（报告出品方/作者：国盛证券，郑震湘，钟琳）
1.1.3D视觉传感器，布局消费及工业领域
奥比中光成立于 2013 年，为行业领先的 3D 视觉感知整体技术方案提供商。公司布局 3D 视觉感知技术领域，全栈式自主研发包括深度引擎芯片、感光芯片、专用光学系统等 底层技术，以及 SDK、行业应用算法等。在产品方面布局结构光、iToF、dToF、Lidar、 工业三维测量等领域。公司全球已服务全球客户超过 1000 家，多款产品销量已突破百 万。 公司致力于 3D 视觉感知技术系统研发方案，为国内少数研发一系列深度引擎数字芯片 及多种专用感光模拟芯片并实现量产的公司。公司努力践行“让所有终端都能看懂世界” 的使命，推出的产品应用于生活中的“衣、食、住、行、工、娱、医”等领域设备。公 司先后开发 3D 结构光应用于手机前置上，同时延伸其产品至支付领域、3D 建模领域等 一系列应用的设备上，协助消费级、工业级设备更好的看懂三维世界。
1.2.公司股权架构稳定
公司股权架构稳定，黄源浩为公司实际控制人。奥比中光实际控制人黄源浩拥有公司 27.23%股份，蚂蚁集团通过上海云鑫创业持有公司 12.21%股份，其中奥比中芯为员工 持股平台，黄源浩先生担任执行事务合伙人，通过股权激励方式，调动公司员工科技创 新积极性，保护公司核心技术及公司架构稳定性。
核心领导层产业链技术深厚，带领团队持续创新。公司现任董事长黄源浩先生，为国际 知名光学测量专家。公司核心研发技术人员肖振中先生为资深光学算法专家，梅小露先 生为资深 3D感知芯片专家。专家团队掌握核心技术，带领公司技术能力创新，多数核 心人员参与国家级、省级市级等科研项目，取得突出成绩。公司高管及核心研发人员多 数拥有光学及芯片相关技术背景，公司博士、硕士学历人员共占公司 31%以上，其中博 士 58 名，硕士 261 名，构成公司核心人才竞争力。
1.3.整体营收水平持续提升，产品凸显核心竞争力
公司营收情况整体稳定，归母净利库存收窄有望转正。2021 年公司营收 4.74 亿元，同 比增长 83.1%，归母净利润-3.11 亿元，同比增长 49.4%。2020-2021 年收入相较于 2019 年收窄，主要受疫情影响，导致线下零售业务冲击较大，随着疫情的缓和，以及公司各 类业务的快速增长，2022 年收入有望超过 2019 年。
公司产品毛利水平较高，期间费率持续优化。公司定位工业级及消费级 3D 视觉传感器 行业，整理毛利水平维持在 50%左右，高研发费用投入，且施行多次股权激励政策，带 来较快的研发转化率，其他费率不断持续优化。
公司收入主要来源于 3D 视觉传感器、消费级应用设备及工业级应用设备，其中 3D 视觉 传感器为主要组成部分。2021 年公司随疫情影响恢复，及下游细分领域渗透率增长，3D 视觉传感器呈上升恢复态势。此外，随着公司产品组合不断完善，消费级及工业级应用 设备收入也成稳定增长趋势。公司主营 3D 视觉传感器业务毛利率 2019-2020 维持在 60% 以上，2021年有所回落，主要为手机、智能门锁等成本敏感下游客户需求提升造成。另 外，工业级应用设备毛利率也较高，2019/2020/2021 毛利率达到 66%/78%/64%。
公司保持高研发投入，同时施行多次股权激励政策，2019/2020/2021 年分别确认股份 支付费用为 5.5/4.6/1.1 亿元。公司在人才布局方面拥有一定竞争力，技术人才占公司 总人数 62%以上，2021 年包括博士 58 人，硕士 261 人，硕士以上学历占公司人数 31% 以上。截至 2021 年 12 月 31 日，公司已取得授权专利 471 项，其中中国发明专利授权 167 项、美国专利授权 9 项。
2.1.国家扶持人工智能发展，3D视觉感知迎来机遇
3D 视觉感知技术作为人工智能时代的共性基础技术，受到国家持续关注和重视。2021 年 3 月国务院发布的《十四五规划和 2035 年远景目标纲要》，第四章节“强化国家战略 科技力量”明确将新一代人工智能领域的前沿基础理论突破，专用芯片研发，深度学习 框架等开源算法平台构建，学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理 等领域创新列为科技前沿领域攻关重点；第五章节“提升企业技术创新能力”明确提出 支持产业共性基础技术研发。得益于国家的持续关注以及大力支持，3D 视觉感知行业也 迎来良好的行业发展机遇。 根据 IDC 数据显示，预计全球人工人智能市场规模将在 2021 年达到 885.7 亿美元， 并在 2025 年增至 2218.7 亿美元，五年 CAGR 约为 26.2%。中国市场规模将以 24.4% 的 CAGR 增长，有望在 2025E 年超过 184.3 亿美元，硬件占比将达到 54.37%。
