奧比中光研究報告：國內3D視覺感知龍頭，硬核實力蓄勢待發
點擊：835
第一，3D視覺感知技術整體解決方案提供商排在第一梯隊。歐比中廣成立于2013年，是業界領先的3D視覺感知整體解決方案提供商。公司布局3D視覺感知技術領域，全棧自主研發包括深度引擎芯片、感光芯片、特殊光學系統等底層技術，以及SDK和行業應用算法。產品方面，結構光、iToF、dToF、工業三維測量等領域的布局。公司全球服務了1000多家全球客戶，各種產品的銷售額都超過了百萬。 公司致力于3D視覺感知技術體系的研發方案，為國內少數公司開發了一系列深度引擎數字芯片和多種專用光敏模擬芯片并實現量產。公司。公司努力踐行“讓所有終端都懂世界”的使命，推出的產品應用于生活中“衣、食、住、行、工、娛、醫”等領域的設備。公司先后開發出應用于手機正面的3D結構光，同時將產品延伸到支付、3D建模等領域的一系列設備，幫助消費和工業設備更好地理解3D世界。公司股權結構穩定，黃元浩在公司實際控制人。歐比中廣的實際控制人黃元浩擁有。公司 27.23%股份，由螞蟻集團通過。上海云信風險控股公司公司 12.21%的股份，其中歐比-SMIC為員工持股平臺，黃元浩先生為執行事務合伙人，通過股權激勵方式轉讓。公司員工的科技創新熱情及其保護公司核心技術和公司架構穩定性。核心領導層擁有深厚的產業鏈技術，帶領團隊不斷創新。公司現任董事長黃元浩先生是國際知名的光學測量專家。公司R&D核心技術人員先生是資深光學算法專家，梅先生是資深3D傳感芯片專家。專家團隊掌握核心技術和領先優勢公司技術能力創新，大部分核人員參加了國家、省、市科研項目，并取得了優異的成績。公司大多數高級管理人員和核心R&D人員有光學和芯片相關的技術背景。公司博士和碩士學位人員份額。公司 超過31%，其中博士58人，碩士261人。公司核心人才競爭力。公司整體營收情況穩定，凈利潤存貨收窄有望轉正。2021年公司營收4.74億元，同比增長83.1%，歸母凈利潤-3.11億元，同比增長49.4%。與2019年相比，2020-2021年收入收窄，主要受疫情影響，導致線下零售業務受到較大沖擊。隨著疫情的緩解，以及公司隨著各項業務的快速增長，2022年的營收有望超過2019年。公司產品毛利水平高，期間費率不斷優化。公司定位工業和消費級3D視覺傳感器行業，維持精加工毛利水平在50%左右，研發高。費用投資，并實施多重股權激勵政策，帶來更快的R&D轉換率，其他費率繼續優化。公司收入主要來自3D視覺傳感器、消費級應用設備和工業級應用設備，其中3D視覺傳感器是主要組成部分。2021年公司隨著疫情的恢復和下游環節滲透率的提高，3D視覺傳感器正在興起。此外，隨著公司產品組合不斷完善，消費級和工業級應用設備收入也呈現穩定增長趨勢。公司2019-2020年主營3D視覺傳感器業務的毛利率保持在60%以上，2021年有所下降，主要原因是手機、智能門鎖等成本敏感型下游客戶需求上升。此外，工業級應用設備的毛利率也較高，2019/2020/2021年達到66%/78%/64%。公司維持高R&D投資，并實施多項股權激勵政策，并分別于2019/2020/2021年確認股份支付。費用是5.5/4.6/1.1億元。公司在人才布局上有一定競爭力，技術型人才占。公司 總人數超過62%，其中2021年博士58人，碩士261人，占碩士及以上學歷。公司人數超過31%。截至2021年12月31日，公司授權專利471項，其中中國授權發明專利167項，美國授權專利9項。