凌云光(688400)深度研究报告：AI赋能视觉制造 光学动捕及OCS未来潜力大

以光技术为基础，布局机器视觉及光通信两大领域。公司主营业务包含机器视觉以及光通信业务。2019 年至2024 年，公司机器视觉收入从8.15 亿元增长至15.85 亿元，占公司收入比例从57%提升至71%。在机器视觉领域公司自主产品主要包括可配置视觉系统和智能视觉装备两类。公司1999 年进入机器视觉领域，2006 年进军新型显示领域，2014 年拓展新能源领域，2015 年进入国际顶尖企业供应商名录，下游行业布局不断拓展。


　　AI 赋能机器视觉行业发展，推动“智”造落地。传统机器视觉主要用于对检测物品进行识别、测量、定位及检测，通过机器代替人工进行测量与判断，识别场景及效率相对标准化，是一种基于规则的系统。随着异常和缺陷库的增长，算法编程难度加大，传统机器视觉系统难以识别视觉上相似部件之间的差异。


　　深度学习可以将各种实际缺陷与单纯的表面变化区分开，拓宽了可用场景同时提高了准确性。边缘学习可以应用小样本学习、SAM 分割等技术解决稀疏样本条件下对零星缺陷、故障等识别问题；AI 赋能下机器视觉从“看”拓展至“判断”。


　　全自研机器视觉核心算法平台VisionWARE，大模型通用，小模型深耕。公司2005 年率先布局自主研发机器视觉核心算法平台VisionWARE，于2025 年5月发布全新版本。VisionWARE 60%的核心工具已经实现了AI+规则的融合，支持面向背景干扰、对比度低等复杂工况下的图像处理与分析，同时，稳定性、易用性进一步提升，覆盖10 大模块，近200 个算法工具。公司22 年发布F.Brain深度学习平台，建立通用检测、缺陷分割、缺陷生成三个层面的基础模型，可做到在环境复杂、缺陷种类复杂、缺陷数据稀缺等复杂场景精度保持在95%+的同时，训练和推理效率提升＞70%。公司持续致力于深化 AI 算法能力，在智能器件、视觉系统、智能装备、智能工厂等方面广泛应用。在锂电毛刺检测、消费电子点胶、滑键、玻璃盖板等检测需求中表现优异。


　　更新迭代叠加质量提升，驱动视觉行业需求增长。根据GGII，我国机器视觉市场2024 年规模为181.47 亿元，预计至2028 年将达到376 亿元。公司2024年机器视觉板块下游中消费电子、印刷包装、元客视界、新能源分别占比43%/20%/9%8/%，下游行业更新迭代、资本开支增加、质量要求提升有望驱动公司未来机器视觉产品收入快速增长。


　　前瞻布局光学动捕以及OCS 业务，未来潜力大。具身机器人正逼近规模化应用的关键节点，当前行业处于“创新启蒙”向“产业深耕”的战略转折期，开始聚焦可扩展的商业化落地应用，其核心引擎底层推力，正是数据驱动的效能革命，它需要超大规模多模态数据集（运动学、力学、环境交互）的支撑。公司全资子公司元客视界拥有三种虚实融合的数据采集解决方案1）人体数据采集、2）本体/灵巧手遥操作采集、3）虚拟仿真采集，未来有望在人形机器人数据采集和出厂检测环节实现广泛应用。在光通信业务板块中，公司自 2001 年起即关注光交换技术、产品与应用的推广，2015 年正式与全球光交换厂家H+S Polatis 公司建立战略合作伙伴关系，QYResearch 数据显示全球全光交换(OCS)交换机市场规模从 2020 年的 7278 万美元增长到了2024 年的 3.66亿美元，预计 2031 年将达到 20.22 亿美元。


　　投资建议：暂不考虑OCS 业务的未来贡献，我们预计公司2025-2027 年收入分别为28.5/35.1/42.9 亿元，同比分别增长27.8%/22.9%/22.3%，预计公司2025-2027 年归母净利润分别为1.80/2.58/3.63 亿元， 同比增速分别为68.3%/43.3%/40.7% 。公司深耕机器视觉行业多年， 自研核心算法平台VisionWARE，发布F.Brain 深度学习平台，建立通用检测、缺陷分割、缺陷生成三个层面的基础模型奠定核心技术基础，AI+的应用赋能下机器视觉从“看”拓展至“判断”，拓展了应用场景同时提升了准确性，伴随下游更新迭代需求加速以及质量要求提升，业绩进入快速释放期。此外公司前瞻布局光学动捕以及OCS 业务，未来潜力大，首次覆盖给予“强推”评级。


　　风险提示：产品开发无法满足下游应用需求；市场竞争加剧；收购整合风险；核心技术人才流失等

□.范.益.民./.丁.祎    .华.创.证.券.有.限.责.任.公.司