奥比中光（688322）2025年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期奥比中光（688322）发布2025年年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

发展回顾：

一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明

    (一)主要业务、主要产品或服务情况奥比中光成立于2013年，专注于3D视觉感知技术研发，在人工智能与机器人时代打造“机器人之眼”和“机器人与AI视觉产业中台”，致力于让所有终端都能更好地看懂世界。公司主营业务是3D视觉感知产品的设计、研发、生产和销售，主要产品包括3D视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备。3D视觉传感器是由深度引擎芯片、深度引擎算法、通用或专用感光芯片、专用光学系统、驱动及固件等组成的精密光学测量系统，可以采集并输出“人体、物体和空间”的三维信息；消费级应用设备是基于3D视觉传感器的功能特点，结合特定消费级场景应用需求，设计并开发的一体化设备产品；工业级应用设备是面向工业领域高精密检测、测量需求，应用工业三维测量技术设计并开发的一体化成套设备。

    成立以来，公司凭借出色的产品研发能力、百万级的产品量产保障及快速的服务响应能力，已在下游客户资源方面积累了一批行业龙头客户并形成了较强的客户黏性，且在一些细分行业逐步成为行业客户的标配产品。公司持续孵化和拓展新的3D视觉感知产品系列，在生物识别、机器人、三维扫描（3D打印）、AIoT、工业三维测量等市场上实现了多项具有代表性的商业应用，已成为全球3D视觉传感器的重要供应商之一。根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“制造业”中的“计算机、通信和其他电子设备制造业”，行业代码为“C39”。

    3D视觉传感器能够让智能终端具备3D视觉感知能力，从而使得智能终端由“看清世界”到“看懂世界”进化。3D视觉感知行业经过数十年的发展，应用领域仍在不断拓宽，行业经历了起步、初级发展时期，正迎来快速增长时期。近年来，随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展，3D视觉感知技术经历了从工业级向消费级拓展的过程，核心技术的不断突破和迭代，让大规模产业化应用成为可能；同时随着国家层面不断出台支持政策，如《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《关于推动未来产业创新发展的实施意见》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等，产业商业化成熟度不断提高，推动着3D视觉感知技术及产品逐步向生物识别、AIoT、机器人、三维扫描（3D打印）、消费电子、工业视觉等多个领域拓展。3D视觉感知行业的市场规模持续增长，产业链日趋完善。

    据法国市场研究与战略咨询公司YoleIntelligence报告显示，全球3D视觉感知市场规模预计到2028年将达到172亿美元。

    (二)主要经营模式

    1、采购模式

    公司主要原材料包括通用料件和定制料件。

    公司综合考虑订单需求、市场需求预测并结合采购周期情况进行备货采购，不断提高采购安排的合理性，保障供应链的效率和安全。

    通用料件主要包括电子元器件、通用感光芯片等，由公司根据3D视觉感知产品的技术需求进行选型，通过系统化测试后进行批量采购。

    定制料件主要包括三大类，第一类是由公司自主设计开发后，再采取Fabless模式委托专业代工厂生产，主要包括深度引擎芯片及iToF感光芯片等自研芯片；第二类是由公司提供功能规划、产品技术参数等需求，再由供应商提供定制化样品，通过系统化测试迭代后进行批量采购，主要包括激光发射器、衍射光学元件等光学器件；第三类是由公司设计并提供相关的技术图纸，再由供应商提供定制化生产，主要包括结构件、PCB板等。

    2、生产模式

    公司3D视觉传感器产品的生产环节主要包括激光投影模组组装、RGB成像模组组装、IR成像模组组装、成品组装及测试等环节。报告期内公司主要采取内部生产的方式，结合客户订单需求及销售订单预测进行生产。

