投资评级 - 维持买入-A评级，6个月目标价100.35元（当前股价79.98元）[4][10] 业绩表现 - 2025H1总营收4.35亿元（同比+104.14%），归母净利润6019.01万元（同比扭亏，上年同期亏损5337.31万元）[1] - 25Q2营收2.44亿元（同比+102.99%），净利润3587.51万元（同比+167.24%）[1] - 经营活动现金流净额8436.12万元（同比增加11351.07万元）[1] 业务结构 - 消费级应用设备营收2.69亿元（同比+159.88%），3D视觉传感器营收1.36亿元（同比+65.71%）[2] - 三维扫描及线下支付是主要增长驱动力，工业机器人场景进展良好[2] - 海外拓展取得突破：向韩国Twinny提供双目相机，对比利时Captic批量供货，与WDL Systems建立渠道合作[2] 盈利能力 - 综合毛利率41.27%，净利率13.70%[3] - 分产品毛利率：消费级34.38%（-6.30pct）、3D视觉54.39%（+11.31pct）、工业级65.26%（+5.50pct）[3] - 费用率显著优化：销售/管理/研发费用率分别下降8.36/15.12/28.77pct至7.56%/10.31%/20.94%[3] 技术优势 - 服务机器人3D视觉传感器市占率超70%，2025年发布行业首款"一机多模"3D激光雷达Pulsar ME450[4][9] - 推出Gemini 345Lg双目深度相机（户外机器人专用）及Gemini330系列（人形机器人应用）[4][9] - 技术落地案例：天工Pro机器人搭载4台Gemini 330相机获人形机器人马拉松冠军[9] 战略合作 - 长期服务优必选、斯坦德、智元等头部客户[9] - 2025年8月与地平线深化生态合作，推动3D视觉与计算平台融合[9] 未来展望 - 预计2025-2027年收入10.06/16.36/20.42亿元，净利润1.38/3.17/5.19亿元[10] - 采用40倍动态市销率估值，对应目标价100.35元[10]

纪要涉及的公司 奥比中光 纪要提到的核心观点和论据 - **财务表现优异**：2025 年 1 - 5 月总收入 3.6 亿元，同比增长 117%，经营规模扭亏为盈至 5500 万元，一季度净利率 12.7%，四五月份提升至 17.6%；预计 2025 年收入达 10 亿元，对应市值 200 亿元，2026 年收入超 15 亿元，对应市值 300 亿元；今年前五月利润约 5500 万元，全年预估利润接近 1.5 亿元，明年预期收入 15 亿以上，利润接近 3 亿元[2][3][13][15][16][17] - **产品结构与毛利率**：产品分高、低毛利两类，3D 视觉为高毛利产品，占营收 55%左右，毛利率超 60%；生物识别和 NFC 模组为低毛利产品，占营收 45%，生物识别模块预计 2025 年收入 2.4 - 2.5 亿元，毛利率约 30%，NFC 模组预计收入约 2 亿元，毛利率约 25%，低毛利产品综合毛利率 26% - 27%[4][5] - **3D 视觉技术优势**：与 2D 相机技术有显著区别，利用光折射原理，通过激光扫描物体形状和距离，识别精度在 20 米内达亚毫秒级，比激光雷达更精确[6] - **市场供应商格局**：消费级市场主要供应商有苹果、英特尔 RealSense 和奥比中光，苹果用于自身产品，英特尔 RealSense 和奥比中光服务非苹果客户市场[7] - **技术壁垒**：3D 视觉模组生产有技术闭环和商业化闭环两大核心壁垒，技术闭环确保设备准确发射、接收、处理信号，商业化闭环需根据不同环境适配；技术面临“温漂”挑战，核心壁垒在于算法层面的场景适配，测试周期长[2][8][9] - **产业发展情况**：2024 年产业模式差，下游需求有限、缺爆款产品且研发成本高；自 2020 年起，AGV 机器人转向自动避障机器人，人形机器人等领域对 3D 视觉需求增加；2025 年下游市场逐步爬坡，各子分类渗透率低但在提升[2][10][11][12] - **盈利模式与估值**：当前盈利模式优质、格局良好，关注收入增长速度和净利率；3D 视觉行业处于低渗透率、高成长阶段，估值相对合理[14][15] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2025 年第二季度收入保守估计可达 2.4 亿元，同比翻倍；第一季度总收入 1.9 亿元，净利润 2500 万元[13] - 公司相机模组售价 2000 多元，硬件成本仅几百元，研发投入已到位，两三年内不会增加边际成本[13] - 2025 年 AMR 机器人海外自动搬运量增加，人形机器人预计出货量达几千台至万台，3D 打印设备全球出货量从去年几百万台增长至约 700 万台，智能割草机采用 3D 视觉方案[12]

