凌云光（688400）2025年半年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期凌云光（688400）发布2025年半年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

发展回顾：

一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明

    （一）报告期内主营业务介绍

    1、主要业务

    公司机器视觉业务以“视觉+AI”技术创新为基础，服务工业智能制造和文化内容制作，是行业内领先的机器视觉与解决方案提供商。面向工业领域，已形成核心视觉器件、可配置视觉系统、智能视觉装备和智能工厂四个产品线，服务消费电子、新能源、印刷包装、半导体等多个领域，为客户提供智能制造与质量检测的多元化产品与解决方案，助力国家智能制造转型升级；公司的全资子公司元客视界基于计算成像与人工智能技术创新，自主研发了光场建模、运动捕捉、全景拍摄、虚实拍摄等一系列先进产品及解决方案，实现人、物、场、境的整合统一，面向虚拟现实、沉浸媒体、具身智能等众多下游应用。

    在光通信方面，公司代理引进国外先进数据通信、光纤器件与仪器产品，服务光通信产学研客户及通信、激光等行业的国内知名企业。围绕当前AI驱动的大规模算力基础设施建设，信息互联的高带宽、低功耗、低时延等迫切性需求，公司积极布局了OCS全光交换、全自动光子引线键合、光IO解决方案等下一代光通信产品和解决方案。

    公司坚持以客户为中心，以推动行业发展为己任，积极把握人工智能时代的战略机遇，基于“光、机、电、算、软”底层通用技术形成四大技术平台，为客户提供差异化、高质量、高性价比的多元化产品和解决方案。经过近二十余年的行业积累，积累了苹果、富士康、华为、小米、宁德时代、京东方、央视总台、咪咕等多行业的头部客户。

    2、主要产品

    （1）机器视觉—工业领域产品

    公司致力于成像硬件到软件算法的持续创新。在硬件方面，公司通过并购JAI，形成与自身业务高度协同、全面布局的产品矩阵，形成棱镜相机、面阵相机、线阵相机、智能相机等多产品线，满足下游多场景的成像需求。在算法方面，公司的VisionWare算法平台积累形成了多个核心技术模块、18个算法库和近200个算法工具，针对机器视觉行业智能化、高精度和高效率的发展要求和趋势，公司将模式识别的底层算法能力和深度学习AI结合，兼顾了检测精度效率和对于复杂场景的适应性，采用组态技术，在视觉精密定位引导、定位、视觉检测等方面逐步超越国际先进产品，可实现工业机器视觉功能的广泛服务。公司针对工业应用中小样本、碎片化的特点，自主开发工业通用视觉大模型F.Brain，解决了众多工业制造的检测难题，在消费电子、新能源、印刷包装、汽车等行业取得了较好的应用效果。

    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，可以独立完成图像采集功能并基于图像采集的信息完成预处理工作。公司的可配置视觉系统可服务于多个行业场景应用，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，以优化生产流程、提高产品质量。

    智能视觉装备是在可配置视觉系统（成像模块和图像处理系统）基础上增加结构本体和自动控制部件，实现生产与检测的智能控制，给机器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。相较于人工检测，公司产品可大幅度提高检测效率、提升新产品新工艺的迭代速度，提高产品出厂良率、减少废品，有效解决客户痛点。

    智能工厂解决方案依托于视觉系统和智能视觉装备等端侧和边侧生成的生产与检测数据，结合公司的先进算法平台和质量管理分析软件，深入挖掘并分析制造及检测过程中的数据。针对不同行业客户的特定需求和痛点，该方案助力客户实现多工厂间的产品质量标准化、缺陷分析、生产问题预警以及人员和效能管理等多重功能，从而提升生产良率并实现工厂大数据的闭环管理。

    （2）机器视觉—元客视界产品

    围绕“AI+空间计算”，元客视界构建了多元化产品：1）形成光场建模、运动捕捉、全景成像、XR拍摄等后台要素类产品；2）打造了智能虚拟内容制作工作室、智能虚实融合XR演播室等中台产品；3）电商直播数字人、服务数字人等前台产品。主要的产品解决方案如下：