    公司消费级应用设备主要采用内部生产和委托加工相结合的生产方式，结合客户订单需求及销售订单预测进行生产。

    公司工业级应用设备主要采用自主加工生产方式，产品完成设计、开发后，定制化采购零部件，并自主完成软硬件组装及调试。

    3、销售模式

    公司采取直销为主的销售模式向境内外客户销售产品。

    (三)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）3D视觉感知行业发展情况

    1）起步发展阶段

    3D视觉感知技术最早应用于工业领域，主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量等，代表产品如德国高慕公司（GOM）的ATOS系列三维扫描仪和ARAMIS三维形变测量系统用于工业零部件三维尺寸和形变测量；瑞典海克斯康（HEXAGON）的PrimeScan扫描仪能够对工业部件实现高精度3D数字化作业；CorrelatedSolution,Inc.（美国CSI公司）的VIC-3D系列扫描仪可以通过数字图像相关法的原理，对物体表面的任意点进行位移、应变的测量。为了满足工业领域严苛的工作环境与高达微米级的测量精度，用于工业检测的3D视觉测量设备一般为多种技术融合使用，比如利用相位结构光以及高精度工业相机组成的工业三维测量仪器，导致设备成本高、体积大、功耗高，应用普及缓慢。

    2）初级发展阶段

    近年来，随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展，3D视觉感知技术经历了从工业级向消费级拓展的过程，核心技术的不断突破和迭代，让大规模产业化应用成为可能，国内外一些公司先后推出了消费级3D视觉感知产品，3D视觉感知行业正式起步发展。同时，随着政府部门不断出台支持政策，如《新一代人工智能发展规划》《智能传感器产业三年行动指南（2017-2019年）》《十四五规划和2035年远景目标纲要》等，产业商业化成熟度不断提高，3D视觉感知技术及产品逐步向生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶等多个领域拓展。3D视觉感知行业的市场规模持续增长，产业链日趋完善，应用场景关注度和认可度不断提升，给公司相关业务发展提供了有利的产业宏观环境和政策环境。早期所推出的3D视觉感知产品相对于工业级产品而言，虽然成本、体积、功耗都显著降低，但其应用大都聚焦在三维建模、人机交互等领域。随着3D视觉感知技术的进一步迭代与优化，也逐渐向对成本、功耗、体积等要求更加严格的应用领域拓展，比如移动支付、AIoT、机器人、智能手机等。

    2017年苹果发布iPhoneX，搭载了前置3D结构光视觉传感器，用于人脸解锁、人脸支付等功能，给用户带来更加便捷、安全的体验。苹果手机的引领使得3D视觉传感器在手机领域得以规模化应用，同时也标志着3D视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。基于3D视觉感知在消费电子、金融、零售、餐饮、汽车、AIoT等行业落地应用，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，3D视觉感知行业迎来初级发展时期。

    3）快速增长阶段

    2018年以来，刷脸支付逐步成为一种规模化应用的支付新方式。除了刷脸支付，3D视觉传感器在智能门锁、3D看房等领域也在加速落地；与此同时，3D视觉感知技术路线也越来越丰富，华为、魅族等厂商的智能手机都相继搭载了基于iToF技术的后置3D视觉传感器，2020年苹果在其iPadPro及iPhone12Pro中搭建了全新的基于dToF技术的Lidar；谷歌旗下Waymo公司搭载激光雷达及多传感器的无人驾驶汽车已进行多年测试，于2020年10月推出没有安全员的无人驾驶出租车服务；特斯拉通过纯视觉方案FSD的不断迭代，利用多颗摄像头构建视觉感知网络，推动自动驾驶向L4级别发展。在机器人领域，3D视觉感知技术同样得到了广泛应用，工业机器人在工厂、仓库等各类场景通过3D视觉增强泛化操作能力，更灵活地实现搬运码垛、焊接切割、精密装配、物料分拣等操作；服务机器人借助3D视觉实现建图定位、室内导航与避障；人形机器人则更可以逐渐利用各种3D视觉方案，实现对环境的高精度空间感知并与人类和物体智能交互。

    随着2D成像逐步向3D视觉感知升级，3D视觉感知市场目前正处于规模快速增长的爆发前期。据法国市场研究与战略咨询公司YoleIntelligence报告显示，全球3D视觉感知市场将快速发展，市场规模预计到2028年将达到172亿美元。

    总体而言，3D视觉感知行业经过数十年的发展，成功从早期的工业级场景向消费级场景拓展，且应用领域仍在不断拓宽，行业经历了起步、初级发展时期，即将迎来快速增长时期。为了满足越来越多应用领域需求，3D视觉感知产品也随着底层元器件及核心算法的发展，向低成本、低功耗、小体积、高性能的方向发展。

