凌云光2023年半年度董事会经营评述

凌云光2023年半年度董事会经营评述内容如下：

(资料图片仅供参考)

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

公司以“视觉+AI”技术创新为基础，致力于成为视觉人工智能与光电信息领域的全球领导者，深耕机器视觉二十余年，是行业领先的可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件的产品与解决方案提供商。面向消费电子、新能源、印刷包装、新型显示等领域，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，通过产品持续创新助力行业智能制造的转型升级；面向传媒、影视、游戏、动漫制作、直播等文化领域，提供运动捕捉、数字建模等内容制作工具及AIGC智能内容生产。

公司坚持以客户为中心，以推动行业发展为己任，积极把握人工智能的战略机遇和客户需求，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。经过二十余年的行业深耕，积累了苹果、富士康、宁德时代（300750）、福莱特（601865）、京东方、腾讯、央视总台、咪咕等各行业的龙头客户。凌云光将利用在机器视觉行业内形成的先发优势，继续夯实底层技术和探索前沿技术，持续投入研发，积极开拓新的应用领域。

2.主要产品

公司致力于成像硬件到算法的持续创新。在硬件方面，针对行业客户的应用痛点，设计具有行业特色的多款线阵、面阵、运动捕捉相机及数款特色光源，以满足下游多场景的成像需求。

在算法方面，公司的VisionWare算法平台是国内首个全自主研发的机器视觉底层算法库，积累形成9个技术模块、18个算法库和150余个算法工具，采用组态技术，在视觉精密定位引导、视觉检测等方面可媲美当今国际先进产品，可实现工业机器视觉功能的全覆盖。公司针对工业应用中小样本、碎片化的特点，自主开发专业化F.Brain图像处理模型，解决了众多工业制造的检测难题，已在3C、新能源、印刷包装等行业取得较好应用效果。

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、提高生产力、节省成本和人力、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，实现检测、生产工艺的控制和执行。相较于人工检测，大幅度提高检测效率和产品出厂良率，较为有效地解决行业痛点。

（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。在机器视觉战略主航道，公司自主研发一系列机器视觉产品，服务国家智能制造与数字经济，为客户提质、增效、降本、减存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服务，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。通用技术开发以光学成像、智能软件、智能算法、精密自动化四大底层技术为基础研究方向，进一步开展机器视觉通用技术研究和前沿技术预研，对关键技术进行前瞻性研究，建立标准化技术平台；应用产品开发在通用技术平台基础上，快速适配客户应用需求，推出特定行业产品，最大限度缩短产品开发周期、提升市场需求应用速度、降低开发成本。

应用产品开发基于IPD的集成开发模式，流程贯穿客户需求管理、产品规划、产品开发、产品生命周期管理等产品全过程。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高质量产品。

3.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、供应链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。

4.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，以及发布了《IVS（SZ）-ISC-07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，及持续改进提升。

5.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。

（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到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，基本已经实现在低端市场的国产替代，正处于由低端市场到高端的探索期。目前，机器视觉迎来高速发展期。

中国市场已成为全球机器视觉市场规模增长最快的市场之一。根据机器视觉产业联盟数据，2020年-2022年，中国机器视觉市场销售额（不含设备）从184.6亿元增长至310.0亿元，年复合增长率29.6%，远超全球机器视觉增长速度。机器视觉应用在设备中组成智能视觉设备，其增长空间随着下游产线投资建产和智能设备渗透率提升，智能设备的应用空间达千亿级别。

机器视觉作为实现智能制造的关键，国家颁布一系列产业政策。2021年底《十四五智能发展规划》中重点强调加快研发智能制造基础零部件和智能装备，开展智能制造示范工厂建设行动及行业智能化改造升级行动；2022年的《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》中强调深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高速发展，探索工业大脑、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景。良好的政策环境为机器视觉在中国的可持续发展奠定了良好的环境基础。

机器视觉是先进成像、图像算法、自动化等多技术的融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统，以满足应用行业在精度、效率、兼容性和性价比等产品指标上的要求。因此，机器视觉行业具有较高的技术门槛，对潜在的市场进入者形成技术壁垒。

