（报告出品方/分析师：西部证券 俞能飞 卢大炜）
1.1 磨剑二十载，凌云之志渐展
凌云光成立于2002年，位于北京海淀区。成立初期，公司主要开展光通信和视觉器件代理业务。在此基础上，公司持续加大研发投入，积极拓展机器视觉自主业务，代理业务占比逐步下降。
公司目前战略聚焦机器视觉业务，发展历程主要分为三个阶段：
第一阶段（2002-2006年）：代理国外优秀产品，输血自主研发。
公司通过代理国外优秀的核心视觉器件与光通信器件产品，实现原始积累。同期，在机器视觉领域，公司自主开发了印钞全工艺段检测的视觉系统，初步构建了具备光、机、电、算、软等底层技术自主研发能力的百人队伍。在光通信领域，公司自研了广电行业用光放大器，并于2006年，公司收购了拥有自主技术的上海天博光电，进入广电行业的光传输与接入网业务。
第二阶段（2006-2015年）：持续加大研发投入，提升自主能力。
在服务印钞业的基础上，公司持续加大研发投入，大力拓展多行业视觉应用，逐步进入消费电子、新型显示，印刷包装及智慧交通等行业，由单一技术支撑向平台型企业转型。光通信业务方面，代理业务拓展至光器件与仪器仪表两大类产品；自主业务快速发展，公司成为国内广电行业内有一定影响力的光接入网系统设备制造商。
第三阶段（2016年至今）：战略聚焦机器视觉，逐步收缩广电业务。
在此阶段，公司明确以机器视觉自主业务为主，视觉器件、光器件与仪器等代理业务为辅的战略定位。2016年，公司进入苹果产业链，批量供应可配置视觉系统。同时，公司构建了流水线与多轴机械手等自动化技术能力，支撑公司进军大型智能视觉装备领域，自动化、规模化替代人工操作。鉴于广电行业发展趋势下滑，公司为保证机器视觉业务的投入和发展，战略收缩广电光接入网自主业务。
自主、代理双轮驱动，聚焦机器视觉领域。
公司业务包括自主和代理两类。自主业务包括机器视觉和光通信两大类，其中以机器视觉为主。机器视觉自主业务又分为可配置视觉系统和智能视觉装备两类。
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，主要用于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，已被广泛应用于消费电子、智慧交通、立体视觉、科学图像、其他制造业（锂电、光伏、半导体等）等领域。
智能视觉装备在可配置视觉系统基础上增加了结构本体和自动控制部件，相当于给机器又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。光通信自主业务是面向广电行业的光接入网业务，提供光放大器、家庭网终端等产品。代理业务包括视觉器件和光纤器件与仪器两大类。
视觉器件代理业务主要是与Teledyne、FLIR等国际知名厂商合作，采购芯片、光源、镜头、相机等机器视觉产品核心部件对国内销售或自用。光纤器件与仪器代理业务与视觉器件代理业务类似，通过与国际知名厂商合作，采购光纤处理设备、光仪表、光器件、光纤等对内销售。
机器视觉业务、自主业务贡献公司主要营收和利润。
公司主营分为机器视觉和光通信两大块。机器视觉包括可配置视觉系统、智能视觉装备、视觉器件三部分；光通信业务包括光纤器件与仪器和光接入网。
2021年，可配置视觉系统/智能视觉装备/视觉器件/光纤器件与仪器/光接入网/服务收入的营收占比分别为24.7%/29.0%/8.3%/31.1%/5.0%/1.8%；毛利占比分别为28.3%/33.3%/6.6%/24.7%/3.9%/3.2%。
2021年，机器视觉/光通信营收占比分别为62.0%/36.1%；毛利占比分别为68.2%/28.6%；机器视觉贡献主要的营收和毛利。
按生产模式分，公司业务分为自主和代理两大类，其中可配置视觉系统、智能视觉装备、光接入网、服务收入全部为自主业务，视觉器件、光纤器件与仪器全部为代理业务。
2021年，自主/代理业务营收占比分别为60.5%/39.5%，毛利占比分别为68.7%/31.3%，自主业务贡献主要的营收和毛利。
1.2 公司股权高度集中，深度绑定核心管理层
公司股权高度集中，深度绑定核心管理层利益。截至2022年 7 月 8 日，公司董事长兼总经理姚毅直接持有公司股份 44.5%，为公司第一大股东。
公司核心管理层杨艺（董事、副总经理）、王文涛（副董事长、副总经理）、卢源远（监事会主席）、杨影（总经理助理）、印永强（总经理助理）持股比例分别是 5.23%、3.75%、1.93%、1.87%、1.51%，五人合计持股 14.29%，核心管理层利益与公司深度绑定。姚毅与杨艺为夫妻关系，两人合计直接持股 49.73%，为公司实际控制人。
另外，宁波凌杰和宁波凌光均为公司核心员工持股平台，两大平台合计持股比例为 3.3%。第二大股东达晨创通持股 5.42%，达晨创通所持股份为 2019 年对公司 3 亿元债权转换而来。第四大股东富联裕展持股 4.51%，富联裕展为公司重要客户鸿海精密的孙公司。
子公司分工明确，符合公司发展战略。
公司旗下共有 6 家全资子公司：凌云视界、凌云光子、凌云光国际、苏州凌云光、凌云天博、凌云光通信；1 家控股子公司：凌云视迅。
1）凌云视界：公司智能视觉装备产品主要生产基地，同时是公司显示面板 AOI 检测产品对外销售的签约主体。
2）凌云光子：负责公司科学图像可配置视觉系统产品的研发、生产和销售，同时存在部分代理产品的销售。
3）凌云光国际：公司在香港设立的子公司，主要负责视觉器件、光纤器件与仪器的采购或销售。