    （2）3D视觉感知应用发展情况

    1）生物识别应用领域

    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，行为特征如笔迹、声音、步态等，进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求的日益增加，各类新兴生物识别的技术不断发展，通过3D视觉感知技术实现的生物识别方法逐渐落地于不同的应用场景。

    在生物识别应用领域，刷脸支付已经成为了支付行业的新趋势，随着人们对生物识别技术的重视和接受程度提升，3D视觉感知技术在这一领域得到越来越广泛的应用。相比传统的2D摄像头，3D摄像头可以更准确地捕捉生物面部特征，提高识别的精准度；同时，通过结合深度信息，3D摄像头可以更好地应对光线、角度等不同环境条件的变化，提升识别的稳定性和可靠性，显著提升刷脸支付的安全性和便利性。从支付方式的演变历程来看，一种新的支付方式能否成功发展取决于是否能够更好满足用户支付便捷与安全的根本需求。刷脸支付无需携带支付中间介质，高效、便利，满足了身份核验的唯一性，更好实现了支付安全与便捷的统一，能够满足用户的根本需求，因此成为了线下支付方式的长期发展方向，具备驱动自我发展的底层源动力。

    与此同时，随着智能家居市场的不断发展和普及，智能门锁门禁作为智能家居系统的重要组成部分，也越来越受到人们的关注。在刷脸门锁、门禁场景下，搭载3D人脸识别可避免接触式的识别过程，相较于传统的密码锁和指纹锁更为便利。此外，3D人脸识别技术的特点（如较高的识别精度和稳定性）与门锁门禁的安全性核心需求天然契合。随着相关技术的不断成熟，智能门锁、门禁的制造成本将逐渐下降，结合我国居民可支配收入上升带来的消费升级，智能门锁、门禁的占有率将进一步提升，推动传统门锁、门禁的智能化转型。

    此外，在医保核验领域，3D感知的技术应用将有效防止医保盗刷、医保欺诈等行为。利用3D感知技术，智能终端可以快速地获取被保险人的生物特征，并与医保数据进行核验，有效解决了替刷、盗刷等目前普遍存在的医保使用难题。

    2）三维扫描应用领域

    三维扫描技术近年来持续发展，应用场景不断拓宽，已广泛覆盖工业设计、瑕疵检测、模拟装配、逆向工程、医学信息、艺术文博与数字文物典藏、3D展示、3D打印等诸多领域。同时，随着AR/VR、元宇宙等新兴业态的兴起，市场对实物三维信息采集与数字化的需求激增，三维视觉数字化产品凭借其便捷高效的特点，大幅降低了三维建模的技术门槛，助力全真、全息内容的创作。

    作为数据获取的关键技术，三维扫描不仅为数字孪生提供了精准的几何信息，驱动其在实景、工业等领域的落地，还为AI建模供应了丰富的训练数据。在工业领域，数字孪生深刻变革产品设计、生产、维护等全生命周期环节，广泛应用于卫星通信、船舶、车辆、发电厂、复杂机电装备、智能物流、建筑及人体健康管理等场景；在公共事业领域，数字孪生助力智慧交通、智慧城市、智慧水务等建设。受国家政策推动，我国数字孪生需求持续扩张，市场规模保持快速增长。三维扫描作为数字孪生建模的基础环节，通过激光扫描等技术获取高精度点云数据，为构建与物理实体高度相似的虚拟模型奠定了坚实基础。

    人工智能产业的蓬勃发展也为三维扫描带来新的机遇。2024年以来，中央及地方政府持续加大政策支持，推动AI基础层、模型层及应用层不断升级，AI框架与工具日益成熟，大幅降低了建模门槛。大模型技术的突破（尤其在多模态与生成式AI领域），促使AI建模向更高层次演进，而三维扫描获取的三维数据正是AI理解物体形状、结构和空间关系的直接信息源，有效提升了建模的准确性和效率。未来，随着空间计算、实时三维重建等技术的成熟，三维扫描将与AI深度融合，进一步赋能制造业、机器人、智慧城市等行业的数字化与智能化转型，成为全真互联时代不可或缺的基础设施。