（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，工作范围在近红外区域，对应波长区域是800nm至1,800nm。经过几十年的发展，光纤通信已经成为现代信息承载的核心方式，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。

2.公司所处的行业地位分析及其变化情况

公司深耕机器视觉产业将近二十年，是行业领先的机器视觉产品和解决方案供应商。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，为客户提供产品及解决方案，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，积累了苹果、富士康、宁德时代、福莱特、腾讯等多行业龙头客户资源。公司获得一项国家技术发明一等奖、两项国家科技进步二等奖，牵头或参与制定十余项国家/行业标准；2023年上半年，在国际计算机与模式识别会议CVPR2023工业质检挑战赛中，凭借“数据高效的工业缺陷检测”项目荣获Vision Track1竞赛第一名。

在行业地位方面，公司是行业内少数具备光、机、电、算、软综合实力的公司，且在中国机器视觉行业中占据先发优势，未来随着机器视觉应用行业的不断扩大，公司可支撑产线不断拓展，公司的销售规模及市场占有率将进一步提升。

3.报告期内新技术、新产业（300832）、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

中国机器视觉处于快速增长阶段，深度学习、3D视觉、人工智能等新技术的出现和应用，进一步拓展了机器视觉产品的解决方案，丰富了视觉技术的应用范畴和解决方案的易用性、灵活性、实用性，机器视觉的应用领域和市场空间得到极大的扩展。

①3D视觉技术

相比2D机器视觉，3D具有显著优势，例如可以实现平面度、翘面度、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视觉技术在一定程度上补充了2D无法提供三维信息、易受光照条件变化的影响、对物体运动敏感等局限性，可以让机器在生产过程中对物料的使用和把控更加精准，在精度、稳定性、易用性等方面能很好地满足多类用户地使用需求。

②深度学习

深度学习对原始数据通过多步特征转换，得到更高层次、更加抽象的特征表示，并输入预测函数得到最终结果，可以将机器视觉的效果和鲁棒性与人类视觉灵活结合，从而完成复杂环境下的检测，特别是涉及偏差和事先未能预测缺陷的情形，弥补原有传统机器视觉技术通用性低、难以复制、对使用人员要求高等缺点。深度学习相关算法不断迭代优化，很多原来处理效果不佳或者处理性能不足的视觉问题逐步得到较为满意的结果，机器视觉的应用领域和市场空间将得到极大扩展。

③嵌入式视觉

嵌入式视觉系统是指在嵌入式系统中使用机器视觉技术，是嵌入式系统和机器视觉两种技术的整合，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，实现边缘智能。嵌入式视觉系统具有易学、易用、易维护、易安装等特点，可在短期内构建起可靠而有效的机器视觉系统，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，促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域的渗透。

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、生物技术、制造技术、新材料技术、新能源技术等技术不断发展，人工智能、互联网、大数据等新兴技术与传统技术相结合带动新一轮产业变革，为制造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5G、人工智能、工业互联等技术加速融合与创新，有利于其坚实的服务于全产业，推动中国制造业加速完成智能转型，同时也会带动机器视觉产业链的发展，为具备创新能力的国产机器视觉厂商带来国产替代机会。

（2）机器视觉加速在应用领域的渗透

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，对工艺和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，对工业智能化水平提出更高的要求。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，制造业就业人员从2011年的4,088万降至2021年的3,828万人，企业劳动力成本压力日益凸现，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间接增加了企业的综合成本。因此，下游对制造的高要求为机器视觉带来极大的成长空间，将进一步提高机器视觉的渗透率。

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

公司长期深耕机器视觉行业，较为全面地掌握了产业链相关核心技术，形成了先进光学成像、智能软件、智能算法、精密机械与自动化四大技术平台，可支撑公司技术研发与产品应用地快速落地，满足多种行业需求，有效构建了行业壁垒与竞争优势。

在光学成像方面，公司形成了一套完整的成像系统设计规范，自主开发了系列化适用于工业制造场景的特色面阵相机、面阵相机及高端特色光源，可满足高速、高精度、高复杂场景下的成像要求。公司通过投资方式布局芯片，先后投资了长光辰芯与丽恒光微。2023年上半年公司针对3D成像、产品缺陷检测、表面平整度检测、工业测量等功能发布高精度3D结构光相机，在±6mm深度范围内实现0.5um精度检测，可应用在消费电子、半导体、汽车、锂电等多个领域。

