投资评级 - 报告给予奥比中光"推荐"评级 [1][7] 核心观点 - 奥比中光是国内3D视觉行业领军企业 具备全栈技术能力和全领域技术路线布局 产品性能对标国际巨头 [6][11] - 公司抓住具身智能发展机遇 机器人视觉业务在中国服务机器人市场占有率超过70% [6][11] - 2025Q1公司成功实现扭亏为盈 归母净利润0.24亿元 盈利状态在2025Q2得以延续 [6] - 预计2025-2027年归母净利润分别为1.30亿元、2.48亿元、3.97亿元 对应PE分别为297.7X、156.2X、97.4X [5][7] 财务表现 - 2024年营业收入5.64亿元 同比增长56.8% 2025E预计10.37亿元 同比增长83.7% [5] - 毛利率从2024年的41.8%预计提升至2027年的46.7% [5] - 净利率从2024年的-11.1%预计改善至2027年的17.3% [5] - ROE从2024年的-2.2%预计提升至2027年的10.9% [5] 技术优势 - 构建"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 涵盖结构光、iToF、dToF、双目、Lidar、工业三维测量六大领域 [6][11] - 拥有完整的芯片设计能力 已成功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 [58] - 截至2025H1末 累计申请专利1903件 其中发明专利990件 累计获得专利1112件 其中发明专利479件 [66] 市场前景 - 全球3D视觉市场规模预计从2022年82亿美元增长到2028年172亿美元 CAGR约13.1% [6] - 中国3D视觉市场规模预计从2022年18亿元增长到2028年80亿元 CAGR约27.7% [30] - 具身智能、三维扫描、生物识别是3D视觉重要落地场景 [6] 业务布局 机器人业务 - 推出Femto系列iToF深度相机、Gemini 335/336系列结构光深度相机以及MS 600激光雷达等多款产品 [7][70] - 已与云迹科技、擎朗智能、普渡科技、高仙机器人等多家服务机器人客户实现业务合作 [73] - 人形机器人领域已与部分客户进行产品适配 "天工"机器人搭载公司Gemini 330系列深度相机 [78] 三维扫描业务 - 2024年携手创想三维推出两款高精度3D扫描仪CR-Scan Otter和CR-Scan Raptor 精度达到0.02mm [79] - 2024年AIoT营收大幅增长且超过生物识别营收规模 三维扫描是重要贡献者 [79] - 与佩极眼镜合作推出"魔镜Pro+" 通过3D扫描实现眼镜定制化服务 [80] 生物识别业务 - 3D刷脸支付已成为支付行业新趋势 相比2D摄像头显著提升安全性和便利性 [52] - 医保核验人脸识别可替代传统身份识读介质 提升就医效率 [53] - 全球3D面部识别市场规模预计从2023年33.6亿美元增长到2032年186.5亿美元 CAGR约21.0% [49] 盈利预测 消费级应用设备 - 2025E收入5.47亿元 同比增长85.0% 主要增长来自三维扫描业务 [82][83] - 毛利率预计从2024年38.8%提升至2027年38.0% [83] 3D视觉传感器 - 2025E收入4.25亿元 同比增长100.0% 主要增长来自机器人和生物识别业务 [83] - 毛利率预计从2024年44.2%提升至2027年57.0% [83] 工业级应用设备 - 2025E收入0.27亿元 同比增长5.0% 业务以稳为主 [84] - 毛利率预计维持在64%-65%水平 [84]

