报告公司投资评级 - 首次覆盖给予“优于大市”评级 [1][57] 报告的核心观点 - 公司立足机器视觉技术，是机器视觉光源制造业单项冠军，积极布局人工智能视觉算法，未来有望显著受益于具身智能产业发展 [4][6] - 预计 2025 - 2027 年归属母公司净利润分别为 1.81/2.42/3.00 亿元，对应 PE 57/43/35 倍，一年期合理估值为 103.91 - 118.75 元（对应 2025 年 PE 70 - 80x） [6][55][57] 公司概况 - 奥普特成立于 2006 年，是国内较早进入机器视觉领域的企业之一，拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，自主产品线覆盖视觉算法库、智能视觉平台等多个方面，产品定位于中高端市场，应用于多个领域，已建立稳定客户群体 [9][10][29] - 公司发展重心包括拓展自动化核心零部件布局、推动工业 AI 应用场景和方案落地、拓展人形机器人等新兴行业需求 [2] 财务情况 - 2019 - 2024 年公司收入从 5.3 亿元增长至 9.1 亿元，CAGR 11.68%，2025 年一季度收入 2.7 亿元，同比增长 18.09%；2019 - 2024 年公司净利润从 2.1 亿元下滑至 1.4 亿元，CAGR - 8.0%，2025 年一季度净利润 0.58 亿元，同比增长 0.97% [32] - 2019 - 2024 年公司毛利率在 64% - 74%区间，2021 年以来企稳；净利率在 15 - 39%范围内波动，整体呈下滑趋势，主要因研发和销售费用率增长 [36] - 公司研发投入整体呈上升趋势，研发费用率从 2019 年的 11.09%增长至 2024 年的 23.81%；ROE 有所下滑但仍维持在合理水平，2025 年一季度公司 ROE 2.0%，较去年同期持平 [38] 业务布局 传统主业 - 核心技术包括工业 AI 算法、传统视觉算法等，产品线拓展完善，持续强化光源及其控制技术等，拓展传感器技术和高端超精密运动部件驱动及驱控一体技术，加强自动化核心零部件领域产品竞争力 [2] AI 技术 - 推出 DeepVision 3 与 Web 版 AI 平台，突破底层算法等，构建高效视觉生态平台，降低 AI 项目实施门槛和成本，提高开发效率 [3][20][22] - 基于海量工业数据和行业经验打造高精度轻量化 AI 模型，在低算力设备上运行流畅，拓宽应用边界，自研高可信检测算法降低漏检与误检率，小样本学习与数据生成技术解决工业数据稀缺难题 [21] - AI 产品与解决方案覆盖锂电、3C 电子、半导体等领域，2024 年实施规模以上项目数百项，检测产品数十亿件 [3] 人形机器人领域 - 发挥工业机器人领域经验和技术优势，着手研发面向人形机器人等新型终端的视觉模组和解决方案，规划了小型化的散斑结构光系列和 TOF 相机系统 [4][30] - 计划加大在精密运动和机器人关键部件的研发投入，形成“视觉 + 传感 + 运动控制”的综合能力 [4][31] 盈利预测 - 假设 2025 - 2027 年机器视觉核心部件收入分别为 9.13/10.95/13.69 亿元，毛利率均为 65.08%；机器视觉配件收入逐年增长，分别为 1.28/1.47/1.77 亿元，毛利率均为 53.73% [44] - 预计 2025 - 2027 年公司营收为 10.42/12.44/15.47 亿元，同比增长 14.33%/19.35%/24.37%，毛利率 63.63%/63.69%/63.75%，毛利 6.63/7.92/9.86 亿元；归母净利润分别为 1.81/2.42/3.00 亿元，同比增速 33.16%/33.11%/24.41% [45][47] 估值与投资建议 绝对估值 - 假设无杠杆 Beta 为 1.00，无风险利率 2.65%，股票风险溢价 6.50%，债务成本 4.50%，永续增长率 2.00%，测算得出加权平均资本成本 WACC 为 9.15%，采用 FCFF 估值法得出公司合理估值为 51.73 - 65.18 元 [50] 相对估值 - 选取凌云光、奥比中光为可比公司，预计 2025 - 2027 年归属母公司净利润分别为 1.81/2.42/3.00 亿元，对应 PE 57/43/35 倍，一年期合理估值为 103.91 - 118.75 元（对应 2025 年 PE 70 - 80x），以相对估值法为主对公司进行估值 [55] 投资建议 - 首次覆盖给予“优于大市”评级 [57] 行业情况 - 我国机器视觉行业启蒙于 20 世纪 90 年代，目前处于快速发展阶段，应用范围涵盖 3C 电子、锂电等各个领域，2023 年市场规模 185.12 亿元，同比增长 8.49%，至 2028 年有望超过 395 亿元 [26][29]