3D 视觉感知技术即将迎来发展期。各类新技术从诞生到成熟大规模应用需经历技术萌 芽期、期望膨胀期、泡沫破裂低谷期、稳步爬升复苏期、生产成熟期五个阶段。Gartner新兴技术发展周期曲线图描述，3D 视觉感知概念在该阶段突破了早期的期望膨胀期，并 逐渐步入产业化前的重要发展阶段，3D 视觉传感器正不断探索潜在的细分领域应用，寻 找潜在的增长爆点，但进入生产成熟期仍需要 2-5 年的时间。伴随着未来成本的下降和 技术不断成熟，3D 视觉感知技术有机会进入大规模的普及和应用，在生物识别、AIoT、 消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶及多个潜在领域持续拓展并深入产品化。
推动终端应用场景创新，提供更优用户体验。随着 5G、人工智能和云计算等现代科学技 术的不断发展，未来传输速率、芯片处理能力、软硬件成本等 3D 视觉感知技术应用难 点将得以解决。人工智能和3D 视觉感知技术的结合可帮助计算机进行物体的数字重建， 缩小物理空间与虚拟世界的差距，基于 3D 视觉感知技术的应用，如 AR/VR、虚拟购物、 自动驾驶汽车及先进驾驶辅助系统等应用将有望大规模落地。同时，3D 视觉感知技术的 普及能够帮助机器视觉从 2D 向 3D 转型，提高精度和稳定性，并在各行业探索新的应用 领域，提供更优质的服务。因此，科学技术的普及将变革众多细分领域和行业，并为 3D 视觉感知技术带来巨大的发展空间。
2.2.3D视觉感知为“机器之眼”，未来空间广阔
3D 视觉感知技术经历了从工业级向消费级的拓展过程，核心技术不断突破和迭代，逐渐 成为规模化产业应用，经过十余年的起步、发展阶段，后续将迎来行业大规模发展，主 要应用于生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶等主要场景。
通过 3D 视觉感知技术，机器设备可获取三维空间信息。人类约 70%的信息是通过人眼 感知获取的，未来的机器人也将和人类一样，大量信息都将通过视觉感知获取。现实物 理世界是三维的，发展多年的 2D 成像技术难以完整重现各类三维场景，3D 视觉感知技 术则可以让终端获取更多精准的三维信息，助力各类终端更好地看懂三维世界。从技术 发展看视觉感知逐渐从平面 2D 成像技术发展到 3D 视觉感知技术，从 3D 维度补充 2D 成像中缺少的空间深度信息，即视场内的空间几何尺寸信息，通过视场内获得人物、物 体、空间深度的信息作为输入，应用场景可以大大增加，还原更真实的场景信息。目前 主流 3D 视觉感知硬件技术包括结构光、双目、iToF、dToF、Lidar、工业三维测量等。
1）技术启蒙期：3D 视觉感知技术最早应用于工业领域，主要作为零部件设备的 3D 测 量及加工中测量变形量等应用，技术代表公司多为国外企业，如德国高慕、瑞典海克斯 及美国 CSI 公司等，但由于测量设备成本高、体积大、功耗高等原因使得应用普及较为 缓慢。
2）技术起步期：2010 年，随微软发布第一代基于结构光的 3D 视觉感知技术产品 Kinect 面世，将 3D 视觉感知技术从工业级逐渐推动到消费级设备中。其设备可以捕捉三维空 间人体的运动实现通过体态的人机交互。随后，2013 年英特尔发布结构光技术的产品 RealSense，2014 年谷歌发布基于 iToF 技术的 Project Tango。同期 2015 年，奥比中光 也成功开发其产品 3D 深度引擎芯片 MX400 型号，搭载于 3D 视觉传感器 Astra。
3）技术发展期：2017 年，苹果将 3D 结构光视觉传感器应用于 iPhone X 系列，应用于 Face ID 等功能，带给用户体验区别于传统指纹加密方案。苹果公司引领 3D 视觉传感器 在手机领域形成规模化普及。
4）技术增长期：2018 年以来，非接触式支付成为新型线下支付方式。人脸解锁，人脸 支付，3D 看房等应用也在加速落地。3D 视觉感知技术路线也越加丰富，国产安卓厂商 基于 iToF 应用于后置相机拍照，IPhone 基于全新 DToF 及 Lidar 技术完成空间扫描测绘 等应用拓展。同时谷歌已将视觉传感技术应用无人驾驶汽车领域，大疆已用于无人机领 域通过扫描环境感知障碍物。