    FZMotion光学运动捕捉系统：具备业界领先的高精度三维定位跟踪测量能力，同时具有同步人体运动捕捉和XR虚实融合拍摄功能，系统通过多台高帧速/高分辨率的红外动捕相机拍摄人体穿戴的反光标记点，实时高精度计算人体骨骼运动，驱动数字角色或人形机器人，在亚毫米级别精度下实现整套流程骨骼鲁棒的高度稳定。

    Lustage光场建模系统：利用多维光照照明、高速同步相机采集的人、物在多种模拟光照条件下的光场数据，自动智能计算毛孔级的高精度人体模型、光照材质特性，实现人脸、人体模型的数字资产制作。

    InFisionXR虚实融合方案：采用多光融合定位技术，对人、摄像机、道具、大屏等设备进行全局标定，实现大屏、XR扩展、AR内容的实时渲染与精准对齐，实现一站式全局标定、稳定可靠的多机位讯道切换、虚实内容的实时渲染融合。

    （3）光通信主要产品

    在光通信方面，公司致力于电信通信、数据通信、科学通信、光纤激光、光纤传感领域，引进代理高端光器件、光模块、测试仪器、生产设备等产品，为光通信领域的产学研客户提供整体解决方案，已与Fujikura、EXFO、HUBER+SUHNER/Polatis、Vanguard等全球知名光纤器件与仪器提供商建立长期合作关系。目前高端光纤器件与仪器类产品多数由国外厂家主导，区别于中低端产品的激烈竞争，公司代理的高端产品具有技术门槛高、解决方案与技术服务能力要求高的特点。在AI大模型、数据中心和智能算力快速发展的背景下，高带宽、低功耗、低时延的光互联正逐步取代传统电互联，成为下一代基础设施的关键，公司基于多年来对于光通信行业的深入理解和资源积累，积极布局了OCS全光交换机、光IO、光电子集成先进封测等下一代光通信产品和解决方案。

    （二）主要经营模式

    1、盈利模式

    公司长期坚持以客户为中心，为国内外优质客户提供领先的机器视觉、光通信产品与服务。在机器视觉领域，公司提供视觉器件、可配置视觉系统、智能视觉装备、智能工厂管理软件等一揽子产品与解决方案，服务国家智能制造与数字经济，通过为客户提供优质产品与解决方案，实现自身价值创造；在光通信领域，通过与国际领先企业战略合作，代理光纤器件与仪器等产品，为头部客户提供专业化产品与解决方案，从而实现收入和利润。

    2、研发模式

    公司研发包含通用技术研发和应用产品开发，通用技术研发围绕底层技术进行，应用产品开发是在通用技术基础上就特定行业客户需求进行的产品开发，此种研发模式有助于缩短产品开发周期、提升市场需求响应速度，降低开发成本。通用技术开发以光学成像、智能软件与算法、精密自动化底层技术为基础研究方向，建立标准化技术平台。应用产品开发快速适配客户应用需求，基于IPD的集成开发模式，实施贯穿客户需求管理、产品规划、产品开发、产品生命周期管理等产品开发全流程管理。公司在产品开发中坚持以客户需求、产品开发模块化/平台化为研发导向，保证公司不断推出有竞争力的产品。

    3、销售模式

    公司构建了以客户为中心的市场营销体系，基于不同的客户类型和产品类型，建立了面向客户的价值创造销售流程。结合所处机器视觉行业及光通信行业的特点、上下游发展情况、客户类型等综合因素，采取了直销模式为主、经销模式为辅的销售模式。通过直销模式，公司直接向行业内知名客户提供产品及技术服务，可以确保产品和品牌推广的有效性，与客户保持沟通，提高对客户需求的响应速度并加深对行业变化和趋势的理解。公司基于境外业务拓展及客户指定经销商两种业务场景，实行经销模式。

    4、采购模式

    为支撑公司战略发展，提升采购战略执行能力，保障采购决策效率与质量，公司建立了较为完整的供应商评价体系、供应商管理体系和基于不同产品需求的采购策略。公司基于T（Technology）、Q（Quality）、R（Responsiveness）、D（Delivery）、C（Cost）建立供应商准入及评价体系；建立以高效性、透明性、充分性为原则的分层、分权管理运作的供应商管理体系；针对定制零部件及标准零部件不同的采购特点建立不同的采购机制，以需求预测、滚动备货、安全库存相结合的采购计划策略，提升供应链整体效率，降低管理成本。