机器之心报道 机器之心编辑部 具身智能持续进化的浪潮下， "具身 AI 模型 +人形机器人"为 AGI 走进物理世界提供了更多可能。多模态大模型的兴起为具身 AI 注入强劲动力，世界模型 的出现也为具身智能训练和测试提供了新范式。如何让机器智能不仅「看懂」物理世界，更能像人类一样理解、规划并操作，是当下学术和业界共同面临的 挑战和机遇。 5 月 29 日，2025 张江具身智能开发者大会暨国际人形机器人技能大赛在上海浦东张江科学会堂顺利举行。作为大会重要组成模块， "具身·无界：智能模 型的范式创新与架构革命"论坛（以下简称"论坛"）在上海市经济和信息化委员会、上海市浦东新区人民政府指导下，由上海张江（集团）有限公司主办， 上海张江数智经济发展有限公司、机器之心承办，上海市浦东新区工商联张江人工智能商会协办。 本场论坛汇聚顶尖技术专家、知名高校学者、具身智能明星厂商代表等 10 余位重磅嘉宾，行业领袖深度洞察，技术大咖同台论道，深入探讨具身 AI 与世 界模型、分层决策与端到端路线、具身智能 Scaling Law 等业界热点话题，带来 五 场精彩的主题演讲与一场高质量圆桌对话，论坛由机器之心副主编谢文 菲主 ...

报告公司投资评级 - 首次覆盖给予“优于大市”评级 [1][57] 报告的核心观点 - 公司立足机器视觉技术，是机器视觉光源制造业单项冠军，积极布局人工智能视觉算法，未来有望显著受益于具身智能产业发展 [4] 公司概况 - 奥普特成立于2006年，是国内较早进入机器视觉领域的企业之一，拥有完整的机器视觉核心软硬件产品，自主产品线覆盖视觉算法库、智能视觉平台等，以核心光学技术为基础，加大在先进工业传感器领域研发投入，在运动产品领域布局，能为客户提供自动化核心零部件产品及解决方案 [9] - 公司主营业务为机器视觉核心软硬件产品的研发、生产、销售，以机器视觉软硬件产品为主，向传感器、运动产品线延伸，助力客户精益生产、降本增效 [8] 财务情况 - 2019 - 2024年公司收入从5.3亿元增长至9.1亿元，CAGR 11.68%，2025年一季度收入2.7亿元，同比增长18.09%；2019 - 2024年公司净利润从2.1亿元下滑至1.4亿元，CAGR -8.0%，2025年一季度净利润0.58亿元，同比增长0.97% [32] - 2019 - 2024年公司毛利率在64% - 74%区间，2021年以来企稳；净利率在15 - 39%范围内波动，整体呈下滑趋势，主要因拓展新技术和新产品，研发和销售费用率呈增长趋势 [36] - 公司研发投入整体呈上升趋势，研发费用率从2019年的11.09%增长至2024年的23.81%；ROE有所下滑但仍维持在合理水平，2025年一季度ROE 2.0%，较去年同期持平 [38] 业务发展 传统主业 - 发展重心包括拓展自动化核心零部件布局、推动工业AI应用场景和方案落地、拓展人形机器人等新兴行业需求；核心技术有工业AI算法等，产品线拓展完善，强化多项技术，拓展传感器技术和高端超精密运动部件驱动及驱控一体技术，加强自动化核心零部件领域产品竞争力 [2] AI技术 - 推出两款基于人工智能工业视觉软件DeepVision 3与Web版AI平台，突破底层算法等，构建高效视觉生态平台，降低AI项目实施门槛和成本、提高开发效率；AI产品与解决方案覆盖锂电、3C电子、半导体等领域，2024年实施规模以上项目数百项，检测产品数十亿件 [3] 新兴领域 - 发挥工业机器人领域经验和技术优势，拓展人形机器人等新兴热点领域对机器视觉的需求，着手研发面向人形机器人等新型终端的视觉模组和解决方案；在消费级机器人领域规划小型化的散斑结构光系列和TOF相机系统；计划加大精密运动和机器人关键部件研发投入，形成“视觉 + 传感 + 运动控制”综合能力 [4] 盈利预测 - 假设2025 - 2027年机器视觉核心部件收入分别为9.13/10.95/13.69亿元，毛利率均为65.08%；机器视觉配件收入分别为1.28/1.47/1.77亿元，毛利率均为53.73% [44] - 预计2025 - 2027年公司营收为10.42/12.44/15.47亿元，同比增长14.33%/19.35%/24.37%，毛利率63.63%/63.69%/63.75%，毛利6.63/7.92/9.86亿元；归母净利润分别为1.81/2.42/3.00亿元，同比增速33.16%/33.11%/24.41% [45][47] 估值与投资建议 绝对估值 - 假设无杠杆Beta为1.00，无风险利率2.65%，股票风险溢价6.50%，债务成本4.50%，永续增长率2.00%，测算得出加权平均资本成本WACC为9.15%，采用FCFF估值法得出公司合理估值为51.73 - 65.18元 [50] 相对估值 - 选取凌云光、奥比中光为可比公司，预计2025 - 2027年归属母公司净利润分别为1.81/2.42/3.00亿元，对应PE 57/43/35倍，一年期合理估值为103.91 - 118.75元（对应2025年PE 70 - 80x），以相对估值法为主对公司进行估值 [55] 投资建议 - 预计2025 - 2027年归属母公司净利润分别为1.81/2.42/3.00亿元，对应PE 57/43/35倍，一年期合理估值为103.91 - 118.75元（对应2025年PE 70 - 80x），首次覆盖给予“优于大市”评级 [57]

