易思维（688816）2026年半年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期易思维（688816）发布2026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）所属行业情况

    公司专注于汽车制造机器视觉设备的研发、生产及销售，为汽车整车及零部件制造过程的各工艺环节提供机器视觉解决方案，是该领域国内市占率第一的国家重点“小巨人”企业，成功打破国外厂商长期垄断并加速推动了国内汽车制造的数智化进程。在巩固国内龙头地位的同时，公司加速全球化布局与轨交运维等工业场景拓展，致力于“引领机器视觉创新，加速智能工业变革”。

    1、汽车制造机器视觉行业

    汽车制造机器视觉行业是工业机器视觉应用的重要细分领域。机器视觉通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像，实现引导、检测、测量、识别等功能，在汽车制造的冲压、焊装、涂装、总装、电池、压铸等工艺环节中替代人眼完成质量确认与工艺引导。近年来，随着智能制造升级，行业正从单一的视觉检测向“视觉+协同工艺”融合演进，以涂装车间应用为例，机器视觉与自动打磨抛光等工艺设备深度协同，形成从缺陷检测到修复执行的完整闭环，成为汽车制造降本增效的重要手段。

    当前，中国汽车制造机器视觉行业已进入国产主导发展阶段。以易思维为代表的国产厂商攻克了技术、产品、准入瓶颈，成功打破垄断并占据市场主导地位。根据沙利文的统计，2024年中国汽车制造机器视觉市场规模为31.1亿元，其中汽车整车制造机器视觉市场规模为16.2亿元，国产化率提升至31.7%。受益于新能源汽车渗透率持续攀升及产线新建、改造需求释放，预计2024—2029年该市场将从31.1亿元增长至74.0亿元，年复合增长率达18.9%。

    根据中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会统计，2026年上半年，中国新能源乘用车零售销量达470.4万辆，渗透率达到54.1%，6月单月零售渗透率达62.8%，自4月起连续三个月站稳60%以上历史高位。新能源汽车的快速渗透带动大量新建产线、已有产线改造和新增车型导入需求；一体化压铸、电池制造等新工艺对3D视觉测量和缺陷检测提出了更高要求。汽车制造对机器视觉设备提出了极为严苛的技术要求：需实现微米级测量精度和近100%的缺陷检出率以确保“精确无误”性，需在振动、高温等恶劣环境下保持全年7×24小时稳定运行的“稳定可靠”性，需满足多车型混线高节拍生产的“高效灵活”性。这些高标准的行业门槛，构成了汽车制造领域机器视觉厂商的核心竞争壁垒。

    2、轨交运维机器视觉行业

    轨道交通运维是机器视觉技术向工业垂直细分场景拓展的重要方向。长期以来，轨道交通行业存在巡检效率低、严重依赖人工等运维作业痛点。随着全国铁路及城市轨道交通运营里程持续扩展，以及《城市轨道交通设施设备运行维护管理办法》《铁路车辆运行安全监控系统设计规范》等政策文件推动运维装备智能化升级，机器视觉在轨交运维领域的应用迎来重要发展机遇。

    轨交运维机器视觉产品主要覆盖车辆系统运维、供电系统运维和工务系统运维等场景，包括动车组运行故障图像检测系统（TEDS）、货车故障轨旁图像检测系统（TFDS）、铁路客车故障轨旁图像检测系统（TVDS）、360o智能检测系统、巡检机器人以及供电安全检测监测系统（6C系统）等。根据沙利文统计，2024年中国轨交运维机器视觉产品市场规模达34.5亿元，预计2029年将达53.4亿元。轨交运维场景对视觉设备的稳定性和可靠性要求很高，需在复杂气候条件和高速运行环境下保持精准检测能力，且须通过国家铁路产品质量检验检测中心等权威机构的严格认证，行业准入门槛较高。随着物联网、人工智能等技术的不断成熟，新增市场运维装备购置需求及存量市场智能化升级需求持续释放，轨交运维机器视觉行业增长空间广阔。