第二，3D視覺感知技術，市場空間2.1可期。國家支持人工智能發展，3D視覺感知迎來機遇。3D視覺感知技術作為人工智能時代的一項共性基礎技術，一直受到國家的持續關注和重視。2021年3月，國務院發布了“十五”計劃綱要和2035年遠景規劃。第四章“增強國家戰略科技力量”，明確列出了新一代人工智能領域前沿基礎理論突破、專用芯片研發、深度學習框架等開源算法平臺建設、學習推理與決策、圖像圖形、 音視頻、自然語言識別和處理為重點的前沿科技領域；第五章“提高企業技術創新能力”，明確提出支持產業共性基礎技術研發。得益于國家的持續關注和大力支持，3D視覺感知行業也迎來了良好的行業發展機遇。根據IDC的數據，預計2021年人類-工人智能的全球市場規模將達到885.7億美元，2025年將增加到2218.7億美元，五年后CAGR約為26.2%。中國市場規模將以24.4%的CAGR增長，預計年將超過184.3億美元，硬件占比54.37%，3D視覺感知技術即將迎來發展期。從出生到成熟， 各種新技術需要經歷五個階段:技術萌芽期、預期擴張期、泡沫破滅低谷期、穩步攀升恢復期、生產成熟期。從新興技術發展周期的曲線圖來看，3D視知覺概念在這一階段突破了早期預期的擴張期，逐漸進入產業化前的重要發展階段。3D視覺傳感器也在不斷探索細分行業的潛在應用，尋找潛在的增長爆發點，但仍需2-5年才能進入生產成熟期。隨著未來成本的降低和技術的成熟，3D視覺感知技術有機會進入大規模普及應用，在生物識別、AIoT、消費電子、工業三維測量、自動駕駛、 和許多潛在的領域。推動終端應用場景的創新，提供更好的用戶體驗。隨著5G、人工智能、云計算等現代科技的不斷發展，傳輸速率、芯片處理能力、軟硬件成本等3D視覺感知技術的應用難點將在未來得到解決。人工智能和3D視覺感知技術的結合，可以幫助計算機數字化重建物體，縮小物理空間和虛擬世界的差距?；?D視覺感知技術的應用，如AR/VR、虛擬購物、自動駕駛汽車和高級駕駛輔助系統等，有望大規模落地。同時，3D視覺感知技術的普及可以幫助機器視覺從2D向3D轉化，提高準確性和穩定性， 并在各行業探索新的應用領域，提供更好的服務。因此，科技的普及將改變很多細分行業和產業，為3D視覺感知技術帶來巨大的發展空間。3D視覺感知技術經歷了從工業級到消費級的拓展過程，核心技術不斷被突破和迭代，逐漸成為大規模的工業應用。經過十幾年的初創和發展階段，將迎來產業的大規模發展，主要應用在生物識別、AIoT、消費電子、工業三維測量、自動駕駛等領域。通過三維視覺感知技術，機器設備可以獲得三維空間信息。人類大約70%的信息是通過人類的感知獲得的，在未來的機器人中，大量的信息將通過視覺感知獲得， 就像人類一樣。真實的物理世界是三維的，發展多年的2D成像技術很難完全再現各種三維場景。3D視覺感知技術可以使終端獲得更準確的三維信息，幫助各類終端更好地理解三維世界。從技術發展來看，視知覺從平面2D成像技術逐漸發展到三維視知覺技術，從三維維度補充2D成像所缺乏的空間深度信息，即視野中的空間幾何尺寸信息，通過視野獲取人、物、空間深度等信息作為輸入。可以大大增加應用場景，還原更多真實場景信息。目前， 主流的三維視覺感知硬件技術包括結構光、雙目、iToF、dToF、工業三維測量等。1)技術啟蒙:3D視覺感知技術最早應用于工業領域，主要作為零件和設備的3D測量以及加工中的變形測量的技術代表。公司大部分是外企，比如德國的戈麥斯，瑞典的?？怂?，美國的CSI。 公司但由于測量設備成本高、體積大、功耗高，應用普及緩慢。