    三维扫描技术的普及化与大众化是近年的一大发展趋势。消费级三维扫描仪市场呈现高速增长态势，核心器件国产和生产规模扩大使产品价格不断下探，部分产品已降至千元级别，促进了该技术在教育领域、家庭场景的普及应用，为个性化3D打印、创意设计等提供了便捷工具。与此同时，移动式、手持式三维扫描应用加速渗透，三维扫描终端在精度、速度和便携性上持续突破，扫描精度向微米级推进，扫描速度达到每秒数百万点，无线化与专业化并行发展，多模态融合扫描技术应用日益广泛，软件智能化程度显著提升，AI辅助数据处理已成为行业标配。2025年，三维扫描技术已成为推动各行业数字化、智能化转型的关键引擎。从工业制造到医疗健康，从文化遗产保护到智慧城市管理，三维扫描技术通过与AI、VR/AR等新兴技术的深度融合，不断拓展应用边界，提升应用价值。随着技术的持续创新和成本的不断降低，三维扫描技术正从专业工具转变为通用基础设施，为各行业的数字化转型提供了强有力的技术支撑。未来，随着技术的进一步成熟和应用场景的不断拓展，三维扫描技术将在更多领域发挥关键作用，推动数字中国建设迈向更高水平。

    3）机器人应用领域

    机器人的发展大致经历三个阶段：从初级机器人的“基本不动+重复执行”，逐渐发展到具备“行走+独立执行”的中级机器人，最终发展为具备“自主行走+自主执行”的具身智能机器人。技术上，机器人由传统的自动化、机械式向智能化、自主化、交互化方向发展，当下在大模型的推动下，机器人向具身智能机器人方向发展，机器人技术不断变革，机器人行业将迎来全面升级。近年来，国家出台各项大力发展人工智能及机器人行业的政策。2023年11月，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，其中提出“到2025年，人形机器人创新体系初步建立，‘大脑、小脑、肢体’等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平”。报告期内，具身智能首次被写入政府工作报告，“十五五”规划建议中明确提出要前瞻布局未来产业，推动具身智能等成为新的经济增长点。此外，广东省、深圳市也相继出台推动智能机器人战略性新兴产业集群高质量发展的行动计划，机器人行业高质量发展迈入快车道；2025年3月，深圳市科技创新局印发《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025—2027年）》，其中明确提出“到2027年，深圳将在机器人关键核心零部件、AI芯片、人工智能与机器人融合技术等方面取得突破，新增培育估值过百亿企业10家以上、营收超十亿企业20家以上，实现十亿级应用场景落地50个以上，关联产业规模达到1000亿元以上”。机器人视觉相对于传统机器视觉，需要具备3D视觉（物理世界是3D的）、高度集成化（便于嵌入到机器人本体中）、面向复杂多变场景等特质，旺盛的需求将促进各种主流3D视觉感知技术快速进化迭代，推动机器人行业加快发展。在机器人应用领域，3D感知技术的应用越来越广泛，特别是在服务机器人、工业机器人和人形机器人等领域：

    ①在服务机器人应用领域，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、商用清洁机器人、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、写字楼等多个线下场景。此外，新兴下游场景中，割草机机器人作为传统割草机的升级替代方案也在逐步实现大规模落地应用。

    ②工业机器人面向工业领域，有多关节机械手或多自由度的机器人，也有自主移动导航、取放搬运物料的机器人，按照应用场景可分为搬运、焊接、喷涂、清洁、装配、加工等功能的机器人，是自动化产线的核心环节之一，现已被广泛应用于码垛、冲压、焊接、切割、喷涂、上下料等工业场景中，能够极大提高生产效率、安全性及智能化水平。在该领域，3D感知技术可以实现对工件、生产线和物料等的精确感知和定位，从而提高机器人的生产效率和操作准确度；同时，3D感知技术还可以帮助工业机器人实现对周围工作环境的精确感知，从而提高工业机器人的安全性和稳定性。