    （二）主营业务情况

    1、主要业务及产品

    在汽车制造领域，公司是国内最早规模化为汽车制造提供机器视觉设备的企业之一，大幅度降低了国内汽车行业使用机器视觉设备的成本，有力推动汽车制造机器视觉设备国产替代进程的同时，极大激发了国内汽车制造机器视觉的应用需求。经过多年深耕发展，公司已研发了十余款产品，实现面向冲压、焊装、涂装、总装、电池、压铸六大工艺环节的大规模及系统化应用，形成了产品种类最齐全、应用覆盖最全面的领先优势，成为国内绝大多数整车及零部件企业的供应商。公司机器视觉产品根据功能分为视觉检测系统、视觉引导系统、视觉测量系统三大类：

    1）视觉检测系统用于替代人眼完成质量确认，通过检测识别产品自身缺陷或制造工艺异常来指导人工或机器人完成缺陷修复，从而确保汽车制造工艺正确性和质量一致性。根据检测对象的不同，公司视觉检测系统可分为外观质量检测、工艺质量检测、工艺防错三大类；

    2）视觉引导系统用于帮助机器人实现各类工艺过程的自动化，通过计算目标对象（汽车车身、零部件）整体或局部的空间位置和姿态来精准引导机器人完成工艺动作，从而降低对工装的精度要求，实现降本增效。根据操作工艺的不同，视觉引导系统可分为上下料引导、装配引导、加工工艺引导三大类；

    3）视觉测量系统用于获取高频次、大批量、高精度的产线测量数据，通过对汽车车身或零部件的尺寸监控及形貌分析，确保汽车制造的尺寸质量一致性。测量对象包括孔、棱边、外观面、螺柱、螺纹孔等关键特征，也包括汽车外观面各部件之间的匹配间隙和面差等。根据测量场景及方案的不同，视觉测量系统可分为在线尺寸测量、离线尺寸测量两大类。

    围绕汽车制造工艺需求，公司进一步布局了可与机器视觉产品形成良好协同的工艺设备。在涂装领域，公司推出了漆面缺陷自动磨抛修复系统。其基于复杂型面加工路径生成算法、多轴机器人运动规划算法、缺陷多维度输入修复工艺数据库和柔性恒力控制技术，在产线高节拍条件下自主完成对不同部位的脏点、纤维、气泡、漆包和缩孔等缺陷的有效去除。结合在涂装车间前道工序的易思维漆面缺陷检测系统所提供的准确数据，公司在国内首次落地了汽车涂装漆面缺陷自动化“检测+磨抛”的完整工艺闭环解决方案。通过布局更多工艺设备，公司可实现跨工位、跨车间的应用协同，以整体解决方案为客户提供机器视觉应用价值。

    在轨交运维领域，公司依托多年的机器视觉技术积累，针对巡检效率低、严重依赖人工等运维作业痛点，构建了“车对地”线路综合巡检与“地对车”车辆检测的立体化机器视觉解决方案。产品涵盖列车车辆轮对检测系统、受电弓检测系统、车体360图像检测系统和轨道线路接触网几何参数在线巡检系统，均已通过国家铁路产品质量检验检测中心的检测认定，并已在杭州地铁、广州地铁、宁波地铁以及哈尔滨铁路局、郑州铁路局等地实现交付，为轨道交通“科技保安全”提供强有力的技术支撑。

    2、主要经营模式

    1、盈利模式

    公司依托自主研发的机器视觉传感器，为汽车制造、轨交运维等领域客户提供完整机器视觉解决方案，助力客户降本增效以实现自身价值。公司业务模式为前期销售机器视觉设备，后期为客户持续提供新车型配置软件、备件更换及维保服务等，从而实现收入和利润。

    2、研发模式

    公司研发采用“客户需求驱动+技术创新引领”双轮驱动模式。在立项管控方面，一方面通过市场调查、需求收集、竞争分析等论证客户需求的商业可行性，保障产品开发取得市场成功；另一方面通过前沿技术调研、技术成熟度评估等论证技术创新的必要性，保障技术成果产品化落地。在研发流程上，公司采用集成产品开发（IPD）模式，涵盖概念、计划、开发与验证、发布、生命周期管理五个阶段，覆盖产品全生命周期。组建跨学科全要素团队，集成系统工程、算法、硬件、软件、光学、结构、测试等专业人员协同开发，形成产品开发与技术开发相互支撑的机制。产品开发遇技术风险时转入技术开发攻关，技术成熟后回归产品化流程，实现技术创新与商业应用的闭环。