2)技術啟動:2010年，隨著微軟基于結構光的第一代3D視覺感知技術產品的發布，3D視覺感知技術逐漸從工業級提升到消費級設備。其設備可以捕捉人體在三維空間的運動，通過姿態實現人機交互。隨后，2013年，英特爾發布了采用結構光技術的產品，2014年，谷歌發布了基于iToF技術的產品。2015年同期，歐比中廣也成功研發出其產品3D深度引擎芯片模型，搭載在3D視覺傳感器上。3)技術發展期:2017年，蘋果將3D結構光視覺傳感器應用于X系列，并應用于Face ID等功能 這給用戶帶來了不同于傳統指紋加密方案的體驗。蘋果公司引領3D視覺傳感器在手機領域形成大規模普及。4)技術成長期:2018年以來，非接觸式支付成為一種新的線下支付方式。人臉解鎖、刷臉支付、3D觀看等應用也在加速發展。3D視覺感知技術的路線越來越豐富。國內安卓廠商使用iToF進行后置攝像頭拍照，基于新的DToF和技術完成空間掃描測繪的應用拓展。與此同時，谷歌已將視覺傳感技術應用于無人駕駛汽車領域，DJI已被用于無人機領域，通過掃描環境來感知障礙物。3D視覺感知產業經過多年的發展，逐漸形成了由上游3D視覺傳感器硬件供應商、中游3D視覺感知解決方案提供商、 下游應用算法解決方案提供商和應用終端。隨著應用終端需求的蓬勃發展，將需要3D視覺感知技術的又一次迭代演進，從而推動行業加速發展。不同領域或場景對探測距離的要求存在巨大差異，需要行業發展如下:1)3D視覺感知將全面取代2D成像，升級3D視覺感知技術，充分彌補2D成像技術的不足，同步提供2D圖像，為AI算法和計算能力提供視野內物體的深度、形狀、位置等3D信息，采集人體、物體、空間的3D信息。它使人工智能相關的應用程序，如生物識別，三維重建，骨架跟蹤，增強現實互動，數字孿生， 自主定位導航有更好的體驗。3D視覺感知技術將成為推動人工智能更廣泛應用的關鍵共性技術。2)多元化、高滲透智能化2)3D視覺感知應用領域將逐步應用到“衣食住行、工業、娛樂、醫藥”等人類生活的各個領域，從工業場景到消費場景，現在擴展到生物識別、AIoT、消費電子、工業三維測量等多個領域。通過技術完善、成本降低和應用開發，將有機會滲透到更多場景，在自動駕駛汽車、數字雙胞胎、高精加工、AR交互等更多新的應用領域持續落地。3)3D視覺感知技術的自我升級目前， 3D視覺感知產品核心部件的國產化和定制化程度不高，導致產品成本、性能、體積、功耗等先進指標還有很大提升空間。因此，企業需要具備覆蓋系統設計、芯片設計、算法研發、光學系統、軟件開發、量產技術等的全棧技術研發能力。，覆蓋產品從設計、研發到制造的全周期研發流程，為客戶提供包括芯片開發+硬件量產+應用算法在內的完整3D視覺感知應用解決方案。根據Yole發布的數據，2025年全球3D成像和傳感器市場規模將達到150億美元。2019年至2025年，CAGR將達到20%。其中， 據預測，消費電子行業3D成像和傳感器市場規模將達到81.65億美元，占比54%，汽車行業將達到36.73億美元，占比25%。2.2.1.3D人臉識別技術創新，移動支付場景滲透增強生物識別技術是通過計算機、光學、聲學、生物傳感器等技術領域的緊密結合，利用人體固有的生理特征，如指紋、人臉、虹膜和行為特征，如筆跡、語音、步態等進行個人身份識別的方法。隨著人們對身份識別和保密性需求的不斷增加，基于人體單一生理特征的身份識別技術也在不斷發展，其功能特征為識別準確性、識別安全性、識別穩定性、識別成本、 識別模式，識別場景等等。