在软件方面，公司积累了较多的CBB软件工具，构建了以工艺为核心的多场景、多层次的软件工具，可以帮助客户在端、边、云三个层次开展大数据质量管理，在端侧辅助提升设备的实时检测状态和检测精度，在边侧聚焦于产线的检测效率、产品良率，云侧结合“人、机、料、法、环”数据与智能工厂质量基准结合进行一体化分析，以此进行工厂整体的质量问题回溯、质量管理和管理效率升级。

在算法方面，公司于2005年打造的自主视觉图像算法平台Vision WARE，是拥有全套算法模块且有多年实战经验的AI算法平台。截至目前，Vision WARE算法平台已更新至6.0版本，具备有基础、定位、测量、检测、识别、颜色、3D、深度学习和图像用户界面等9个技术模块、18个算法库和150余个算法工具包。

针对工业的碎片化、快交付、小样本等特点发布的F.Brain算法平台，公司以LusterData百万工业场景数据集和大模型预训练技术为基础，自研图像分类、检测和分割模型，在轻量化方面取得突破，精度、效率均实现较大幅度提升，有效降低深度学习应用成本，并且在CVPR2023的Data-efficient Defect Detection国际竞赛中获得第一名。

面向未来智能“制造”，机器视觉与自动化融合是大势所趋，公司为此构建并不断精益提升精密机械与自动化控制的技术能力，以持续扩大智能装备千亿级市场的市场份额。报告期内，在视觉和AI的技术加成下，公司突破柔性制造、制造内部结构小而精密等难关，实现了排线扣接、微型螺丝锁99%的成功率，解决传统自动化行业的“卡脖子”难题，做到手眼力的高度协调。

2.报告期内获得的研发成果

公司持续投入核心技术，围绕光学成像、智能软件与算法、自动化等核心技术方向做长期技术和专利布局，夯实技术底座。截至2023年6月30日，公司拥有645项境内专利，其中发明专利268项、实用新型专利326项、外观设计专利51项，此外，公司累计获得软件著作权259项。2023

年上半年，公司新增专利135项，其中发明专利16项，实用新型专利107项，外观设计专利12项。另，新增软件著作权27项。公司的技术和研发成果在2023年上半年获得众多奖项和认可：

3.研发投入情况表

4.在研项目情况

5.研发人员情况

6.其他说明

二、经营情况的讨论与分析

报告期内，公司努力克服外部环境困难，产品布局与市场拓展取得较好进展，实现营业收入12.83亿，较去年同期基本持平，但机器视觉收入实现同比增长10%，各行业对“AI+视觉”的需求仍持续增长。中长期来看，伴随宏观经济逐步好转，智能制造与数字经济发展对“AI+视觉”的需求将会持续放大，而AI技术的快速发展必将成为该趋势的“加速器”。

报告期内，归属于上市公司股东的净利润增长14.91%，剔除股份支付后，归属于上市公司股东的净利润1.05亿元，同比增长21.89%，主要系公司聚焦机器视觉主赛道优化业务结构，持续加大产品研发投入、股份支付、参股公司投资收益等综合影响。报告期内，公司实现经营净现金流1.67亿，同比大幅改善。

（一）战略业务取得战略发展

1.消费电子

受制造业需求下滑影响，消费电子行业的制造企业设备投资节奏放缓，消费电子领域的机器视觉应用受到直接影响，整体增长乏力。公司结合市场变化，继续深挖消费电子领域的机遇，采用持续聚焦大客户，形成多产品组合驱动的业务增长策略。在2023年上半年制造业经济形势不佳的情况下，在消费电子领域实现收入3.4亿元，同比增长17.68%。