    3、销售模式

    公司主要采用直销的销售模式。公司直接客户主要为线体集成商，终端客户为汽车整车厂和零部件厂。线体集成商为终端客户提供产线的设计、集成与交付，因此终端客户通常会通过线体集成商向公司采购机器视觉产品。对于部分与线体集成商工作交集较少的视觉工作站，终端客户可选择直接向公司采购。公司的订单主要来源于三方面，其一是汽车整车厂、零部件工厂会在新建产线和已有产线改造阶段向公司采购产品；其二是已采购公司产品的产线导入新车型时会向公司采购新车型配置软件；其三是已采购公司产品的产线会向公司采购备件和维保服务。

    4、供应链模式

    （1）计划与控制模式

    公司采用企业资源计划模式（ERP）管理自身供应链，其包含计划、采购、生产、仓储物流和品质五大职能模块。计划职能主要负责统筹供应需求并将任务分解至其他四大职能；采购职能主要负责供应商寻源和物料采购相关业务；生产职能主要负责完成产品的生产；仓储物流职能主要负责物料的仓储管理和物流管理；品质职能主要负责供应商的质量管理和来料、制程、成品等检验业务管理。

    （2）供应能力建设与提升

    ERP模式由主生产计划（MPS）、物料需求计划（MRP）、能力需求计划（CRP）等组成。公司根据年度销售预测制定年度主生产计划，并根据主生产计划制定物料需求计划和能力需求计划。通过将能力需求计划与现有生产、采购、仓储、品控四大细分能力进行匹配，制定相应细分能力的年度需求计划；同时通过物料需求计划进行采购计划与控制，以此共同保障年度主生产计划的达成。

    （3）物料采购与产品生产

    公司产品的生产采用按订单生产模式（MTO）。在年度主生产计划和物料需求计划的指导下，由计划人员根据销售订单与预测订单进行物料需求计划（MRP）与生产物料控制（PMC）分析，分别向采购人员和生产人员下达采购需求与生产任务，相关人员完成采购执行和产品生产。

    二、经营情况的讨论与分析

    2026年上半年，公司实现营业收入10,893.86万元，较上年同期减少1,631.46万元；归属于上市公司股东的净利润-3,709.82万元，亏损同比增加3,199.91万元。该变动主要受两方面因素影响，一方面2026年上半年，汽车行业增收不增利的态势加剧，根据国家统计局数据，2026年上半年汽车行业规模以上工业企业总营收增长1.8%，但总利润下降19.5%，汽车行业利润率由4.8%下降为3.8%，整个行业普遍承压；另一方面，公司营收存在季节性特征，上半年营收易受个别项目执行情况影响。尽管面临诸多挑战，公司仍坚持做深做透汽车制造行业和拓展轨交运维行业，并在上半年取得了一定的进展。

    1、持续拓展海外市场

    报告期内公司继续加大海外市场投入，在市场端，设立韩国子公司拓展韩国市场并积极参加北美Automate展会；在产品端，开发了针对奔驰总装车间汽车内饰缺陷检测的应用解决方案，该方案深度融合不同材质下的高分辨率成像技术与AI缺陷检测技术，打破了传统质检对人工的依赖。方案攻克了织物、木纹、碳纤维及高反光材质等复杂表面的检测难题，可实现线上100%自动检测及99.5%的缺陷综合检出率。目前该应用已成功部署在奔驰匈牙利工厂内，成为奔驰全球工厂内的公司首个标杆项目，现已启动在奔驰全球生产基地范围内的业务推广，顺利打开海外高端汽车制造市场空间。报告期内公司境外地区营业收入为1,553.02万元，同比增长146.19%。