    ③在人形机器人应用领域，在国内外科技巨头持续发力及人工智能技术不断进步的共同推动下，人形机器人产业迭代和进化速度显著加快。2025年以来，多台人形机器人在重大活动中的协同表演、在公开赛事中展现的运动控制能力，以及在智能制造场景中的实际应用，标志着具身智能正从实验室验证迈入生产力重构的实战阶段。随着社会老龄化趋势加剧，劳动力短缺和人工成本的持续提高，市场对人形机器人的需求与日俱增。报告期内，国内多家头部企业相继宣布通用具身机器人量产下线，并获得规模可观的人形机器人商业订单，具身智能正在从技术验证阶段全面迈入规模商用时代。在工信部发布的《人形机器人创新发展指导意见》中，人形机器人被定义为有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，国家将加快拓展通用人形机器人应用场景：危险、恶劣环境作业；汽车、3C等制造业产线深度应用；医疗、家政、农业、物流等民生服务。在上述领域，3D视觉可提供环境感知、导航避障、自主交互、体积测量、空间定位等功能，帮助人形机器人在复杂环境下执行各类视觉应用，是人形机器人从实验室阶段进入大规模应用阶段的关键技术环节之一。

    4）工业三维测量应用领域

    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。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。通过使用高精度相机、光纤光栅等设备，可以实现对物体在力学载荷下的形变、应变、三维形态、曲率等参数的测量，细致、精确、快速地获取测量数据；结合全局自动拼接技术，可以实现几十米超大工件的快速高精度测量，目前已广泛适用于各种有三维数据需求的行业，如汽车工业、航空航天工业、数码家电、文保文创及医学等领域。

    （3）主要技术门槛3D视觉传感器能够让智能终端具备3D视觉感知能力，从而使得智能终端由“看清世界”到“看懂世界”进化，对应的3D视觉感知技术已成为人工智能和物联网时代的关键共性技术，是推动全球科技从互联网/移动互联网时代向智能化物联网时代发展的关键技术之一。3D视觉感知产业链长，涵盖上游的元器件供应商或代工厂，中游的3D视觉感知方案商，以及下游的各类应用场景客户，在技术、资金、人才等多方面形成了较高的行业门槛和壁垒。

    3D视觉感知正逐步拓展下游市场的各类应用，由于智能设备的多样化，对3D视觉的精度、成本、测量范围等要求均不一样，单一3D视觉感知技术难以满足各类方案的需求。3D感知企业不仅需要掌握核心芯片、光学、算法等底层核心能力，还需要具备结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量等全领域技术路线布局及相关产品开发的能力。另外，3D视觉感知行业正处于快速发展阶段，在很多细分领域的实际应用仍待进一步探索。由于行业的技术门槛较高，且客户需要的不仅仅是一颗传感器或者软件算法，而是一整套的解决方案以及技术支持体系，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。

    3D视觉感知产业链中，公司的技术能力覆盖上、中、下游。公司目前已具备上游环节中传感器模组生产商的能力；在产业中游，公司具备完整的3D视觉感知方案商的能力；在产业下游，公司已经具备了各类应用算法的能力。未来基于产业的发展方向，公司将不断探索产业链各核心环节，为各类客户研制出满足行业需求的产品。

    2、公司所处的行业地位分析及其变化情况

    公司是国内率先开展3D视觉感知技术系统性研发，并实现产业化应用的少数企业之一，是市场上为数不多能够提供全套自主知识产权3D视觉感知产品的企业，也是全球少数几家全面布局六大3D视觉感知技术路线的公司之一。公司掌握了“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”的3D视觉感知技术体系，通过“深度＋广度”双向驱动进行可持续布局与战略储备，在生物识别、机器人、AIoT、三维扫描（3D打印）、工业三维测量、消费电子等市场已实现多项具有代表性的商业应用。

    目前全球已掌握核心技术并实现百万级面阵3D视觉传感器量产的企业仅有苹果、微软、索尼、Realsense、华为、三星和奥比中光等少数企业。由于公司所处的3D视觉感知行业存在较高的行业门槛和壁垒，在技术、资金、人才等方面要求较高，因此行业竞争格局较为稳定，目前新进入市场的可构成直接竞争的企业较少。未来三至五年，随着3D视觉感知技术的快速迭代以及在各领域渗透率的进一步提升，公司仍将战略性保持对技术研发和市场开拓的高投入，针对刚需下游加大投入布局，以保证技术和市场领先地位并把握发展机遇。

