奧普特經(jīng)營看點(diǎn)在哪？

公司算法底蘊(yùn)深厚，逆勢布局 AI 質(zhì)檢實(shí)現(xiàn)先發(fā)優(yōu)勢。

視覺控制系統(tǒng)門檻較高，底層算法基本由海外品牌壟斷。視覺控制系統(tǒng)是將光源，鏡頭，相機(jī)等處理過的信息進(jìn)行分析處理，并最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺方案的特定功能，相當(dāng)于人的視覺皮層和大腦中與視覺神經(jīng)相關(guān)的部分。其技術(shù)核心是圖像處理軟件，通過算法完成對目標(biāo)物體的識別，定位，測量，檢測等功能；獨(dú)立的底層算法對于算力有著極高的要求，因此具有極高的技術(shù)門檻極高。根據(jù) GGII 測算，視覺控制系統(tǒng)的生產(chǎn)成本中，底層軟件系統(tǒng)開發(fā)占比達(dá)到 19.88%，是機(jī)器視覺系統(tǒng)中生產(chǎn)成本除相機(jī)外最高的部分，起到了將硬件數(shù)據(jù)賦能到下游應(yīng)用中的關(guān)鍵作用。

外國企業(yè)占據(jù)市場領(lǐng)導(dǎo)地位，奧普特為國內(nèi)少數(shù)擁有獨(dú)立算法庫的企業(yè)。由于獨(dú)立底層算法需要較大的研發(fā)投入與較長的研發(fā)周期，深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)難度較高，國內(nèi)企業(yè)的機(jī)器視覺軟件一般建立在OpenCV等開源算法庫或者 Halcon、Vision Pro 等第三方商業(yè)算法庫上，因此毛利率普遍不高。目前國內(nèi)僅有奧普特、?？禉C(jī)器和創(chuàng)科視覺等極少數(shù)企業(yè)擁有獨(dú)立的底層算法庫。

公司掌握底層算法，處于行業(yè)前列。奧普特基于自身在行業(yè)的案例積累，經(jīng)過高度提煉自主研發(fā)了包括 2D 視覺算法、3D 視覺算法和深度學(xué)習(xí)算法的 SciVision 視覺開發(fā)包，處于國內(nèi)機(jī)器視覺系統(tǒng)軟件前列。

基于底層算法，公司軟硬件兩開花。 軟件：公司依靠底層算法優(yōu)勢，以 SciVision 算法庫為基礎(chǔ)，自研Smart3智能視覺軟件，能實(shí)現(xiàn)圖像采集、測量、識別、檢測、通訊、控制等一系列功能，可滿足各類應(yīng)用場景的需求達(dá)到通用程度，并且具有可在線調(diào)試、圖形化編程、操作方便等特點(diǎn)，有較高的易用性。目前相關(guān)方案已經(jīng)在30多個行業(yè)中廣泛運(yùn)用，在 50000 多個項(xiàng)目案例中成功落地，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器視覺應(yīng)用場景全覆蓋。 硬件：公司基于 SciVision 視覺開發(fā)包，結(jié)合硬件優(yōu)勢，全新推出多功能一體化智能相機(jī)，采用圖形化編程設(shè)計(jì)，操作簡單、易用。不僅有上百種視覺檢測算法加持，還支持深度學(xué)習(xí)功能，能輕松應(yīng)對計(jì)數(shù)、定位、測量、識別及缺陷檢測等各類復(fù)雜應(yīng)用場景。