    2、持续拓展轨交运维行业

    报告期内公司继续布局轨交运维领域产品，在“车对地”线路综合巡检与“地对车”车辆检测的立体化机器视觉解决方案基础上，完善钩舌检修产线及轮对经济镟修产品。钩舌智能检修产线采用视觉引导、视觉测量以及缺陷智能识别等核心技术，同时构建灵活紧凑的产线布局，打破了以往检修流水线“串行式”线性直铺的设计惯性并实现了钩舌的高效智能检修。其实现了钩舌的钢印自动识别、尺寸自动测量、磁粉图像缺陷识别、自动喷漆烘干以及检修标记自动涂打，极大地降低了人员劳动强度及职业健康危害，并通过精确定量的智能化检测设备替代以往依赖人工目检及样板尺的定性检查，提高了钩舌检修质量。轮对经济镟修系统采用多结构光视觉测量及深度学习缺陷检测等核心技术，实现了轮对镟修前的尺寸自动测量、镟修策略自动推荐、镟修自动作业与监控以及镟修后的尺寸自动测量与缺陷自动检测等功能。系统依据精确的测量数据实现轮对的科学镟修，替代了以往依赖人工经验的轮对镟修作业模式，既规避了因人工预估不准确带来的车轮镟修浪费，延长了货车轮对使用寿命，也减轻了现场作业人员的劳动强度，提高了镟轮作业质量和人效。报告期内公司轨道交通行业营业收入为530.97万元，同比增长171.44%，截至报告期末公司轨交运维领域在手订单额为4,872.41万元。

    3、加大产品创新力度

    1）AI赋能多款产品性能提升

    公司持续深耕工业智能视觉主航道，依托自研人工智能深度学习算法对多款视觉检测产品升级赋能，核心产品检测精度、环境适应性、运行稳定性等综合性能获得显著提升，汽车制造、轨道交通运维两大赛道商业化落地成果丰硕。

    在汽车制造领域，公司顺利完成冲压件缺陷检测、一体化压铸件缺陷检测、总装车身内饰件缺陷检测等多款装备的AI算法升级优化。其中冲压件、压铸件智能检测设备已先后进驻多家汽车产线开展实地验证测试，检测效果满足汽车行业严苛质量标准，现已顺利取得批量商业订单。

    轨道交通运维业务板块，公司迭代升级列车车体360缺陷检测系统，依托AI多维度图像识别技术攻克车体关键部件丢失、异物侵入等复杂缺陷识别难点，整机综合性能实现大幅优化。现阶段该套检测装备已经于大型铁路机车车辆段完成项目交付，赋能轨道车辆日常检修工作智能化改造。2026年上半年度公司坚持以人工智能技术驱动工业视觉产品创新，持续推进多行业标杆项目落地、海外高端客户突破，不断夯实公司在高端智能制造检测赛道的市场竞争力。

    2）三维精密测量技术深耕与产业化

    报告期内，公司持续深耕三维精密测量赛道，针对蓝光三维扫描测量产品开展软硬件升级与算法优化，持续在光学成像模块、点云解析算法、抗干扰成像能力、软件后处理平台等方向投入研发资源，完成多轮产品迭代升级。经过技术深耕之后，公司蓝光扫描设备面对深色工件、反光铸件、复杂曲面构件的环境适配能力、测量精度、扫描速率以及设备稳定性得到全方位改善，产品综合市场竞争力明显增强。受益于下游汽车制造、精密零部件加工行业的市场需求释放，蓝光扫描相关业务将成为公司工业测量业务重要的增长极。

    面对当下各类大型、异形、多规格结构件柔性检测的行业痛点，传统固定式蓝光检测工位存在检测范围受限、工件换型调试繁琐、设备通用性较差等短板。公司基于成熟的蓝光面扫描技术，针对性研发适配多类型结构件的蓝光扫描加柔性支架成套测量解决方案。依靠柔性执行机构带动光学传感器自由调整位姿，完成工件全外表点位全覆盖采集，可以适配冲压件、压铸件、车身总成、各类异形零部件等多种工件的全尺寸检测任务，缩短产线换型调试周期，降低客户多条产线的设备采购成本。