文章核心观点 - SAIL-Recon提出一种结合场景回归与定位的大规模运动恢复结构（SfM）方法 通过少量锚图像提取神经场景表征 实现数千张图像的高效精确重建 在精度和效率上均超越传统及学习方法 [5][7][10][34] 技术方法 - 采用锚图像采样策略 通过Transformer提取神经场景表征 并基于此对所有图像执行联合位姿与结构估计 [9][11] - 使用DINOv2提取图像特征 结合相机token与寄存器token 通过自注意力层和DPT头预测深度图及场景坐标图 [13] - 引入注意力掩码机制 使查询图像仅与锚图像表征交互 并通过相机头直接回归位姿 [17][19] - 训练阶段采用多任务损失函数 推理阶段通过KV-Cache缓存键值以节省GPU内存 [11][20] 性能表现 - 在Tanks & Temples数据集上 平均每场景处理300+张图像 FFD版本达到70.4% RRA@5和74.7% RTA@5 误差仅0.008 耗时233秒 [21][26] - 在7-Scenes数据集定位任务中 平均精度达93.8% 与ACE0持平 但训练加定位总耗时仅8分钟 远低于ACE0的2小时 [32] - 新视角合成任务中 PSNR指标全面领先：Mip-NeRF 360数据集平均PSNR达19.5 超越DROID-SLAM的16.9和BARF的18.1 [33] - 锚图像数量从10张降至2张时精度仅缓慢下降 300 token/图像配置实现精度与速度平衡 [32] 效率优势 - 处理数千张图像仅需数分钟 显著快于COLMAP的1977秒和ACE0的5499秒 [21][32] - 无需逐场景训练 支持大规模场景一次性前馈推理 后优化阶段10k次迭代仅需2-10分钟 [7][24] - 在TUM-RGBD数据集实现与SLAM相当的精度 且无需相机内参 [32]

业绩表现 - 2025年上半年实现营业收入4.35亿元 同比增长104.14% [2] - 归母净利润6019.01万元 较上年同期增加11356.32万元 [2] - 扣非净利润3018.92万元 较上年同期增加11109.51万元 [2] - 扣除股权支付费用后净利润为7002.51万元 [3] - 公司自2025年一季报首次实现净利润扭亏为盈 半年报首次实现半年度盈利 [1][2] 历史业绩对比 - 2021-2024年半年报营业总收入分别为1.62亿元/1.83亿元/1.65亿元/2.13亿元 [2] - 同期归母净利润分别为-1.15亿元/-1.23亿元/-1.40亿元/-0.53亿元 [2] - 2024年营业总收入同比增长近30% 归母净利润同比减亏61.93% [2] 业务结构变化 - 消费级应用设备业务营收从2023年上半年3315万元(占比20.13%)增长至2025年上半年2.69亿元(占比60.55%) [8][9] - 3D视觉传感器业务营收从2023年上半年9694万元(占比58.88%)变化至2025年上半年1.36亿元(占比30.70%) [8][9] - 消费级应用设备在2024年上半年营收占比达48.56% 超越3D视觉传感器成为第一主业 [8][9] 费用控制 - 2025年上半年销售费用同比降低3.01% 管理费用同比降低17.20% 研发费用同比降低14.02% [5][6] - 研发投入从2023年上半年1.68亿元(占营收101.86%)降至2025年上半年0.91亿元(占营收20.94%) [1][6] - 近三年研发投入逐年减少 研发投入占营业收入比例同步降低 [1][6] 行业背景与合作 - 机器人行业下游需求放量 向智能化、自主化、交互化方向发展 [3] - 具身智能机器人对3D视觉有直接且必要需求 [3] - 与地平线及地瓜机器人签订合作协议 在机器人智能化领域展开深度合作 [4] - 与蚂蚁集团关联交易金额约1.31亿元 占同期营收比例超30% [11] 重点项目与政策环境 - "碰一下"支付终端研发项目总投资额5000万元 累计投入1777.95万元 已进入商用阶段 [10] - 国务院规划提出到2025年机器人产业营业收入年均增速超20% 制造业机器人密度实现翻番 [11] - 北京、江苏等地通过"机器人消费节""场景开放清单"等机制降低商业化门槛 [11]

行业定位与技术本质 - 3D视觉技术本质为动态高精度测量仪器 [2] 行业发展阶段 - 2024年成为3D视觉产业爆发元年 [2] 公司竞争优势 - 硬件成本控制良好且具备先发优势 [2] - 通过算法技术构建行业护城河 [2] 市场应用前景 - 下游应用领域呈现多点开花态势 [2] - 细分行业成长空间巨大 [2]