緊跟潮流擁抱大模型技術(shù)，解決深度學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)落地的痛點(diǎn)。2023年以來，公司成立了專門的深度學(xué)習(xí)（工業(yè)AI）應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊(duì)，并設(shè)立了專用實(shí)驗(yàn)室，全力支持核心大客戶諸如外觀缺陷檢測等項(xiàng)目的開發(fā)。2023年12 月初，公司發(fā)布了智能 AI 軟件 DeepVision3，集成了視覺基礎(chǔ)大模型，提升模型魯棒性的同時，極大縮短了訓(xùn)練驗(yàn)證到部署的周期，標(biāo)注交互、各類功能任務(wù)操作更便捷，解決了深度學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)落地的痛點(diǎn)。1）AI 模型訓(xùn)練更快，更為輕量化。DeepVision3 基于小樣本學(xué)習(xí)，通過圖像擴(kuò)增、算法增強(qiáng)等方式，降低圖像依賴程度，數(shù)據(jù)量可減少90%；通過增量訓(xùn)練功能，使得訓(xùn)練周期縮短到 30 分鐘；同時還通過模型輕量化，在保證了精準(zhǔn)度的前提下，使分類和檢測任務(wù)提速20 倍以上。2）視覺大模型通用性強(qiáng)，契合工廠模式。DeepVision3 開發(fā)了針對3C、鋰電池的通用檢測模型，相近工藝可實(shí)現(xiàn)一鍵換型，高度契合工廠模式，支持多人協(xié)作、多工序分析等功能。不僅于此，DeepVision3 囊括了8大任務(wù)類型、15 大核心功能，標(biāo)注、分割更智能高效，操作簡單。3）易用性更強(qiáng)，支持一鍵部署。DeepVision3 囊括了語義分割、字符識別、目標(biāo)檢測、圖像分類等多種任務(wù)類型，無需編程，高度易用，極大降低了軟件的學(xué)習(xí)成本。此外，DeepVision3 還支持多標(biāo)簽復(fù)用、標(biāo)注質(zhì)量把控等功能。在模型訓(xùn)練過程中，提供超參設(shè)置提示、過程可視化、評估結(jié)果溯源等工具，還能一鍵部署到 Smart3 軟件。

果鏈 AI 質(zhì)檢代人需求迫切，奧普特逆周期提前布局，穩(wěn)拿先發(fā)優(yōu)勢。蘋果公司推進(jìn)減人降本，重點(diǎn)布局 AI 質(zhì)檢，目前果鏈檢測人員數(shù)量較多，AI 質(zhì)檢潛在替人空間巨大。AI 質(zhì)檢業(yè)務(wù)的開展需要配合客戶做大量數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，奧普特提前研究布局，在 2019-2023 年間大幅擴(kuò)建員工團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)員工人數(shù)近 3 倍增長。其中銷售團(tuán)隊(duì)與研發(fā)團(tuán)隊(duì)擴(kuò)展迅速，主要系從硬件到標(biāo)注到整個交付人員的配合應(yīng)用，使其在與大客戶的合作上具備先發(fā)優(yōu)勢。

適齡勞動力持續(xù)減少，制造業(yè)用工難成痛點(diǎn)問題。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，中國人口自然增長率呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，2013 至2023 年已經(jīng)從5.9%下降至-1.48%；此外，老齡人口（根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局劃分標(biāo)準(zhǔn)為65歲以上）占比逐漸提高，同期從 9.7%上升至 15.4%，并預(yù)計(jì)未來二者剪刀差將會逐漸擴(kuò)大。人口下降和老齡化加劇將導(dǎo)致勞力年齡人口的持續(xù)下滑，從而抬升制造業(yè)用人成本。根育媧人口預(yù)測，中國勞動年齡人口（15-64歲）占比將在未來 25 年間從 69.12%下降至 59.14%。 

人員成本上升，質(zhì)檢環(huán)節(jié)替人空間巨大。在老齡化加劇、適齡勞動力減少等多重因素催化下，人員用工成本持續(xù)上升。據(jù)Wind 數(shù)據(jù)，2014年至2023年，中國制造業(yè)人員平均工資由 4.7 萬元上升至9.3 萬元，CAGR約7.76%。基于持續(xù)上升的用工成本，機(jī)器代人正持續(xù)加速。工業(yè)質(zhì)檢環(huán)節(jié)目前以人員參與度高，AI 質(zhì)檢替代空間巨大。

蘋果 AI 替人起示范作用，后續(xù)制造業(yè) AI 質(zhì)檢換人空間近萬億。蘋果公司向來是科技領(lǐng)域的風(fēng)向標(biāo)，其任何的創(chuàng)新舉動，都有典型的示范作用，會吸引其他企業(yè)效仿。隨著果鏈 AI 質(zhì)檢替人的持續(xù)推進(jìn)，其他制造業(yè)公司有望紛紛跟進(jìn)。

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，截止 2024 年 12 月，制造業(yè)平均用工人數(shù)約為6656.7萬人，假設(shè)其中參與檢測環(huán)節(jié)員工占比 15%，制造業(yè)平均年薪為9.3萬元，則制造業(yè) AI 質(zhì)檢換人空間約 9286 億元。