奥普特获32家机构调研：公司的视觉软件自2009年面世以来，已历经三次迭代，目前已成功升级为OPT Smart3（附调研问答）

小枫来为解答以上问题。奥普特获32家机构调研：公司的视觉软件自2009年面世以来，已历经三次迭代，目前已成功升级为OPT Smart3（附调研问答）,这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧~.~！

　　奥普特9月13日发布投资者关系活动记录表，公司于2024年9月13日接受32家机构调研，机构类型为保险公司、其他、基金公司、海外机构、证券公司、阳光私募机构。 投资者关系活动主要内容介绍：

　　问：详细介绍下机器视觉在工业领域的功能？

　　答：根据GGII，从细分场景应用来看，机器视觉在工业领域中的应用主要为识别、测量、定位和引导、检测。 （1）自动化识别目前在3C电子、新能源、物流等行业中的应用颇为广泛，基于行业特性，需要对产品或物件信息进行扫描、识别、读取、记录，导致这类行业对于机器视觉的识别功能要求相对较高。相对于传统的人眼识别记录，机器视觉识别频次高、误差率低，能有效地提升产品生产效率及安全性，因此，视觉识别被广泛应用于工业场景中。 （2）测量应用主要集中在汽车、物流、重工等行业，这类行业对于工件或物品的形状、体积、尺寸等方面具有一定测量需求。以汽车行业为例，在汽车零部件生产过程中，由于涉及后续成品组装，对于车架、门板、前后盖等一系列零配件的尺寸需要进行严格把控，因此对于测量需求也相对较为严格。随着机器视觉在测量领域的应用逐渐深入，其对比人眼检测的优势也更加明显。 （3）视觉定位是指基于视觉定位的应用能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。视觉定位功能广泛应用于各个细分行业，如3C行业的工件定位，锂电行业的卷绕定位对齐、半导体行业的精密定位等。此外还有部分视觉定位功能通过搭载或搭配机械臂实现，主要应用于工业场景中的上下料、拆码垛、无序分拣等场景。 （4）检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，可实现基于二维和三维图像的缺陷检测，检测出残次品，保证生产质量。3C电子、汽车、新能源、半导体等机器视觉下游行业对于产品自动化检测需求不断提升，同时对于检测精度要求也在快速提高，促使机器视觉产品在下游行业中的渗透率快速提升。

　　问：介绍下公司自研的视觉软件？

　　答：公司的视觉软件自2009年面世以来，已历经三次迭代，目前已成功升级为OPT Smart3。作为国内首创的零代码拖拽式编程视觉软件，OPT Smart3已成为涵盖2D、3D视觉应用及深度学习的全功能视觉平台，并已实现机器视觉应用场景全覆盖。 具体来看，OPT Smart3可实现图像预处理、匹配定位、几何测量、缺陷检测等2D功能，拟合差分缺陷检测、无序分拣抓取、立体位姿匹配、胶路检测算法等3D功能，还可实现深度学习语义分割、目标识别、图像分类、字符识别等功能。 此外，OPT Smart3还具备以下特点：（1）可实现快速部署，根据应用场景，直接调取黄金方案，开发周期仅需几小时；（2）采用可视化图形编辑，无需编程经验，界面布局轻松拖曳生成；（3）全场景一键自动标定，减少切换操作成本，高效便捷。 目前，Smart3已经在30多个行业中广泛应用，在50000多个项目案例中成功落地，实现了机器视觉应用场景的全域覆盖。

　　问：国家新质生产力的发展是否能为机器视觉带来更多机遇？

　　答：新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。机器视觉技术被视为新质生产力的重要组成部分，是实现生产力质变的关键技术之一。 在工业自动化系统中，机器视觉技术承担着感知入口、数据承载和行业大脑的角色，是推动制造业高质量发展的核心动力。它不仅提高了生产效率，推动了产业变革，还促进了智能视觉产业的发展，成为新质生产力的重要驱动力。智能视觉产业作为新质生产力发展的重要赛道，其发展具有广泛性、融合性、高附加值和战略性等特点，为经济增长提供了新的动力。因此，机器视觉技术在新质生产力中具有重要的地位和作用。随着技术的不断进步和应用领域的不断扩大，机器视觉技术在新质生产力中的作用和地位将更加突出和重要。公司将顺应新质生产力发展潮流，保持关键领域持续投入，助力新质生产力，促进制造业的高质量发展。