（1）在市场拓展方面：

智能视觉系统持续加大进口替代，扩大视觉系统在消费电子产业链尤其是国际头部企业的渗透率。公司抓住全球供应链重构机会，实现在东南亚市场的业务突破。

（2）在产品和解决方案方面：

公司持续加大在消费电子领域的视觉系统和视觉装备的研发投入，通过推出新产品，进一步扩大视觉系统和视觉装备的应用场景和范围。结合市场对点胶检测痛点，推出Vison Glue胶水点检一体检测系统，可应用于手机、耳机、手表等生产场景中；在智能手机生产后段推出HyperTRAIN智能设备，已经获得了龙头企业的批量订单。

2.新能源

随着锂电行业龙头客户出海计划的实施和光伏储能的应用扩张，锂电和光伏行业呈持续增长趋势。随着产品布局和客户布局逐步完善，公司在新能源领域具有较大的成长空间。2023年上半年实现收入同比增长60.59%。

（1）在市场拓展方面：

在锂电隔膜检测中，公司围绕现有客户的需求领域，从后道检测往前道检测延伸，持续推进国产替代的市场策略。在锂电极片和电芯生产环节，公司解决行业痛点需求，得到头部客户认可，为公司在锂电领域长期持续增长奠定基础。

在光伏行业，公司从玻璃检测拓展延伸到电池片领域，利用在光伏领域积累的行业口碑往产业链下游拓展更大的市场空间。

（2）在产品和解决方案方面：

进一步完善在锂电的前、中、后全工艺段的产品布局，在隔膜检测和极片检测设备的基础上推出极片毛刺检测和电芯外观检测设备，进一步丰富了产品矩阵，提高综合性解决方案能力。

在光伏行业，利用成像和算法优势，在电池片生产环节，推出行业具有竞争力的电池片检测新品。

3.文化元宇宙

2023年上半年，宏观经济呈现疲态，整体投资呈下滑趋势。公司通过强化竞争优势，持续发挥数字内容创作工具在国内布局的先发优势，并面向智能化驱动的三维内容创作积极布局，以应对在文娱领域智能化创作的大趋势。2023年上半年文化元宇宙业务实现收入同比增长37.62%。

（1）在市场拓展方面：

公司的全资子公司元客视界是国内领先的数字内容智能创作平台。一方面，公司进一步提升了光场建模和XR拍摄系统的市场占有率，尤其是XR拍摄系统采用XR智能化拍摄方式代替传统胶片影视/节目制作方式，打破国外对这一领域的垄断。另一方面，在智能创作内容服务上，公司从服务中高端场景往直播、广告、文旅、企业宣传等多场景垂直行业扩展，进一步扩大了智能内容创作的应用领域。

公司就市场的创新应用与终端客户展开多方面合作。作为中国移动（600941）元宇宙产业联盟的成员，公司与咪咕就智能内容创作开展战略合作，在北京首钢园建立元宇宙演艺制播科技中心；公司积极参与总台“5G+4K/8K+AI”的战略布局，助力总台超高清制播示范平台上海总站多功能厅的建设落地，进一步展现虚拟融合和实时渲染的现实演进。

（2）在产品和解决方案方面：

元客视界以光场技术为核心带来智能内容生产新变革，孵化了智能光场建模、智能运动捕捉、智能全景拍摄系统、智能XR拍摄系统与智能创作平台赋能行业。在底层技术上，公司着重升级XR拍摄系统，将镜头标定、LED屏幕精确建模、追踪偏移计算、摄像机校准、坐标系转换等多个XR部署中关键而又复杂的过程，压缩在5分钟内完成，极大提高了XR系统部署效率，填补了行业技术空白。公司基于底层能力为客户提供全系列的智能创作服务，结合AIGC技术，进一步打造轻量级产品，极大简化内容制作流程，实现降本。上半年参与服务总台春晚《当“神兽”遇见神兽》、游戏《诛仙》、国漫《镖人》、动感地带代言人橙烙烙直播，打造浙江卫视数字推广人谷小雨等。

（二）持续加强研发平台能力建设

公司持续加大在研发领域的投入力度，着力于建立可持续发展的技术、产品创新能力和人才培养体系。2023年上半年研发投入2.17亿元，同比增长24.47%；报告期内新增专利135项，其中发明专利16项，实用新型专利107项，外观设计专利12项。公司在光学成像、算法、软件、自动化加大研发投入，加强技术转化为产品应用的能力，推出与各个行业深度结合的新产品。

