好的尊敬的各位投资者大家早上好我是中泰机械的王可今天由我和我们团队的成员秦博洋为大家汇报我们关于奥普特的一个最新的深度报告那首先我将会花大概五分钟左右的时间把公司的核心观点跟各位领导做一个汇报接下来博洋会在金门海军上直接以线上PPT的形式给大家再做一个深度的讲解奥普特这个公司的主业是做机械试学当中的一个核心零部件
但是在检测环节过去其实像产业的头目公司其实主要还是以人力检测为主这是因为传统的检测算法没有办法匹配这样的一个质检的要求为什么呢你以苹果为例它的如果用传统的机器视觉的算法去做质检的话那么这个算法肯定是在小批量生产的过程当中就要开发出来那么传统的算法是先录入缺陷然后去匹配这个缺陷如果发现匹配了那就是有缺陷
但是小批量量产当中录入的缺陷的样本量是不够的在大批量生产的时候会出现新的缺陷这就导致传统的算法它不够智能不够全面它可能会出现错点和漏点所以最终苹果采用的方法还是以
那么当年是靠核心文件当中的光源上市的此后拓展到了相机和镜头那么后续也逐步的拓展到的软件也就是整个成套的方案从硬到软都能够做看完去讲这个公司在过去两年的时间由于业绩的低于期股价其实是一直在下跌的包括资本市场的关注也并不高原因主要来自于它的主业这一块两大下游一个是占比大约为三分之二的3C其中最大的客户是苹果一个是占比大概三分之一的理电最大的客户是麟德在过去两年的整个行业和
这是头部公司的资本开支的下行导致他的收入端有所下滑那么在盈利端的话除了正常情况下的这个毛利率受于受这个理电的上升理电的占比的提升有所降低以外更核心的是这个公司在过去几年人员工人数大幅增长所以带动了他的期间费用率的提升了十几个点也就导致他的盈利能力从当年的高点30多接近40掉到了去年的
一个叫到了去年的这样的一个将近只有不到百分之二十百分十几的这样一个状态所以这也是他业绩低于预期的原因那么市场股权对他的一个关注度高的原因是什么对他的一个基本的认知主要来自于2025年可能是会出现一个紧急度的拐点因为无论是3C这一块的国链
包括AI手机包括折叠品还是理电这一块的最近大家可以看到开工历上现在的理电设备的一个订单的增量那么这两块的业务反转我们预计公司在2025年可能会做到一个收入端的20到30的增速利润端可能会从2024年的1.39亿我们的报告是预计到2025年会增长到2.33亿还是有一个非常高的利润的增速但是即使按照这样的一个利润去看的话当前还是会有将近50倍这样的一个批评就市场还是会觉得这个公司会不会有点贵
那么公司确实自己在做光源的情况下也布局了一个结构光的方案包括很多人也认为这公司其实跟人影机器人的视觉方案有一定的关系那这个可能是近期股价上涨的原因之一那我们在写这篇深度报告的核心逻辑与市场的观点不同的一个关键点是我们认为它可能是AI家制造业目前落地最快的一个龙头公司那这个落地的东西叫做AI季节我们未来也会发布这样一个行业的深度报告对这件事情做一个完整的阐述
AI质检是什么意思呢就是整个奥古特它的主业的记忆视觉其实它主要集中在制造业的生产的部分也就是制造业在生产环境当中需要视觉来进行辅助和配套的这些视觉的作用主要包括识别测量定位包括一些测试这些作用
人力检测为主那么他们从2017年开始吧可能就开始布局人工智能加第一视觉的方法去做质检但实际上我们看得到一直是到近期整个产业链才会出现大的天气变化我们预计业内的头部公司可能围绕着这样一个AI质检会有相关的大批量的订单落地那么奥普特可能是这里面的核心的受益的交替公司
