行业投资评级 - 报告对机器视觉行业给予“推荐（维持）”评级 [1] 报告核心观点 - 报告认为，机器视觉行业的核心趋势在于3D视觉拓展应用场景以及AI算法的渗透 [7] - 核心观点是：3D视觉感知技术正从工业级向消费级拓展，在底层技术成熟、成本下降及下游需求（如机器人、3D打印、AIoT）快速提升的驱动下，3D视觉正从“可选配置”走向“刚需标配” [6][7][8] - 报告看好全球3D视觉渗透率的提升，并建议关注相关上市公司奥比中光、思看科技、奥普特等 [6][8] 根据目录总结 一、3D视觉：从平面到立体，算法为核，实现3D重建 - 技术定义：3D视觉不同于仅提供平面内形状和纹理信息的传统2D图像，它能够为AI算法同步提供物体的深度、形貌、位姿等3D信息，实现识别、定位和场景重建等功能 [6][11] - 实现过程：3D重建（3D感知）是指利用光学传感器获取的2D图像序列，结合计算机视觉算法，恢复物体三维几何形状、空间位置及表面纹理的过程 [6][14] - 产业链结构：产业链上游为3D视觉传感器硬件供应商，中游为方案及算法商，下游为消费级及工业级应用场景 [6][17] - 产业链价值分布：上游3D传感模组硬件中，发射端、接收端、光学部件和模组组装的价值量占比分别为14%、18%、28%和40% [21] - 核心壁垒：3D视觉最终通过计算得到，因此企业不仅需要掌握核心芯片、光学、算法等底层能力，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的布局和产品开发能力 [6][24] 二、核心技术路径多元并存，各擅其长 - 主流技术：目前主流三维成像技术按景深信息获取方式可分为双目视觉、结构光及飞行时间（TOF）系统 [6][27] - 双目视觉：实施成本低，适合远距离测量，深度分辨误差是测量距离的二次函数，在远距离仍能保持较高精度；缺点是对环境光照敏感、对物体自身纹理有依赖、匹配像素计算量大 [27][28][29] - 结构光：在近距离（<2米）能实现高空间分辨率和高精度；缺点是提取一帧信息需要多次投影可能降低帧率，室外环境光可能干扰图像调制，且远距离探测需要光源远离镜头 [27][36] - TOF技术：用“光”测距，根据测量传播时间方式不同分为直接测量法（dToF）和间接测量法（iToF） [6][39] - dToF：适配远距离探测且动态范围大 [6][39] - iToF：在中近距离（0.5–5米）精度稳定，受环境光干扰较小，适合室内高精度场景，功耗较低 [6][40] 三、下游从工业领域起家，向消费级拓展 - 发展历程：3D视觉感知技术最早应用于工业领域，用于高精度三维测量及微小形变测量，现正从工业级向消费级拓展 [6][45] - 工业测量领域： - 产品形态多为扫描仪，相比传统三坐标测量等设备，具有无接触、无损伤、速度快、使用场景广等优势 [46][48][49] - 据弗若斯特沙利文数据，2022年全球三维视觉产品规模为122.9亿元，中国为14.9亿元；预计到2027年，中国市场规模有望增长至60.3亿元，2022-2027年复合年增长率为32.3% [49][51] - 3D打印领域： - 3D扫描是3D视觉感知的典型应用，能降低数字创作门槛 [50][52] - 以创想三维为例，2023-2025年其3D扫描仪销售量分别为24,000、72,100、85,600件，与3D打印机的配比关系从36:1优化至9:1，平均售价从1,732元提升至4,274元 [54][55] - 据灼识咨询，2024年全球消费级3D扫描仪市场规模（按GMV计）达1.06亿美元，预计到2029年将增长至2.34亿美元，年复合增长率为17.1% [55][58] - 机器人领域： - 智能机器人、工业机器人、服务机器人等均对3D视觉有明确需求 [59] - 以人形机器人为例，根据宇树科技数据，其人形机器人单台配套1台外购光学相机，该相机在原材料采购中占比靠前 [61][62] - 据行业研究机构预测，到2030年全球人形机器人市场规模预计将达到150亿美元，销量将增长至60.57万台；其中，中国市场预计将达到近380亿元，销量将增长至27.12万台 [64] 四、投资建议（重点公司分析） - 奥比中光： - 公司构建了“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，产品覆盖结构光、iToF、双目、dToF、激光雷达等多种技术 [66][68] - 核心引擎芯片自研自产，已完成五代深度引擎芯片、三款dToF感光芯片、两款iToF感光芯片的开发 [70] - 下游应用广泛，覆盖生物识别、机器人、3D打印、AIoT、工业测量等领域，并与NVIDIA生态深入融合 [70][71][72] - 思看科技： - 公司是三维视觉数字化综合解决方案提供商，产品覆盖工业级和专业级两大赛道 [73] - 在硬件和软件算法上均具备自主研发能力，已形成三大核心技术集群和18项核心技术 [76][77] - 公司与深圳拓竹科技签订框架合作协议，共同设计开发消费级3D扫描仪，拓展消费级3D打印市场 [79] - 奥普特： - 公司是机器视觉核心软硬件产品提供商，核心技术包括工业AI算法、传统视觉算法、3D视觉算法等 [80] - 与越疆科技深度合作，其3D视觉系统协同机械臂在高速分拣场景下实现单小时分拣超1500件，准确率超99% [80] - 公司拟通过可转债募资，其中部分资金将用于工业3D视觉传感器及智能硬件扩产、AI智能视觉解决方案研发、以及工业级机器人核心零部件及视觉系统研发产业化等项目 [80][82]