目前3D人臉識別技術的應用場景集中在3D刷臉支付和3D門鎖。3D刷臉支付從2018年開始進入快速增長通道，市場空間逐年增大。3D刷臉支付起源于芬蘭 公司推出首款人臉識別支付系統，通過POS攝像頭拍照、掃描、比對數據，實現消費。隨后，美國、英國、日本等國相繼推出了谷歌的支付應用Free等。隨著人臉支付技術的不斷完善，阿里巴巴的支付寶、騰訊的微信、銀聯的POS系統已經統一成三足鼎立的局面，其中阿里的支付寶應用是先行者。2015年至2019年，馬云先生在德國漢諾威展上展示了刷臉支付技術。今天，他推出了“蜻蜓”等一系列刷臉支付產品。2018年，騰訊微信等也在推廣人臉支付應用，如“微信青蛙pro”。2017年，銀聯以同樣的方式推出了Face Pay，并加入了60多家公司。機構聯合發布了“刷臉付”支付產品，隨后是“藍鯨”支付終端。數據顯示，到2008年，全球范圍內為刷臉付費的用戶將達到12.5億。中國銀聯2020年5月發布的《2020年中國銀行卡產業發展報告》顯示，2019年銀聯認證的主要終端廠商銷售傳統POS終端1944.3萬臺，智能POS終端459萬臺，POS終端總出貨量超過2400萬臺。這一數據不包括用于較大出貨量掃碼支付的掃描槍和攝像頭。隨著人臉支付需求的不斷增加，將帶動上游3D人臉識別技術的創新速度和市場空間增長。3D人臉識別門禁門鎖具有創新的生物識別便利性和安全性，市場規模有望增加。與其他生物識別方法相比， 3D人臉識別的門禁門鎖可以實現非接觸式識別，相比密碼和指紋解鎖帶來了一定的便利。隨著相關技術的進一步成熟和完善，以及相關技術成本的逐漸降低，加之中國居民對智能門鎖的需求日益增加，3D人臉識別技術的門鎖接入市場將會有一個快速的增長。根據公司根據招股書中的統計，2018年，中國智能門鎖市場出貨量為1630萬套。預計2022年中國智能門鎖市場出貨量4770萬套，2018-2022年復合增長率30.8%。2.2.2.3D視覺感知助力AIoT產品，應用場景廣闊。3D視覺感知可應用于AIoT領域，覆蓋多種場景和子領域，如建筑結構的3D空間掃描、服務機器人掃障礙等。和下游子字段。公司有很多潛在的應用場景可以挖掘和挖掘，這將為行業的長期市場需求發展奠定基礎。1)3D空間掃描可以實現在線實景看房看車，用戶體驗更真實。通過由3D視覺傳感器陣列組成的掃描設備，對建筑物或汽車的內部結構進行高精度、高還原的掃描建模。相比開著2D看房看車，VR可以幫助用戶更直觀的感受到被掃描物體的立體感和空間感。根據貝殼的上市招股書，2019年，貝殼的VR看房吸引了約4.2億次在線觀看，截至2020年6月30日的前三個月，平均每天推廣約15.9萬次VR家庭展。2)在全球服務機器人領域， 市場規模逐年增加。三維視覺傳感器可以幫助服務機器人高效地完成人臉識別、距離感知、避障、導航等功能，使其更加智能化。目前已經實現的應用有掃地機器人、自動配送機器人、引導陪伴機器人等。，服務于家庭、餐廳、酒店、 醫院等多個線下場景。IDC的數據顯示，2017年全球商用機器人市場規模為213.2億美元，預計2022年全球市場規模將達到538.0億美元，2017年至2022年復合增長率為20.3%。3)在3)AR等領域，快速探索新場景，助力3D視覺技術創新。在AR領域，3D視覺感知技術可以幫助AR設備對周圍環境進行3D重建，可以實現虛擬3D圖像疊加在真實場景上。此外，3D視覺感知技術還可以應用于人體運動捕捉、人體掃描、體育賽事數據跟蹤等場景。2.2.3.3D視覺感知技術已經成為手機端的核心功能。