4）苏州凌云光：设立于2020年，系未来公司机器视觉的重要研发与生产基地，涉及视觉器件、可配置视觉系统与智能视觉装备等全线产品的研发、生产与销售。
5）凌云天博：主要负责光通信接入网业务。
6）凌云光通信：2018年及2019年未开展业务。2020年开始，负责部分光纤器件与仪器的对外销售。
7）凌云视讯：凌云光持股 70%，主要负责公司 3D 可配置视觉系统的研发、生产与销售。 员工持股计划覆盖面广，与公司技术型导向特质相符。
2022年 4 月 20 日，公司分别设立中金凌云光 1 号和中金凌云光 2 号两只员工资产管理计划，参与公司 IPO 战略配售，两只产品合计获配 424.7 万股，占 IPO 发行数量的 4.72%，占公司总股本的 0.94%。
中金凌云光 1 号覆盖公司核心管理层与技术人员合计 28 人，中金凌云光 2 号覆盖公司各事 业部直接负责人、中层核心技术人员、销售、行政人员合计145人。
管理层技术背景浓厚，推动技术不断突破。公司核心管理层均具备研发背景。
公司实控人之一、副总经理杨艺作为核心技术人员，多次参与国家级项目并获奖。在具备较强的研发实力的管理层的带领下，公司也是不断实现技术突破。此外主要管理层，自公司成 立之初即从基层干起，与公司共同成长。
1.3 业绩快速增长，资产结构稳健
公司营收稳健增长，盈利持续改善。2018-2021年，公司营收由14.06亿元增至24.36亿元，CAGR达20.1%；归母净利润由0.55亿元增至1.72亿元，CAGR为46.2%；归母增速显著快于营收增速。
2018-2021年，公司毛利率分别为31.3%/34.3%/34.6%/33.4%，保持相对稳定；公司净利率分别为4.44%/2.73%/7.46%/7.10%。
2020年，公司销售费用和财务费用得到有效控制，净利率水平显著改善。
自主视觉业务占比稳步提升，逐步退出光接入网业务。
2021年公司可配置视觉系统、智能视觉装备、视觉器件、光纤器件与仪器、光接入网、服务收入分别实现营收收入6.02/7.06/2.03/7.59/1.21/0.45 亿元，YOY 为39.2%/81.5%/-12.7%/29.5%/31.2%/91.0%。
受益于各行业在迈向智能过程中对机器视觉产品需求的拉动，公司可配置视觉系统和智能视觉装备业务两项自主视觉业务营收占比持续提升，由2018年的43.7%提升至2021年的53.7%。
单项看，可配置视觉系统毛利率持续提升，主要系产品附加值提升和规模效应显现；智能视觉装备毛利率从2019年的45.2%下滑至2021年的38.4%，主要系行业竞争加剧叠加新品推出拉低毛利率。
光接入网作为公司自主光通信业务，由于广电行业的周期性以及公司欲聚焦机器视觉领域，公司开始逐步推出自主光通信业务—光接入网，该块业务营收占比已由2018年的15.4%降至 5.0%。
研发投入持续增加，管理与销售费用稳步下降。
2018-2021年，公司期间费用率先升后降。2019年，期间费用率由27.6%抬升至33.9%，主要受股权激励实施带来的管理费用的大幅提升。2019-2021年，公司期间费用率由33.9%降至 27.4%，控费效果显著。
分拆来看，公司管理费用率、销售费用率在规模效应下稳步下降。2018-2021年，公司研发费用率由 9.4%提升至 11.5%，主要系公司持续加大研发投入力度，招聘较多研发人员，在一些新的领域如 VR、数字人、智能相机等前期投入较大。公司财务费用率稳步下降，截至 2021年，财务费用率为-0.07%，公司偿债风险低。
公司现金流受疫情、研发等因素影响转负。
2021年，公司经营性现金流净额为-1.41亿元，主要系该年度：
1）智能视觉装备营收大幅增长，而该类产品账期较长，不过2021年公司一年期应收账款之比依旧维持在92.1%的水平；
2）受疫情和宏观环境影响，部分进口原材料供应出现短缺，公司加大备货，同时缩短对上游支付周期；
3）公司加大对机器视觉自主业务的布局，增加了较多人才储备和研发投入，支付给职工以及为职工支付的现金增长明显。
负债率稳步下降，公司经营稳健。
2018-2021年，公司资产负债率由76.2%降至39.8%。资产负债率大幅下降主要系：
1）公司经营业绩持续改善，现金流入增加；
2）大股东达晨创通将对公司3亿债权转为对应股权，此外公司于2020年先后收到富联裕展（系工业富联孙公司）、小米基金、显智链基金、国投创业、晟瑞投资等投资人的投资款合计4.31亿元。同时，公司有息负债率也从2018年的17.4%降至2021年的8.4%。
2021年，公司账面货币资金占比20.8%，远高于有息负债率，公司偿债风险小。公司成功上市后，负债情况有望进一步大幅改善。（报告来源：远瞻智库）
2.1 工业应用中机器视觉优势显著，市场规模快速扩张
机器视觉，为机器装上“眼睛”和“大脑”。机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”，“眼睛”指图像采集硬件（相机、镜头、光源等）为机器植入眼睛，“大脑”指图像处理软件。
机器视觉系统通过图像采集硬件将环境中的光信号转化成图像信号，紧接着图像处理软件对图像信号进行特征提取，给出判断结果，进而给出执行动作的输出。
一个典型的机器视觉系统一般包括光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统（视觉处理分析软件及视觉控制器硬件）等部件。其中，光源及光源控制器、镜头、相机等硬件部分负责成像功能，视觉控制系统负责对成像结果进行处理分析、输出分析结果至智能设备的其他执行机构。