那这是最大的一个编辑变化就是AI加制造业的这样的一个应用那么正在加速的落地并且公司在这个过程当中充分受益那么第二个就是想简单的说一下到底发生了什么让他加速落地一个是AI的大模型那么以前可能一青年的时候可能也有人工智能加经济学习
加这个机器视觉但是它检测的精度或者检测的效率并不够就像我们那个时候可能也能够做一个画一张图片是吧你说一个车身马龙它也能画个车画个水但是它画的没有理解到你的意思这就导致你用那种人工智能的这个方式去做检测的时候会出现达不到人的这种错检和落检率的要求和级别但是随着AI的大模型尤其是NASA的这种SAM32就这种图像切割一切的这种大模型的开源包括像DBCS里面也有这种关于CDCCOVL和CDCCOVL2这样一些开源的视觉软件
我开源的这种大模型我们认为对公司的整个的图像的识别的精度是有巨大的提升的最终能够满足苹果的这种或者说百科部的这种需求从而实现一个快速落地第二就是我刚刚讲到的过去几年公司应该是在国链里面唯一一个进行逆周期扩张布局的人因为抓了很多人
他的人员范围大概三倍多但是收入规模相对比较平衡这边的报表段都是能够看得到的那么这种逆周期的布局的一个重点其实就是配合客户去做相关的这种打标的工作去做联合开发的这样一个机器数学相关的AI加机器数学相关的工作那么在新能对手都在缩减人员开支的情况下他通过这样的一个增加人员开支的方式其实实现了客户更高的认可度也凭借着低优的服务相较于在大客户这边更容易拿到订单因为大客户要向你开放他的数据你才能去做训练向你开放他的缺陷你才知道训练什么
那么这次过程当中人与人的互动其实在早期我们觉得是非常关键的第三个就是从弹性的角度来看的话我们自己测算的仅以苹果为例的话弹性都有四百到五百亿如果按照五年去完成每年有八十到一百亿按照奥普特拿一半的份额对于他而言果链这一块预计也是十倍级左右的增量那么如果按照整个制造业去测算的话那这个空间是破万亿的我们觉得这个弹性待会儿佛洋会有一个详细的测算对于奥普特这个公司而言应该是一个非常大的
这个经营层面上的一个质别但是我更愿意用一种逻辑去对这个事情做总结就是对标人心机器人我们认为他跟人心机器人在逻辑上是高度的类似的他们都是有全球的头目客户去做这样一件事情特斯拉苹果他们都是想通过AI的方法引发制造方式的变革一个可能是偏视觉一个可能是从大模型到这种空用化的小模型那么他们都想做到的事情是节省制造业的人力资本开支一个是替代人一个是替代严厉检测工人
但是从技术蓝点上AI检测或者说AI机器视觉或者说AI肢解是奥普特所做的这样一个增量的业务可能是目前制造业里面AI复能的目的的最快的为什么呢因为他简单呀他的硬件就是一个相机呀我能拍出这样照片就可以了这个能拍出照片就是奥普特的核心能力这是他的主业的部分待会我们可能会有评比详细介绍第二个就是软件软件的这种
不像识别领域的大模型它可能已经没有太高的技术难度了我们平常用豆包拍一张七八色的咖啡它也能告诉你这是美式还是拿铁那么这种东西的进步其实对于当下的AI家制点在制造业的落地的过程当中它已经不存在太大的技术问题了它可能更多的是工程问题就怎么样可以降本
怎么样可以更快的满足客户的需求怎么样去快速的推广所以它可能是一个更快落地更快实现的一个AI方向那这个不正是大家现在在整个投资界大家都在找的这种AI加应用尤其是可能2B制造业里面AI应用最容易放下最快的落地的方向之一所以我们觉得这里面是一个有非常庞大的值得去投资挖掘的这样的一个内容那奥普特作为这里面的核心要势我们也是保持这样的一个持续推进那这是我们关于公司的一个简要观点的汇报那接下来请