3D 视觉感知行业经过历年发展，逐渐形成由上游 3D 视觉传感器硬件供应商、中游 3D 视觉感知方案商、下游应用算法方案商及应用终端的产业化链条。而随着应用终端的旺 盛需求将要求 3D 视觉感知技术的再一次迭代进化，从而推动产业加快发展。不同领域 或场景对探测距离的要求差别巨大，要求其行业发展如下：
1）3D 视觉感知将全面替代 2D 成像升级 3D 视觉感知技术充分弥补 2D 成像技术缺陷，同步提供 2D 图像同时，能够为 AI 算法及 算力提供视场内物体的深度、形貌、位置等 3D 信息，并可采集人体、物体、空间的 3D 信息。使得 AI 相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪生、自主 定位导航等应用有了更好的体验。3D 视觉感知技术将成为促使人工智能更广泛应用的关 键共性技术。
2）3D 视觉感知应用领域多元化高渗透 智能化将逐步应用于“衣、食、住、行、工、娱、医”等人类生活的各领域，从工业级 场景拓展到消费级场景，目前拓展至生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等多个 领域。通过技术完善、成本降低、应用开拓，将有机会渗透更多场景，并持续落地到自 动驾驶汽车、数字孪生、高精密加工、AR 交互等更多新的应用领域。
3）3D 视觉感知技术自升级 当前 3D 视觉感知产品核心零部件国产化、定制化程度不高，导致产品的成本、性能、体 积、功耗等先进性指标仍有较大提升空间。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。
根据 Yole 发布数据显示，2025 年全球 3D 成像和传感器市场将达到 150 亿美元，2019 到 2025 年 CAGR 将达到 20%。其中，2025E 年预测消费电子行业中 3D 成像及传感器 市场将达到 81.65 亿美元，占比 54%，汽车行业将达到 36.73 亿美元，占比 25%。
2.2.1.3D人脸识别技术创新，移动支付场景渗透率提升
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、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个 人身份鉴定的方法。随身份识别和保密需求的日益增加，通过人体单一生理特性的识别 技术同样不断发展，其功能特性分别为识别精度、识别安全度、识别稳定性、识别成本、 识别方式、识别场景等。
目前 3D 人脸识别技术应用场景集中于 3D 刷脸支付及 3D 门禁门锁。 3D 刷脸支付自 2018 年起进入增长快速通道，市场空间逐年递增。3D 刷脸支付起源于 芬兰 Uniqul 公司推出的第一款人脸识别支付系统，通过 POS 机摄像头拍照，扫描，进行 数据对比从而实现消费。随后美国、英国、日本等国家相继推出，如谷歌的支付应用 Hands Free 等。随人脸支付技术的不断完善，目前已阿里的支付宝、腾讯的微信及银联 POS 系 统成三足鼎立态势，其中开拓者为阿里的支付宝应用。2015 年-2019 年，马云先生在德 国汉诺威展上对刷脸支付技术进行了相关展示，今儿推出“蜻蜓”等一系列刷脸支付产 品。
2018 年腾讯微信等也相继推广人脸支付应用，如“微信青蛙 pro”。2017 年银联同 样推出 Face Pay，并联合 60 多家机构联合发布“刷脸付”支付产品，随后发布“蓝鲸” 支付终端。根据 QYResearch 数据显示，截至到 2026E 年，全球刷脸支付用户规模将达到 12.5 亿人。且根据 2020 年 5 月中国银联发布的《2020 年中国银行卡产业发展报告》， 2019 年通过银联认证的主要终端生产厂商累计销售传统 POS 终端 1，944.3 万台，累计 销售智能 POS 机终端 459 万台，合计 POS 机终端出货量超过 2，400 万台，该数据未包 含出货量更大的用于扫码支付的扫码枪和扫码摄像头。随人脸支付需求增长，会带动上 游 3D 人脸识别技术的创新速度和市场空间增长。
3D人脸识别门禁门锁具备创新型的生物识别便捷性及安全性，市场规模有望呈增长趋势。3D人脸识别的门禁门锁对比其他生物识别方式可达到无接触识别，较密码及指纹解锁带来一定便利性。随相关技术进一步成熟完善，且相关技术成本逐渐下降，结合我国居民对门禁门锁智能化需求提升，3D人脸识别技术的门锁门禁市场将拥有较快的增长。根据公司招股书中Counterpoint的统计，2018年，我国智能门锁市场出货量达1，630万套，预计2022年，我国智能门锁市场出货量将达4，770万件，2018-2022年复合增长率预计为30.8%。