机器视觉将取代人眼处理的单一复杂工作。
机器视觉发展的初衷是用来代替人眼所处理的重复单一的劳动。机器视觉四大基本功能是识别、测量、定位和检测，四项功能的技术实现难度依次上升。识别是基于目标物的特征（外形、颜色、字符等）进行甄别，识别的准确度和速度是关键指标。测量是通过获取目标物的图像信息精确地计算出几何尺寸，高精度以及复杂形态的测量是机器视觉的优势领域。
定位是获得目标物体的位置信息，定位的精度和速度是关键指标。检测，一般指外观检测，如产品装配后的完整性检测、外观缺陷检测等，是四项功能中实现难度最高的。
以检测为例，机器视觉检测相比人工检测具备全天候工作、效率高、准确性和可靠性高等显著优势。在人工成本持续攀升及工业制造精细度持续提升的背景下，机器视觉在识别、测量、定位、检测等各方面代替人眼的不断提升。
视觉控制系统居于行业中游核心，约占机器视觉成本的35%。
上游包括芯片、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机等基础硬件及算法软件；中游视觉系统和智能装备；下游为电子半导体、汽车、医药、印刷包装等应用领域。上游来看，光源及光源控制器搭配使用，用来照亮目标，突出特征；镜头相当于人眼的晶状体，是机器视觉采集和传递被摄物体信息过程的起点；相机相当于人眼的视网膜，其作用是将通过镜头的光线聚集于像平面，生成图像。
根据前瞻经济学人统计数据，机器视觉成本结构中，零部件、软件开发、组装集成、维护分别占比45%/35%/15%/5%。软件开发主要是实现视觉系统，视觉系统将光源、镜头、相机等零部件采集的图像进行处理，根据处理结果和判决条件实现指令输出。视觉系统相当于人的“大脑”，其处理性能的好坏直接影响到指令输出的准确性和可靠性，故视觉系统在机器视觉产业链中占据核心位置。
中国机器视觉市场增速远快于全球市场。
2010-2020年，全球机器视觉器件市场规模由 31.7 亿美元增至 107 亿美元，CAGR 为12.9%；预计至2025年将达到 147 亿美元，2020-2025年 CAGR 为 6.6%。中国在全球的机器视觉产业链中占据重要地位。2016-2021年，中国机器视觉市场规模由 47 亿元增至178 亿元，CAGR 为 30.5%；预计至2026年将达到 543 亿元，2021-2026年 CAGR 为25.0%，增速远快于全球。
驱动机器视觉行业发展的两大因素：宏观政策的推动和微观用工成本的提升。
机器视觉凭借效率与成本优势取代人工。近年来，我国老龄人口占比持续提升，至2021年65 岁以上人口达到 2 亿，占人口总数的14.2%。与此同时，劳动力平均工资也在持续替身，2015-2021年就业人员平均工资同比增长普遍保持在7%以上，2021年就业人员平均工资达到8.8万元/年。人口老龄化+劳动力成本的上升凸显了机器视觉在工业产线上的优势。
宏观层面来看，2017年以来，国家部委和各省市均出台了一系列政策鼓励制造业高端转 型，而高端转型的进程中则少不了机器视觉对人工的取代。
与德美相比，中国机器视觉渗透率还有巨大提升空间。
定义机器视觉密度=机器视觉市场规模/当年制造业增加值。2019年，德国、美国、全球、中国机器视觉密度分别为0.16%、0.12%、0.07%、0.03%，中国机器视觉密度远低于德美。在中国制造业高端转型进程中，中国机器视觉渗透率有望持续提升。
机器视觉应用领域广泛，电子/电气为最大应用场景。
相较于人眼而言机器视觉的精度更高，更适合在精密的电子/电气产业中应用。2020年，电子/电气占据 52.9%的应用份额。在电子/电气领域，机器视觉主要用于 3C 表面检测、触摸屏制造、AOI 光学检测、PCB 印刷电路等。
机器视觉在工业领域的第二大应用场景为半导体（含太阳能电池），约占 10.3% 的份额，在半导体领域机器视觉主要是对芯片进行晶圆切割、定位组装、尺寸测量和硅片表面缺陷的检测。第三大应用领域是汽车产业，主要对汽车某些零部件进行高精度识别、测量、定位、检测，这部分约占下游应用的 8.8%。
2.2 机器视觉应用领域广泛，渗透率持续提升
2.2.1 PCB：消费电子原料，机器视觉应用成熟
PCB 机器视觉设备应用成熟，竞争厂商众多。由于消费电子的元器件尺寸较小，普通肉眼难以对局部细微的地方进行识别、测量、定位、检测，机器视觉通过高精度的工业级相机和独特的光源技术结合机器视觉算法拥有微米级探测能力和 256 灰度级的视力，实现了 PCB 产业精细度的跃升。机器视觉在 PCB 的 SMT 段、FT 段、预组装段都有非常广泛的应用。
目前，凌云光、矩子科技、博众精工、康代智能等厂商在 PCB 领域均有布局。以苹果公司为代表的知名消费电子公司不断强化对机器视觉的技术在各产业链的应用，形成了一个促进行业发展的正向循环。
信息化渗透持续加速背景下，全球 PCB 市场规模稳健增长。
2015-2020年，全球 PCB 产值由 553 亿美元增至 804 亿美元，CAGR 为 7.8%。根据 Prismark 预测，预计至2026年全球 PCB 行业产值将达到1016亿美元，2021-2026年 CAGR 为4.8%，在较高基数下保持平稳增长。
全球 PCB 行业已形成以亚洲为主导、中国大陆为核心的产业格局。
受益于中国在劳动力成本、生产制造环境、产业政策等方面的显著优势以及中国电子产业的完整产业链，全球印制电路板产业产能将继续向中国大陆转移。