    5、生产模式

    公司主要采用“以销定产”的生产模式，根据产品周期性需求变化，采取自主生产+外协生产相结合的生产方式，通过最佳资源配置实现效率与成本的最优。公司通过了ISO9001:2015质量管理体系、ISO14001:2015环境管理体系、ISO45001:2018职业健康安全管理体系认证，并发布了《生产管理流程》等规定，保障生产过程在质量、环保和安全等方面有效受控，持续改进提升。

    （三）报告期内所处行业情况

    1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛

    （1）机器视觉行业

    就全球来看，机器视觉的发展史可追溯至20世纪60年代末。与国外机器视觉的发展历程相比，中国的机器视觉行业起步较晚，1995年才开始有初步应用。发展至今，机器视觉在以消费电子为代表的行业应用和算力的双轮驱动下，得到较为广泛的应用。机器视觉领域的芯片、相机、光源等核心器件及系统、设备的国产化率大幅度提高，在应用技术及国内市场份额方面与国外同行业企业平分秋色甚至实现了部分超越，正处于从中低端市场到高端的拓展期。中国的机器视觉自3C产业发展起来，并以此为突破口发育了中国的机器视觉企业的能力，因此中国的机器视觉区别于国外机器视觉的多行业泛化路线，走了一条从专用领域为起点的发展道路。随着中国制造行业升级需求及机器视觉技术的提升，国内的机器视觉应用范围逐步扩大，逐步扩展到新能源、印刷、汽车、半导体等领域。随着中国机器视觉的发展和扩大，中国机器视觉头部企业已逐步从国内市场拓展到海外市场，在国际市场上占据一定的份额，中国机器视觉企业在国际市场的影响力将逐步扩大。根据机器视觉产业联盟报告，预计未来三年，得益于宏观经济持续向好发展、新质生产力进一步加速机器视觉领域需求增长、下游行业持续增长、产业结构升级等因素，中国机器视觉行业规模将进一步增长，从2025年的395.4亿元增长至2027年的580.8亿元，年均复合增长率达21.2%。机器视觉行业具有长坡厚雪的特点，随着中国机器视觉企业技术和产品在行业通用性、产品易用性等方面与国外企业逐步缩小差距，中国机器视觉企业在国内外尚大有可为。机器视觉作为实现智能制造的重要环节，国家颁布了一系列执行性政策，为机器视觉行业的高质量发展提供了保障。在《2025年政府工作报告》中，指出持续推出“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，重点发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》强调应用机器视觉识别技术，实现加工、装配、包装、巡检等过程人机高效协同，以及产品质量在线快速识别判定，提升检测效率和及时性，提供了智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等方面的参考指引，以加快推进制造业数字化转型、智能化升级。同时，各地政府也陆续出台推动建设智能工厂的政策，有力支持了机器视觉行业发展。

    机器视觉是光、机、电、算、软等多领域技术的深度融合，唯有实现软硬件的协同配合与协调发展，才能构建起完整且高效的机器视觉系统与智能装备。近年来，随着3C电子及新能源行业的领军企业，如苹果、富士康、宁德时代等，纷纷提出“黑灯工厂”“极限制造”等前沿制造理念，机器视觉在制造业中的应用场景不断拓展。然而，这些先进制造理念的落地实施，也对机器视觉厂商在制造精度与效率方面提出了更高的要求，进一步抬高了机器视觉行业的准入门槛，为潜在的市场进入者构筑起了坚固的技术壁垒。

    （2）光通信行业

    光通信通常泛指光纤通信。光纤通信是指以石英光纤作为传输媒介，以光作为信息载体的通信方式。经过几十年的发展，光纤通信已经成为现代信息载体的核心方式，在现代通信网中起着举足轻重的作用。光通信产业链包括光芯片、光器件、光模块、光网络设备和电信及数通应用。随着人工智能时代加速到来，数据中心算力需求持续攀升，传统电互联逐渐显现瓶颈，光互联正以更高带宽、更低功耗、更低时延的优势，迅速崛起为支撑智算中心高效运行的关键，为光通信产品的需求带来巨大增量。

