工业AI平台型公司，布局域控打开成长空间

机器视觉设备小巨人，致力打造视觉装备平台型企业，横跨多领域发展。公司将机器视觉核心技术应用于工业领域，深耕消费电子领域同时，拓展至光伏半导体、汽车、PCB、智能网联等细分领域，均取得了较大进展，产品结构得到持续优化。2022H1在半导体及泛半导体、新能源汽车、消费电子领域分别实现营收2.23/0.83/1.59亿元，占公司营业收入的47.99/17.86/34.16%，对消费电子行业依赖有所降低。 机器视觉逐渐成为制造业智能化、自动化道路上的“必选”。机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”，相比于人类视觉拥有诸多优势，是制造业提质、增效、降本、减存的刚需。在国家政策推动智能制造和人工智能持续发展背景下，机器学习、3D视觉等新技术不断推出，扩大机器视觉下游应用领域，加快机器视觉的渗透率。据中国机器视觉产业联盟统计，2020年，中国机器视觉行业的销售额为144.20亿元，至2025年销售额将达393亿元。 围绕工业AI平台多领域布局，平滑消费电子行业周期。公司基于“强平台,深行业”的理念，对多领域进行布局，未来有望多点开花。1）消费电子：全面推进视觉检测装备研发、同时研发的视觉制程装备逐步推向市场，有望为公司增加稳定收入；2）半导体及泛半导体：①半导体：于2021年收购的半导体晶圆前道检测设备公司MueTec 2022H1已扭亏为盈，持续推动半导体设备国产化的进程，有望解决“卡脖子”问题；②PCB：首年推出LDI激光直接成像设备，即实现0.68亿元营收，证明公司项目落地能力，随着PCB缺陷检测的AVI设备进入小批量设备，有望持续提供营收增量；③光伏：光伏硅片分选设备已得到客户认可，在手订单充足，业绩确定性强；3）新能源汽车：①汽车：公司聚焦新能源汽车及汽车智能化、电气化的关键零部件，提供完整的智能解决方案交钥匙工程；②智能网联：公司基于地平线车规级AI芯片开发的TADC-D52域控制器，已率先实现全线国产化技术，满足高级别自动驾驶大规模应用落地需求，具备高性价比与工业安全双优势，同时将持续推进AI边缘计算设备、车路协同方案等研发工作，有望打开成长天花板。 投资与建议 ：我们调整了公司2022-2024年业绩预测， 营业收入为16.44/21.43/28.60亿元；归母净利润为1.78/2.50/3.27亿元，对应PE为44/31/24X，维持“增持”评级。 风险提示：新产品销售不及预期；中美贸易战加剧；宏观经济下行风险。 盈利预测: 1.多元化布局，迈向视觉装备平台型企业 1.1.机器视觉行业领跑者，产品覆盖四大板块 公司是机器视觉行业领跑者，业务布局多行业。自2005年成立以来，公司将机器视觉核心技术应用于工业领域，凝聚了海内外数百名研发精英，在机器视觉算法、工业数据平台、先进视觉传感器、精密驱控技术等前沿科技领域不断投入研发、构筑技术壁垒。面向消费电子、半导体、PCB、新能源、新汽车等精密制造行业，公司提供视觉测量、检测、制程等高端装备产品；同时面向智能网联领域，提供智能驾驶域控制器、车路协同、通用AI计算单元等智能化解决方案。 图1.从1到N，公司多领域布局迈向视觉装备平台型企业 公司产品丰富，主要覆盖四大板块。公司产品主要包括视觉测量装备、视觉检测装备、视觉制程装备和智能网联方案等，涉及6个细分行业。其中视觉测量装备是对工业零部件进行高精度尺寸测量；视觉检测装备是通过机器视觉算法、深度学习算法等技术手段，实现缺陷检测，并进行分类分级；视觉制程装备是将机器视觉引导定位、智能识别、测量检测等功能融入到组装生产设备中，实现高精度的组装生产；智能网联方案可为智能汽车行业提供自动驾驶域控制器和舱驾一体中央计算控制器解决方案。 表1.公司产品主要覆盖四大板块 1.2.股权结构稳定，青一投资为公司控股股东 公司股权结构稳定，苏州青一投资有限公司为公司控股股东。截止2022中报，董事长徐一华先生通过苏州青一投资有限公司和宁波天准合智投资管理合伙企业间接持有公司35.48%的股权，为公司实际控制人。