2.2.2.3D视觉感知助力AIoT产品，应用场景广阔
3D 视觉感知可应用于 AIoT 领域，覆盖多种场景及细分领域，如 3D 空间扫描建筑构造， 服务机器人扫障等，下游细分领域公司有许多潜在可探索挖掘的应用场景，将为行业的 长期市场需求发展奠定基础。 1）3D 空间扫描可实现在线实景看房看车，用户体验更具真实感。通过 3D 视觉传感器 阵列组成的扫描设备，对建筑或汽车内部结构进行高精度、高还原度的扫描建模。相较 于传动 2D 看房看车，VR 可以帮助用户更直观的感受被扫描物的立体感和空间感。根据 贝壳的上市招股书披露，2019 年贝壳的 VR 看房吸引了约 4.2 亿次线上观看，截至 2020 年 6 月 30 日的前三个月中，每天平均可促成约 159，000 个 VR 家庭展示。
2）全球服务机器人领域，市场规模逐年提升。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。根据 IDC 的数据，2017 年全球商务用机器人市场规模为 213.2 亿 美元，预计 2022 年全球市场规模可达 538.0 亿美元，2017-2022 年复合增长率预计为 20.3%。
3）AR 领域及其他领域，快速挖掘新型场景，助力 3D 视觉技术创新。在 AR 领域，3D 视觉感知技术可帮助 AR 设备对周围环境进行三维重建， 可实现虚拟 3D 影像叠加到现 实场景中。此外 3D 视觉感知技术还可应用于人体动作捕捉、人体扫描、体育赛事数据 跟踪等场景。
2.2.3.3D视觉感知技术在手机端，已成为核心功能
智能手机是 3D 视觉感知技术在消费电子领域最大的应用场景之一。2017 年，苹果公司 手机搭载前置结构 3D 视觉传感器以来，带来应用场景不断推陈换新。主流技术经过几 年发展至今，手机通过对 ToF、结构光、双目、Lidar 等硬件进行了应用端适配，IPhone 13 Pro MAX 基于 3D 视觉技术开发电影模式自动切换对焦功能，安卓厂商如华为 Mate系列、OPPO Find X 等多款手机也跟进技术创新，使手机在加密、支付、拍照、AR 互动、 3D 空间扫描等功能上拥有突破性功能。
基于 IDC 于 2020 年 12 月发布的全球智能手机市场的数据，2024 年全球智能手机出货 量预计可达 14.7 亿台。中端及以上机型（售价在 200 美金以上）占比超过一半，预计销 售数量将超过 7.3 亿台。随着智能手机前、后置的 3D 视觉应用的不断探索，未来各项技 术的不断成熟和迭代所带来的软硬件成本下降，结构光/ToF 等技术将在中高端机型中普 及，从而进一步提高在智能手机领域的渗透率。
3D 视觉感知技术同样应用于智能电视设备。针对智能电视应用场景，奥比中光为其提 供包括 3D 摄像头、3D 应用算法及软硬件在内的一站式 3D 视觉解决方案，加强智能电 视 AI 交互体验，提供 AI 健身、大屏社交、AR 游戏等智能服务。根据前瞻产业研究数据 显示，中国预计在 2024E 年智能电视出货量达到 4800 万台，2020 年至 2024 年 CAGR 约为 1.7%。
2.2.4.完善工业测量领域技术创新，行业发展增速
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，如德国 GOM 公司。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。
3D 视觉技术主要用于工业生产过程中测量各个零部件快速高精度三维数据测量及一些 小型变形量。在工业细分领域中普遍搭载于弯管测量仪，减少人力成本提高检测效率。 同时搭载于工业机器人上，使设备更好的进行分拣、搬运、排障等服务。基于云端数据 的分析可以实现数据追溯、智能化的工艺优化。 根据国家机器人联合会数据显示，全球工业机器人保留有量在 2020 年达到 300 万台。 根据国家统计局数据，中国 2021 年工业机器人产量达到 31.8 万台，呈连年增长趋势。
2.2.5.激光雷达发展，引领汽车自动驾驶突破
3D 视觉感知技术在汽车领域的应用主要分为车外和车内应用，其中车外应用包括自动驾 驶及辅助驾驶 360 度 3D 环视、车外身份识别等，车内应用包括驾驶员检测以及车内交 互。车外部通过 3D 环视可以大幅度提高汽车感知环境能力，并实时提供给驾驶员以辅 助，最终实现 L2-L4 级别自动驾驶。车内部通过 3D 视觉感知，可以获取驾驶员及乘客 状态信息，可以实现无感解锁入车、手势识别中控调节等功能。