根据 Prismark 统计，由于全球经济回暖，下游行业需求蓬勃发展，2021年除美洲地区外，全球其他区域的 PCB 产值增长率均在20%以上，其中欧洲地区 PCB 总产值同比增长 27.3%，增速最为显著。
2021年，中国大陆 PCB 市场规模继续扩展，行业产值达到 436 亿美元，同比增长24.6%。据 Prismark 预计，2021至2026年中国大陆 PCB 产值将以 4.6%的年均复合增长率增长，到 2026 年将达到 546 亿美元，继续保持全球 PCB 产值第一的地位。亚洲（除中国大陆、日本）地区将成为全球 PCB 产值增速最快的区域，2021-2026年均复合增长率将达5.4%。
PCB 高端升级将提升机器视觉检测设备用量。
2020年中国大陆单双面板、多层板等低端 PCB 产值占比 64%，日本仅占15%，我国高端 PCB 渗透空间巨大。在国内 PCB 制造迈向高端的过程中，机器视觉设备的不可替代性也会越来越大。根据 WECC 数据，单产线机器视觉设备配置数量有望由 1 台提升至 3 台。
2.2.2 显示面板：OLED、Mini/Micro LED带来新机遇
面板生产中采用机器视觉检测可实现降本增效。面板生产过程分为 Array、Cell、Module 三段，AOI（自动光学检测）设备在三段中均有应用。面板生产过程中使用 AOI 设备，首先可以对日益上升的劳动力成本形成一定对冲；其次可以有效提升产品良率。整体来说，采用 AOI 机器视觉对于面板的各项问题进行识别和检测，将助力面板厂家实现降本增效。
AMOLED、Mini/Micro OLED 等出货量持续提升。
目前 LCD 面板仍然是主流产品，出货量仍然保持在 25 亿片以上。LED 类面板相较 LCD 具有响应更快、色彩更丰富等优势，近年来出货量稳步提升。截至2021年，AMOLED 和其他（包括 Mini/Micro OLED 等产品）出货分别为 8.83 亿块、5.43 亿块，预计在2022年出货量两者出货量将分别达到 9.22 亿块、5.31 亿块。
OLED 小尺寸与高良品率要求提升机器视觉的应用占比。
与传统的 LCD 屏相比，Mini/Micro LED 将 LED 灯的距离收缩到 10-300μm 左右的领域，更紧密的 LED 小灯排列对检测精度提出了更高的要求，机器视觉检测的优势进一步凸显。此外在当前面板行业，产品良品率是关键的竞争要素，提升良品率的一大关键就是要提高检测效果，这需要更多应用机器视觉检测。
2.2.3 半导体：机器视觉最早大规模应用领域
机器视觉在半导体前、中、后段生产过程中均有广泛应用。半导体具有高集成度和高精度的特点，是机器视觉最早大规模应用的领域。在半导体前道晶圆制造工序中、中后道封装测试环节中，机器视觉主要用于测量和缺陷检测，涉及的设备包括量测设备和缺陷检测设备。
半导体前道制程工艺汇中，缺陷检测占比 45%。
半导体前道制程涉及的机器视觉设备包括膜厚量测设备、CD-SEM关键尺寸量测、光刻校准量测、图形缺陷检测设备等多种设备，其中缺陷检测类占比 45%。
半导体设备出货维持高增速，利好机器视觉企业。
受贸易摩擦及闪存半导体缺货影响，全球和国内半导体设备销量在2019年都有所下降，但2020年后随着各行各业的信息化建设如火如荼进行，国内外半导体设备销量深 V 反弹。
根据 SEMI 预测，到2025年，全球半导体设备销售额将达到 1410 亿美元，2020-2025年 CAGR 为 14.63%；到2025年，中国半导体设备销售额将达到 708 亿美元，2020-2025年 CAGR 为 30.47%，远高于全球增速。国内半导体设备销售额的高增速将显著利好国内机器视觉类企业。
2.2.4 锂电：巨大装机缺口带动机器视觉设备放量
机器视觉在锂电生产中被广泛应用。新能源汽车安全性要求不断提升，对锂电池要求愈发提高，电池企业对于电池缺陷检测的传统方法是人工测量和判断，容易受检测人员主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，使检测结果出现偏差疏漏。因此在锂电池生产制造的过程中，机器视觉检测重要性凸显、应用增多。
以方形卷绕电芯为例，在电芯前段工序中，视觉检测主要应用于涂布的涂覆纠偏、尺寸测量，极片的表面瑕疵检测、尺寸测量，卷绕对齐度等。
在电芯后工序中，视觉检测主要应用于裸电芯极耳翻折检测、极耳裁切碎屑检测、极耳焊接质量检测、尺寸测量、贴胶定位，以及入壳顶盖焊接质量检测、密封钉焊接质量检测、电芯外观检测等。
在模组和 PACK 段，以视觉检测装备为主，主要应用于底部蓝胶检测、BUSBAR 焊缝检测、侧焊缝检测、模组全尺寸检测、PACK 检测等。
动力电池需求旺盛，有望带动机器视觉等锂电设备快速增长。
根据 GGII 预测数据，到2024年，全球动力电池需求将达到 901.9GWh，2021-2024年 CAGR 为 47.7%。动力电池旺盛的需求将带动锂电厂商扩产，带动锂电设备需求快速攀升。
此外，良品率成为锂电生产中的核心考量指标，机器视觉检测代替人工检测将显著提升锂电良品率，后续锂电扩产中机器视觉检测的渗透率有望进一步提升。锂电扩产高峰叠加机器视觉渗透率的快速提升，机器视觉设备的需求将快速放量。
2.3 机器视觉发展趋势：2D到3D、嵌入式应用
机器视觉持续拓展新应用，技术不断迭代升级。过去十年是中国机器视觉行业发展的黄金十年，大批机器视觉核心零部件研发厂商涌现。