未来展望：

(一)行业格局和趋势

    1、行业格局

    近年来，人工智能技术的持续迭代驱动3D视觉感知产业进入高速发展期，技术演进呈现“硬件升级-算法优化-场景渗透”的三级跃迁特征。根据法国市场研究与战略咨询公司YoleIntelligence发布的全球3D成像和传感市场研究报告，全球3D视觉感知市场规模将快速发展，预计在2028年将达到172亿美元。

    在市场竞争格局方面，3D视觉感知行业的主要参与者包括苹果、Realsense、索尼、三星和奥比中光等少数头部企业，其次还包括部分创新型中小企业，这些公司在技术创新及市场拓展等方面展现出协同发展的格局，共同推动了整个行业的进步。

    3D视觉感知技术已被广泛应用于各类AI智能终端，为社会和民众带来更丰富、更高质量的生活体验，并赋能各类传统下游场景向智能化发展。对于生活、工作和生产而言，3D视觉感知技术广泛应用在服务机器人、工业机器人、特种机器人、人形机器人等领域，可以在各类场景替代人类在高风险、高强度的工作环境中完成任务，改善劳动者的工作条件，降低职业伤害风险，缓解老龄化带来的劳工不足问题，还可以增进生活、工作及生产过程中的效率。3D视觉感知技术的渗透既重构了人机协作模式，也推动各行各业向“感知-决策-执行”一体化方向演进。

    作为难度较高的人工智能技术之一，3D视觉感知技术的应用与发展有助于提高国家在科技领域的研发能力，提升国家在全球细分市场的竞争地位；同时，3D视觉感知技术的广泛应用，将推动传统产业的智能化和数字化升级，优化产业结构和提高产业附加值，有助于推动传统中国制造向新质生产力全新升级。

    2、行业发展趋势

    （1）深度学习与计算机视觉技术的融合随着深度学习技术的持续演进，计算机视觉领域正呈现与3D视觉感知技术深度融合的技术态势。通过深度神经网络的高效训练，3D视觉感知技术可以更准确地识别、理解和重建三维环境，从而实现更高质量的视觉感知。

    （2）高性能传感器与成像技术的创新未来，3D视觉感知行业将持续升级高性能传感器和成像技术。新型传感器如激光雷达、ToF相机等，将实现更高分辨率、更长检测距离和更快的处理速度，让机器看得更清楚、更远和更快，通过采集到更精准的三维数据，为智能应用打下扎实基础。

    （3）多传感器协同工作和多模态数据融合技术多传感器协同工作和多模态数据融合技术将成为3D视觉感知领域的重要发展方向。通过整合多种传感器（如激光雷达、摄像头、红外传感器等）收集的数据，3D视觉感知系统能够实现更全面、更准确的环境感知，提高系统的稳定性和鲁棒性，就像人类用眼睛看、耳朵听和皮肤感受温度一样，机器可以更完整地理解周围环境。

    （4）实时场景理解与交互技术3D视觉感知技术将越来越多地应用于实时场景理解与交互，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域。通过对实时场景的快速感知和处理，3D视觉感知技术将为用户带来更为沉浸式的体验，提高交互的自然性和实用性。

    （5）数字孪生与空间智能3D视觉传感器生成的三维数据能够精确反映物理空间的几何特征，使数字孪生系统具备物理世界的基础认知能力。这种技术融合通过实时动态映射物理环境的变化，为空间智能模型提供包含任务语义的三维特征点，从而支持模型自主执行操作指令。

    三维数据与数字模型的持续交互，可有效提升复杂系统的自主运行能力，在工业自动化、智慧城市、智能建筑等领域形成标准化应用范式；此外，3D视觉感知技术与数字孪生的结合可重现物理世界的细节和动态变化，为空间智能模型提供具有任务语义和空间意义的3D关键点，赋予空间智能模型自主决策和精准操作的能力。

    （6）边缘计算与软硬一体协同优化随着3D视觉感知系统产生的数据量增长，单纯依赖云端计算的模式已难以满足实时性要求，边缘计算与软硬一体深度协同正成为行业发展的重要方向。在计算架构层面，通过将三维重建、目标识别等核心计算任务分布在靠近数据源的边缘设备上执行，可以显著降低数据传输延迟，减轻云端计算负担，同时提升数据处理的隐私安全性。在实现路径层面，这一架构的落地有赖于硬件与算法的深度协同优化。这种从系统层面出发的协同设计，能够提升复杂场景下的数据处理效率并降低功耗。边缘计算与软硬一体优化的结合，使得3D视觉系统能够在终端设备上更快响应，为对功耗和体积有严格要求的应用场景提供高性能的感知能力，真正实现从“看得见”到“看得懂、反应快”的跨越。