涉及行业和公司 - 行业：3D视觉、食品饮料、汽车零部件 - 公司：奥比中光、东鹏饮料、科达利 核心观点和论据 奥比中光 - **核心观点**：公司是3D视觉龙头，有望受益于服务机器人市场扩张，且可能切入蚂蚁人形机器人供应链 - **论据**： - 近三年每年研发支出超2亿，研发人员占比近50%，自研芯片并布局6大3D视觉感知技术，技术比肩海外巨头；25Q1营收1.9亿，同比+105.63%，单季度扭亏[2][5] - 产品覆盖生物识别、AIoT、工业三维测量领域；依靠3D人脸识别，24年中国移动支付达2110亿笔，同比+14.0%，助力板块营收2.31亿，同比+18.2%；25年全球3D打印、3D扫描仪市场规模有望达234.1、21.6亿美元，3D打印&扫描仪配套创想三维出海；国内服务机器人3D视觉传感器市占率超70%；子公司新拓西安针对工业三维测量需求迭代产品，经营加速[2][5] - 梳理30家人形机器人公司41款产品，3D深度相机配置率达78%，为主流方案；公司产品迭代升级，技术获微软、英伟达认可，Gemini335对标英特尔D435i；25年2月蚂蚁集团招聘相关工程师，公司有望凭合作和股权优势切入供应链[3][5] 东鹏饮料 - **核心观点**：品类多元化战略成效显著，全国化持续深化 - **论据**： - 25Q1能量饮料、电解质饮料、其他饮料营收分别为39.0亿、5.7亿、3.7亿元，同比增速+25.7%、+261.5%、+72.6%，电解质饮料营收占比从4.5%提至11.8%[5] - 25Q1运动饮料CR4达80.7%，旗下补水啦市场份额同比增7.4%至12%，主打流汗场景，在多场景扩圈[5] - 25年一季度上新1L大瓶装果汁茶，建议零售价5元/瓶，延续“1元乐享活动”，市场反馈积极；23年大即饮在饮料行业规格段占比从6.4%（2019年）提至11.3%[5] - 25Q1各区域营收同比均增长，基地市场广东区域占比降3pct至23.2%；产品出口25个国家和地区，在印尼和越南设子公司，海南和昆明生产基地将成面向东南亚的枢纽[5] 科达利 - **核心观点**：结构件龙头地位稳固，布局机器人领域有明显弹性 - **论据**： - 绑定宁德时代及二线电池厂，国内结构件出货份额超50%，全球份额超30%；2024年海外产能投产，国内外市场增长，收入120亿元，同增14%，归母净利14.7亿元，同增23%，毛利率稳定20%+，净利率稳定10%+[5] - 与盟立合资成立科盟布局谐波减速器，持股40%，发布PEEK材料谐波减速器，性能领先；与盟立、伟创成立合资公司进军执行器总成；测算2030年谐波减速器全球空间超370亿，旋转关节全球空间近600亿，公司有望实现10亿左右归母净利[5] 其他重要内容 - 研报来源涉及国金证券、中泰证券、东吴证券，分别对奥比中光、东鹏饮料、科达利进行分析，日期均在2025年5月29 - 30日[6]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：全球权益市场、黄金/黄金股、创新药、运营商、基建、服务性消费、科技、可选消费（潮玩、宠物、美护、珠宝）、医药（肿瘤创新药乳腺癌领域）、具身智能/机械/电子、化工（硝化棉） - **公司**：泡泡玛特、名创优品、乖宝、中宠、毛戈平、老铺黄金、恒瑞医药、科伦博泰、康方生物、中国生物、信达生物、先声药业、奥比中光、江淮汽车 纪要提到的核心观点和论据 - **全球权益市场**：6月海外风险抬升，新一轮“波动率”上行周期或开启；全球基本面与流动性风险叠加，短、中期难见“盈利底”，预计企业“盈利底”最快2025Q3下旬出现；在此之前全球权益市场“波动率”趋于上行，中小盘成长风格将切换至大盘价值防御[1][2] - **6月行业配置** - 交易美国衰退甚至滞胀，看好黄金/黄金股当前低吸机会[2] - 