證券之星消息，2024年7月12日奧普特（688686）發佈公告稱公司於2024年7月11日組織現場參觀活動，Abrdn Pic、Eurizon Capital Sgr Spa、Fidelity、FountainCap Research & Investment、GIC、Grand Alliance Asset Management Limited、Greencourt capital、Invesco Ltd.、Janchor Partners、Lazard Asset Management LIc、Manulife Investment Management (Us) LIc、AIA、Millennia、Nan Shan Life Insurance Co., Ltd、Optimas Capital、Pleiad Investment Advisors Limited、Point72 Asset Management,L.P.、Polymer Capital Management (Hk) Limited、Schroders、Sumitomo Mitsui DS Asset Mgmt、Taikang Insurance Group Co., Ltd.、UBS、AIIM、Yiheng Capital、德邦證券、光大證券、美銀證券、中信證券、Avanda Investment Management、Bluecrest Capital Management (Uk) Lp、Boci - Prudential Asset Management Limited、Caravel Asset Management Limited、Cathay Life Insurance Co.,Ltd.、East Capital參與。
具體內容如下：
問：機器視覺的功能和應用場景？
答：機器視覺作爲機器的“眼睛”和視覺“大腦”，屬於智能裝備感知、分析部分的關鍵零部件。機器視覺的諸多應用場景和功能，均可歸爲四種基本功能——識別、測量、定位和檢測。比如 3C行業的精密組裝、外觀缺陷檢測等環節，鋰電行業前段的塗布錕壓、中段工藝的電芯組裝、後端化成分容檢測、模組 Pack 段檢測等環節均有應用，大幅提升了生產效率和產品質量。
機器視覺的應用場景與我國製造業發展相匹配，近年來我國製造業的轉型升級以及新興產業的逐步滲透，再加上終端客戶對產品質量管控要求的不斷加強，機器視覺逐步實現核心技術的突破和下游應用場景的拓展。問：如何看待 3D視覺技術發展趨勢？
答：近年來，線掃 3D 產品不斷改進硬件技術，優化光路設計，持續推出精度更高、速度更快的產品，專注滿足 3C電子、鋰電、汽車、半導體、光伏等行業視覺應用。結構光 3D產品在 3D圖像處理技術上取得重大成效，解決邊緣不清晰、環境干擾等技術難點，在器件裝配、物流運輸行業取得重大突破。未來，3D視覺技術將持續創新，助力機器視覺實現更智能、高效的市場應用。
3D視覺技術相較於 2D視覺技術，提供了更爲豐富和精準的圖像信息，能夠真實地還原出物體的三維信息，更好地滿足對於高精度定位、抓取、檢測等場景的需求，填補了 2D 視覺技術的應用空白。GGII數據顯示，2023年，2D視覺市場規模約爲 175.52億元，同比增長 15.29%；3D視覺市場約爲 25.45億元，同比增長 38.35%。GGII預測，至 2027年我國機器視覺市場規模將超過 560億元。其中，2D視覺市場規模將超過 400億元，3D視覺市場規模將接近 160億元。未來公司將繼續創新 3D 視覺技術，助力機器視覺實現更加智能化和高效的市場應用，推動工業自動化和智能製造的進步。問：深度學習的視覺分析算法與柔性生產製造之間的契合度日益增強，主要表現在哪些方面？
答：主要表現爲分析性能顯著提升以及學習成本的顯著下降。過去深度學習視覺分析算法模型依賴成百上千張的訓練圖像，而目前這一依賴程度已大幅降低，僅需幾十張甚至幾張圖像即可。在產品換型時，對於相近的流程工藝，檢測模型能夠實現一鍵換型，大大提高生產效率和靈活性。