随着机器视觉技术在半导体、LCD、烟草、印刷、汽车等多个行业的广泛应用，机器视觉的应用范围已从最初的消费电子等领域，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，机器视觉将有进一步拓宽能力边界的可能。
机器视觉发展趋势：2D 到 3D，嵌入式应用。
根据视觉产业联盟数据，2020年我国机器视觉研发投入中 3D 解决方案、嵌入式视觉系统、AI 驱动的解决方案、高光谱成像技术方案占比分别为20.1%、29.8%、25.1%、4%。2D到3D和嵌入式应用成为机器视觉的重要方向。
3D 视觉检测将逐步取代 2D。
相比 2D 机器视觉，3D 机器视觉具有显著优势，例如测量速度快、精度高、抗干扰能力强、操作简便等，能有效解决 2D 机器视觉对于高度、厚度、体积、平面度等测量因素缺失的问题。3D 视觉技术的突破，将加速视觉技术在高端场景的应用，推动机器视觉市场持续增长。
电子产品微型化趋势下，嵌入式视觉系统优势凸显。
嵌入式视觉系统是机器视觉的一个分支，嵌入式视觉系统包括嵌入式设备+相机，嵌入式设备可以对相机图像或视频进行编解码，并且能够实现一些智能算法。因此嵌入式视觉系统不但能够完成普通工业相机的图像采集任务，还可以直接运行图像处理软件完成对图像的分析和处理，并完成与其他外部设备的直接互联和通信。
对比基于计算机的视觉系统，基于智能相机的系统具有集成度高、运行稳定可靠、维护方便简单、体积小、运行和构建成本低廉等优点。（报告来源：远瞻智库）
3.1 机器视觉国产化率较高，高端领域仍有待突破
机器视觉行业集中度较低，分散程度在加剧。
2020年，我国机器视觉行业CR5、CR10分别为30.1%、40.3%，较2019年分别下降 2.9%、4.3%。我国机器视觉行业目前集中度较低且分散程度仍在加剧。行业格局分散主要系下游应用场景差异化水平高导致。
机器视觉应用包括识别、定位、测量、检测，被广泛应用于消费电子、半导体、汽车、印 刷、食品加工等领域，不同行业及应用对于机器视觉应用的要求均有较大差异。即使占比高达 52.9%的消费电子领域，由于产品（手机、手表、电池）及工序（显示行业中的 Array、Cell、Module 制程）的不同导致应用差异也很大。
机器视觉国产化率稳步提升，高端领域仍有较大差距。2016-2020年，国产品牌在国内机器视觉市场渗透率由39.0%提升至51.7%，整体看国产化水平已然不低。
不过国产品牌当前仅在中低端市场具备竞争力，工业镜头、工业相机、底层软件系统等技术壁垒高、利润率高的高端市场目前仍被国外品牌（康耐视和基恩士等）主导。
机器视觉系统中软硬件均占据重要位置。
根据前瞻产业研究院统计数据，上游零部件（光源及控制器、镜头、相机）和软件开发各占机器视觉成本的45%和35%，合计占比80%。另外，根据我们测算，奥普特提供的机器视觉整体解决方案中光源及光源控制器、镜头、相机、视觉控制系统价值量占比分别为23.1%/12.8%/26.8/37.3%。
低端切入，国产厂商在机器视觉上游各环节均有所突破。
光源部分，日本 CCS 和美国 Ai 凭借多年的行业积累在高端市场拥有较高市占率。光源技术已相对成熟，属于机器视觉上游部件中国产化程度最高、竞争最为激烈的，目前国内厂商主要有奥普特、纬朗光电、沃德普、康视达等，其中奥普特为国内光源市场市占率最高企业。
工业镜头部分，我国起步较晚，2008年以前国内镜头市场基本被日德厂家占据，近年国产品牌从中低端市场切入，凭借性价比具备一定竞争优势。
在高端镜头市场，国内进口依赖度高，不过国内东正光学、慕藤光等企业开始向高端发力。工业相机部分，国内以进口欧美为主，国产品牌开从低端市场开始逐步进口替代。
根据前瞻工业研究院数据，2018年，全球工业相机市场，北美品牌占比62%、欧洲品牌占比 15%。视觉控制软件部分，分为底层算法和二次开发的软件包两部分。
底层算法部分基本被美、德厂商垄断。国内厂商主要以代理起家，目前在二次开发软件包领域，国产产品有奥普特 SciVision、凌云光 VisionWARE、维视图像 Visionbank、精普科技 OpencvRealViewBench（RVB）。
3.2 机器视觉行业两大特点：技术密集和工艺密集
基恩士和康耐视两大巨头垄断视觉系统，国产厂商逐步发力。机器视觉中游视觉系统目前主要被基恩士和康耐视两家老牌巨头垄断。国内奥普特、大恒图像、凌云光以代理业务起家，通过自主研发目前在视觉系统已有所突破。
奥普特推出了 SciVision 视觉系统、凌云光推出了 VisionWARE、维视图像（大恒图像子公司）推出了 Visionbank。在智能视觉装备领域，由于下游应用广泛且各应用之间差异化较大，国内各家厂商在各自擅长的细分市场均占有一定的市场份额。
行业巨头盈利水平长期维持高位，彰显行业高壁垒特性。
2012-2021年，基恩士毛利率、息税前净利率、净利率平均值分别为80.5%、53.7%、36.6%；康耐视毛利率、息税前净利率、净利率平均值分别为75.5%、28.4%、26.47%。
作为全球机器视觉领域巨头，基恩士和康耐视盈利水平长期维持高位也从侧面彰显出行业壁垒很高。机器视觉行业高壁垒主要体现在两大方面：技术研发和工艺积累，分别对应“技术密集”和“工艺密集”。
技术密集：零部件高性能和下游差异化方案要求高研发投入。
机器视觉替代人眼的优势在于精度和稳定性，这对上游部件光源、相机、镜头、软件算法提出了高性能要求。另外机器视觉下游应用领域众多，各领域之间差异化较大，应对不同领域需要提出不同的解决方案。对零部件的高性能要求及不同领域差异化的解决方案导致企业需要持续的投入研发。
