奥普特：3月13日组织现场参观活动，包括知名机构盘京投资的多家机构参与

证券之星消息，2025年3月14日奥普特（688686）发布公告称公司于2025年3月13日组织现场参观活动，Allianz Global Investors、VIVO 投资部、安和投资、财信证券自营、成都海利私募、创金合信、大成基金、大家资产、富达基金、广发资管、国投瑞银、Astroll Management、海通资管、华安基金、华创证券、华泰证券、华泰资产、简世资本、建银国际、交银施罗德基金、聚铭投资、美的资本、Bernstein Research、明曜投资、盘京投资、鹏华基金、千石资本、融通基金、厦门中略投资、玄卜投资、四川发展证券、兴业证券、盈泰基金、Brandes Investment Partners、粤开创新投、云禧投资、长城基金、长江养老、中泰证券、中信建投基金、FountainCap Research & Investment、Oasis Management、Point72 Asset Management、Polymer Capital、Qatar Investment Authority参与。

具体内容如下：
问：公司 2024年主要是投入在哪些方面？
答：公司 2024年对产品线、人员、行业深入拓展、海外市场等方面持续投入。具体来看
（1）产品线方面公司持续完善现有机器视觉产品矩阵，持续优化和迭代视觉算法库、智能视觉平台、深度学习（工业 I）、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机、智能读码器、3D传感器、一键测量传感器、工业传感器产品等软硬件产品，提高工业相机等标准产品自产比例，并持续推进传感器、运动等新产品线进展，发挥各产品线间的协同效益，为客户提供更高质量、更高效率的解决方案，满足不同行业客户各类复杂应用场景需求；
（2）人员方面公司持续引进优秀 I 等前沿技术领域研发、销售等方面专业人才，组建专业研发、销售团队，与行业大客户密切合作，保持客户技术及业务粘性，以保持公司核心竞争力；
（3）行业深入拓展方面公司积极推进与 3C 电子、新能源、汽车、半导体等下游行业客户合作，加强与客户的技术与业务交流，持续深入公司产品在大客户各个工序的覆盖率，并持续寻找新的增长点； （4）海外市场方面公司海外本地化销售及服务团队增长明显，目前公司在通过全球本地化销售团队、全球技术服务团队、全球产品应用中心满足全球客户需求，持续拓展海外市场。

问：介绍下机器视觉在工业领域的功能？
答：根据 GGII，从细分场景应用来看，机器视觉在工业领域中的应用主要为识别、测量、定位和引导、检测。
（1）自动化识别目前在 3C电子、新能源、物流等行业中的应用颇为广泛，基于行业特性，需要对产品或物件信息进行扫描、识别、读取、记录，导致这类行业对于机器视觉的识别功能要求相对较高。相对于传统的人眼识别记录，机器视觉识别频次高、误差率低，能有效地提升产品生产效率及安全性，因此，视觉识别被广泛应用于工业场景中。
（2）测量应用主要集中在汽车、物流、重工等行业，这类行业对于工件或物品的形状、体积、尺寸等方面具有一定测量需求。以汽车行业为例，在汽车零部件生产过程中，由于涉及后续成品组装，对于车架、门板、前后盖等一系列零配件的尺寸需要进行严格把控，因此对于测量需求也相对较为严格。随着机器视觉在测量领域的应用逐渐深入，其对比人眼检测的优势也更加明显。
（3）视觉定位是指基于视觉定位的应用能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。视觉定位功能广泛应用于各个细分行业，如 3C行业的工件定位，锂电行业的卷绕定位对齐、半导体行业的精密定位等。此外还有部分视觉定位功能通过搭载或搭配机械臂实现，主要应用于工业场景中的上下料、拆码垛、无序分拣等场景。
（4）检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，可实现基于二维和三维图像的缺陷检测，检测出残次品，保证生产质量。3C电子、汽车、新能源、半导体等机器视觉下游行业对于产品自动化检测需求不断提升，同时对于检测精度要求也在快速提高，促使机器视觉产品在下游行业中的渗透率快速提升。

问：想请下机器视觉行业大模型和小模型哪个更具优势？
答：机器视觉底层模型展现出大模型与小模型并存的态势。大模型凭借强大的泛化能力，在跨领域迁移学习上表现卓越；然而，针对特定行业或场景的视觉分析任务时，大模型往往需要进行自适应微调，这导致其实施代价高昂，具体表现为训练周期长且依赖大量计算资源，推理成本高、速度慢且硬件依赖性强。相对而言，小模型在特定任务上展现出高效性，其训练周期短、推理速度快且硬件依赖程度低，更适合工业质检和设备预测性维护等场景。值得一提的是，大模型的高质量图像生成能力为小模型的训练提供了丰富的数据支持，进一步提升了小模型的检测能力和通用性。未来，大模型与小模型的有机结合将在工业制造场景下发挥更大价值，为工业智能化提供更加全面、精准的技术支持。