智能手機是3D視覺感知技術在消費電子領域最大的應用場景之一。2017年，蘋果公司公司 由于手機配備了前置3D視覺傳感器，應用場景不斷更新。經過幾年的發展，主流技術已經適應了ToF、結構光、雙目等硬件的應用。13 Pro MAX基于3D視覺技術開發了電影模式自動切換焦點的功能，華為Mate系列、OPPO Find X等多款手機也跟進了技術創新，使得手機在加密、支付、拍照、AR交互、3D空間掃描等功能上有了突破性的進展。根據IDC 2020年12月發布的全球智能手機市場數據，預計2024年全球智能手機出貨量將達到14.7億部。中檔及以上機型(售價200美元以上)占一半以上， 并且預計銷量將超過7.3億臺。隨著智能手機前后端3D視覺應用的不斷探索，未來各種技術的不斷成熟以及迭代帶來的軟硬件成本的降低，結構光/ToF等技術將在中高端機型中普及，從而進一步提高在智能手機領域的普及率。3D視覺感知技術也應用于智能電視設備。針對智能電視應用場景，歐比中廣提供包括3D攝像機、3D應用算法、軟硬件在內的一站式3D視覺解決方案，提升智能電視AI交互體驗。提供AI健身、大屏社交、AR游戲等智能服務。根據前瞻產業研究數據，預計2010年中國智能電視出貨量將達到4800萬臺。 從2020年到2024年，CAGR約為1.7%。2.2.4.提高工業測量領域的技術創新，提高工業發展速度。三維視覺感知主要應用于三維掃描、微小形變測量、肘角測量與分析、工業機器人定位與導航等領域。三維測量一直是工業領域不可或缺的技術環節。此前相關技術主要由歐美大型工業廠商主導，如德國GOM。 公司。近年來，隨著國內企業高精度三維測量技術的不斷積累，國產設備逐漸替代了高性價比的進口設備，并不斷拓展工業領域的新應用。三維視覺技術主要用于工業生產中各種零件和一些微小變形的快速高精度三維數據測量。廣泛應用于工業細分領域的彎頭測量儀，降低了人工成本，提高了檢測效率。同時搭載在工業機器人上，使設備更好地進行分揀、搬運和故障排除服務?；谠茢祿姆治觯梢詫崿F數據溯源和智能流程優化。根據國家機器人聯合會的數據， 2020年全球工業機器人數量將達到300萬臺。國家統計局數據顯示，2021年我國工業機器人產量達到31.8萬臺，呈逐年增長趨勢。3D視覺感知技術在汽車領域的應用主要分為兩部分:外部應用包括自動駕駛和輔助駕駛、360度3D環視、外部識別等。內部應用程序包括驅動程序檢測和內部通信。通過3D環視汽車外部，可以大大提高汽車對環境的感知能力，并為駕駛員提供實時輔助，最終實現L2-L4自動駕駛。通過車內的3D視覺感知，可以獲得駕乘人員的狀態信息，無感開鎖入車等功能， 可以實現手勢識別和中控調節。隨著一系列鼓勵和支持智能汽車的相關法律政策的不斷出臺，預計未來產業鏈將不斷完善，相關應用場景的關注度和認可度將不斷提高。據前瞻產業研究院預測，2019年全球車載攝像頭市場規模為112億美元，中國市場規模為47億元人民幣。隨著車道偏離預警、汽車碰撞預警、自動泊車的逐漸普及，自行車所需攝像頭的數量越來越多。數據顯示，預計到年全球車載攝像頭市場規模將達到270億美元，中國車載攝像頭市場規模有望超過230億元人民幣。隨著高階輔助駕駛功能的普及率越來越高， 自行車攝像頭的平均數量也在增加。對于L2.5和L3自行車，預計2030年平均車載攝像頭將從6-7個增加到10個。隨著ADAS相機和高清相機普及率的逐漸提高，自行車相機的價值將會不斷提升。Yole數據顯示，全球車載攝像頭數量預計將超過2.45億，復合增長率為19.2%。