交易国内财政发力方向，看好创新药当前低吸机会，以及三大运营商、基建及服务性消费等“增长型红利”资产[2] - 考虑A股“市场底”已现和AI产业逻辑催化，静待调整后低吸“可穿越成长”的科技[2] - **可选消费（情绪价值框架专题）**：情绪价值成新消费重要主线，受人均消费提升、精神压力增大等因素驱动；优秀情绪价值企业能将冲动情绪转化为情感沉淀，优质情绪消费企业始于情绪、终于情感，情感沉淀本质是尊重时间和经营；情绪价值消费企业形式为向内悦己、服务增值、社交悦人；推荐关注潮玩（泡泡玛特/名创优品旗下Toptoy）、宠物（乖宝/中宠）、美护（毛戈平）、珠宝（老铺黄金）[2][3][4][5][6] - **医药（肿瘤创新药乳腺癌篇）**：乳腺癌发病率高、患者基数大、市场空间广，全球已有多款超大单品；看好国内药企在乳腺癌领域突破，国产HER2 ADC、TROP2 ADC等创新药将陆续上市并商业化；建议关注恒瑞医药、科伦博泰等相关标的[6][7] - **具身智能/机械/电子（奥比中光）**：首次覆盖推荐，预计25 - 27年归母净利为0.70/1.90/3.35亿元，目标价67.56元；公司为3D视觉龙头，全栈式技术布局，研发驱动成长；商业化场景拓宽带动营收加速扩张和单季度扭亏；产品覆盖多领域有望带来新机遇；人形机器人大航海时代，3D深度相机为主流方案，公司推动产品迭代升级，技术受海外巨头认可[7][8][9] - **具身智能（江淮汽车）**：首次覆盖关注，预计25 - 27年营收530.9/621.6/721.0亿元，目标价43.84元；公司商乘双轮驱动，海外市场快速突破；华为智选模式合作赋能，尊界补齐豪华车市场，未来有望打开高端智能化产品周期，实现销量快速增长[9][10] - **化工（硝化棉）**：武邑县化工企业车间爆炸或涉及硝化纤维素产能，硝化棉下游集中于涂料和油墨领域，国内竞争格局集中，出口均价持续提升；此次事件或冲击国内硝化棉供需格局，导致价格上涨，建议关注相关产能布局企业[10][11] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 复盘日本发现优秀的情绪价值企业普遍具备将冲动情绪转化为情感沉淀的能力[3]

报告行业投资评级 - 推荐，维持评级 [8] 报告的核心观点 - 3D 视觉技术应用场景广泛，是工业自动化及众多行业智能化变革的重要驱动力，3D 点云数据在机器人学习中优势显著，为机器人智能化发展提供有力支持，未来应用前景广阔，建议关注 3D 视觉领域领先公司奥比中光 [2][3][106] 根据相关目录分别进行总结 商业应用——3D 视觉工作原理及应用场景 主要任务 - 3D 重建包括 3D 场景深度估计、物体表面数字化采样及数据处理展示，有单目、双目等重建方式及大场景、移动端三维重建 [11] - 位姿感知是对相机或物体在三维物理空间中位置和朝向的计算与实时跟踪 [12] - 3D 理解涵盖物体检测、识别、检索及场景或物体的分割和语义标记等 [13] 工作原理 - 飞行时间法（TOF）通过测量光发射到接收的时间差计算物体距离，分直接 TOF（DTOF）和间接 TOF（I - TOF），用于大视野、远距离、低精度、低成本 3D 图像采集及智能无人系统环境感知 [15] - 结构光投影 3D 成像由投影仪投射特定图案，相机摄取变形图像，通过处理分析计算物体三维坐标信息，有单次投影和多次投影 3D 方法，用于工业检测、3D 建模等领域 [17] - 扫描 3D 成像方法包括扫描测距、主动三角法、色散共焦法等，不同方法有不同特点和适用场景，如单点飞行时间法适合远距离扫描，色散共焦法可扫描多种物体 [30][34] - 立体视觉 3D 成像从不同视点获取图像重构目标物体 3D 结构或深度信息，可通过单目、双目、多目视觉、光场 3D 成像实现，各有其原理和应用场景 [37] - 3D 视觉成像方法比较：ToF 相机、光场相机体积小、实时性好，但存在精度低或成本高问题；结构光投影 3D 系统精度和成本适中，有应用前景；被动立体视觉 3D 成像在工业领域有应用但场合有限；开发成本低廉、精度适中的被动单目 3D 成像系统是 Eye - In - Hand 系统的最佳方案 [48] 应用场景 - 3D 高精度扫描用于精密物件扫描与测量，在工业制造中可检测产品质量，结合三维设计与 3D 打印技术应用于多领域，如先临三维的相关扫描仪有出色表现 [50] - 机器人领域智能优化升级：3D 