投资评级与估值 - 报告维持奥比中光-UW（688322）"买入"评级 [1] - 2025-2027年营收预测分别为10.62亿元（+88%）、15.10亿元（+42%）、22.34亿元（+48%）[7][90] - 当前市值对应2025-2027年PS分别为30/21/14倍，高于可比公司虹软科技（19.3/15.1/12.3倍）和寒武纪（23.9/15.4倍）[93] 3D视觉技术优势 - 3D视觉本质是高精度三维空间测量仪，直接获取深度信息，解决2D视觉在遮挡关系/弱光环境/空间定位等场景的缺陷 [7][15][18] - 技术路径包括结构光、ToF等，2024年后在AMR/人形机器人/3D打印等场景成为刚需 [7][37] - 硬件成本约300-600美元（毛利率65-80%），算法温漂补偿等软件构成核心壁垒 [63][50][58] 行业增长前景 - 中国3D视觉市场规模从2022年18.4亿元（占机器视觉10.8%）进入爆发期 [31][36] - 人形机器人领域：假设10%/20%/5%替代率对应190亿美元市场空间（400美元/模组） [68][70] - 智能割草机领域：欧美渗透率达15%时对应84亿美元市场 [72][74] - AMR领域：25%替代率对应275亿美元市场 [76][80] 财务预测 - 2025年扭亏为盈，归母净利润1.58亿元（+350.7%），2027年达5.09亿元 [1][92] - 生物识别业务2025-2027年收入4.4/5.8/8.2亿元（CAGR 42%），AIoT业务3.3/6.1/9.1亿元（CAGR 50%） [89][92] - 2025年毛利率提升至42.3%，研发费用率稳定在20%左右 [92]

投资评级与目标价格 - 维持"增持"评级，目标价上调至94.48元 [2][12] - 当前股价为79.98元，目标价隐含18%上行空间 [12] 核心财务数据与预测 - **营收增长**：2025H1营收4.35亿元（同比+104.14%），2025Q2环比+27.92%至2.44亿元 [12] - **净利润**：2025H1归母净利润0.60亿元（同比扭亏），Q2环比+47.54%至0.36亿元 [12] - **未来预测**：2025-2027年营收预测上调至9.48/14.72/19.40亿元（原8.87/12.76/15.50亿元），EPS上调至0.33/0.96/1.52元（原0.20/0.40/0.67元） [12] - **盈利能力**：2025-2027年销售毛利率43.8%/45.0%/44.9%，ROE提升至4.5%/11.4%/15.3% [5][13] 业务亮点与成长驱动 - **3D视觉技术**：推出Pulsar ME450（国内首款多模式dToF激光雷达）和Gemini 345Lg（户外机器人双目3D相机） [12] - **机器人应用**：覆盖服务/工业/人形机器人，提供单目/双目结构光、iToF等传感器方案 [12] - **三维扫描业务**：合作创想三维发布Otter Lite/Raptor Pro新品，全球3D扫描仪市场规模预计从2024年49亿美元增至2030年88亿美元 [12] 市场表现与估值 - **股价表现**：12个月绝对涨幅235%，相对指数超额收益206% [10] - **估值水平**：2025年40×PS（行业平均33.51×），对应P/E 239.69×/83.52×/52.76×（2025-2027年） [5][12][14] - **市值数据**：总市值32.08亿元，市净率10.9倍 [6][7] 行业与催化剂 - **行业趋势**：具身智能机器人和AI端侧硬件升级推动3D视觉需求 [12] - **催化剂**：人形机器人商业化加速、3D打印渗透率提升 [12]