    2、公司所处的行业地位及其变化情况

    公司深耕机器视觉产业近三十年，是行业领先的机器视觉产品和解决方案供应商，且是行业内少数具备光、机、电、算、软全栈能力的产品与解决方案供应商，在中国机器视觉行业中占据先发优势。公司深入了解下游应用行业需求，深入研究制程和工艺，基于“视觉+AI”技术重构工业制造的质量控制与生产效率体系，同时为智能制造的世界级难题提供突破性解决方案。为解决人工检测的不可靠性问题、复杂场景的检测挑战难题，以及数据价值未被充分挖掘的现状，公司持续钻研并努力解决智能制造的世界级难题，如：“尺寸测量：从微米到纳米级精度的跨越”、“色彩一致性：从人眼标准到科学量化”、“缺陷检测：从漏检到零缺陷的跨越”。面对客户高精度、高可靠性与场景适配性等核心要求，破解极限制造瓶颈，赋能产业智能化升级，推动精密制造精度突破，构建数据驱动的智能工厂，实现全流程质量闭环管理。公司的“视觉+AI”产品及解决方案服务机器视觉下游消费电子、新能源、立体视觉、印刷、新型显示等多个领域，积累了行业头部客户资源。未来，随着具身智能、多光谱融合等技术的落地，凌云光将进一步推动工业AI向自主决策、闭环优化的更高阶段演进，助力中国制造业从“制造”向“智造”的质变。

    3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势

    （1）机器视觉新技术驱动行业发展

    深度学习、3D视觉、嵌入式视觉等新技术的出现和应用，进一步拓展了机器视觉产品和解决方案的多样性，丰富了视觉技术的应用范畴和解决方案的智能化、易用性，机器视觉的应用领域和市场空间得到极大的扩展。

    ①深度学习

    传统机器视觉算法与深度学习的结合是必然趋势。深度学习通过对原始数据进行多步特征转换，得到比传统视觉算法更高层次、更抽象的特征表示，并输入预测函数得到最终结果，能够有效补充机器视觉传统算法对于偏差和未能预测缺陷检测能力的不足，两者的统一和融合能够有效结合传统特征标注的可靠性、准确性与深度学习的可复制性、鲁棒性，用于解决工业领域中的各种复杂难题。一方面，满足如3C电子、新能源场景中的高达99%的精度要求，机器视觉传统算法在深度学习的加持下，能够降低对相机、光源等视觉成像器件的硬件性能要求，降低硬件采购成本；另一方面，深度学习采用预训练和自适应的方式，大幅提高视觉智能化水平，相较传统算法人工标注的方式，能够降低机器视觉算法的成本，并通过模型的通用性，实现算法的跨场景、跨行业的应用效率与成本节约。

    ②嵌入式视觉

    嵌入式技术发展，大大提高图像智能化特性能力，嵌入式视觉系统利用嵌入式技术赋能机器视觉系统，是嵌入式系统算力和机器视觉软件算法两种技术融合形成的智能视觉系统，可独立完成从接收光信号到系统输入的整个信号处理过程。相比基于PC或者云架构的视觉技术，嵌入式技术将用于图像处理和深度学习算法的AI模块集成到工业相机中，实现边端智能。嵌入式视觉系统具有易学、易用、易安装、易维护等特点，可在短期内构建起可靠而有效的视觉系统，从而极大地提高应用系统的开发速度。处理能力、存储器密度和系统集成度的提升，推动了嵌入式视觉在传统及新兴应用领域的渗透。

    ③2D、3D与XD视觉的融合与多场景应用

    3D视觉相较2D视觉在某些场景中更有优势，例如可以实现平面度、翘曲度、段差、曲面轮廓等3D尺寸量测、3D空间中的机器人引导定位、基于3D信息的检测、识别等各种丰富的功能。3D与XD视觉技术在一定程度上多方面聚集工业信息，补充了传统2D无法提供多维信息、易受光照条件变化影响，以及对物体运动敏感具有局限性等不足，可以让机器在生产过程中对物料的使用和把控更加全面与精准，在精准度、稳定性、易用性等方面能很好地满足多类用户的使用需求。