在中國市場，預計到2025年，中國車載攝像頭市場規模將達到457億元，車載攝像頭數量有望超過9600萬。第三，科技實力創新，3D視覺感知芯片未來可期公司進行上下游產業鏈的全方位布局。上游，公司具備傳感器模組廠商能力，光敏芯片iToF處于量產階段，中期，公司擁有一整套面向量產、下游、公司 同時具備算法和應用軟件的能力。公司深厚的研發能力，彰顯技術創新的硬實力。公司以全棧技術研發能力為導向，涵蓋系統設計、芯片設計、算法研發、光學系統、軟件開發、量產技術等底層核心技術，基本覆蓋產品從設計、研發到制造的全周期研發流程。全棧技術研發能力的建設可以使公司逐步構建產品研發的系統級優化能力，開發出性能優異的產品。公司技術在多個領域深度部署，保證產品的競爭優勢。公司戰略性地引導全領域技術路線的布局。基于不同應用場景對三維視覺感知技術需求不同的現狀，逐步開展了包括結構光、iToF、雙目、dToF、工業三維測量在內的六大主流三維視覺感知技術路線的R&D布局。截至目前，結構光、iToF、雙目、工業三維測量相關產品已經量產，自有iToF感光芯片也進入量產階段，dToF及相關產品正在研發中。公司是少數掌握自主研發3D傳感多核技術的企業。通過多模塊技術的研發，需要通過3D傳感技術，對光學、力學、電學、芯片、算法、SDK、固件開發等多個復雜學科進行交叉融合。3D視覺傳感器是精密部件，工藝復雜，批量生產難度大。2015年3D視覺傳感器量產成功，2018年實現百萬級量產。同時，自主知識產權帶來三大優勢，來自成本控制、產能交付、全平臺兼容的強大技術壁壘，以及對下游客戶開發驗證的全方位支持。公司率先實現了3D視覺感知技術在消費電子、生物識別、AIoT、工業等領域的應用。公司 3D視覺傳感器上市產品包括2018年前量產的結構光系列產品。 公司2019年推出G系列雙目技術，用于體積測量、機器人避障等。將于2020年推出的X/ T系列iToF技術產品，可支持三方和自研iToF感光芯片，可作為手機使用，實現AR、自動對焦、背景虛化等應用。2019年，公司同時開展dToF和技術研究項目，為后續產品創新提供有力支撐。從歷史研發經驗來看，公司每項新的3D視知覺技術的第一個產品的平均開發周期為2-3年。各種3D視覺感知技術的底層核心技術是相關的。同性,公司依托歷史成功研發經驗形成的全棧技術研發創新能力，努力加快新技術研發步伐。系列3D視覺傳感器是主要由激光投影模塊、光學成像模塊、深度引擎芯片等電子器件和結構件組成的系統級產品。公司消費應用設備是基于3D視覺傳感器的技術應用的自然延伸。目前量產已搭載3D刷臉支付設備、3D體感一體機設備、3D姿勢儀設備，分別延伸至線下支付版圖、AIoT家庭娛樂領域、AIoT醫療健康領域。公司為工業應用提供高精度、數字化的工業三維測量設備。目前已推出三維光學掃描測量、三維全場應變測量、三維光學彎管測量等工業應用設備和應用軟件。其測量精度、采集速度、測量范圍都屬于領先水平。公司一方面，先進的核心技術體現在眾多領先行業使用的3D視覺感知產品的成功研發和量產，產品性能滿足各種應用場景的高標準，對標國際科技巨頭；另一方面體現在全棧技術研發能力支撐下的系統級優化能力，提高了開發效率和技術性能指標，加速了儲備技術的開發進程。1)消費產品系統設計:公司依靠自下而上的全棧布局，可以更好地優化和整合系統設計，使系統設計更加合理；此外，結構光、iToF、dToF等技術路線共同的基本原理，使得在設計新技術產品系統時，可以借鑒其他技術的成熟模型，縮短系統設計周期。