随着国家不断推出系列鼓励支持智能汽车的相关法规和政策，预计未来产业链将不断完 善，相关应用场景关注度和认可度不断提升。根据前瞻产业研究院的预测，2019 年全球 车载摄像头市场规模为 112 亿美元，中国市场规模为 47 亿元人民币，随着车道偏离预 警、汽车碰撞预警和自动泊车的逐步普及，单车所需搭载摄像头的数量不断增加。根据 ICVTank 数据显示，预计到 2025E 年全球车载摄像头市场规模将达到 270 亿美元，中国 车载摄像头市场规模有望突破 230 亿元人民币。
随着高阶辅助驾驶功能渗透率的不断提升，平均单车摄像头的数量也在不断提升。对于 L2.5 和 L3 级的单车而言，平均车载摄像头有望从 6-7 颗提升到 2030 年的 10 颗。 随着 ADAS 摄像头和高清摄像头的渗透率逐渐提升，将会带动单车摄像头价值量的不断 提升。根据 ICVTank 及 Yole 数据显示，全球车载摄像头的搭载量有望突破 2.45 亿颗，复合增长率 19.2%；在中国市场方面，预计到 2025 年，中国车载摄像头市场规模将达 到 457 亿元， 车载摄像头搭载量有望突破 9600 万颗。
3.1.全栈式技术研发，全领域技术布局
公司进行上下游产业链全方位布局。上游，公司已具备传感器模组生产商能力，iToF 感 光芯片处于待量产阶段，中游，公司已拥有全套 3D 视觉感知解决方案量产，下游，公司 同时具备算法及应用层软件能力。公司研发能力深厚，突显技术创新硬实力。公司以全栈式技术研发能力为牵引，涵盖系 统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等底层核心技术，基本 覆盖了产品从设计、研发到制造的全周期研发流程。全栈式技术研发能力的构建可以使 得公司逐步铸就产品研发的系统级优化能力，以研发出性能优异的产品。
公司技术深度布局多领域，确保产品竞争优势。公司战略指导全领域技术路线布局，基于不同应用场景对 3D 视觉感知技术要求不同的现状，梯次开展包括结构光、iToF、双目、 dToF、Lidar 以及工业三维测量等六种主流 3D 视觉感知技术路线的研发布局。截至目前， 结构光、iToF、双目、工业三维测量已量产相关产品，自有的 iToF 感光芯片也进入待量 产阶段，dToF、Lidar 相关产品正在研发。
公司是少数几家掌握自主开发的 3D 感知多核心技术的企业。通过多模块技术研发，通 过 3D 传感技术需要将光、机、电、芯片、算法、SDK、固件开发等多个复杂学科交叉融 合。3D 视觉传感器属于精密部件，工艺复杂，量产难度高，于 2015 年成功量产了 3D 视觉传感器，并已于 2018 年实现了百万级量产。同时自主知识产权带来三大优势，从成 本控制、产能交付、全平台兼容性拥有较强的技术壁垒，全方位支持下游客户开发及验 证。公司已率先实现了 3D 视觉感知技术在消费电子、生物识别、AIoT、工业等多领域 的应用。
公司 3D 视觉传感器已上市产品包括，2018 年前大规模量产的结构光产品 Astra 系列， 公司在 2019 年上市双目技术的 Astra G 系列，用于体积测量、机器人避障等。2020 年 上市 iToF 技术产品 Astra X/Astra T 系列，可支持三方和自研 iToF 感光芯片，可作为手 机后置用于 AR、自动对焦、背景虚化等应用。2019 年，公司同时开展 dToF 和 Lidar 技 术的在研项目，为后续产品创新提供有力支持。
从历史研发经验来看，公司每种 3D 视觉感知新技术的首款产品平均研发周期 2-3 年左 右。多种 3D 视觉感知技术底层核心技术具有协同性，公司依托历史成功研发经验形成 的全栈式技术研发创新能力，努力加快新技术研发步伐。Astra 系列 3D 视觉传感器是主 要由激光投影模组、光学成像模组、深度引擎芯片以及其他电子器件、结构件等组成的 系统级产品。公司消费级应用设备是基于 3D 视觉传感器进行技术应用的自然延伸。目前已有量产设 备为 3D 刷脸支付设备、3D 体感一体机设备及 3D 体态仪设备，分别拓展到线下支付领 域、AIoT 家庭娱乐领域及 AIoT 医疗健康领域等。
公司面向工业级应用，提供高精度、数字化的工业三维测量设备，截至目前已推出三维 光学扫描测量、三维全场应变测量、三维光学弯管测量等工业级应用设备及应用软件。 其测量精度、采集速度、以及测量范围均属于领先水平。