2021年，机器视觉中游主要企业 ISRAVISION、精测电子、华兴源创、奥普特、康耐视、凌云光研发投入占营收之比分别为19.7%/18.9%/17.5%/15.7%/13.0%/11.5%，均处于较高水平。
2021年，基恩士研发投入占营收之比仅2.98%，一方面因为其收入体量大，另一方面则是基恩士在部件通用化方面业内领先。
2021年，基恩士研发投入绝对值为12.92亿元，同期奥普特研发投入绝对值仅为1.37亿元。此外，研发人员占比极高也佐证了机器视觉行业属于技术密集型行业。
2021年，精测电子、奥普特、华兴源创、凌云光、康耐视研发人员占比分别为48.2%/39.2%/39.0%/36.3%/25.2%。
工艺密集：反复试验，积累经验，强调对行业的 Know-how。
工厂产线中，机器视觉代替人工的方式是通过提取工序生产的关键特征，基于此建模，沉淀出特定工序的算法，这需要光学成像和应用算法两部分相互配合。光学成像部分，不同应用场景对图像采集的信息和质量要求不同，确定一个合适的光学成像方案需要综合考虑光源、镜头、相机等参数，这需要反复试验摸索。
应用算法方面，不同场景需要识别不同的目标并实现不同的功能，这需要对算子参数进行调整、不同算子组合、算子并行效率优化，以及开发专用的逻辑判断与决策算法才能最终满足应用需求。
整体来看，高效、稳定的机器视觉系统除了对机器视觉技术本身有较高要求外，还需要深刻理解行业的工艺特点、行业标准、设备成本、运维、安全等工程约束。
丰富的 Know-how 知识库将构成机器视觉企业的核心竞争力。
不同应用场景对机器视觉的应用虽有较大差异，但机器视觉的底层技术具有共通性。光学成像方面均要求相机、光源、镜头、采集卡等硬件具备通用的高质量性能。
图像处理算法方面，无论应用场景如何，为实现图像的分析和处理，均需要完备的图像处理算子库作为基础以支持复杂的识别、检测等应用算法设计。通过大量专属行业需求的积累，企业可以提取出其中共通的部分，化繁为简，构建底层通用的视觉系统平台。
基于通用型平台进行专用场景的开发有助于降低开发难度、优化项目质量以及缩短开发周期。行业龙头基恩士通过多年的行业积累，上游零部件及底层算法的标准化程度已经较高，积累了丰富的 Know-how 知识库，这支撑其每年仅支出2%-3%的研发费用，还能保证每年70%的新品是全球首款或行业首推。
4.1聚焦自主机器视觉，逐步退出光接入网
自主机器视觉业务重要性持续凸显。公司自主业务包括机器视觉和光接入网，其中自主机器视觉业务营收占比不断提升，至2021年已提升至53.7%。
2018-2021年，公司逐渐收缩光接入网业务，该块业务营收占比由15.4%降至5.0%。
视觉器件、光纤器件与仪器，公司与众多国际知名厂商均有长时间的合作，下游对两类器件的需求促使公司两块业务平稳增长。随着视觉器件与光纤器件国产化的不断推进，未来代理业务在公司营收结构中的重要性将有所下降。
综合考量行业需求与竞争格局，逐步收缩光接入网业务。
公司光接入网业务主要面向广电销售光放大器、传输平台、家庭网终端等产品。2020年，国内广电接入网设备 CR3 合计占据56%的市场份额。负责开展光接入网的子公司凌云天博2020年在广电接入网设备市占率仅7%，位居第五，具备一定的区域竞争优势。
近年来，受移动等电信运营商宽带业务的冲击，广电用户增长乏力，基于此公司战略收缩了光接入网业务。
代理国际大厂器件业务，反哺自主业务。
公司成立之初主要代理国际老牌厂商的视觉器件和光纤器件业务。光纤器件与仪表，公司已绑定诸如 Fujikura（日本藤仓）、IPG、NKT、II-Ⅳ等老牌光通信器件厂商，大部分合作年限均在 15 年以上。
视觉器件，公司主要外采生产难度较高的相机，与国际知名厂商如Teledyne、JAI、FLIR等厂商均建立了 15 年以上的合作年限。由于光纤器件和视觉器件细分种类多，专业性程度较高，公司的器件代理业务并非简单的供应链管理和产品购销，而是通过一批从业十几年的具有较好专业知识、较高学历的市场营销与服务骨干队伍为客户提供高附加值服务。
基于此，公司器件代理业务毛利率近年来一直维持在25%-30%的高毛利率区间，通过代理业务也持续反哺自主业务，支撑自主业务的持续的研发投入。
4.2 持续加大研发投入，缩小与海外差距
依托知识理性研究院，实现产品快速迭代开发。公司研发组织分为知识理性研究院和 BU 研发部两层。其中，知识理性研究院进行先进成像平台、视觉算法平台、视觉系统软件平台以及关键技术/产品的预研工作；各 BU 项目部负责解决方案的集成研发工作，由各事业部/BU 产品开发部负责产品研发。
公司采用技术与产品开发分离的模式，在研究院打造的技术平台基础上，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。
持续加大研发投入，提高机器视觉自主比例。
2019-2021年，公司研发人员由361人增至590人，研发人员占比由31.7%提升至36.3%。通过加大研发人员招聘，公司持续布局机器视觉自主业务和面向未来的赛道，大力拓展机器视觉新市场，如新能源等领域。
与此同时，2018-2021年，公司研发支出由1.3亿元增至2.81亿元，研发支出占比持续提升，由 9.4%提升至11.5%。通过持续加大研发投入，2018-2021年，公司机器视觉自主业务营收占比从43.7%提升至53.7%，营收CAGR为28.7%。