博洋就是在线上我们把最新的PPT包括公司的各个详细的经历跟各位领导做一个深度的汇报博洋到你了好的谢谢可可大家好我是专业机器型博洋今天主要给大家来做一个奥普特利亚公司的一个深度汇报
那我们首先对这个公司的定位呢它的传统它是主烈是这个传统机器视觉领域的一个龙头那后面一个很重要的一个发展的看点就是我们所说的这个AI质检的方向所以接下来我将从传统的机器视觉业务以及AI质检这两个大的方面去展开我们整个的论述
从产业链的角度来讲的话基于设计它处于一个产业链诸如此类的位置那它上游涉及到非常多的文材料文明企业包括这个IB,ECB,NOS,工学材料,电子文稀赠等下游的文明领域是非常的广泛的那重点包括这个汽车,医药,电子半导体等多的领域市场需求是非常的万省
那从全球的一个行业空间的角度来讲的话他这个经济世界的行业需求是稳定的增长的23年全球的市场规模是915亿那估计到2028年的话还是有让这个快速的增长基本上能够达到接近1400多亿
然后接下来的话就是我们看一下整个基因视觉的一个竞争的格局基因视觉在这个国际的竞争格局中目前基因视和康奈尔试验室占据一个领先地位两者共占有全球的百分之零四的生产份额基因视它主要的一个特点它的强项在于它能够进行这个非标产品的标本化它很多的产品都是一个环境首创或者是世界首创的一个定位那随着这个国内企业的不断的发展以及后续这种AI大模型对工业检测方面的一个运用那国产替代也是在持续的推进
那比如说在镜头和光源等部分这种关键层面的环节国产的范围已经占据了一个明显的优势比如说这个阿卜杜特包括后面的一些其他的海康啊其他的企业那接下来我们重点介绍的是关于关于这个工业质检对AI应用的这个方向那我们说阿卜杜特是AI加工业领域里面非常核心的一个标的那这里最重点的应用方向就是面向于质检环节的一个使用那我们这里
首先呢就是UP的这家公司它是从06年成立以来一直是专注的在做这个自动化核心物件这个工业的领域然后2018年取得了很多这种国际的认证推出了晶圆控制器09年成立成为了这个基因设计的成套自学方案的设计工艺上后续持续在技术研发和产品拓展上而20年成功的科创展上市现在它的产品和技术方案已经应用的非常广泛了它散布全球20个国家和地区服务超过1万
本品科技界的发展已经应用的非常广泛了,遍布全球二十多个国家和地区,服务超过一万五千家客户。它的产品具备也是非常的丰富,涵盖了经济视觉领域软硬件的各个部分,从光源、光源控制器、镜头、相机到视觉控制系统。
一应俱全那这些产品是广泛的营运在3C电子的新能源半导体汽车一样等多个这种下流的应用的领域那它主要服务的大客户包括这个苹果华为谷歌OPPO等全球的知名的企业那从营收中心的角度来讲的话新识别的核心零部件是这个公司的主要营收来源那二三年的话这部分营业收入的占比是85.7%毛利率是65.69%给公司的营利提供了一个非常强力的支撑那从整体的它的一个业绩表现来看的话
像二三年它会射到二三年它会射到3C和鲤鱼片解析度的一个下降以及物质中心头部表示分解率上升的因素所以它的这个摄入和根理学力量出现了这个下滑而二三年它相关业务都呈现了一个反转的一个态势所以业绩会呈现一个稳稳的一个态势然后就它整个增长的态势值得期待的
从营利的角度来讲的话营利能力的角度来讲的话公司近五年它的评级能力是持续的高于百分之六十的显著高于我们的同业公司表明它有着非常强劲的营利能力虽然不是它高等的原因只要是公司对未来的发展非常有信心它进行了一部分大力的利润企业投入大幅的扩充了在大客户方面的销售人员和销售团队的规模它对研发创新也是同样是高度的重视的能发展营利是在一个同业高位的水平给公司的继续创新的产品升级提供了一个很坚实的保障