2)芯片設計:MX系列深度引擎芯片，從型號到最新型號，功能不斷增強，成像質量不斷提升，支持逐代分辨率。IToF感光芯片，基于BSI背照式65nm+堆疊工藝的像素設計，2021年底。公司iToF光敏芯片已經量產，目前正隨模塊小批量出貨。DToF感光芯片采用BSI背照式芯片結構和先進的堆疊技術，性能指標處于主流水平，功耗與目前業界主流芯片相當。該項目正處于幻燈片測試階段。針對結構光成像技術的應用場景，目前正在設計和開發一種結構光專用光敏芯片。AIoT計算芯片已基本完成NPU IP的開發，預計將達到1.6T int8的計算能力水平，并可實現VGA分辨率下的雙目算法幀率。該芯片仍在設計和開發中。3)算法優化:包括深度引擎算法和消費者應用算法， 其中深度引擎算法包括結構光深度引擎算法、雙目深度引擎算法和iToF深度引擎算法。相比傳統的通用處理器進行深度計算，深度引擎算法更加優化，專用于深度引擎芯片，能夠以更低的功耗實現更快更準確的深度信息計算，這是3D視覺技術走向消費級并持續普及的關鍵。消費者應用算法基于由3D視覺傳感器獲得的目標場景的三維信息。它是為下游消費應用開發的算法方案，是客戶特定應用和3D視覺傳感器硬件之間的橋梁。其中包括骨骼跟蹤、圖像分割、3D重建、沉浸式AR等應用算法的開發。4) 軟件開發:為了方便用戶。公司三維視覺傳感器的開發和應用，公司推出二次開發軟件工具包SDK，提供給有3D視覺傳感器的用戶。用戶可以通過SDK獲取顏色圖和深度圖，也可以使用相應的API接口將原始的深度和顏色數據轉換為點云數據。SDK包括3D視覺傳感器的硬件規格和結構原理圖、API、幫助文檔、演示例程和工具軟件。5)量產技術:3D視覺傳感器是新產品，核心器件激光發射模塊包括電路板、激光發射器、透鏡組、衍射光學元件等部件，其組裝工藝比傳統的透鏡組裝工藝要求更高；此外，3D視覺傳感器的三個主要部件，即激光發射模塊、紅外成像模塊和RGB模塊，在組裝時對光軸有著極其嚴格的要求。公司通過設計和開發相關的批量生產工藝和相關的核心設備公司成為全球為數不多的實現3D視覺傳感器百萬級量產的企業。公司對于工業產品，我們還開發了包括系統設計、算法設計、工業軟件開發的平臺，通過快速研發客戶需求，推出有針對性的定制設備方案。1)系統設計:借助底層核心算法的自主控制，公司能夠快速整合現有的軟件平臺和算法模塊，快速為客戶提供定制化的設備解決方案。其中包括三維光學掃描測量系統、三維全場應變測量系統和三維光學彎管測量系統。2)算法設計:公司在三維工業測量領域，開發并形成了攝影測量、圖像相關匹配、多視肘重建、雙目結構光三維重建等核心算法，實現自主控制和自由調整。3)軟件平臺:公司開發工業軟件開發平臺可以支持開發的高效性和協同性。同性、可持續性等優勢，實現統一接口、局部繼承和調整、功能多樣化、授權差異化。3.2.公司上下游產業鏈布局，良好持續的客戶合作。公司具備全棧技術研發能力，通過一體化科研生產能力和創新平臺不斷擴大產品范圍，占其核心技術的比重。公司2019/2020/2021年收入分別達到98.73%/95.44%/94.82%，通過技術創新帶來收入增長。公司三維視覺傳感器業務的客戶主要是螞蟻集團、米尚科技等。消費級應用設備的主要客戶有螞蟻集團、阿里集團等。工業級應用設備的主要客戶是高校和國企。(本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。有關信息，請參閱原始報告。)