活动概况 - 第二届潘家园眼镜节于5月30日至6月2日举办，覆盖端午假期和儿童节，以北京眼镜城为主会场，联动6个分会场[1] - 活动通过多会场联动模式让消费者实现不同品牌、款式眼镜的挑选与对比，完善购镜体验[1] - 开幕式推出潘家园眼镜吉祥物IP金丝雀"镜镜"，为品牌注入科技感形象，旨在拉近与消费者距离[1] 政企医合作 - 潘家园眼镜行业联盟与北京爱尔英智眼科医院签署《视觉健康共建合作协议》，将在眼部健康检查、公益救助、科普教育等领域深度合作[1] - 医院将为眼镜节提供专业眼部健康检查服务，帮助消费者科学选购眼镜，并计划开展特殊群体公益救助活动[1] - 未来将定期举办讲座、线上科普等活动普及科学用眼知识，提升全民视觉健康意识[1] - 政企医三方联动模式是潘家园眼镜产业发展创新之举，政府引导规范市场，行业联盟整合资源，医疗机构提供专业支持[2] 产业发展 - 潘家园已成为中国眼镜行业重要地标和商贸核心集散地，是中国眼镜产业转型升级的"缩影"与"窗口"[2] - 去年成立眼镜行业联盟通过引导各方参与消费环境治理、规范市场秩序，有效促进消费增长[2] - 本届眼镜节进一步发挥产业聚集优势，结合前沿技术展示与趣味消费场景，为消费者带来实惠[2] - 潘家园不仅是文化消费聚集地，更是北京配眼镜首选地，活动汇聚全球优质品牌促进传统行业与数字化、时尚化融合[2] 未来规划 - 潘家园街道将以眼镜节为契机持续优化营商环境，强化消费者权益保障，推动商圈能级提升[2] - 计划打造视觉产业生态链，吸引上下游企业入驻形成产业集群效应，推动眼镜行业蓬勃发展[2] - 目标是通过产业发展引领行业潮流，为朝阳区经济高质量发展注入新动能[2]