从股权结构的角度来讲,公司的控股股东和实控股东有刘志明和刘声明两个兄弟,两人合计持股公司59.05%的股权。公司的董事长刘总具备非常深厚的工科背景,作为机器制造自动化博士生在该校任教多年,他有非常丰富的专业理论知识,他对相关资深的背景对公司的研发方向起到了很关键的营业作用,也能够为公司的技术发展提供一个很强力的保障。
接下来我们说他之前的主要的业务就是我们传统意义上的或者大家对他的一个观感就是基因视觉的基因视觉之前的业务后面我们再介绍AI检测的这个相关的一个业务那基因视觉它是具备很强大的一个功能主要是包括这个识别测量定位和检测那这里我们主要强调的可能是偏向这个民营生产环节的一个基因视觉的应用
那识别方面的话,它可以基于这个我们专用图的特征来进行侦点,测量它的这个效果,它的这个关键指标就是准确度和这个速度。那测量过程主要是将那种图片的像素啊信息转化为成分的这种不同单位,实现那种高清度和复杂形态的测量。还有定位和简化功能也是这相应的展开介绍。
首先主要介绍一下对于制造质检环节的命令我们把这种工业质检相对于其他的领域做一个对比对比的方向有联动机器人、自动驾驶等其他的这些系统我们在国外的结论是制造业的质检环节它的图像数据获取是相对比较容易的然后它的缺陷量本就比较明显的变异标注所以AI质检是一个会非常快落地的AI命令场景
那AI机器视觉会在肢解上的应用主要是计算机视觉和这种生命学系统系列的结合它通过这种图像采集、特征提取以及模型训练等这样的方式能够完成整体的一个检测的任务那它达到的效果就是它能够把这种业内的这个传统的检测的准确率然后进一步的提升然后把误判率进一步的下降能够提升它的一个检测的一个效率和一个质量的表现
那AI智姐的话,它是基于深度学习和知识应用的算法,能够处理复杂场景和分别化的每个缺陷时刻,它的应用场景会更加的广泛,而且它可以自我学习和对待,然后回复程度也是相当较低。
那接下来就是从2025年开年以来这个大模型的推出是变得越来越明显和强劲的可以看到大模型在AI机器视觉上面也有非常大的一个业务潜力那比如说这个Leica发布的Farmer大模型可以分割图像和视频能够精确地捕捉复杂缺陷DeepScape发布的开源大模型DeepScape Layout 2能够视觉部的能够支持动态分辨率的图像连部都能采用一个栏目叶子夹的一层本包含序额那这些大模型的推出呢它其实都是
方便这种AI在新视频领域尤其是质检场景这个非常精细化的内部能够给行业发展带来新的机遇然后我们再重点强调一下这个OPT的AI质检方面的一些布局OPT在AI质检方面布局是非常直接的目前能够从面上看到的一些信息就是它大幅扩建了员工团队从2019年到2023年它的员工人数量增加了三倍尤其是其中的这种销售团队和营发团队
那他之前主要合作的大客户就是苹果那与苹果的合作之中基本上很明显能够先发的优势2013年公司成立了深度学习的应用开发部开发团队甚至专业的实验室发布了这种智能AI软件DPUA23这个软件它集成了这种视觉机器大模型具有非常多的这么一个优势比如说它AI模型训练更加轻量化基于小样本数据量可以减少90%训练周期可以缩短到30分钟然后分类和检测任务可以提速20分以上
那视觉大模型它的通用性很强这类3C里面它带来这种通用的解析模型相近的功能呢它也可以非常容易的切换也更加方便于使用支持一键部署降低了整体的学习成本所以我们基于以上的分析呢就是update在这种传统的新视觉方面呢它是有这种