行业与公司 **行业**：3D视觉技术行业 **公司**：奥比中光、英特尔（RealSense系列）、康耐视、奥特凌光、海康机器人、奥普特 核心观点与论据 3D视觉技术路线及特点 - **双目视觉**：基于视差原理，成本低但易受环境光影响且算法复杂[1][3][4] - **结构光**：抗干扰性强但远距离效果差，适用于中近距离测量[1][3][4] - **TOF（Time of Flight）**：结构简单但分辨率低，适合短距离高精度测量[1][3][4] - **激光雷达**：探测距离远但成本高，像素范围低[1][3][4] 技术融合应用 - 双目视觉与结构光结合可提升系统稳定性和准确性[1][5][6] - 高级自动驾驶或工业机器人系统可能同时采用TOF与激光雷达[1][5][6] 机器人视觉技术路线优缺点 - **飞行时间法**：高精度计时系统，误差可能达米级[7] - **相位差法**：功耗高且深度分辨率较差[7] - **激光雷达**：综合结构光和飞行时间法，价格高[7] - **双目结构光**：成本低但信息量有限[7] 硬件核心部件 - 镜头、光源和相机[8] - 双目相机不需要主动光源，其他三种需要[8] 3D视觉算法处理 - 包括深度感知、3D建图和语义理解[9][10] - AI技术降低点云处理难度，多采用transform或CNN架构[9][10] 市场规模与需求 - 全球机器视觉市场规模超1,000亿人民币，中国市场约200亿人民币[1][11] - 工业领域需求集中在识别、定位、测量和检测，检测需求最高[12] - 消费级市场如Face ID和人脸支付推动3D视觉发展[11][13] 国产替代方案 - 奥比中光性能不输海外产品，逐步替代英特尔RealSense系列[14][15][16] - 国内主要供应商包括奥比中光、康耐视、奥特凌光和海康机器人[17] 机器人领域应用 - 双目结构光模组单台机器人成本约3,000-5,000元人民币[18] - 每台机器人通常需要3-5个模组，未来需求可能增长[18] 市场趋势 - 3D视觉技术市场预计持续扩容，奥比中光因稀缺性受关注[19] 其他重要内容 - 国内机器人行业逐步转向国产方案，奥比中光是主要供应商之一[16] - 工业级企业如奥普特开始向消费级市场转换[17] - 机器人视觉传感器配置通常为头部和胸部各一个，高需求场景可能增至5-10个[16] 无关内容 - 培训框架第四讲内容（与3D视觉无关）[20][21]

三维感知技术趋势 - 全球首款千元级空间记忆模组MindPalace Odin1亮相，可实时生成三维点云模型，融合多模态传感器与自研MindSLAM算法 [2] - 第三代多维触觉传感器PX-6AX-GEN3实现每秒百万次采样频率，输出15维力觉数据 [2] - 3D激光雷达Pulsar ME450与双目相机Gemini 345Lg具备超宽温域和抗干扰性能 [2] - 三维重建技术正从实验室走向千行百业，成为机器人感知世界的新基建 [2] 激光扫描技术突破 - D-H100手持激光扫描仪实现120米超远距厘米级精度扫描，搭载LiDAR SLAM与双频GNSS天线 [4] - 设备重量仅1.83kg，效率提升300%，可在复杂环境中实时输出高精度点云 [4] - 激光扫描技术正与机器人深度绑定，可应用于灾区数字孪生、化工厂巡检、咖啡机器人路径优化等场景 [4][5] GeoScan S1产品亮点 - 国内最强性价比实景三维激光扫描仪，首发价19800元起 [7][14] - 每秒20万级点云成图，70米测量距离，360°全域覆盖，支持20万平米以上大场景 [7] - 轻量化设计仅1.9kg（含电池），续航3-4小时，配备5.5寸触控屏 [25] - 多传感器融合包括RTK、3D激光雷达、9DOF IMU、双广角相机等 [18] 技术参数 - 相对精度优于3cm，绝对精度优于5cm [25] - 采用Intel N5095处理器，4核2.0GHz，16G内存/256G存储 [25] - 支持pcd、las、ply等多种数据格式导出 [25] - 微秒级同步技术实现多传感器数据融合 [33][34] 应用场景 - 适用于写字楼、停车场、工业园区、隧道、森林、矿场等复杂环境 [39][48] - 支持跨平台集成，适配无人机、无人车、机械狗、人形机器人等多种负载平台 [45] - 3D高斯模块可选配，实现高保真实景还原 [52] 产品版本 - 基础版19800元，深度相机版23800元 [60] - 3DGS在线版39800元（含云服务），离线版67800元 [60] - 提供1年售后服务 [65]