机器狗羽毛球技术突破 - 基于强化学习的全身视觉运动控制策略同步控制18个自由度的腿部移动和手臂挥拍动作[4] - 最高挥拍速度达12米/秒，与人类业余选手协作时实现单回合连续击球10次[5][6][23] - 在发球区拦截成功率接近100%，但正上方/后方来球拦截仍存在挑战[29][30][31] 硬件与感知系统配置 - 采用ANYmal-D四足底座+DynaArm动态手臂组合，配备ZED X立体相机（400Hz控制频率/100Hz策略更新）[13][16] - 球拍45°腕关节定向经仿真验证为最优配置，感知模块平均轨迹判断耗时0.357秒[15][20] - Jetson AGX Orin模块以60Hz异步运行轨迹预测系统，击球位置误差0.117米（12m/s挥拍时）[17][37] 运动控制性能 - 10m/s指令速度下跟踪精准，超10m/s时精度下降，实测最高执行速度12.06m/s（指令19m/s）[34][35] - 动态调整步态：短距微调/中距不规则步态/长距类疾驰步态，远距拦截采用快跑模式[38][39] - 击球后自动回位中心的行为涌现，模拟人类球员站位调整策略[25][26] 算法创新与局限 - 统一强化学习策略解决18自由度协同控制问题，突破传统固定基座方案局限[47][48] - 感知噪声模型缩小仿真与部署差距，较基准降低28%感知误差（无显式视野奖励）[51][56] - 当前依赖单一立体相机EKF估计，未来可通过扭矩/声音/RGB-D等多模态传感升级[58][59] 学术价值与场景拓展 - 苏黎世联邦理工学院团队成果发表于《Science Robotics》，验证足式机器人在动态体育场景的可行性[8][10][11] - 系统在电流/关节速度极限下运行，为复杂环境中的移动操作任务建立新基准[35][47] - 技术框架可扩展至其他需要动态协调的运动场景，如应急响应或服务业[47][58]

公司概况 - Buildots是一家成立于2018年的芝加哥初创公司 由Roy Danon、Aviv Leibovici和Yakir Sudry联合创立 专注于通过人工智能和计算机视觉技术改善建筑行业管理效率 [3] - 公司已完成D轮4500万美元融资 由Qumra Capital领投 总融资额达1 66亿美元 [3] - 目前拥有230多名员工 计划重点扩充研发团队并拓展北美业务 [4] 核心技术 - 平台通过管理人员安全帽上的360度摄像头采集图像 实时追踪施工进度 [3] - 系统具备监测和预测功能 通过AI聊天机器人提供项目状态查询和延误风险预警 [4] - 计划利用历史数据训练AI模型 建立基准并优化建筑项目表现 [4] 市场定位 - 客户包括英特尔和约50家建筑企业 服务对象涵盖现场管理人员、建筑高管等多方利益相关者 [4] - 差异化优势在于以运营为核心的平台及建筑行业绩效管理的独特方法 [5] - 主要竞争对手包括BeamUp和Versatile等AI建筑科技公司 [4] 行业痛点 - 建筑行业存在管理人员与现场实际情况脱节的问题 需同时处理成本动态、多方沟通和承包商风险评估等复杂任务 [2] - 传统决策依赖碎片化信息 缺乏真实可衡量的数据支持 [4]

人形机器人格斗赛技术进展 - 全球首个人形机器人格斗赛在杭州举行 采用手动遥控方式操控机器人进行比赛 由机器人选手和真人选手共同完成 [1] - 参赛机器人配置双目深度相机和3D激光雷达 能360°感知环境 通过多传感器融合技术实时调整姿态完成高强度动作 [1] - 机器视觉是人形机器人感知环境的关键技术 国内厂商多采用3D视觉结合激光雷达方案提升环境建模与导航精度 [1] 机器视觉技术应用 - 奥比中光在国内服务机器人视觉市场占有率超过70% 占据主导地位 [1] - 深度相机具备三维空间视觉能力 帮助机器人覆盖环境和对手动态范围 为软件算法处理提供重要基础 [1] - 机器人格斗需在极短时间内完成检测、跟踪和决策 考验视觉系统的数据感应能力、抗干扰能力及多传感器同步融合能力 [1] 人形机器人技术发展方向 - 目前人形机器人重大进展集中在关节灵活度和平衡运动控制方面 动作执行效果超预期 [2] - 实现全自动格斗需从被动执行升级至主动执行 视觉传感器的感知数据将成为更重要的基础 [2] - 全自动格斗需视觉系统感知环境构建地图 并感知对手位置、速度、动作意图等信息以规划决策 [2] 行业动态与公司布局 - 奥比中光是全球少数全面布局六大3D视觉感知技术路线的公司 已将双目结构光系列产品送样适配大部分人形机器人客户 [2] - 12月深圳将举办首个全尺寸类人身高人形机器人格斗赛事"机甲拳王" 机器人产业或迎来科技竞技新风潮 [2]