另外，公司董事、董事会秘书、财务总监杨聪先生，董事、副总经理蔡雄飞先生，董事、副总经理温延培先生均持通过宁波天准合智投资间接持股。 图2.公司股权结构稳定，青一投资为公司控股股东 公司分别于2020-2022年推出限制性股票激励计划，绑定优秀员工。其中2020年，以16.60元/股的授予价格向42名激励对象授予429万股限制性股票，占公司股本总额的2.22%；2021年，以18.80元/股的授予价格向18名激励对象授予106万股限制性股票，占公司股本总额的0.55%；2022年，拟以18.8元/股的授予价格向24名激励对象授予90万股限制性股票，占公司股本总额的0.46%，股权激励有利于调动员工积极性，实现公司与员工的利益的高度绑定。 表2.2020年股权激励计划考核内容 表3.2021年股权激励计划考核内容 表4.2022年股权激励计划考核内容 1.3.业绩持续增长，产品结构逐步优化 公司持续三大领域布局，营收保持稳步增长，产品结构持续优化。近5年来公司营业收入和净利润实现了稳定的增长，其中2022H1实现营业收入4.65亿元，同比+25.09%；实现归母净利润312.42万元，同比+41.35%。受公司股权激励的影响，公司股份支付费用对归属于母公司所有者的净利润影响为0.22亿元。 在剔除股份支付费用影响后，报告期内归属于母公司所有者的净利润为0.25亿元，同比+2.34%。 分产品看，公司2022H1在半导体及泛半导体、新能源汽车、消费电子领域分别实现营收2.23/0.83/1.59亿元，同比+53.86/+32.11/-3.06%，占公司营业收入的47.99/17.86/34.16%。其中，公司于2021年收购的半导体晶圆前道检测设备公司MueTec同期实现收入3508.00万元，并成功扭亏实现盈利531.75万元，持续推动半导体设备国产化的进程。由于消费电子的收入确认具有一定的季节性，使其在中报中占比较低，但综合来看公司对消费电子的依赖程度已逐渐降低，产品结构持续优化。 图3.公司持续三大领域布局，产品结构持续优化 图4.2017-2022H1公司营业收入变化情况 图5.2017-2022H1公司归母净利润变化情况 近5年来，公司毛利率维持在40%以上。2022H1公司毛利率为43.73%，同比-0.73pct；净利率为0.67%，同比+0.08pct；主要系消费电子行业有季节性，叠加新业务的持续开拓，存在一定的波动。销售/管理/研发/财务费用率分别为16.27/6.66/22.94/-0.82%，同比+0.51/-1.06/-2.43/-0.54pct，财务费用率变动主要系本期汇兑损益导致。随着新业务板块逐步上量，规模效应初显，公司盈利能力改善可期。 图6.近5年来，公司毛利率维持在40%以上 图7.2021H1公司期间费用率有所上升 2.机器视觉：走向“必选”的机器之眼 2.1.机器视觉是制造业提质、增效、降本、减存的刚需 机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”。机器视觉本质上是利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息，对信息进行智能处理与分析，并应用分析得到的结果来执行相应的活动。机器视觉行业的上游包括相机、镜头、光源等硬件及算法软件；中游为视觉系统与智能装备；下游为各行业集成应用和服务。下游应用行业的发展决定了机器视觉装备及服务的市场需求量，目前下游应用领域以电子制造为主，其次为汽车、医药、印刷包装等领域。下游产业丰富多样，集成服务更加有的放矢，面向应用市场才能更加蓬勃。 图8.机器视觉上下游产业链介绍 机器视觉相比于人类视觉拥有诸多优势。机器视觉在色彩识别能力、灰度分辨率、空间分辨率、速度、感光范围、环境适应性、观测精度等方面比人类视觉更具优势，其功能范围不仅包括对信息的接受，同时还延伸至对信息的处理与判断，其特点是提高生产的柔性和智能化程度。