销售电子和这种铝电的一个尽期复苏然后在新的AI智能领域呢它有非常长时间的一直以来的这个深入的布局而且它绑定了这个大客户屏幕所以它是整体有一个非常好的一个发展机会那么我们在这里再强调一下这个传统的业务的3C和铝电方面的一个复苏的情况那销售电子行业它是具有一个明显的周期性从历史复盘历史的话机械革新是出现周期发展的一个关键的因素
那过去经历了经历了两轮明显的周期2011年到2015年但是一个智能机替代工程机的过程2019年到2021年了还是设5G周期的推动那现在2025年它是有望迎来这个新一轮的周期就是我们所说的AI中端的周期那参考平流5G手机的发展路径呢AI手机有望带动这个深度率的一个爆发式的增长
并且随着大模型技术的发展,手机市场后面逐渐进入AI的时代。依记2026年,全球的AI手机销售,累计销售量已经超过11亿部。然后2018年,全球智能机种出货量占比的比重已经超过50%。苹果这个公司的特点就是它新鲜产品表达升级的速度又很快,对设备检测升级会持续产生需求。
比如说iPhone17它预计会迎来这个配置的大升级比如说摄像头像素的提升采用新的排放方式而且后续的2026年苹果也会推出这种新一代的折叠屏iPhone那这些变化都会对产线上的检测能力呢提出更高的一个需求带动这个上游中高端3K检测室网内3K检测室场内的需求的快速增长
产品布局和市场扩展上都具有非常强的优势而同时他又发了很多的精力和这种支持去发展他的工业质检的业务我们对各个板块的进行了一个预测和分析总体我们预计公司2015年到2026年他的一个零售大概是11.81亿元和14.96亿元规模精英分别是2.34亿元和3.65亿元总体的话是在现在这个节点上他后面有那么大的一个业绩的一个弹性还是非常值得关注的以上就是我的一个汇报谢谢大家
因为阿卜特它是深度绑定国链的从2010年开始通过富士康进入这个苹果的供应链体系2017年到2019年它一直都是苹果的这个苹果都是它的第一大客户然后它与苹果的合作范围也是在不断的扩大所以在手机的方面呢阿卜特在3C领域的这个工业证件的长期流量持续受益
本身对于这种高精密的这样一个场景来讲的话,它对于检测环节的人工使用量是非常多的。那如果就是检测环节的人工使用量是非常多的。那如果就是检测环节的人工使用量是非常多的。那如果就是检测环节的人工使用量是非常多的。
以苹果的这么一个示范作用来看的话它会去推动到全制造业上面它的这个市场空间甚至有望接近万亿的水平我们来看一组数据就是国家统计局的数据显示2014年底的时候制造业总平均工人数它大概是6656万人那假设其中质检有环节的人员的占比占15%的话那它的平均年薪是9万人那它整个市场空间算上来就要接近万亿的水平所以这里面替代的空间是非常的大
而影片这个场景的话,从2014年Q2以来,整个正义认识的分析量开始回升,投资企业重启扩散的进步,相应的对于影片视频检测的需求也是会越来越,更新数越来越凸显,这里面的需求量也会越来越大,这里面主要是
因为传统的脸颜的检测的方式它受主观因素的影响表达容易出现这种检测的偏差或者出现漏点没有办法识别它的出现的缺陷但是随着这种AI质检的应用呢它可以在这个精度然后它的一个效率以及它的那种范围性上面有一个很大的提升所以我们对整个Optel传统传统服务业就是机器设备方面的应用以及质检方面的应用都是有一个
最多对人类就是比较一个景气向上点的估计,一方面是因为他那种3C和这个铝电链的附属,另外一方面是他的党内大客户在AI智能方面有持续的发力和投入,那会有一个将来会很明显的对现在他的利益至上,那总结一下就是阿卜杜做了一个全国内的机器视觉领域的龙头,然后在技术领域发展,