【环球网科技综合报道】10月11日消息，据CNBC报道，苹果公司正与计算机视觉领域初创企业 Prompt AI 就收购事宜推进 "最后阶段谈判"，计划将后者核心技术及相关人才纳入麾下，此举被业内视为苹果 加码智能家居安全与视觉感知生态建设的重要动作。 据外媒披露，Prompt AI 领导层已于本周四召开全员会议，向员工通报了此次交易的最新进展。会议明 确，交易完成后，部分未能加入苹果的员工将获得相应补偿，同时可申请苹果公司其他空缺岗位；对于 公司投资人，此次交易将使其实现部分资金回收，但无法完全收回前期投资。会议特别要求员工在公开 求职或与外界沟通时，暂不提及苹果公司名称。 来源：环球网 从行业趋势来看，当前硅谷科技巨头普遍通过 "人才收购"（acquihire）模式吸纳 AI 领域优质团队，既 有助于快速提升研发实力，也能在一定程度上规避监管压力。相较于其他巨头的大规模动作，苹果此次 收购规模相对较小。此前，Meta 曾以 143 亿美元投资 Scale AI 并吸纳其创始人及高管团队，谷歌也以 24 亿美元与 Windsurf 达成协议，引入其管理团队并获得技术授权。 回顾苹果发展历程，其在收购策略上一贯 ...

文章核心观点 - 全景视觉与常规透视视觉存在根本性差异，直接将基于透视视觉开发的算法迁移到全景视觉往往失效 [6] - 文章首次以“透视-全景 gap”为主线，系统梳理了三大核心挑战、两条核心技术路线与未来方向展望 [6] - 旨在为研究者提供“按任务选解法”的指南，并为工程团队“按场景落地”提供清晰坐标 [6] 研究背景与动机 - 全景图像捕捉的是360°×180°的完整球面视域，而常规透视图像是大部分计算机视觉任务使用的标准输入 [6] - 全景视觉在虚拟现实、自动驾驶、具身智能等新兴应用中正成为不可或缺的研究方向 [6] 全景视觉的核心挑战 - **几何畸变**：球面展开到平面时，两极区域被严重拉伸，物体形状被破坏 [7] - **非均匀采样**：赤道像素密集、极区像素稀疏，同一物体在不同纬度分辨率差异明显 [7] - **边界连续性**：等距矩形投影（ERP）图像的左右边界在球面上相邻，但在二维图像上被分割，导致模型学习出现连续性问题 [7] 核心技术路线与策略适配 - **失真感知方法**：直接在ERP全景格式上建模，通过畸变设计、畸变图权重或自适应注意力来补偿极区问题，优势在于保留全局像素级别的语义对应且与主流架构高度兼容 [10][13] - **投影驱动方法**：通过立方体投影（Cubemap）、切平面投影（Tangent）等将球面转换为多个畸变较小的子视图，优势在于有效缓解极区畸变并能直接复用透视模型和大规模预训练网络 [13] - **策略适配**：失真感知方法更适配全局语义一致性的任务（如超分辨率、修复、分割、检测），而投影驱动方法更适配强调局部几何精度的任务（如深度估计、光流、关键点匹配） [13] 全景视觉任务工具箱 - 文章覆盖20+代表性任务，并提供了横向跨任务对照表，将任务按四大板块归类：增强与评估、理解、多模态、生成 [14] - 新范式加速渗透，包括Diffusion/生成式模型在文生图/视频、图像补全、新视角合成方向快速涌现，以及3D高斯泼溅（3DGS）在高效高保真渲染中的应用 [14][15] - 多模态对齐，尤其是音频、文本、LiDAR与全景的对齐成为新的研究热点 [14][15] 全景视觉的未来发展方向 - **数据瓶颈**：缺少大规模、跨任务、跨场景的标准360°数据，真实场景高质量标注成本高，多模态资源不足制约研究进程 [21] - **模型范式**：需将基础模型迁移到全景视觉并设计参数高效的专家模块，多模态对齐和全景生成是核心难点 [21] - **下游应用**：关键场景包括空间智能与自动系统（具身智能、自动驾驶）、XR与沉浸式交互、三维重建与数字孪生以及广泛的行业化社会应用 [21]

大宗交易概况 - 9月18日通过大宗交易平台成交5笔 合计成交量44.63万股 成交金额1919.09万元 成交价格均为43.00元 较当日收盘价折价14.03% [2] - 近3个月累计发生6笔大宗交易 总成交金额达2411.05万元 [3] - 机构专用席位出现在3笔交易的买方或卖方 合计成交金额1204.00万元 实现净买入1204.00万元 [2] 股价及资金表现 - 当日收盘价50.02元 单日涨幅12.46% 日换手率9.95% 成交额22.31亿元 [3] - 近5日累计上涨22.39% 期间资金净流入9180.37万元 [3] - 主力资金当日净流出1.64亿元 [3] 融资交易数据 - 最新融资余额6.10亿元 近5日增加1.41亿元 增幅达29.93% [4] 公司基本信息 - 凌云光技术股份有限公司成立于2002年8月13日 注册资本46097.6733万元人民币 [4] 交易明细结构 - 最大单笔成交11.63万股/500.09万元 由中信证券总部对接银河证券深圳龙华营业部 [4] - 三笔机构专用交易分别成交10万股/430万元、10万股/430万元和8万股/344万元 卖方均为银河证券深圳龙华营业部 [4] - 最小单笔成交5万股/215万元 由中信证券总部对接银河证券同一营业部 [4]