    (二)公司发展战略

    在全球新一轮科技革命与产业变革背景下，以AI大模型、具身智能等为代表的新质生产力，正深度驱动经济结构重塑与产业升级。公司长期投入的3D视觉感知技术，已进入规模化应用阶段，致力于为各类智能终端打造端侧“AI之眼”，赋予设备对物理世界的感知与理解能力。作为机器人及AI产业的关键底层技术构建者，公司聚焦产业链中具有基础性、通用性的感知技术环节，通过持续攻克关键核心技术和积累模块化能力，为行业提供坚实的技术支撑。公司致力于构建标准化及通用性强的产品体系，将共性3D视觉技术封装为即插即用的解决方案，服务各类场景客户，并依托技术领先性积极布局全球新兴应用场景。这一战略定位基于公司对产业规律的深刻洞察——唯有筑牢共性技术基础，才能支撑千行百业实现智能化升级。

    展望2026年，公司将把握人工智能与机器人时代的历史性机遇，以“机器人之眼”与端侧“AI之眼”为锚点，持续深化3D视觉感知底层研发，构建面向未来的“机器人与AI视觉产业中台”。在“人工智能+”的广阔落地场景中，公司将坚持技术驱动与产业协同，以长期主义深耕核心技术，赋能全球行业生态，夯实可持续发展根基和全球领先地位。

    (三)经营计划

    2025年，公司围绕“技术驱动商业”的核心逻辑，在复杂外部环境下推动经营业绩实现实质性提升，成功扭转亏损局面，迈入良性发展轨道。报告期内，公司营业收入实现快速增长，已经构建起研发创新与市场拓展相互促进的良性循环，为迈向高质量发展新阶段奠定坚实基础。2026年是“十五五”规划开局之年，也是公司向规模效益期转型的关键一年。公司将牢牢把握人工智能、具身智能及机器人产业发展的历史性机遇，依托“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”的体系化优势，积极拓展新兴市场与应用场景，持续提升运营效率与经营质量。在巩固既有业务竞争力的同时，公司将系统推进资源配置优化与精细化管理，致力于实现更具韧性、更可持续的业绩增长，为股东创造长期稳定回报。

    1、深化国内国际双循环布局，拓展多元化市场空间

    2026年，公司将继续专注推进国内国际双循环发展和持续拓展多元化市场空间。随着3D视觉感知技术应用场景的不断拓展，下游市场对解决方案的技术指标、环境适应性、集成度与体积等方面提出了更多要求。公司将以开放协同的姿态，加深与国内外客户的交流，精准洞察不同区域与场景的个性化需求，依托全面的产品矩阵实现精准适配，持续提升全球客户的满意度和合作黏性。同时，公司将积极参与国际行业展会与技术交流，提升品牌全球影响力，推动从“产品输出”向“技术标准与品牌价值输出”的战略升级。

    此外，公司将系统拓展全球业务的纵深发展：面向国内市场，公司将紧密围绕国家新质生产力发展方向，持续深耕机器人、三维扫描、生物识别等核心领域，加强与产业链上下游的生态协同，推动3D视觉感知技术在智能制造、数字化转型等多场景的规模化落地；面向海外市场，公司将依托国际化团队与先发布局优势，持续完善本地化销售与服务网络，强化技术支持体系，积极开拓各地区市场，进一步打开业务的持续增长空间。

    2、强化技术研发引领，夯实技术护城河

    2026年，公司将以构建“机器人与AI视觉产业中台”为战略引领，加速前沿技术的突破与产业化落地。经过多年积累，公司已形成覆盖从底层芯片、核心算法、光机引擎到上层应用的全链路技术闭环，具备完整的自主技术体系。