    ④机器视觉与人工智能、5G等新兴技术融合和创新

    近年来，随着信息技术、人工智能技术、新材料技术等不断发展，新兴技术与传统技术相结合带动新一轮产业变革，为各工业行业带来了新的机遇。机器视觉行业在新技术的推动下也迎来了产业变革。机器视觉赋予了机器视觉感知的能力，是智能制造的基础产业，也是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉与人工智能、5G、工业互联等技术加速融合与创新，有利于更扎实地服务于全产业，推动中国制造业加速完成智能转型，同时也会带动中国机器视觉产业链从芯片到相机再到系统的快速发展，为具备创新能力的国产机器视觉厂商拓展应用建立雄厚基础。

    （2）机器视觉在工业制造领域的应用扩展

    制造业是国民经济的支柱，对经济增长有直接的推动作用，我国当前已进入制造业转型升级的关键时期。随着消费电子、新能源、半导体、汽车等高端制造行业在我国产能占比的提升，对产品工艺及质量的要求愈加严苛，工业生产线上人眼检测在精度、效率等方面已不能满足产业升级的要求，制造业转型不仅是行业发展需求也是国家战略。近年来我国城镇制造业人数自2015年步入负增长，人口红利逐步消失，企业劳动力成本压力日益凸显，与此同时，原材料成本上涨、国际经济态势等外部因素直接或者间接增加了企业的综合成本。因此，下游工业制造业的转型升级的迫切需求和中国人口结构变化的现状为机器视觉带来极大的成长空间。

    机器视觉的拓展和渗透主要围绕以下几个方向：①中国制造业正处于转型升级的关键时期，主要优势行业如消费电子、新能源，均经历了从传统的粗放式制造向自动化、智能化升级的过程，这是中国制造业由“制造”转化为“智造”的必然阶段。机器视觉作为人工智能在工业领域的关键应用，是中国制造业转型升级不可或缺的组成部分；②前期由于技术和能力限制，中国机器视觉企业主要集中于中低端替代国外份额，当前在深度学习、3D视觉、自动化的加持下，中国厂商已经在更高精度的行业及机器视觉难度较高的环节推进国产替代；③随着机器视觉产业链上游相机、光源等元器件在中高端市场的国产替代加速，叠加深度学习对机器视觉算法能力的加持，硬件、软件的成本从长期来看呈现下降趋势，机器视觉有望向下兼容更多的应用行业，为中国智造的转型升级贡献力量。④随着中国机器视觉企业在技术、产品应用等方面的突破，有望加大出海力度，将在中国积累的优势产品扩展到海外，在国际市场寻找更多的应用和扩展空间。

    （3）基于“视觉+AI”技术实现跨领域扩展

    视觉和AI技术是人工智能的核心驱动力，赋予机器“看见”和“理解”的能力，广泛应用于工业、医疗、交通、安防等多个领域。视觉技术通过计算机视觉实现图像和视频的识别与分析，而AI能力则通过深度学习算法处理复杂数据，优化决策过程。两者相辅相成，不仅提升了效率和准确性，还推动了各行业的智能化升级，成为现代科技发展的关键力量。

    视觉和AI技术凭借其多模态融合、深度学习算法以及智能化决策能力，在工业制造、影视制作、无人机、无人车和机器人训练等领域展现出显著的共通性和跨领域应用潜力。在工业制造中，AI视觉技术结合5G和工业互联网，实现了从生产环节的质量检测到全流程的智能优化，显著提升了生产效率和产品质量。在影视制作领域，AI技术不仅用于剧本创作和内容生成，还通过多模态融合提升了创意内容的制作效率和质量。同时，无人机和无人车的自主导航能力依赖于视觉SLAM技术，使其能够在复杂环境中安全高效地运行。此外，机器人训练也受益于视觉和AI技术的融合，通过视觉本体感知和自我校准机制，机器人能够在复杂场景中实现更灵活的操作。这种跨领域应用不仅推动了各行业的智能化升级，也为未来的发展提供了新的思路和方向。