在先进成像方面，将3D结构光技术进一步产品化，针对3D成像、产品缺陷检测、表面平整度检测、工业测量等功能发布高精度3D结构光相机，在±6mm深度范围内实现0.5um精度检测，可应用在消费电子、半导体、汽车、锂电等多个领域。

在智能算法方面，公司在VisionWARE算法平台中进一步深化深度学习模块的能力，建立面向工业领域的深度学习算法平台F.Brain，在百万级的工业数据集基础上建立视觉大模型，填补了工业领域中视觉大模型的空白，并通过AIGC缺陷生成模型，解决了工业缺陷检测小样本的难题。在此基础上打造面向多行业、多场景通用性的云边端协同一体化平台，进一步加强算法平台的低成本、快速迭代、多行业通用性能力，加强公司算法平台的核心竞争力；另一方面持续加强核心算法能力的提升，在嵌入式算法跨平台兼容性、3D视觉引导通用算法、胶水检测专用算法、F.Brain深度学习算法平台模型轻量化等方面均取得突破。

在智能软件方面，面对工业制造下游不同工艺和管理流程，建立端、边、云分别5层软件技术架构，开展大数据质量管理闭环。2023年上半年公司建立嵌入式软件平台；另一方面，针对工业制造中端、边、云多维度的数据深度挖掘，将生产数据、行业专业知识与知识图谱、智能分析相结合，进一步提升数据分析和管理的能力。

在自动化方面，在视觉和AI的技术加成下，突破柔性制造、制造内部结构小而精密等难关，实现了排线扣接、微型螺丝锁99%的成功率，解决传统自动化行业的“卡脖子”难题，做到手眼力的高度协调。

（三）积极完善内部运营体系

公司结合业务发展现状，面向未来的长期增长，持续推进管理变革和信息化升级。在2022年IPD管理咨询项目的基础上，建立试点项目，进一步将IPD流程与公司的不同业务做融合，形成匹配凌云光业务模型和发展阶段的IPD流程与集成管理体系。在报告期内，加强适配的组织调整和人才管理体系建设，一方面面向234名骨干员工授予500万股股权激励，将骨干员工的发展与公司强结合；另一方面在全集团内推梳理人才管理体系和核心岗位职级体系，针对核心人才建立专项培养和发展通道，针对贴近一线作战的销服及研发侧的新员工，有侧重行开展业务培训。公司持续推行信息化升级，围绕财务FSSC费控系统、营销CRM系统优化、供应链SRM系统、人力考勤管理系统及经营组织绩效管理等方面，开展信息化建设、升级，不断提高内部运营效率。随着管理变革的落地，公司将会进一步提升管理能力和运营效率。

（四）国际业务布局

目前公司已经在美国、新加坡、越南等地设立子公司，并开始在当地逐步开展业务拓展。未来公司将在产品与市场两端积极构建国际化能力，实现公司业务的全球化布局。

三、风险因素

（一）核心竞争力风险

1.产品开发无法满足下游应用需求的风险

公司所处行业具有技术革新频繁的特征，其下游行业的应用需求也处于高速迭代期，因此行业产品的生命周期大大缩短。如何快速将技术转化为多元化的产品从而服务于客户，是公司在行业竞争中胜出的关键。中国机器视觉处于快速增长期，下游可覆盖消费电子、半导体、新能源、汽车、新型显示、包装等多个领域，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。如果未来公司的设计研发能力和技术储备无法匹配下游行业应用需求的迭代速度，或公司因未能及时预见需求迭代导致技术开发方向上决策失误，或公司未能成功将新技术快速转化为多元化的产品和服务，将对公司的经营产生不利影响。

对于上述潜在风险，公司加大对行业前沿技术的跟踪力度，面向下一代机器视觉技术和产品提前做研究；另一方面，公司持续落实IPD研发模式，通过客户需求管理、技术实现、产品实现进一步提升技术转化为产品的能力。