    面向未来，公司将继续秉持长期主义的发展理念，重点围绕多模态感知融合、空间智能、软硬协同等前沿方向持续投入。在芯片层面，公司深化核心自研战略，推动深度引擎芯片、专用感光模拟芯片等关键元器件的迭代升级，巩固底层硬件的自主可控与性能领先优势；在算法层面，公司将加强AI大模型与3D视觉感知技术的融合创新，以提升各类终端的实时场景理解、动态导航与自主智能决策等能力；在光学系统层面，公司将不断优化光机设计与系统集成能力，增强产品在复杂环境中的适应性与测量精度。

    通过持续完善“芯片-算法-光机-系统”的全链条技术布局能力，公司将进一步夯实行业技术领先地位，为各类场景提供标准化及可复用的底层能力支撑。公司坚持基础研究与应用创新双向驱动，致力于推动技术从功能实现向客户价值转化，构建具备持续演进能力的前瞻性技术体系。

    3、深化产品生态协同，构建开放共赢产业生态

    2026年，公司将持续深化产品创新与生态协同，着力构建开放、协同、共赢的产业合作生态。在产品方面，公司将聚焦机器人、三维扫描、生物识别等核心应用场景，不断优化产品矩阵和提升整体性能，并依托标准化、模块化的设计架构，增强产品的可复用性与易用性，以更好地响应不同行业客户的差异化需求。

    在生态协同方面，公司将进一步加强与国际主流技术平台、机器人操作系统及开发者生态的深度融合与系统适配，推动3D视觉能力全面融入全球产业生态。通过携手产业链上下游领先企业，在技术共研、产品共创、市场共拓等方面形成合力，共同探索人工智能时代的价值创新路径。在开发者生态建设上，公司将持续完善二次开发工具与技术支撑体系，不断降低开发与集成门槛，赋能更多创新应用落地。通过构建从产品到生态、从技术到合作的系统性优势，公司将稳步推动业务模式从“单点突破”向“系统协同”演进，持续巩固在全球3D视觉感知领域的技术与生态引领地位。

    4、优化经营管理体系，提升运营效率与价值

    2025年，依托多年技术攻坚成果与产业布局优势，叠加下游应用场景对于3D视觉感知需求的持续释放，公司实现年度扭亏为盈，整体业务规模、盈利能力和经营效率显著提升。2026年，公司将持续优化经营管理体系，系统推进降本增效各项举措，提升全链条运营效率与资产周转能力。通过推进智能制造基地建设与产能优化升级，公司将持续提升生产自动化水平与制造效率，降低制造成本与能耗水平。在研发管理方面，公司将优化项目全生命周期管理机制，合理配置研发资源，提升研发投入产出比，加速技术创新向商业价值的转化。在成本管控方面，公司将深化全链条精细化管理，从设计选型、生产制造到销售服务各环节系统推进降本增效，通过成本监控提升运营决策的科学性与精准度。在需求预测方面，公司将强化市场分析与客户沟通，灵活调整采购与生产计划，有效控制存货水平与资金占用。通过持续优化管理流程与运营能力，公司将实现“规模扩张”与“效率驱动”双轮并行，为经营业绩持续向好筑牢坚实基础。

    5、持续提高上市公司质量，迈入稳健高质量发展新阶段

    公司治理是高质量发展的重要基石。自上市以来，公司始终坚持健全完善内部治理体系，持续构建并优化各项内部控制制度，对经营管理全流程、各环节实施规范化管控，为公司依法合规运营、资产安全稳健运行提供了坚实制度保障。

    2026年，公司将进一步推进精细化管理体系建设，持续优化内控流程与风险防控机制，确保各项经营业务严格遵循法律法规及行业监管要求。通过深化内部监督体系建设，全面提升合规管理的前瞻性与系统性，有效防范化解各类经营风险。信息披露层面，公司将健全透明高效的信息沟通机制，坚持以真实、准确、完整、及时、公平为原则，向资本市场充分传递经营成果与战略布局，切实维护投资者知情权、增强市场信心。同时，持续加强投资者关系管理，通过常态化沟通与多元化互动，搭建开放透明、互信共赢的投资者沟通桥梁。公司治理将聚焦于规范化、精细化与前瞻性，持续优化公司治理结构，提升决策科学性与执行效率，为长期可持续发展提供坚实保障。此外，公司将强化合规文化建设，将合规要求融入企业日常运营，提升全员风险意识与责任担当，确保治理效能与业务发展同频共振。

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