    二、经营情况的讨论与分析

    （一）整体经营情况概述

    凌云光业务布局以光技术为基础的机器视觉与光通信两大领域，致力于为客户提供引领性、高性能的产品和解决方案，助力推动工业人工智能转型升级和数字经济的蓬勃发展。2025年上半年，面临复杂多变的国际宏观环境和行业周期分化走向，公司得益于在“视觉+AI”核心能力的突破，在核心技术产品化和应用规模化取得较大的成果，AI算法能力的提升在视觉器件、可配置视觉系统、智能装备、智能工厂解决方案等多系列产品线均实现落地并获得客户较好的反响，带动了公司在消费电子、印刷、新能源等多行业业务的增长，进一步验证了公司以AI为核心驱动的战略正在逐步落地。另一方面，公司提前卡位的具身智能创新应用亦在上半年获得不错的进展，技术验证与客户场景同步打开，为进入下一个应用量级奠定基础。报告期内具体经营情况如下：

    1、长期深耕迎阶段性成果，收入与利润同步提升

    2025年上半年，部分下游行业温和复苏，叠加AI算法从技术优势加速转化为产品优势，公司实现主营收入13.68亿元，较2024年同期增长25.73%，营业利润0.91亿元，同比增长28.12%，主要得益于：（1）将技术优势升级为智能化能力突出的新品，显著提升产品竞争力，提升公司在多行业的市场占有率；（2）并购JAI后的协同效应及海外战略拓展影响，境外收入实现1.65亿收入，同比增长64%，海外战略持续推进实施；（3）规模效应初步显现，费用增速低于收入增速。受非经营性收入下滑影响，归属于上市公司股东的净利润0.96亿元，同比增长10.10%。展望未来，AI算法在消费电子、印刷包装、新能源等领域的持续落地，使公司“视觉+AI”方案的跨行业领先优势更加突出；具身智能的新赛道布局与JAI的深度协同，将进一步放大增长动能，对公司中长期的持续发展奠定基础。

    2、AI驱动产品创新与升级，多领域应用迎来规模化拐点

    在报告期内，公司在多行业取得了较好的业务进展：

    （1）消费电子产业在OLED加速落地与AI技术持续突破的双重驱动下，保持温和复苏状态。公司上半年实现收入5.83亿元，同比增长49%；视觉系统方面，依托领先的AI算法，在保持既有优势份额的基础上，紧贴客户对品质升级和操作简易化的需求，推出一系列创新型视觉系统，赢得头部客户广泛认可。在设备端，公司抓住OLED新一轮周期，并紧扣客户“提质增效”的质量升级需求。以自研相机与AI深度耦合，在屏幕点灯环节实现替人增效的价值跃迁，实现了份额的提升；公司凭借技术优势锁定外观检测制高点，市占率稳居外观检测赛道前列。公司最新发布的屏幕外观检测设备可较好满足客户最严苛的标准，充分彰显了公司硬核的技术创新能力与行业引领地位。

    （2）当印刷产业全面驶入数字化、智能化深水区，公司以AI深度学习为核心，升级优势产品，并借此继续深化智能工厂解决方案的垂直化应用，叠加书刊市场的深入渗透、国际市场的关键布局，上半年公司在印刷领域收入1.66亿元，同比增长18%，其中2025年第二季度环比增速达68%。在产品端，发布VisionPrint8检测系统，能够做到在产品抖动、材料拉伸变形、套印变化等复杂工况的情况下，检测精度/检测速度提升400%，突破浅缺陷检测难题；同步加速产品标准化进程，加速出海节奏，国内市占率与海外影响力同步推进。智能工厂解决方案侧，公司积极打造在物流、软包、彩盒多个细分领域的垂直应用，并以“视觉+AI”优势切入书刊这一新的细分赛道，合力推动公司印刷业务持续高质量增长。

