奥普特诊断（beta）by 价投圈小巴（股票版chart ”ppt”）

奥普特

(688686)

总市值：105.92亿

PE(静)：54.67

PE(2025E)：38.60

总股本：1.22亿

PB(静)：3.61

利润(2025E)：2.74亿

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生意好坏

公司去年的ROIC为6.52%，生意回报能力一般。去年的净利率为20.52%，算上全部成本后，公司产品或服务的附加值高。

偿债能力

公司现金资产非常健康。

融资分红

公司上市5年以来，累计融资总额16.18亿元，累计分红总额3.62亿元，分红融资比为0.22。

生意模式

公司业绩主要依靠研发、营销及股权融资驱动。需要仔细研究这类驱动力背后的实际情况。

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靠谱分析师观点：公司未来成长性高。

公司商业模式常年稳定，推荐使用绝对估值来预估公司现值，该公司业务较难准确预测，建议用保守方式检视当前估值水平，如果按照当前市值回推，该公司未来5年业绩复合增速要达到58.5%这种爆表速度，才能撑起当前市值，市场对其预期可能过热。

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最近有知名机构关注了公司以下问题：

问：国家新质生产力的发展是否能为机器视觉带来更多机遇？

答：新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。机器视觉技术被视为新质生产力的重要组成部分，是实现生产力质变的关键技术之一。在工业自动化系统中，机器视觉技术承担着感知入口、数据承载和行业大脑的角色，是推动制造业高质量发展的核心动力。它不仅提高了生产效率，推动了产业变革，还促进了智能视觉产业的发展，成为新质生产力的重要驱动力。智能视觉产业作为新质生产力发展的重要赛道，其发展具有广泛性、融合性、高附加值和战略性等特点，为经济增长提供了新的动力。因此，机器视觉技术在新质生产力中具有重要的地位和作用。随着技术的不断进步和应用领域的不断扩大，机器视觉技术在新质生产力中的作用和地位将更加突出和重要。公司将顺应新质生产力发展潮流，保持关键领域持续投入，助力新质生产力，促进制造业的高质量发展。

问题2人工智能技术将如何进一步整合多模态信息以提升工业生产的自动化和智能化？

I 机器视觉技术正引领智能制造迈向新的发展阶段，其核心趋势在于从单一视觉模态向多模态、跨模态的深度融合，以及大模型与小模型在工业场景下的协同应用。随着人工智能技术的飞跃，机器视觉系统不再局限于常规2D 图像识别，而是融合了图像、点云、时序、文本、语音等多模态信息，模拟人类更全面的感知与认知方式，极大地提升了其在制造过程中的智能化水平。例如，对于需要触感才能准确鉴别产品表面质量的情况，通过结合触觉传感器感知产品的物理特性，可以实现更全面、精准的缺陷检测。此外，声音也是一种重要的信息源，通过分析生产过程中的声音，可以及时发现设备的异常情况，如轴承的磨损、电机的故障等。这种跨模态的信息融合将极大提升工业生产的智能化和自动化水平。

问题3想请问下公司目前的产品矩阵？

公司以机器视觉软硬件产品为主，依托机器视觉技术向传感器、运动产品线延伸，用先进技术及产品助力客户的品质管控、降本增效，快速为客户提供智能、前沿的自动化核心产品及解决方案。

公司已实现视觉算法库、智能视觉平台、深度学习(工业 I)、光源、光源控制器、工业镜头、工业相机等机器视觉核心软硬件的全产品线布局。其中，公司推出的云版基于深度学习的视觉平台，与公司智能软件平台 Smart3软件深度集成，进一步降低 I技术使用门槛。此外，在传统视觉部件产品的基础上，公司同时拓展了智能读码器、3D传感器、一键测量传感器等视觉传感器产品，核心零部件的自产率显著提升。