2.核心技术人才流失的风险

公司所处行业具有人才密集型特征，因行业涉及多种科学技术及工程领域学科知识的综合应用，需要大批掌握跨学科知识、具有高素质、强技能的专业技术人员。同时，为了进一步提升产品研发和技术创新能力，使产品和服务深度贴合下游行业的应用需求，公司核心技术人员还需要长期积累下游行业的应用实践。因此，行业人才培养周期相对较长。

随着行业竞争格局的变化，公司竞争对手及人工智能相关行业公司对光学成像、软件及算法等技术人才的争夺将日趋激烈。若公司未来不能持续健全人才培育体系或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。

对于上述潜在风险，公司一方面强化对核心技术人才的薪酬在市场中的竞争力，通过股权激励等多种激励手段吸引和保留人才。2023年上半年，公司推行2023年限制性股票激励计划，首次授予内部234名核心骨干人才500万股限制性股票。另一方面，不断优化内部职级体系和培训体系，为员工创造成长空间。

3.技术泄密的风险

多年来，公司自主研发了一系列核心技术。目前，公司已对关键技术及新产品研发采取了严格的保密措施，通过申请专利等方式建立了较为完善的知识产权保护及管理机制，并与核心技术人员签署了《知识产权权属、保密及竞业限制协议》，对其任职期间及离职后的保密和侵权等事项进行了严格约定。但是，未来如果因核心技术人员违约加盟竞争对手或因生产经营过程中相关技术、数据、图纸、保密信息泄露而导致核心技术泄密，将会在一定程度上对公司的生产经营和稳定发展产生不利影响。

（二）经营风险

1.市场竞争加剧的风险

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，吸引了更多新兴厂商甚至传统自动化公司进入机器视觉行业，公司将会面临更加激烈的竞争环境。

对于上述潜在风险，公司将会持续加固在研发和市场的先发优势，不断完善产品结构和客户结构，深度了解下游龙头客户的需求，通过持续的研发投入和市场拓展，进一步增强市场竞争力，稳固在机器视觉行业的领先地位。

2.经营管理风险

随着公司业务范畴、行业跨度、人员规模的不断扩大，公司的管理跨度和管理难度越来越高，对公司在资源统筹、人员管理、运营效率等方面的提出新的挑战。虽然近几年公司持续优化治理结构，实施管理变革并持续优化人才引进策略，但是随着经营规模扩大，仍然存在较大的管理风险。

对于上述潜在风险，公司将根据不断变化的业务和宏观环境，持续推进管理变革，不断优化当前适配的流程和组织架构，积极引入高级管理人才。

（三）财务风险

1.应收账款余额无法及时回收的风险

截至2023年6月30日，公司应收账款10.23亿元，应收账款金额较大。公司各期末已根据会计政策对应收账款进行减值测试，并相应集体坏账准备。公司的大客户是各个行业的龙头企业，客户的经营风险较小，付款能力较强，应收转坏账的可能性较小，但若存在客户经营状况受外部环境影响出现重大不利变化，将有可能导致公司应收账款出现坏账损失。

2.存货减值风险

公司存货主要由原材料、在产品、库存商品和发出商品构成。截至2023年6月30日，公司存货账面价值为4.83亿元，占资产总额的9.95%。如果公司不能准确预测市场需求或竞争加剧，可能导致原材料积压、库存商品滞销等情况发生。当产品价格下降超过一定幅度时，公司的存货可能发生减值，从而对公司经营业绩和盈利能力产生不利影响。

3.汇率变动风险

公司存在以美元、欧元结算为主的外币业务，主要为公司的境外采购以美元、欧元等结算。近年来，受全球经济形势影响，人民币与美元间的汇率波动性较大，对公司业绩可能造成一定影响。公司未来将进一步加大海外业务，汇率波动将影响公司采购成本和公司产品价格、市场竞争力，进而对公司业绩产生影响。

（四）行业风险

机器视觉及光纤通信行业正处于快速发展阶段，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，其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。

（五）宏观环境风险

一方面，公司经营境外品牌的代理销售业务；另一方面，公司采购部分境外品牌的相机、镜头、采集卡、芯片等器件作为自主产品的原材料，个别高端线阵相机由于其芯片存在技术垄断，所以仍依赖境外供应商供货。

在贸易摩擦的大背景下，相关产品及原材料供应可能会出现不确定性。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。