    目前该套创新测量方案已经顺利落地首个商业化项目，实现技术成果产业化落地。后续公司将依托本次标杆项目积累现场工艺经验，持续打磨柔性测量方案，面向汽车零部件、轨道交通构件等下游市场进行推广，依托蓝光扫描产品线的技术优势持续拓展客户资源，巩固公司在三维视觉精密检测领域的竞争优势。

    3）智能硬件平台化布局取得进展

    2026年上半年度公司基于统一的技术研发规划，依托自研新一代智能硬件通用技术平台完成核心技术沉淀，并以此为底座实现多款重点产品的迭代升级。通过底层硬件架构、算力集成、嵌入式系统、软件管控框架的技术同源开发，公司在智能硬件领域形成了一套高度复用的平台化解决方案，有效突破传统工业视觉设备体积庞大、功耗偏高、部署繁琐等行业痛点。

    在硬件架构层面，平台打破行业传统“相机+工控机”分体式架构，将高性能算力深度集成至传感器本体，实现“感知-运算-控制”一体化设计，大幅精简产线配套设备、节约线边安装空间，使整套系统告别独立工控柜与附属机柜，达成设备极简化与零占地部署。在能耗管控层面，得益于算力芯片深度集成与系统级功耗优化，平台化产品整机运行功耗较传统方案下降60%以上，长期投产可显著削减客户生产用电成本；在稳定可靠性层面，平台搭载专用嵌入式操作系统，配套工业级存储与备份防护机制，从根本上消除Windows工控系统死机、存储故障等常见运行风险，设备系统稳定性得到本质提升；在部署运维层面，平台采用BS架构网页管控技术，整机上电后无需安装本地客户端，支持局域网集群管理与远程参数调试，真正做到即插即用，项目交付周期与后期运维成本大幅压缩。

    整体而言，公司坚持技术平台化布局思路，通过底层能力统一规划、核心模块跨产品复用，一次性赋能多条产品线同步升级，既有效缩减新品研发周期与试错成本，也让各款产品共享集成式算力、嵌入式系统、轻量化部署等成熟技术优势，增强公司整体产品竞争力，为面向汽车制造、轨道交通等多类工业检测与视觉引导场景快速输出成熟解决方案、助推业务规模增长奠定坚实的硬件基础。

    三、报告期内核心竞争力分析

    (一)核心竞争力分析

    1、核心技术积累深厚，研发体系领先

    公司面向汽车制造中的机器视觉需求，从机器视觉算法、软件、硬件、光学、结构等多学科基础技术出发，攻克视觉传感、三维重建、特征测量、智能检测、系统标定、精度控制、机器人协同控制等核心技术，并将机器视觉技术与汽车制造工艺深度融合，形成了智能光学调控成像、高精度视觉测量、工业AI检测、机器人视觉感知四大核心技术群。截至报告期末，公司及子公司共拥有国内外授权专利435项，其中发明专利234项。公司先后承担了“混联机器人现场作业测量与控制技术”“汽车制造高性能智能视觉检测成套技术及装备”“面向复杂多变制造场景的感算控融合开发平台软件”等多项国家级、省部级科研项目，在2022年荣获天津市科学技术进步特等奖，2024年荣获浙江省科技进步一等奖，2025年荣获国家科学技术进步奖二等奖。

    公司长期保持高强度研发投入，围绕机器视觉技术和产品研发所必需的光、机、电、算、软等专业，打造了一支结构合理、专业覆盖面全的研发团队。截至报告期末，公司共有研发人员261人，占员工总数的43.72%；研发人员中本科及以上学历260人，占研发人员总数的99.62%，其中硕士及博士合计137人。同时，公司重视与高校、科研院所和下游汽车制造整车厂、铁路各路局相关单位的交流与合作，与天津大学、清华大学、浙江大学、杭州电子科技大学等高校以及依托高校的多个全国重点实验室开展紧密的产学研合作，已设立浙江省院士工作站、浙江省博士后工作站、浙江省企业技术中心、浙江省企业研究院、浙江省高新技术企业研究开发中心等科技创新载体。

