环节的效率和品质要求不断提升，机器视觉厂商需要加大技术投入，以提高机器视觉系统的精度、检测效率等参数。

　　(二)公司发展战略

　　公司将持续通过“明星产品有灵魂”、“凌云服务创品牌”、“绩效管理育英才”、“职能支撑创效益”和“事业做大有底线”五大战略举措，支撑“健康跨越上规模”的战略目标。始终以客户为中心，聚焦客户的目标与挑战，持续以先进光学成像、软件与算法、自动化等技术创新为基础，提供高质量、高性价比的“AI+视觉”产品，快速优质的交付与售后服务，为客户创造更大经济价值。

　　在机器视觉领域，公司将积极把握工业人工智能的战略机遇，在可配置视觉系统方面，快速做大消费电子、印刷、新型显示等已经形成先发优势产品的领域，同时积极开拓新的应用领域。在智能视觉装备方面，全面赋能消费电子、新型显示、印刷包装、新能源等行业的工厂智能化，以点带面形成多元化产品矩阵，丰富收入与利润增长点。在视觉器件方面进一步做强自主智能器件，提升对客户多变需求的交付及服务能力，扩展多领域应用。

　　在光通信领域，在深度把握行业客户需求的基础上，持续为行业客户提供光纤器件与仪器方案。

　　(三)经营计划

　　1.经营目标

　　公司以客户为中心，聚焦客户的目标与挑战，持续提供高质量、高性价比的产品和服务，为客户创造更大的经济价值。

　　2.市场规划

　　公司持续深耕机器视觉行业，在战略聚焦消费电子、新能源和文化元宇宙等航道的同时，进一步拓宽新的应用范围，抓住中国机器视觉的发展机遇，不断扩大市场份额，形成多方位的收入和利润增长点。持续优化客户结构，坚持大客户的经营策略，加强与现有行业龙头客户的合作广度和深度，建立与客户的多层面沟通渠道，深度挖掘、洞察客户需求，不断完善以市场需求为驱动的营销体系，提高公司的营销能力。

　　3.研发规划

　　公司进一步加强在先进成像、算法软件、自动化的技术领先优势，加固“光、机、电、算、软”的技术基地，持续加大在先进成像技术、3D视觉技术、人工智能算法等方面的投入力度，提高在各种应用场景下的速度、精度和稳定性，增强工业软件智能化分析功能，整体提高公司机器视觉技术水平，拓展可应用的工业场景。同时根据应用端的客户需求加大在消费电子、新能源、文化元宇宙等行业的应用技术研发，积极研究复杂场景下的算法、人眼极限浅缺陷检测、全方位人体采集系统等行业难题，拓宽产品的功能和可应用领域，持续不断为客户提供创造性的产品和解决方案。

　　4.人才发展规划

　　围绕公司战略发展进行人才布局，完善人才招聘和培养机制，积极培育或招聘行业内稀缺的高精尖的研发人才、高级管理人员和专业领先人才，健全人才培养体系和人才发展通道，让优秀的人才不断脱颖而出，从成功的实践中选拔人才，完善人才梯队。不断优化以激发组织活力为目的的价值分配和绩效管理，基于“获取分享制”原则，设置多元化的长、短期激励机制和薪酬体系，保证人才的收入与公司的健康发展。

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