前次募集资金基本情况 - 公司通过首次公开发行人民币普通股（A股）股票9000万股（超额配售选择权行使前），发行价为每股人民币21.93元，募集资金总额197,370.00万元，扣除承销保荐费用及其他发行费用后，募集资金净额为180,528.33万元，资金于2022年6月29日到账[3] - 通过行使超额配售选择权，公司额外发行1350万股股票，募集资金总额27,533.12万元，扣除印花税后募集资金净额为27,526.23万元，资金于2022年8月5日到账[3][5] - 前次募集资金净额合计为208,054.56万元[16] 募集资金存放情况 - 截至2025年6月30日，公司前次募集资金在银行专项账户中的存放余额为42,721.01万元，其中募集资金专户余额2,771.01万元，使用闲置募集资金进行现金管理金额39,950.00万元[16] - 募集资金存放于多家银行账户，包括上海银行、中国工商银行、中信银行、中国民生银行、华夏银行和苏州银行等，账户类型包括活期存款、通知存款和定期存款[6][7] - 初始存放金额与前次发行募集资金净额差异4,221.33万元，系前期发行费用导致[7] 募集资金使用情况 - 截至2025年6月30日，公司已累计使用募集资金总额166,121.11万元[16] - 募集资金主要用于以下项目：工业人工智能太湖产业基地、工业人工智能算法与软件平台研发项目、先进光学与计算成像研发项目、新能源智能视觉装备研发、数字孪生与智能自动化技术研发、补充营运资金、基于视觉+AI的虚拟现实融合内容制作中心等[16][17] - 公司不存在变更前次募集资金投资项目的情况，但存在部分募投项目增加实施主体和实施地点、调整内部投资结构以及延期等情况[8][9][10] 募集资金投资项目效益情况 - "工业人工智能太湖产业基地"项目仍在建设中，尚未实现效益[12] - "新能源智能视觉装备研发"、"数字孪生与智能自动化技术研发"、"基于视觉+AI的虚拟现实融合内容制作中心"项目旨在增强公司研发能力，无法单独核算效益[11] - 除"工业人工智能太湖产业基地"项目外，公司在招股说明书中未对其他募集资金使用效益作出承诺[12] 闲置募集资金使用 - 公司多次审议通过使用暂时闲置募集资金进行现金管理的议案，购买安全性高、流动性好的理财产品、存款类产品等[12][13][14] - 截至2025年6月30日，公司实际使用暂时闲置募集资金购买且尚未到期的理财产品金额为39,950.00万元，包括上海银行、中国民生银行、华夏银行和中信银行的理财产品[15] 募集资金结余及节余资金使用 - 2024年5月，公司审议通过"先进光学与计算成像研发项目"结项，并将节余募集资金永久补充流动资金，节余资金及利息共计5,618.05万元转入公司自有资金账户[15] - 截至2025年6月30日，公司前次募集资金未使用金额占前次募集资金总额的比例为20.53%，该等资金将继续用于实施承诺投资项目[16]

投资评级 - 维持"推荐"评级 [4][7] 核心财务表现 - 2025年上半年营业收入4.10亿元，同比增长7.73%，归母净利润0.89亿元，同比增长44.06% [1] - 第二季度营收2.01亿元，同比增长2.08%，归母净利润0.39亿元，同比增长42.42% [1] - 预计2025-2027年营收分别为10.11亿元、12.74亿元、16.18亿元，归母净利润分别为2.34亿元、3.13亿元、4.44亿元 [4] - 2025年8月26日收盘价对应市盈率91倍、68倍、48倍 [4] 移动智能终端业务 - 实现收入3.39亿元，同比增长2.23% [2] - Turbo Fusion技术提升影像处理效率并降低系统负载与功耗，改善夜景、逆光、长焦等场景画质 [2] - AI眼镜领域通过算法与硬件深度融合强化视觉交互体验，与多家头部厂商签约并完成量产落地 [2] 智能汽车业务 - 实现收入0.65亿元，同比增长49.09% [3] - 舱内核心产品（驾驶员安全辅助系统、乘员安全辅助系统）完成多轮技术迭代并批量出货至海内外客户 [3] - 前装软硬一体车载视觉解决方案Tahoe产品在欧洲豪华品牌车型完成量产交付 [3] - 舱泊一体解决方案在客户项目完成POC技术验证 [3] AI视觉创新 - 升级新一代视觉大模型ArcMuse2025 V1.1 [4] - PSAI新增AI试鞋、商品换色、高清改尺寸等功能，聚焦服饰行业需求 [4] - 产品入驻淘宝、京东、亚马逊等主流电商平台，累计服务数十万中小商家，合作头部服饰品牌超300家 [4] 增长驱动因素 - 移动智能终端和智能汽车业务受益于新兴市场复苏 [4] - 智能商拍蓝海市场有望开启新增长曲线 [4]