    （3）公司抓住锂电池扩产周期，发掘在锂电池生产安全性检测及关键环节质量检测的痛点和需求。2025年上半年，公司在新能源行业实现收入4,692万元，较去年同期增长45%，其中二季度环比增长138%。继极片检测系统、毛刺在线全检系统之后，公司将F.Brain深度学习的AI算法与视觉方案深度融合应用在锂电行业，持续拓宽产品矩阵：针对硬质异物刺穿蓝膜引起短路起火、电解液漏液引发的模组报废等行业难题，打磨锂电外观检测设备—漏检率<0.1%，过检率1.6%，故障率＜0.5%，为电芯外观缺陷提供零盲区、低误判的AI解决方案；聚焦极耳翻折不当导致的自燃风险，推出锂电池极耳翻折检测装备—漏检率<1%、过检率<1%、故障率＜0.5%，可精准识别极耳撕裂、翻折等缺陷，彻底解决人工检测一致性差、效率低的痛点。目前，上述两款设备均已完成头部客户现场验证，并于上半年批量供货。随着市场渗透率持续提升，公司新能源业务有望保持持续增长。

    （4）具身机器人正处于“创新启蒙”向“产业深耕”的战略转折期，相关商业化应用也进一步成熟。公司全资子公司元客视界自2024年第四季度切入该赛道，2025年上半年元客视界受益于具身智能应用扩展及Lustage升级带动，收入同比增长28%，其中FZMotion光学运动捕捉系统单品收入增长188%，成为支撑元客视界业务的重要支柱。公司深度卡位人形机器人“采集—训练—量产”全周期，已与行业TOP级机器人厂商建立了合作关系，并与苏州、北京、杭州等多地机器人数据采集/训练中心形成合作。在数据采集端，FZMotion针对性解决了高精度捕捉与防遮挡场景下的数据连续性难题，通过技术创新将数据精度提升至行业领先水平，并通过源头减少后期数据纠错成本与重复采集工作量，使得采集效率提升30%以上。系统兼容主流仿真平台，全面打通数据从生产、处理到价值转化的完整通路，破解行业“缺高质量数据、跨本体迁移”的核心难题。在量产端，为人形机器人量身定制出厂检测体系，以关节角度误差≤0.1°、末端执行器精度达亚毫米级的性能，深度解析与核心零部件性能映射，构建出厂检测与性能评估标准，为出厂质量评估提供高质量数据支撑。元客自研的LuStage光场重建系统，作为北京市科委支持建设的重点项目，可实现完整捕捉空间中光线的方向、强度、颜色等多维信息，通过算法重构具有“可调节角度、可聚焦、可测量深度”的光场数据。公司围绕不同精度与场景需求，已构建H3D数字人制作系统、S4D体积视频生产系统、F7D人脸光场重建系统多个专业子系统，广泛服务于清华大学、中科院、支付宝等百家科研与高校机构，支撑其在虚拟现实、人工智能等方向的研究应用。

    （二）持续加码“视觉+AI”研发投入，助力多产品线迭代创新

    公司锚定“视觉+AI”技术深水区，持续加码底层先进视觉、AI算法研发及应用产品转化，2025年上半年研发投入2.18亿元，研发强度依然保持领先。依托F·Brain深度学习算法平台，公司在智能器件、可配置视觉系统、智能装备三大产品线上不断提升AI渗透率：

    1、自主相机多领域优势凸显，AI赋能“会思考”的智能器件

    公司依托自身在相机积累的优势，结合JAI的优势相机，形成线阵相机、面阵相机、棱镜相机、多光谱相机、智能相机较为完备的产品矩阵，能够覆盖众多工业智能制造应用下游。在2025年上半年完成JAI的交割后，公司积极采取行动推动整合计划落地，推进双方在技术和产品等方面的深度融合，为公司成像方案的横纵向延伸奠定基础。当前，公司的自研相机在多领域具备领先的成像优势，在亚微米级高分辨成像、高精度成像、高速成像、3D景深成像、颜色识别检测等成像方案中发挥重要的作用，助力公司机器视觉多产品线的升级。面向器件端集成化、智能化的趋势，公司结合自身在AI算法的优势，推出集图像抓取、成像、分析等多功能于一体的高速线扫相机，服务高带宽、高速度，兼具高灵敏与多光场能力，可在边缘侧实时完成算法处理并将结果直送控制中心，并已投入应用。