纪要涉及的公司 奥比中光 纪要提到的核心观点和论据 - **技术优势**：奥比中光是国内唯一实现深度相机全流程自研的公司，从芯片到算法均自主研发，在一致性和降本方面有明显优势，且产品已开始引领全球技术水平，如在测量范围、分辨率、精度和功耗等方面优于英特尔 RealSense，价格有至少 20%的优势 [2][4][12] - **生态合作**：通过与英伟达、李飞飞等建立生态合作关系，扩大在机器人和人形机器人领域的业务规模，巩固技术领先地位，提升市场影响力，促进产品在相关领域的应用 [2][5] - **收入增长预期**：未来几年预计迎来收入爆发式增长，2025 年预计收入达 8 - 10 亿元，较 2024 年增加约 2 亿元，增长来自创想 3D 扫描仪及下游机器人订单增长 [2][6] - **收入来源**：主要收入来自 3D 视觉模组、终端产品模组等，生物识别占比 40% - 50%，Aiot 占比超过 50%，未来增长点集中在 Aiot 和工业应用领域 [2][7] - **市场份额**：国内机器人公司采用奥比中光深度相机方案的渗透率达 70% - 80%，国内市场份额主要由其占据，北美和欧洲市场有被替代趋势，预计长期市场空间可达千亿级别，中短期可达 500 亿左右，有望长期保持 30% - 50%的市占率 [2][9][13] - **盈利预期**：2025 年预计利润 7000 万元，2026 年有望超 3 亿元，2027 年或达 5 亿元以上，利润增速显著，长期看好其市值有望达 500 亿元 [4][17] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **人才激励**：前几年发放接近 10 亿元激励费用挽留核心研发人才，虽导致前期利润为负，但确保技术领先，目前股权支付费用逐渐归零，核心技术成熟，利于控制成本和提升盈利能力 [8] - **机器人价值量**：目前单个机器人价值量在 5000 - 10000 元之间，每个摄像头成本约 2500 元，一个机器人通常用 2 - 4 个摄像头，高端型号用 6 - 8 个，随生产规模扩大摄像头价格可能下降，但每台机器人使用摄像头数量或增加，提升整体价值量 [10] - **深度相机优势**：相比特斯拉 2D 方案，深度相机有更高性价比和更低算力要求，大多数公司采用 3D 深度相机更具优势，长期来看深度相机渗透率和市场占有率将提升 [11][16] - **市场表现**：绑定微软、英伟达和李飞飞等，英伟达机器人平台被全球 80%以上机器人研发团队使用，该平台唯一推荐使用奥比中光深度相机，李飞飞实验室也采用其产品进行研究，增强品牌效应和客户拓展优势 [15]

计算机视觉与自动驾驶研究热点 - 2024年CVPR和ICCV两大顶会的研究热点集中在四大领域：通用计算机视觉、自动驾驶相关、具身智能、3D视觉 [2] - 通用计算机视觉细分方向包括diffusion模型、图像质量评估、半监督学习、零样本学习、开放世界检测等 [3] - 自动驾驶领域聚焦端到端系统、闭环仿真3DGS、多模态大模型、扩散模型、世界模型、轨迹预测等技术 [3] - 具身智能领域重点研究方向为VLA（视觉语言动作模型）、零样本学习、机器人操作、端到端控制、sim2real迁移、灵巧抓取等 [3] - 3D视觉领域热点包括点云补全、单视图重建、3D高斯泼溅（3DGS）、3D匹配、视频压缩、神经辐射场（NeRF）等 [3] 自动驾驶技术应用方向 - 自动驾驶核心技术涵盖大模型应用、VLA系统、端到端解决方案、3D高斯泼溅（3DGS）、BEV感知、多传感器融合等 [4] - 具体技术分支包括毫米波雷达与视觉融合、激光雷达与视觉融合、多传感器标定、车道线检测、在线地图构建、Occupancy网络等 [4] - 决策规划领域涉及高性能计算、语义分割、轨迹预测、世界建模、3D目标检测等关键技术 [4] 具身智能与机器人技术 - 具身智能核心方向包括视觉语言导航、强化学习、Diffusion Policy、具身交互、机器人位姿估计等 [4] - 机器人控制技术覆盖运动规划、双足/四足机器人控制、遥控操作、触觉感知、SLAM等 [4] - 零样本学习在具身智能中具有重要应用价值 [4] 3D视觉与通用CV技术 - 3D视觉关键技术包含点云处理、3D高斯泼溅（3DGS）、SLAM等 [4] - 通用计算机视觉持续关注diffusion模型、图像质量评估、半监督学习等基础方向 [4] - 零样本学习在通用CV和具身智能领域均具有交叉应用 [3][4] 学术成果与科研支持 - 自动驾驶领域已有2篇论文被CVPR 2025收录 [3] - 科研支持范围覆盖自动驾驶顶会（CCF-A/B/C）、SCI各分区期刊、EI/中文核心等 [4] - 技术支持方向包括毕业论文、申博研究、学术竞赛等应用场景 [4]