3.1.1.消费级3D视觉感知技术积累深厚
公司核心技术先进性一方面体现在已成功开发并规模量产出被众多细分行业龙头运用的 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；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，提升了开发效率与技术性能指 标，加快了储备技术的开发进程。 1）消费级产品系统设计：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在新技术产品系统设计时，可以借鉴其他技术的成熟 模型，缩短系统设计周期。
2）芯片设计：深度引擎芯片 MX 系列，从 MX400 型号到最新 MX6600 型号，功能不断 增强、成像质量不断提升、支持的分辨率逐代提高。iToF 感光芯片，基于 BSI 背照式 65nm+65nmStacking 堆栈式工艺的像素设计，2021 年底公司的 iToF 感光芯片已实现量 产，目前正随模组小批量出货中。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，性能指标处于主流的水平，功耗与行业内当前主流芯片相当。目 前处在流片测试阶段。结构光专用感光芯片，针对结构光成像技术的应用场景，该芯片 目前处于设计开发中。AIoT 算力芯片，已基本完成 NPU IP 的开发，该 NPU 预计将达到 1.6T int8 算力水平，可实现双目算法在 VGA 分辨率下帧率达到 30fps。该芯片仍处于设 计开发中。
3）算法优化：包括深度引擎算法及消费级应用算法，其中深度引擎算法包括结构光深度 引擎算法、双目深度引擎算法及 iToF 深度引擎算法，与传统由通用处理器来实现深度计 算相比，深度引擎算法更加优化，并专用于深度引擎芯片，可以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不断推广的关键。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需要所开 发出的算法方案，是构筑客户具体应用与 3D 视觉传感器硬件之间的桥梁，其中包括开发骨架跟踪、图像分割、三维重建、VSLAM、沉浸式 AR 等应用算法。
4）软件开发：为便于用户便利地使用公司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。
5）量产技术：3D视觉传感器属于新兴产品，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 成像模组以及 RGB 模组在组 装时对光轴要求极其严格。公司通过设计研发相关量产工艺及相关核心设备，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。
3.1.2.工业级3D视觉感知提升技术壁垒
公司针对工业级产品也自研了包括系统设计、算法设计及工业软件开发平台，通过客户 需求快速研发，推出针对性的定制化设备方案。 1）系统设计：凭借底层核心算法的自主可控，公司可快速整合已有软件平台和算法模块， 敏捷向客户提供定制化的设备方案。其中包括三维光学扫描测量系统、三维全场应变测 量系统、三维光学弯管测量系统等。
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：公司开发工业软件开发平台，可支持开发的高效性、协同性、可持续性等 优点，实现接口统一、本地继承并调校、功能的多样化、授权的差异化。
3.2.公司布局上下游产业链，客户合作关系良好持续
公司具备全栈式技术研发能力，通过一体化科研生产能力和创新平台不断拓展产品系列，其核心技术占比公司营收2019/2020/2021年分别达到98.73%/95.44%/94.82%，通过技术创新带来营收增长。公司3D视觉传感器业务客户主要为蚂蚁集团、商米科技等，消费级应用设备主要客户为蚂蚁集团、阿里集团等，工业级应用设备主要客户为高校及国有企业为主。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
精选报告来源：【未来智库】未来智库 - 官方网站
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