    2、视觉系统聚焦“新”环节，多款新品完善方案矩阵

    公司通过多维度、领先型的视觉技术和全行业领先的AI算法能力构建了体系化的近10个专业化视觉系统，覆盖主要解决方案场景，建立覆盖整线制造关键功能的多元产品和方案，具有快速响应、易维护、免运维的特点。公司以新变革、新应用、新方向为主导，建立AI在视觉系统应用的新量级：

    （1）进一步提升视觉系统解决复杂类缺陷的定位、检测、分类与字符识别等难题的能力，保障极低漏检率，具备较好的检出量化能力；

    （2）以“AI+3D”构建在3D应用的核心控制点，形成集点云预处理、高精度抓取定位、空间重构、3D路径规划、3D检测、专用检测工具等八大战略控制点，形成3D点胶、3D无序抓取、3D异性组装等解决方案，在多领域落地应用；

    （3）以严苛的质量提升和易用性为核心方向，打造基于ODS（成像一致性）的产品标准化模组、螺丝模组、2D涂胶等智能模块，升级视觉系统智能化水平。

    公司在视觉、算法等技术层面的模块化提升驱动了视觉系统的标准化，利于将单一领域领先的产品力拓展到更复杂、多行业的应用中，扩展解决方案应用范畴，逐步从单纯以资源投入的项目型增长，转化到以专业化产品和业务模式创新驱动的可持续经营方式。

    3、以AI能力深度重构智能设备

    公司在消费电子、印刷、新能源等多个领域为行业内头部客户提供智能装备，以“视觉+AI+自动化”能力在各个工业下游辅助客户改善工艺，提升产品质量，提高产品良率。随着视觉成像和AI等底层技术的深度融合，公司的智能设备实现以下突破：

    （1）突破检测局限，深度解决行业中的极限检测难题，如用突破人眼检测的小弱浅缺陷、原有技术能力无法触达的检测环节/材质、同步实现高精测精度和高检测效率等；

    （2）结合AI智能算法与大数据分析能力，实现缺陷自动分类与分级，支持按客户标准灵活设置出货等级和处理策略，实现差异化分级处理和精准品控管理；通过AI智能缺陷分类精准区分相似缺陷，屏蔽干扰，抑制过检，保证检测的有效性。

    （3）突破外观检测难题，在1-3分钟内，实现高达120+项缺陷的微米级检测，检测效果和效率超越40-50个工人同时工作量级，有效抑制不良品流入到下个环节/市场，避免给客户带来更大规模的经济损失。

    （4）从2D智能检测设备走向3D检测设备，公司采用3D视觉+AI算法的方式解决在工业制造中的3D检测和测量，对精密制造环节中点胶工艺起到视觉引导、精密喷射、在线检测和智能补胶的作用，构成全流程闭环质量控制体系。

    4、FZMotion3.0升级提效，标定多领域应用升级

    在报告期内，公司围绕具身智能、无人系统、动捕动画三大场景，对FZMotion光学运动捕捉系统进行迭代，以全场景适配、快速标定、稳定追踪等进阶能力，进一步强化产品竞争力。针对具身智能，进一步研发支持Manus惯性手套与FZMotion融合的手指光惯捕捉方案，以实现高效率、高稳定的灵巧手捕捉，90%遥操作采集直通率。针对无人系统，全新UI实现场景化菜单，三步创建刚体，易用性大幅度提升；支持分布式架构，可实现大场景空间划分。针对动捕动画，升级人体结算器，动作精度和稳定性得到大幅度提升，常规动作90%直出率，全面刷新动画产能与品质的上限。

    五、报告期内主要经营情况

    2025年上半年，公司聚焦“AI+视觉”赋能多行业智能制造及具身智能应用场景，产品布局与市场拓展取得较好进展。公司整体实现营业收入13.68亿元，较去年同期上升25.73%，业务结构持续向好。受益于公司产品的AI能力的持续提升，报告期内，公司实现利润总额0.94亿元，同比提升30.59%，归属于上市公司股东的净利润提升10.10%。公司在智能制造、具身智能、下一代光通信布局将对业务产生持续性影响，对公司中长期业务发展起引领作用。

以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。