公司融资与资金用途 - 西湖智能视觉科技完成超五千万元Pre-A轮融资 由东方富海独家投资 [1] - 资金将用于深化技术产品矩阵 推进产能建设 加速全球化布局 [1] - 此前公司已获得由中科创星领投 西湖科创投和西湖创新基金跟投的数千万元天使轮融资 [1] 公司背景与技术定位 - 公司成立于2022年 提供集感存算一体的成像系统解决方案 [1] - 依托西湖大学科研平台 通过底层光学硬件和算法突破推动智能成像系统革新 [1] - 专注于研发基于人工智能计算成像的新一代机器视觉感知系统 [1] 核心产品与技术优势 - 主要产品聚焦高光谱成像系统 高速相机和3D成像系统 [1] - 目标开发低成本 低功耗 低带宽 高通量的智能视觉成像系统 [1] - 已构建三大核心技术矩阵：视频级高光谱成像 万帧级超高速动态捕捉 微米级3D成像 [4] - 视频级高光谱成像实现单次曝光获取完整高光谱数据立方体 显著提升成像速度与效率 [4] - 万帧级超高速动态捕捉满足极端高速场景精准观测需求 [4] - 微米级3D成像提供超高精度三维视觉感知能力 [4] 技术突破与行业价值 - 计算成像技术通过联合优化光学硬件与算法 突破传统光学成像速度慢 功耗高 易受运动目标影响等痛点 [3] - AI技术突飞猛进促进计算成像落地应用 公司基于AI+光学实现新突破 [3] - 无人机挂载公司产品可高效获取1.5平方公里范围内每一点的光谱信息 [3] - 单次曝光可获取光谱 三维偏振 视频等多维信息 重塑医疗早筛 工业质检 消费电子 自动驾驶等领域 [3] 研发投入与团队实力 - 公司年均研发投入占比超60% [4] - 研发团队包含10名博士和4名硕士 在相关领域具有深厚研究经验积累 [4] - 创始人袁鑫博士发表学术论文近300篇 谷歌学术引用超13000次 H指数59 申请专利30余项（已授权15项） [2] 市场前景与发展规划 - 计算成像技术是下一代智能感知的核心引擎 赛道至少是千亿级市场 [3] - 三年规划基于现有三大核心技术持续拓展产品线 加强技术纵深 保持领先优势 积极开拓国际市场 [5] - 五年规划搭建标准化生产线 提升规模化交付能力 推动计算成像领域标准制定 [5] 投资机构观点 - 东方富海认为公司技术将多维信息编码至二维空间 再利用AI算法重构 获得更多观测维度 [6] - 产品在半导体检测 低空 安防等领域具有广阔应用前景 [6] - 希望融资加快产品规模化量产 推动机器视觉行业向高维智能成像升级 [6]

数据集创新 - 联合发布高精度多模态数据集Real-IAD D³ 涵盖RGB图像、伪3D光度立体图像和微米级精度3D点云数据 [1][3] - 数据集包含20个工业产品类别、69种缺陷类型 总计8450个样本 其中正常样本5000个、异常样本3450个 [4] - 点云精度达到0.002毫米 显著高于MVTec 3D-AD的0.11毫米和Real3D-AD的0.011-0.015毫米 [4] 技术突破 - 提出多模态融合检测方法D³M 整合2D、伪3D和3D数据提升检测性能 [6] - 在图像级异常检测指标(I-AUROC)上达到0.890 像素级异常检测指标(P-AUROC)达到0.901 全面优于单模态和双模态方法 [9] - 生成的分割图在细节和准确性上优于其他方法 在连接器外壳女性类别中达到0.999的I-AUROC和0.911的P-AUROC [9] 行业应用价值 - 解决传统2D图像检测缺乏深度信息和现有3D检测细节捕捉不足的行业痛点 [4] - 为工业制造质量控制提供更可靠的解决方案 推动工业异常检测领域发展 [12] - 该研究是Real-IAD系列第二篇工作 首篇工作已被CVPR2024收录 形成持续技术输出体系 [13] 数据规模扩展 - Real-IAD系列数据集包含30类对象 每类含5个拍摄角度 总计150K高分辨率图像 规模达主流数据集十倍以上 [16] - 具有更大的缺陷面积和缺陷比例范围 能更好区分不同方法性能 满足各种工业异常检测研究设置 [16]