公司机器视觉算法与系统国内领先，逐渐缩小与海外差距。
软件层面看，图像算法是机器视觉的核心。2005年，公司发布核心算法VisionWARE，目前已经迭代到 5.0 版本。公司已具有基础、定位、测量、检测、识别、颜色、3D、深度学习和图形用户界面等 9 个技术模块、18个算法库和 100 余个算法工具，可实现工业视觉行业定位、测量、检测和识别应用全覆盖。
图像算法方面，公司 VisionWARE 与奥普特相比，在图像增强算法效率方面有优势；与康耐视相比，在定位算法处理精度上略有差距，但效率略有优势，识别算法的识别率基本相当。
可配置视觉系统方面，公司VisionASSEMBLY软件在最大分辨率有优势，支持的最多相机数量与可比公司基本持平；软件算法定位精度略有欠缺；建模步骤上易用性更优。总体来说，公司产品与两大巨头基恩士和康耐视的产品基本持平。
公司智能视觉装备保持国内领先。
智能视觉装备作为机器视觉的集成产品，被广泛应用于消费电子、显示、印刷、新能源等领域。以印刷领域为例，公司产品在在线对版、色差检测、实时版周测量、缺陷 AI 分类以及全流程管理等方面较竞争对手都有一定的优势。
新能源领域，公司产品在检测对象幅宽方面与对手略有差距；在缺陷尺寸方面与对手基本持平；在检出率方面公司 VisionGlass 产品更具优势；同时，发行人产品兼具优化切割和报表功能。
4.3 上游垂直整合降本，下游持续开拓新应用与领域
4.3.1 上游：提升核心零部件自制率，实现降本与原材料可控
算法软件完全自主可控，持续布局上游核心零部件。公司机器视觉自主业务包括可配置视觉系统与智能视觉装备两大类。可配置视觉系统由光学成像和图像处理两部分构成。
图像处理部分涉及的算法、软件，公司目前完全自主开发。光学成像部分包括光源、镜头、相机、采集卡等核心部件。
相机方面，公司在2005年成立相机研发中心，先后开发了面向工业、科研、交通等行业的几十款特色相机。2012年，公司参投 CMOS 传感器芯片设计公司长光辰芯。相机这块，公司自产率相对较高。
镜头方面，2017年，公司投资工业镜头公司湖南长步道光电，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。
2018-2021年以来，公司已向长步道小批量采购镜头产品，其中2021年采购增速高达99%，后续有望持续加大采购力度。
光源部分，公司针对特定应用领域开发了多款光源产品，不过这块大部分还是依赖外购。图像采集卡方面，公司自主开发产品已小批量试产，后续自产率有望逐步提升。
核心部件自产布局优势之一：满足特定需求。
机器视觉核心硬件方面，国外厂商布局时间长，市场依旧主要被国外垄断。不过，机器视觉系统应用广泛、场景复杂，不同应用场景对硬件参数要求各不相同。以相机为例，主流厂商如基恩士、康耐视、Basler 等开发外售的产品无法兼顾全部参数，故各个相机厂家通常会选择聚焦某个或多个特定行业，并基于行业需求优化相机性能参数。
基于此，公司自主研发并生产了部分相机，满足特定行业的需求。以手机屏检应用为例，外购相机中没有合适的产品可以匹配手机横纵比接近 2:1 的情况，公司自主设计了 6000 万像素的 LB6000-M60 大面阵相机。该相机的长宽比例为 12:5，更适配手机屏幕的长宽比例，优于传统的 4:3 长宽比相机，在手机屏幕检测中的检测精度优于 6500 万像素和 7100 万像素的进口同类产品。
核心部件自产布局优势之二：垂直整合降本。
机器视觉上游硬件长期被国外巨头占据，具有丰厚的利润。以国产厂家奥普特为例，根据奥普特2021年报，其光源/相机/镜头毛利率分别为75.4%/55.0%/66.0%。2005年以来，公司持续布局上游光源、镜头、相机等核心零部件，实现垂直整合降本。以相机为例，公司资产的可见光相机和红外相机在性能上与外购的基本持平，但是价格上具备显著优势，可见光和红外这两款自产相机的数量远多于外购。
4.3.1 下游：持续拓展新应用和领域，与头部客户深度绑定
机器视觉领域多点开花，持续拓展高景气领域。公司机器视觉自主业务（可配置视觉系统和智能视觉装备）目前主要应用在消费电子、新型显示、印刷包装等领域。光伏电池片和锂电生产过程中，运用机器视觉检测可以大幅产品良品率、性能和安全性。基于此类现实需求，公司也开始持续拓展光伏、锂电、半导体等高景气度领域。
核心应用领域居于行业前列，不断开发新应用。
消费电子领域，根据 CINNOResearch 统计，2020年公司在中国消费电子可配置视觉系统领域的市场占有率为22.4%，位列行业第三，仅次于康耐视和基恩士。显示领域，公司产品可服务LCD和OLED显示屏的产线工艺，广泛应用于京东方等行业头部厂商。
印刷包装领域，根CINNOResearch统计，2020年公司在中国印刷行业机器视觉智能装备领域的市场占有率为21.1%。此外，公司在各领域持续投入研发，近年来不断开发各类新应用，拓展公司产品的应用边界。
公司已绑定下游主要头部厂商，客户资源优势显著。
公司积累了丰富的客户资源，在消费电子领域，公司长期服务于苹果公司、华为、小米的产业链，与鸿海精密、瑞声科技、歌尔股份等业内领先的电子制造厂商建立了长期稳定的合作关系；
在新型显示领域，公司产品广泛应用于京东方、华星光电、天马、维信诺、无锡夏普、群创光电等行业领先客户的面板产线；
在印刷包装领域，公司是国内标签、软包装、纸盒包装等市场的主流供应商，产品已销往超过 15 个海外国家和地区；