    公司自2018年便开始引入IPD产品开发流程，并在随后的具体业务开展过程中不断根据行业特点对其进行流程改造，从而形成了具备公司及行业特色的产品开发体系，结合公司技术储备能够对行业内客户的共性需求进行高效深度定制，从而在垂直细分场景中快速完成产品布局。

    2、产品与工艺深度融合，整体解决方案优势显著

    公司是国内最早进入汽车制造机器视觉行业的企业之一，经过多年深耕发展，公司已研发了十余款产品，实现面向冲压、焊装、涂装、总装、电池、压铸六大工艺环节的大规模及系统化应用，形成了产品种类最齐全、应用覆盖最全面的领先优势，成为国内绝大多数整车及零部件企业的供应商。公司不仅拥有丰富的项目经验，更持续深入研究汽车制造工艺，并基于对工艺的完整理解来不断迭代产品功能并完善应用解决方案，以此确保产品深度适配现场工艺需求。公司通过协同整合各类视觉产品与应用，打造出面向客户的视觉整体解决方案，且进一步布局与视觉有良好协同的工艺设备，实现跨工位、跨车间的应用协同，以整体解决方案为客户提供机器视觉应用价值。

    3、市场地位领先

    公司产品成功打破了国外品牌在该领域的长期垄断局面，并连续多年占据国内汽车制造机器视觉细分市场头部位置，领先于伊斯拉、伯赛、海克斯康、蔡司集团等国际机器视觉龙头企业。公司产品已批量应用在一汽-大众、上汽大众、广汽丰田、上汽通用、北京奔驰等主流合资品牌，比亚迪、江淮、奇瑞、广汽、东风等传统自主品牌，零跑、蔚来、理想、小米、小鹏等新势力品牌，以及海斯坦普、卡斯马、本特勒、拓普、华翔、汇众等国内外知名汽车零部件企业。近几年，公司产品还出口应用在沃尔沃、Rivian，奔驰等国际车企的全球主要工厂，同时应用在比亚迪、奇瑞等国产头部车企的海外工厂。公司的产品矩阵和专业良好的售前、售后服务，赢得了国内外众多客户的青睐，在行业内具有较好的口碑。

    4、全球化布局领先，海外市场持续突破

    公司2019年成立了北美易思维并以此作为面向北美市场的销售与交付中心，2020年收购了德国EHR并以此作为面向欧洲市场的销售与交付中心。2024年在东南亚、南亚等市场建立了合作伙伴关系，开始更广泛的市场推广。2025年在西班牙设立全资子公司进一步增强欧洲市场的拓展能力。2026年上半年开始设立韩国子公司拓展韩国市场。自开拓海外市场以来，公司已进入了包括沃尔沃、Rivian、Vinfast、奔驰等众多国际知名汽车品牌整车厂，并成为国内汽车品牌出海建厂值得信赖的国产设备供应商。公司相比于国内的竞争企业已初步形成了全球化产业布局，并将在后续的市场竞争中持续保持领先。

    (二)核心技术与研发进展

    1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况

    公司深刻理解下游行业的具体工艺需求，以实现应用场景落地为牵引，设计系统解决方案，进而自主研制充分适配该场景的视觉传感器、视觉算法和应用软件。因此，公司所从事业务覆盖了机器视觉产业链的上、中、下游，全面积累算法、软件、硬件、光学、结构等全栈机器视觉技术和对以汽车制造为代表的垂直细分场景工艺理解，形成了智能光学调控成像、高精度视觉测量、工业AI检测、机器人视觉感知四大核心技术群，为公司深耕汽车制造领域并向更多工业场景延伸打下坚实基础。