视觉赋予工业机器人强大感知能力，实现高精度操作，提高生产柔性和自动化程度；在人形机器人领域，帮助机器人实现路径规划、物体抓取与操作、人机交互等功能，如奥比中光的技术助力机器人实现多种功能，北京人形机器人创新中心的“天工 Ultra”配置深度相机提高感知和安全能力 [58][59][63] - 智能物流与仓储管理：3D 视觉技术用于货物识别、定位和测量，实现自动化分拣、码垛和存储，合理规划仓库空间，还可用于库存盘点和货物状态监测，如迈尔微视的视觉解决方案在多个关键场景落地应用 [64] - 生物识别：奥比中光在支付和智能家居安防领域提供 3D 视觉解决方案，如 3D 刷脸支付和 3D 人脸辨识门锁门禁系统 [69] 3D 视觉算法 3D 点云数据在机器人大模型中的优势 - 增强空间推理能力，提升任务成功率：基于点云的方法在成功率和平均排名上超越 RGB 和 RGB - D 方法，注入 3D 点云数据的 VLA 模型能提供更全面空间信息，解决 2D 模型空间感知局限，提高任务成功率 [3][73] - 提高少样本多任务学习能力：PointVLA 利用点云数据丰富信息，在少量训练样本下完成多个不同任务，降低数据采集和训练成本，在真实世界实验中表现出优势 [79] - 具备实际与照片区分能力：PointVLA 基于 3D 点云数据能区分真实物体和照片，避免错误操作，提高系统安全性和可靠性 [80] - 增强泛化能力：3D 点云数据在不同相机视角、光照条件、视觉外观变化下鲁棒性更强，在相关实验中表现优于其他方法，在长时域打包任务中也有良好性能 [83] 机器人视觉图像数据获取与 3D 传感器技术应用 - 机器人视觉数据获取方式与形式：数据采集向高精度、多模态方向发展，主流厂商采用多模态传感器集成，开源数据集为算法训练提供标准化测试环境 [88] - 主要的数据形式与特征：主要数据形式有 3D 点云与深度图、RGB - D 图像等，多模态传感器融合成趋势 [90] - 视觉数据驱动的机器人训练流程：包括数据采集与预处理、算法训练与优化、部署与实时控制几个阶段，通过合成数据扩充训练集，采用 AI 强化学习等方式训练机器人 [91] - 3D 视觉传感器在机器人中的核心作用：成为人形机器人“感知 - 决策 - 执行”链路的核心，体现在环境感知与建模、动作规划与执行、市场驱动与技术趋势几方面，市场需求持续增长，多传感器融合成主流 [92] 3D 传感器算法框架 - Intel RealSense：以开源 SDK 2.0 为核心，统一管理多模态硬件，具有跨平台兼容性与灵活生态，在不同技术方面有不同实现方式和应用场景，但在户外强光环境和复杂场景下有一定局限性 [94] - 奥比中光：以自研 MX 系列芯片为核心构建闭环体系，核心竞争力源于硬件级深度处理与多模态融合技术，在不同技术方面有独特优势，在场景化应用中展现出强大环境适应性 [100] - 核心技术差异与场景适配性分析：两者在技术路线与市场定位上互补，硬件架构和算法生态有差异，影响场景适配性，Intel RealSense 适合轻量场景，奥比中光适合对精度与鲁棒性要求严苛的领域 [104] 投资建议 - 关注 3D 视觉领域的领先公司奥比中光 [5][106]

报告行业投资评级 - 推荐，维持评级 [8] 报告的核心观点 - 3D 视觉技术应用场景广泛，是工业自动化及众多行业智能化变革的重要驱动力，3D 点云数据在机器人学习中优势显著，为机器人智能化发展提供有力支持，未来应用前景广阔，建议关注 3D 视觉领域领先公司奥比中光 [2][3][106] 根据相关目录分别进行总结 商业应用——3D 视觉工作原理及应用场景 主要任务 - 3D 重建包括深度估计、数字化采样、数据处理展示，有单目、双目等重建方式及大场景、移动端重建类型 [11] - 位姿感知是对相机或物体在三维物理空间中位置和朝向的计算与实时跟踪 [12] - 3D 理解涵盖物体检测、识别、检索及场景或物体的分割和语义标记等 [13] 工作原理 - 飞行时间法（TOF）通过测量光发射与接收时间差计算物体距离，分直接 TOF 和间接 TOF，用于大视野、远距离、低精度、低成本 3D 图像采集及智能无人系统环境感知 [15] - 结构光投影 3D 成像由投影仪投射图案，相机摄取变形图像，通过处理分析计算物体三维坐标，有单次投影和多次投影方法，用于工业检测、3D 建模等领域，不同表面测量需不同技术辅助 [17][21][23] - 扫描 3D 成像方法包括扫描测距、主动三角法、色散共焦法等，不同方法有不同特点和适用场景 [29] - 立体视觉 3D 成像通过不同视点获取图像重构目标物体 3D 结构或深度信息，可通过单目、双目、多目、光场 3D 成像实现，各有原理和应用场景 [37] - 3D 视觉成像方法比较：ToF 相机、光场相机属单相机 3D 成像，有体积小、实时性好优点，但存在精度低、成本高问题；结构光投影 3D 系统精度和成本适中，有应用前景；被动立体视觉 3D 成像在工业领域有应用但场合有限；开发成本低廉、精度适中、被动单目 3D 成像系统是 Eye - In - Hand 系统最佳方案 [48] 应用场景 - 3D 高精度扫描用于精密物件扫描与测量，在工业制造中可检测产品质量，结合其他技术可用于多领域，如先临三维的扫描仪有高效准确扫描反馈和高精度检测能力 [50][52] - 机器人领域智能优化升级：3D 视觉赋予工业机器人强大感知能力，实现高精度操作，提高生产柔性和自动化程度；在人形机器人领域，帮助其识别环境、规划路径、实现人机交互等，如奥比中光助力工业机器人，北京人形机器人创新中心的机器人应用 3D 视觉技术提高感知和安全能力 [58][59][63] - 智能物流与仓储管理：用于货物识别、定位和测量，实现自动化分拣、码垛和存储，合理规划仓库空间，还可用于库存盘点和状态监测，如迈尔微视的视觉解决方案应用于多个关键场景 [64][65] - 生物识别：奥比中光在支付和智能家居安防领域提供解决方案，3D 刷脸支付破解传统 2D 人脸识别安全困境，3D 人脸辨识用于智能门锁/门禁系统 [69] 3D 视觉算法 3D 点云数据在机器人大模型中的优势 - 增强空间推理能力，提升任务成功率：基于点云的方法在成功率和平均排名上超越 RGB 和 RGB - D 方法，注入 3D 点云数据的模型能提供全面空间信息，解决 2D 模型空间感知局限，如 PointVLA 在“place bread”任务中表现优于 2D 模型 [3][73][77] - 提高少样本多任务学习能力：PointVLA 利用少量训练样本完成多个不同任务，降低数据采集和训练成本，在真实世界实验中表现出优势 [79] - 具备实际与照片区分能力：PointVLA 能区分真实物体和照片，避免操作错误，提高系统安全性和可靠性，而传统 2D 模型无法区分 [80] - 增强泛化能力：3D 点云数据在不同相机视角、光照条件、视觉外观变化下鲁棒性强，在相机动态变化、视觉外观变化实验及长时域打包任务中表现优于其他方法 [83] 机器人视觉图像数据获取与 3D 传感器技术应用 - 机器人视觉数据获取方式与形式：数据采集向高精度、多模态方向发展，来源与采集工具包括多模态传感器集成、开源数据集与仿真平台，主流厂商采用多模态传感器捕捉环境信息，开源数据集为算法训练提供测试环境 [88][89] - 主要的数据形式与特征：主要数据形式有 3D 点云与深度图、RGB - D 图像等，3D 视觉传感器生成点云数据可还原物体三维结构，RGB - D 数据是主流输入形式，多模态传感器融合成趋势 [90] - 视觉数据驱动的机器人训练流程：包括数据采集与预处理、算法训练与优化、部署与实时控制阶段，通过合成数据扩充训练集，采用强化学习等训练方法，整合多模态数据优化模型，支持在线学习更新模型 [91] - 3D 视觉传感器在机器人中的核心作用：成为人形机器人“感知 - 决策 - 执行”链路核心，增强环境理解，优化路径规划，确保动作稳定性，市场需求持续增长，多传感器融合成主流 [92][93] 3D 传感器算法框架 - Intel RealSense：以开源 SDK 2.0 为核心，统一管理多模态硬件，有跨平台兼容性与灵活生态，不同技术方案有不同特点和适用场景，但在户外强光和复杂场景有局限性 [94][95][96] - 奥比中光：以自研芯片为核心构建闭环体系，有硬件级深度处理与多模态融合技术，在不同场景有强大环境适应性和高精度表现 [100][101][102] - 核心技术差异与场景适配性分析：两者技术路线和市场定位互补，硬件架构、算法生态和算法实现有差异，影响场景适配性，Intel RealSense 适合轻量场景，奥比中光适合对精度和鲁棒性要求严苛的领域 [104][105] 投资建议 - 关注 3D 视觉领域的领先公司奥比中光 [5][106]