展会概况 - 2025新疆国际农业机械博览会汇集12国近200名境外采购商及中外800多家企业参展 [2] - 展会主题为"智能农机赋能新质生产力，科技引领农业现代化"，吸引凯斯纽荷兰、约翰迪尔等国际巨头参展 [2] - 新疆农机合作社及大户积极参与实地考察与采购，反映区域市场需求旺盛 [2] 参展企业动态 - 凯斯纽荷兰展示400马力和330马力两款智能化新产品，2024年新疆市场贡献其中国区销售额25%（23亿元总销售额） [2] - 凯斯纽荷兰已获新疆客户25台设备订单，总金额2400万元 [2] - 韩国农业装备公司首次参展，计划通过展会拓展新疆经销商网络 [4] 智能农机技术突破 - 深圳科技公司推出"棉花智能打顶机器人"，采用AI视觉技术实现棉花顶叶精准识别与摘除 [3] - 新款自走式机器人打顶效率达每小时30亩，较前代提升3倍 [3] 新疆农业机械化现状 - 2024年新疆农作物综合机械化水平达90.28%，农林牧渔综合机械化水平74.62% [4] - 棉花机采率稳定超90%，粮食单产524.8公斤/亩居全国首位 [4] - 2024年新疆棉花产量568.6万吨占全国92.2%，粮食总产466亿斤 [4]

SeePhys团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 当前顶尖AI模型是否真能"看懂"物理图像？ 全谱系多模态物理推理新基准来了，结果 SO TA级模型准 确率都不足55% 。 新基准名为 SeePhys ，强调了图形感知对于模型认识和理解物理世界的重要性。 内容涵盖经典与现代物理的各个知识等级和领域，包括 从初中到博士资格考试的全谱系多模态物理问题 。 它由中山大学、苏黎世联邦理工学院、华为诺亚方舟实验室和香港大学的研究团队联合推出，于近日 正式开源 。 团队在实验中系统性评估了LLM/MLLM在复杂科学图表与理论推导耦合任务中的表现。 结果表明即使是Gemini-2.5-Pro和o4-mini等SOTA模型准确率都不足55%，暴露出多模态推理的巨大挑战。 团队表示，目前该基准正在ICML 2025 AI for MATH Workshop中开放评估，欢迎学界与工业界的团队来挑战。 为什么需要SeePhys？ 近年来，数学在大语言模型 （LLMs） 的推理能力评估中大放异彩，而物理学由于其具有与真实场景的强相关性和更复杂的图像信息，正在 多模态测评中得到越来越多的重视。 物理学不仅知识体系庞大、逻辑链 ...

机器人格斗赛事技术突破 - 宇树G1格斗比赛展现机器人稳定性与瞬间抗冲击能力超预期表现 成为机器人技术发展风向标 有望带动机器人行业新一轮行情 [1] - 比赛机器人采用力传感器 触觉传感器 视觉方案等感知技术 以及谐波减速器 电机等核心传动装置 其中视觉感知技术是理解环境的核心能力 [1] - 参赛G1机器人配备双目深度相机和3D激光雷达 实现360度环境感知 通过多传感器融合技术实时调整姿态完成高强度动作 [2] 机器视觉技术路线对比 - 特斯拉Optimus采用2D摄像头视觉方案 延续车端纯视觉感知技术路线 [2] - 国内厂商主要采用3D视觉(结构光/ToF/双目)结合激光雷达方案 相比2D视觉增加深度信息 提升环境建模与导航精度 [2] - 奥比中光在国内服务机器人视觉市场占有率超70% 为全球少数全面布局六大3D视觉感知技术路线的公司 [2][4] 机器人技术发展阶段 - 当前比赛采用"手动遥控"方式 依赖"机器人选手+真人选手操控"协同配合 [3] - 人形机器人重大进展体现在关节灵活度和平衡运动控制方面 人为指令执行效果超预期 [3] - 未来全自动格斗需机器人具备自动化感知决策能力 视觉传感器感知数据将成为重要基础 [3] 行业发展趋势 - 12月深圳将举办全球首个人形机器人"机甲拳王"自由格斗赛 打造开源竞技联盟 推动跨界融合 [4] - 奥比中光已将双目结构光系列产品送样 适配大部分人形机器人客户 [4] - 机器人格斗竞技将加速技术迭代和场景落地 国产3D视觉感知技术 多维传感技术 精密传动技术等供应链将加速崛起 [4][5]