此外，新增或更新訓練任務時，模型能夠自適應增量學習，訓練週期縮短至原來的 1/3。在保證性能的前提下，深度學習模型所依賴的計算資源也在逐步降低，部署時從原先的高端顯卡逐步過渡到中/低端顯卡，甚至可以在 CPU 條件下進行推理運算。問：與國外的競爭者相比，公司存在哪些優勢和劣勢？
答：對比國外機器視覺廠商，公司的優勢主要表現在非標定製化的能力、自主研發能力與核心技術的積累、完善的自主產品線、成本優勢、以及公司的快速響應能力；劣勢主要是與國外行業巨頭在行業滲透、產品通用性、品牌溢價等方面都還存在一定差距。
中國擁有全球成長性最大的機器視覺市場，實體經濟高質量轉型發展將帶動機器視覺應用場景的拓展和滲透率提升。公司將利用自身優勢，持續保持高研發投入，迭代產品和技術，牢牢把握國產替代機遇，鞏固公司在機器視覺領域的優勢。問：對比傳統機械對焦鏡頭，公司的液態鏡頭技術有哪些優勢？
答：液態鏡頭技術是一種創新的成像技術，它利用液態材料（如油或水）的物理特性來實現鏡頭的焦距調節。這種技術在智能讀碼器中的應用顯著提高了讀碼效率和適應性。傳統機械對焦鏡頭依賴於機械部件（如馬達和齒輪）來移動鏡片，改變焦距，實現聚焦。由於機械移動部件的限制，對焦速度較慢，特別是在連續對焦或快速變焦的場景中，且長期使用中機械磨損可能導致對焦不準確。公司的液態鏡頭通過改變內部液體的形狀或壓力來調節焦距，能夠實現快速自動對焦，適合於需要快速響應的應用場景，如高速生產線上的條碼讀取，且具有較大的焦距調節範圍，能夠適應不同的工作距離和拍攝需求，對環境變化的適應性更強。
問：公司在行業應用經驗和數據積累了哪些優勢？
答：機器視覺的下游應用非常廣泛，幾乎涉及國民經濟的方方面面。即使在某一具體領域的應用，也會因下游的生產工藝、被攝對象的具體材質特點等不同，而有較大差別。因此，完善的機器視覺解決方案對下游客戶而言至關重要。而設計有效的機器視覺解決方案，需要大量的行業應用經驗積累，絕非一朝一夕所能形成。
公司在機器視覺領域深耕多年，特別是在 3C 電子、鋰電等行業，公司與國內外知名設備廠商和終端用戶保持着長期穩定的合作，擁有豐富的機器視覺產品的設計、應用案例庫。深厚的案例積累，奠定了公司在相關領域的優勢地位，形成了較高的技術壁壘，能有效保障公司在行業內的競爭優勢，併爲公司不斷擴大產品應用範圍、持續提升市場份額提供了有力支撐。此外，深度學習（工業 I）將深刻改變機器視覺行業的技術發展，而行業數據是深度學習技術的基礎。深度學習需要通過大量數據對人工智能模型進行訓練，不斷對模型進行調校和優化，最終使機器能夠像人類一樣自動作出判斷並達到滿足實際應用要求的準確率。公司經過多年的專業化經營，在 3C 電子、鋰電等行業積累了大量的數據，有助於公司迅速對模型進行調校和優化，提高模型輸出結果的準確率和響應速度，在機器視覺的深度學習技術領域搶佔發展的高地。公司通過大量行業方案積累，逐步開始建立分行業方案、產品、交付的標準化。目前公司機器視覺解決方案廣泛應用於 3C 電子、鋰電、汽車、半導體、光伏、食品、醫藥、菸草、物流等多個行業。奧普特（688686）主營業務：機器視覺核心軟硬件產品的研發、生產和銷售。
奧普特2024年一季報顯示，公司主營收入2.27億元，同比下降9.53%；歸母淨利潤5730.19萬元，同比下降12.67%；扣非淨利潤4891.35萬元，同比下降16.65%；負債率7.16%，投資收益497.34萬元，財務費用-412.89萬元，毛利率66.82%。
該股最近90天內共有10家機構給出評級，買入評級6家，增持評級4家；過去90天內機構目標均價爲91.34。
以下是詳細的盈利預測信息：
融資融券數據顯示該股近3個月融資淨流出2591.6萬，融資餘額減少；融券淨流出1246.58萬，融券餘額減少。
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