机器视觉的主要应用如下： 1）尺寸与缺陷检测：主要包括高精度定量检测（例如工业零部件的尺寸检测）和定性检测（例如产品的外观检查、缺陷性检测与装配完全性检测）。在一些人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可高效地替代人工视觉；同时，在大批量工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以提效、降本。 2）智能制造：指引工业机器人在大范围内的操作和行动，实现智能化的生产、装配和分拣。 3）导航等其他应用：用摄像头摄取场景图像，通过算法进行图像分析和识别，找出与已设置路径的相对位置，从而引导装置行走。 表5.机器视觉相比于人类视觉拥有诸多优势 机器视觉设备是制造业提质、增效、降本、减存的刚需。相比于人类，一台自动视觉检测机器能够承担多人任务，且不需要停顿休息，能够连续工作，能够极大的提高生产效率，同时对于机器视觉系统的操作和维持费用非常低，能够节约生产制造的运营成本。在用人成本持续上升的环境下，机器视觉设备的性价比格外明显。根据国家统计局的数据，从人口结构的角度看：2020年我国0-14岁/15-59岁/60岁以上的人口占比分别为17.95%/63.35%/18.70%，相比于2010年+1.35/-6.79/5.44pct，人口老龄化趋势明显；从制造业就业人员的平均工资看：制造业就业人员平均工资从2011年的3.67万元提高到2021年的9.25亿元，CAGR+9.7%，我国制造业就业人员人均工资不断提高，制造业智能化改造势在必得。 图9.2010-2020我国60岁以上人员占比升高 图10.我国制造业就业人员人均工资不断提高 2.2.“十四五”规划为智能制造健康发展描绘蓝图 人工智能相关领域一直受到国家产业政策的鼓励和支持。根据公司招股说明书引用的清华大学《中国人工智能发展报告》，机器视觉作为一种基础功能性技术，是机器人自主行动的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能，对于人工智能的发展具有极其重要的作用，是人工智能范畴最重要的前沿分支之一，其在国内外人工智能企业应用技术中占比超过40%。 图11.机器视觉技术在国内外人工智能企业应用技术中占比超过40% 人工智能和智能制造被纳入国家顶层设计，是多行业智能化转型升级的必经之路。 一直以来，人工智能和智能制造被国家政策所支持，在可持续发展的道路上不断前进。根据凌云光2022年半年报，2021年，《“十四五”规划》提出要提升制造业的核心竞争力，发展壮大战略性新兴产业，加快发展现代产业体系，巩固壮大实体经济根基，包括深入实施制造强国战略，并在制造业核心竞争力提升方面，明确了8个方向，其中就包括智能制造与机器人技术。由此可见，国家已经针对人工智能和智能制造制定了一系列国家层面的政策与规范，并将人工智能和智能制造纳入国家顶层设计。机器视觉+AI作为智能制造的基础产业和关键基础设施，是多行业智能化转型升级的必经之路。 表6.智能制造和人工智能相关领域一直受到国家产业政策的鼓励和支持 2.3.新技术的发展推动机器视觉向更多行业渗透 深度学习和3D视觉传感技术扩大了机器视觉应用场景。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，在涉及偏差和未知缺陷的情形，极大地拓展了机器视觉的应用场景。而3D视觉传感器技术的进步和普及推动了3D视觉技术的发展，实现了对传统2D视觉技术的重要补充，3D视觉技术，提供了丰富的三维信息，使机器能够感知物理环境的变化，并相应地进行调整，从而在应用中提高了灵活性和实用性，扩大了机器视觉的应用场景。 得益于机器视觉的发展，下游应用场景呈现多样化。机器视觉技术的进步，显著提升了机器视觉技术解决工业检测问题的能力，同时机器视觉传感器技术的进步使机器视觉系统的性价比持续提升，加快了机器视觉向其他行业的渗透，有效的扩大了机器视觉的市场潜力。根据中国机器视觉产业联盟统计，机器视觉已经在电子/电气、半导体、汽车、印刷包装、食品加工等领域得到广泛应用。其中，电