同时，公司以核心光学技术为基础，加大在先进工业传感器领域的研发投入，并持续推出测量、光电、安全、槽型光电、光纤、接近、颜色等多品类工业传感器，兼具品类齐全、性能强劲、场景适用性强等特性。

此外，结合资本优势，公司在运动产品领域进行布局，拟并购成熟协同企业，与公司的机器视觉、工业传感器产品进行有机整合，提升为客户提供一站式自动化核心零部件解决方案的能力。

问题4公司自研的视觉软件有哪些优势？

公司的视觉软件自 2009年面世以来，已历经三次迭代，目前已成功升级为 OPT Smart3。作为国内首创的零代码拖拽式编程视觉软件，OPT Smart3已成为涵盖 2D、3D视觉应用及深度学习的全功能视觉平台，并已实现机器视觉应用场景全覆盖。

具体来看，OPT Smart3 可实现图像预处理、匹配定位、几何测量、缺陷检测等 2D功能，拟合差分缺陷检测、无序分拣抓取、立体位姿匹配、胶路检测算法等 3D功能，还可实现深度学习语义分割、目标识别、图像分类、字符识别等功能。此外，OPT Smart3 还具备以下特点（1）可实现快速部署，根据应用场景，直接调取黄金方案，开发周期仅需几小时；（2）采用可视化图形编辑，无需编程经验，界面布局轻松拖曳生成；（3）全场景一键自动标定，减少切换操作成本，高效便捷。

目前，Smart3 已经在 30 多个行业中广泛应用，在 50000 多个项目案例中成功落地，实现了机器视觉应用场景的全域覆盖。

问题5介绍下深度学习与 3D视觉技术结合的应用案例？

深度学习与 3D视觉感知的有机结合为机器视觉系统带来革命性的进步。基于 3D深度学习的系统能够更精准地识别、分类和定位物体，赋能更广泛的工业制造。

基于 3D感知获取工件表面的 3D形状和表面信息，利用先进的 3D深度学习算法精确检测产品缺陷，尤其是依赖 2D视觉难以发现的微弱缺陷，在知名锂电企业的关键工位漏检率降低了 50%以上。

在智能手机、耳机模组的装配过程中，该技术通过高精度的三维扫描和深度学习处理，能够准确获取模组、胶路的相对位置，从而指导机器人实现高精度 OI 缺陷检测、胶路引导、点胶质量分析，有效降低了人工操作误差和产品不良率。

问题6介绍下公司未来发展战略？

公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商，聚焦感知与决策核心关键环节，为客户提供实现自动化所需的核心软硬件产品及解决方案。

（1）核心技术方面重点发展深度学习（工业 I）技术、3D 处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件技术方面进行强化，同时拓展智能感知和融合技术、智能数据处理与分析技术等传感器技术，以及高端超精密运动部件驱动及驱控一体技术等，加强公司在自动化核心零部件领域的产品竞争力。

（2）产品方面不断丰富和完善公司自动化核心零部件产品线。现有视觉软件产品线、3D产品线、智能读码器产品线、工业相机产品线、工业镜头产品线、光源产品线，并拓展至工业传感器产品线、运动部件产品线。

在硬件方面，持续完善自动化核心零部件硬件产品，满足更广的项目应用需求。在软件方面，持续升级现有的视觉处理分析软件，重点开发 3D重构及分析模块、深度学习（工业 I）算法模块，同时拓展工业传感器智能数据处理与分析软件技术以及直驱、驱控一体技术。

（3）海外市场方面公司将继续秉承其在机器视觉技术领域的专业优势，积极把握全球制造业自动化和智能化的发展浪潮，不断加大海外市场的投入，积极开拓海外市场，实现全球布局，以提升公司的国际竞争力和品牌影响力。

（4）行业方面公司将持续深入实施市场多元化战略，深化在 3C 电子和锂电领域的市场领先地位，同时积极拓展汽车、半导体、光伏等行业的市场机遇。

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以上是研究院小巴对该公司的初步分析如果还有更多想了解的可以咨询研究院小巴

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