在新能源领域，公司产品广泛服务于福莱特集团、宁德时代、信义集团等行业龙头；
在智慧交通领域，公司产品广泛应用于地铁、动车、机车，以及接触网等场景的在线运维监测业务；公司开发的立体视觉系列产品和“数字人”产品在文化娱乐领域中开始得到广泛应用。
5.1 关键假设与盈利预测
机器视觉业务：
1）可配置视觉系统：公司视觉系统主要覆盖消费电子、科学图像、立体视觉、光伏、锂电等领域。
随着国家持续加大科研投入以及立体视觉应用领域持续拓宽，公司科学图像及立体视觉业务未来有望持续放量。另外光伏、锂电等领域对于精密加工的需求日益提升，公司产品也开始向光伏、锂电延伸。
随着下游锂电、光伏等新能源行业的崛起，公司光伏锂电业务有望持续放量。此外，近年来，公司加大研发投入，不断提高产品附加值，可配置视觉系统的平均售价不断上涨，盈利能力不断增强。
据此，我们预计2022-2024年公司可配置视觉系统收入同比增长39%/34%/30%，毛利率分别为37.5%/38.0%/38.0%。
2）智能视觉装备：公司视觉装备主要覆盖显示、印刷包装、消费电子、新能源四大领域。
消费电子产品更新迭代周期快，产品更新一般带来工艺的更新，催生的新设备的需求。此外受锂电、光伏玻璃等主要企业产线升级或扩产需求，对视觉装备的需求也快速增加。另外，随着公司在锂电、光伏领域出货量的提升，规模效应有望带动毛利率提升。
据此，我们预计2022-2024年公司智能视觉装备收入同比增长40%/35%/30%，毛利率分别为36%/37%/37%。
3）视觉器件：公司代理销售海外品牌商的相机、镜头等产品，产品构成丰富，毛利率受产品结构影响小幅波动，整体保持相对稳定。
伴随公司视觉器件自研率不断提升，代理销售业务有望维持平稳。据此，我们预计2022-2024年公司视觉器件收入同比增长-5%/0%/5%，毛利率分别为26.5%/26%/25%。
光通信业务：
1）光纤器件与仪器：公司主要代理海外品牌商的光纤器件与仪器，产品构成丰富，毛利率受产品结构影响小幅波动，整体保持相对稳定。大数据、智能制造的快速发展，相将驱动上游光通信器件与仪器的发展。据此，我们预计2022-2024年公司光纤器件与仪器收入同比增长20%/18%/15%，毛利率分别为26%/26.5%/26%。
2）光接入网业务：公司主要承接广电光接入网业务，近年来，移动等电信运营商的宽带业务拓展较快，广电行业用户持续下滑。基于此，公司战略聚焦机器视觉行业，逐渐收缩光接入网业务。据此，我们预计2022-2024年公司光接入网收入同比增长20%/-20%/-20%，毛利率分别为25%/24%/23%。
其他业务：公司其他业务主要是机器视觉服务收入等。
机器视觉各应用领域客户产线建设升级换代为公司贡献的技术服务收入持续提升。未来公司服务收入仍将充分受益于下游应用的升级改造需求。据此，我们预计2022-2024年公司其他业务同比增长 90%/70%/50%；毛利率分别为 55%/50%/50%。
5.2 相对估值
可比公司估值：公司主营业务为机器视觉、光通信业务，我们选择奥普特、矩子科技、精测电子三家具有相似业务的公司作为可比公司。
根据 Wind 一致预测结果，2022-2024年行业平均 PE 为 44.6/33.0/24.7X。可比公司中与凌云光业务重合度最高的为奥普特，2022年奥普特 PE 为 51.3X。
与奥普特相比，凌云光全产业链布局且在视觉系统这一核心环节市占率第一，故给予 65XPE 作为公司2022年的估值倍数。我们预计2022年公司 EPS 为0.49元，则对应2022年目标价31.85元。
宏观经济波动，下游投资放缓风险。
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，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。
市场竞争加剧风险。
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，吸引了更多的新兴厂商甚至传统自动化企业进入机器视觉行业，公司将会面临更加激烈的竞争环境。
原材料缺货风险。
公司原材料境外采购金额占比超50%，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、关税壁垒、出口限制、关键进口原材料价格上涨、汇率波动等情形，或境外知名厂商取消与公司的合作，而公司无法在短期内找到替代供应商，公司的自主业务和代理业务均会受到影响，导致经营业绩下滑。
产品迭代落后市场需求风险。
公司下游包括新型显示、消费电子、锂电、半导体等众多下游应用行业，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。若公司无法在较短周期内完成新型产品的研发，则会失去当年的业务机会。
核心技术人员流失风险。
公司所处行业具有人才密集型特征，人才培养周期相对较长。若公司未来不能持续向核心技术人员提供具有市场竞争力的薪酬及福利，激励政策不能持续吸引技术人才，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。
疫情恢复不及预期风险。
公司境外原材料采购需通过上海清关，主要生产基地位于北京和上海。若上述地区疫情未得到有效控制，公司业绩将存在受到负面影响的风险。
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