　　问：国内外机器视觉厂商的优势与不足之处在于哪些方面？未来国内机器视觉发展趋势？

　　答：外资机器视觉企业发展时间长、品牌知名度高、技术研发能力强、产品性能及可靠性高、产品种类及方案积累多，且管理更为完善，对市场判断准确，规划性强。但同时，从产品设计上看，外资企业产品普遍标准化，应对国内客户较多的应用场景及定制化偏好有一定的难度，而且产品价格相对较高，在客户整体成本压力不断上升的环境下处于相对劣势。 与外资企业相对比，内资机器视觉企业发展时间较短、知名度较低、技术研发能力较弱、自主研发产品的性能及稳定性与外资品牌还具有一定差距。但内资企业对国内客户需求及市场更为了解，能够提供灵活化及定制化的服务，快速响应客户需求，供货周期短，且成本优势明显，市场份额逐年增长。 GGII数据显示，2023年全球机器视觉市场规模约为925.21亿元，同比增长约5.80%，预计2024年全球机器视觉市场规模有望突破1000亿元，同比增速8.63%左右。2023年中国机器视觉市场规模185.12亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长8.49%，预计2024年中国机器视觉市场规模有望突破200亿元，同比增速接近12%。中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，发展新质生产力、实体经济高质量转型将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升。

　　问：与国外的竞争者相比，公司存在哪些优势和劣势？

　　答：对比国外机器视觉厂商，公司的优势主要表现在非标定制化的能力、自主研发能力与核心技术的积累、完善的自主产品线、成本优势、以及公司的快速响应能力；劣势主要是与国外行业巨头在行业渗透、产品通用性、品牌溢价等方面都还存在一定差距。 中国拥有全球成长性最大的机器视觉市场，实体经济高质量转型发展将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升。公司将利用自身优势，持续保持高研发投入，迭代产品和技术，牢牢把握国产替代机遇，巩固公司在机器视觉领域的优势。

　　问：人工智能技术将如何进一步整合多模态信息以提升工业生产的自动化和智能化？

　　答：AI机器视觉技术正引领智能制造迈向新的发展阶段，其核心趋势在于从单一视觉模态向多模态、跨模态的深度融合，以及大模型与小模型在工业场景下的协同应用。随着人工智能技术的飞跃，机器视觉系统不再局限于常规2D图像识别，而是融合了图像、点云、时序、文本、语音等多模态信息，模拟人类更全面的感知与认知方式，极大地提升了其在制造过程中的智能化水平。例如，对于需要触感才能准确鉴别产品表面质量的情况，通过结合触觉传感器感知产品的物理特性，可以实现更全面、精准的缺陷检测。此外，声音也是一种重要的信息源，通过分析生产过程中的声音，可以及时发现设备的异常情况，如轴承的磨损、电机的故障等。这种跨模态的信息融合将极大提升工业生产的智能化和自动化水平;

　　调研参与机构详情如下：

参与单位名称参与单位类别参与人员姓名万家基金基金公司--交银施罗德基金公司--兴业基金基金公司--博时基金基金公司--天弘基金基金公司--汇丰晋信基金公司--泰信基金基金公司--申万菱信基金公司--中信建投证券公司--中泰自营证券公司--财信自营证券公司--高盛高华证券公司--榜样投资阳光私募机构--重阳投资阳光私募机构--华泰资管保险公司--Aiim-Ai lnv海外机构--Brilliance Asset Mgmt Ltd海外机构--China Alpha Fund Mgmt (HK) Ltd海外机构--China lnv Corp-Government Agency-National/Sovereign海外机构--CIC INTL Hong Kong LTD海外机构--Comgest SA、Grand Alliance Asset Mgmt Ltd海外机构--New Silk Road Inv海外机构--Oxbow Capital Mgmt (HK) Ltd海外机构--VIP Research & Mgmt lnc海外机构--远东宏信海外机构--创富兆业其他--君榕资产其他--弘尚资产其他--泾溪投资其他--添信资本其他--西部利得其他--金鼎资本其他--

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来源：同花顺iNews

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