问：公司有部署云端产品吗？
答：公司推出的云版基于深度学习的视觉平台，是 DeepVision3 软件核心功能在云端的一次全面升级与革新。平台不仅继承了 DeepVision3 在高效性上的卓越表现，如基于小样本学习的快速训练、模型轻量化带来的性能飞跃，还进一步拓展了其在柔性和易用性方面的边界。通过云端的数据与模型共享机制，用户可以轻松实现跨团队、跨地域的协作，共同推动 I项目的快速进展。同时，平台支持的多人标注协同功能，不仅提高了数据标注的效率和准确性，还促进了团队之间的知识共享与经验传承。此外，强大的多任务管理能力，使得用户能够灵活应对智能制造中的复杂需求，实现资源的优化配置与高效利用。
更为重要的是，云版深度学习平台与 Smart3软件的深度集成，进一步降低I 技术的使用门槛。基于平台，能更便捷地实现一键部署模型、一键上传并分析缺陷图像、以及模型的增量训练与优化等功能，极大地简化 I技术在智能制造中的应用流程、降低技术门槛，还缩短了项目周期，使得企业能够更高效地生产制造，提升行业竞争力。同时，平台提供的可视化工具、超参设置提示以及评估结果溯源等功能，为用户提供了全面的模型性能监控与优化手段，确保了 I解决方案的持续优化与升级。云版深度学习平台以其强大的功能、灵活的协作模式以及便捷的集成体验，为智能制造领域注入了新的活力，推动了行业的智能化进程。

问：东莞泰莱与公司在产品及业务等方面是否具有协同性？
答：机器视觉与运动控制技术均为工业自动化的核心技术。机器视觉与运动控制的结合可有效打破传统控制流程，简化系统架构、提高处理速度，实现了自动化行业更高效的集成发展。随着机器视觉在工业自动化特别是高端制造行业如消费电子、新能源、汽车、半导体行业的不断渗透，运控产品与机器视觉产品的结合变得更为紧密。公司在视觉整体解决方案上不断加强与运动控制的配合，旨在为客户提供更具竞争力的自动化解决方案。
业务市场拓展方面，公司客户与东莞泰莱目标客户群体一致，可以充分发挥协同效应。公司将结合现有客户体系及自动化行业应用优势，进一步打开机器视觉及运动部件产品的应用场景。产品生产方面，公司将通过采购整合等措施，降低产品生产制造成本，提供更具行业竞争力的产品。研发方面，公司将继续坚持软硬件一体化投入。公司将和东莞泰莱一起持续拓展直线电机之外的相关硬件产品，同时也将在硬件产品基础上，结合公司软件算法优势，进行驱动及驱控一体等技术研发投入，开发相关软件应用平台，打造公司具有核心竞争力的运动方案解决能力。
公司通过并购东莞泰莱，有效拓宽了产品线，强化了视觉方案解决能力。未来运动方案解决能力与视觉方案解决能力相结合，将进一步巩固和提升公司的市场竞争力，拓宽机器视觉、运动部件产品的应用场景，发掘更多业务机会及客户资源，为客户自动化、智能化的发展提供助力。

问：公司拓展海外市场的进展？主要是在海外哪些国家或地区？
答：随着全球制造业的自动化和智能化趋势不断加强，机器视觉技术正面临着巨大的发展机遇和挑战。公司凭借在产业链中的成本优势和市场快速响应能力，正积极加大布局海外市场，旨在通过高性价比的产品和服务，进一步拓展公司国际业务版图。
为配合下游行业客户的出海战略，公司持续加大对海外市场的投入，已于美国、德国、日本、马来西亚、越南、泰国等关键市场设立了分支机构，以便更好地配合当地客户提供本地化服务，积极开拓欧洲、日本、越南、泰国等海外市场。
公司海外市场拓展成效显著，凭借“全球化、本土化”战略布局，通过全球本地化销售团队、全球技术服务团队、全球产品应用中心满足全球客户需求。公司的产品和方案已远销 20 多个国家和地区，并在全球范围内设立了超过 30个服务网点，致力于为国际客户提供贴合本土需求的优质服务。

奥普特（688686）主营业务：机器视觉核心软硬件产品的研发、生产和销售。

奥普特2024年三季报显示，公司主营收入7.33亿元，同比下降13.32%；归母净利润1.32亿元，同比下降35.58%；扣非净利润1.21亿元，同比下降33.37%；其中2024年第三季度，公司单季度主营收入2.11亿元，同比下降6.96%；单季度归母净利润1858.33万元，同比下降40.32%；单季度扣非净利润2427.19万元，同比上升2.41%；负债率7.99%，投资收益1038.89万元，财务费用-868.68万元，毛利率64.23%。

该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级4家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为74.7。

以下是详细的盈利预测信息：

融资融券数据显示该股近3个月融资净流出8142.59万，融资余额减少；融券净流入14.5万，融券余额增加。

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