    在智能光学调控成像方面，公司构建了从光源组件设计、高信噪比图像获取到特殊表面立体重建的全链路自主光学技术体系。在光源设计领域，公司通过光机照明光路自研和投影镜头自主设计，开发了高亮高均匀无散斑DLP光源、大幅面高速程控面阵光源、RGB程控无影光源及高功率多光谱多角度光源等核心器件，投影均匀度相比常规设计方案提升约1.2倍，模式切换速度从约60Hz提高到数千Hz。在图像获取领域，公司通过投射-成像的精准时序控制、自适应曝光融合、多光谱多角度融合及户外光自适应调节等技术，将结构光条纹图像对比度提升90%，将工业现场环境光照度上限由1万Lux提升至10万Lux，实现了户外极端场景下成像参数的动态优化。在特殊表面立体重建领域，公司突破了透明/半透明表面立体成像、光泽表面高精度立体成像、高亮表面高完整性扫描及互反射表面高完整性扫描等关键技术，实现了汽车前后大灯、风挡玻璃、天幕等间隙的高精度稳定测量，并极大简化了互反射表面扫描的拍摄姿态要求，数倍提升调试效率。

    在高精度视觉测量方面，公司形成了以传感器精度标定、大空间全局精度控制及复杂特征分析测量为核心的精密测量技术体系。在传感器标定领域，公司自主开发了相机非参数模型标定、多波段线结构光标定及现场快速原位标定等技术，并解决了工业现场传感器精度快速恢复难题。在大空间全局精度控制领域，公司通过自研光束平差算法、全局定位跟踪及多约束点云融合等技术，省去了定期需要人工使用标准工件进行校准的复杂流程，系统拼接精度可长期保持优于±0.1mm/5m，解决了长期使用过程中点云分层、精度丢失的问题。在复杂特征分析测量领域，公司采用双目+双激光测量方案及多模态数据融合技术，实现了车身外覆盖件表面间隙面差的100%覆盖测量；同时实现了多种类型和尺寸的螺柱/螺纹孔等中心轴位置和半径尺寸的稳定、准确测出。

    在工业AI检测方面，公司构建了以高鲁棒特征提取、多维视觉融合检测及深度学习缺陷检测为核心的智能算法体系。在高鲁棒特征提取领域，公司通过自适应边缘准确提取、抗干扰胶条边缘提取及表面微小缺陷检测等技术，实现了钣金工件表面亚毫米级缓变形貌缺陷的高敏感、高精度检测。在多维视觉融合检测领域，公司通过2D和3D相机的同步触发、光路共轴设计及坐标系联合标定，实现了图像和点云数据的准确映射，有效降低了车体的光照和洁净度差异对图像检测的影响；基于3D成像技术融合反光度、曲率、灰度等特征的深度学习缺陷快速分类方法，将缺陷分类准确率显著提升。在深度学习缺陷检测领域，公司通过缺陷样本数据增广、自学习误报滤除及多模态深度学习增强型检测等技术，针对深度学习小样本场景提升模型准确率、缩短模型部署周期，在列车状态检测场景下将检测误报数量降低一半以上，达到行业领先水平。

    在机器人视觉感知方面，公司形成了以高精度定位定姿、机器人运动控制及高可靠性视觉工艺仿真为核心的智能控制技术体系。在高精度定位定姿领域，公司通过2D图像与3D点云多元信息融合、抗干扰图像匹配定位及高精度点云匹配定位等技术，在保证精度的前提下将定位效率提升50%以上，对光照变化容忍度提升40%以上，抗遮挡能力提升20%以上。在机器人运动控制领域，公司自主研发了机器人误差标定与补偿技术，同时开发了无碰撞机器人路径规划技术，将系统由于碰撞引起的故障问题降低95%。在高可靠性视觉工艺仿真领域，公司基于视觉三维点云和间隙面差匹配调整策略，实现了门盖装配的最佳匹配位姿计算，将调试周期缩短20%以上。

    报告期内，公司持续加码在机器视觉和智能制造领域的研发投入，着力于建立可持续发展的技术及产品创新能力，进一步巩固和提升核心技术的先进性。

    四、报告期内主要经营情况

    报告期内，公司实现营业收入10893.86万元，同比下降13.03%，实现归属于母公司所有者的净利润-3709.82万元，经营活动产生的现金流量净额为1291.97万元，较上年同期增长27.33%。

本文数据来源于易思维2026年中报，仅供参考不构成投资建议。