证券代码：688686证券简称：奥普特

广东奥普特科技股份有限公司投资者关系活动记录表

编号：2024-003

□特定对象调研□分析师会议

□媒体采访□业绩说明会投资者关系活动类别

□新闻发布会√现场参观

√其他线上会议、券商策略会

参与单位名称大成国际、嘉实国际、犁得尔、美林证券、施罗德投资。

时间2024年1月18日-2024年1月19日

地点广东省东莞市长安镇长安兴发南路66号之一、线上会议

副总经理兼董事会秘书：许学亮先生公司接待人员姓名

证券事务代表：余丽女士

问题1：能介绍下公司未来发展战略吗？

回答：公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商，聚焦感知与决策核心关键环节，为客户提供实现自动化所需的核心软硬件。

（1）核心技术方面：重点发展深度学习(工业 AI)技术、3D处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件技术方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势；

（2）产品方面：不断拓展自动化核心零部件新产品线。公司现有视觉软件产品

线、3D产品线、智能读码器产品线、工业相机产品线、工业镜头产品线、光源产品投资者关系活动主要线；

内容介绍

在硬件方面，重点完善产品型号布局，满足更广的项目应用需求。在软件方面，持续升级现有的 Smart 系列视觉处理分析软件，重点开发 3D 重构及分析模块、深度学习(工业 AI)算法模块；

（3）市场方面：进一步拓展公司的市场空间，在巩固现有的 3C电子、新能源

等领域的客户和市场的同时，积极开拓半导体、汽车等行业的机遇；进一步强化和深耕国内市场的同时，积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

问题2：想请教下公司投资东莞泰莱的整体战略布局？

回答：东莞泰莱主要从事精密传动部件的研发、生产、销售；主要产品包括直

线电机、DD马达、直线模组、精密大理石直线电机平台等。东莞泰莱产品广泛应用证券代码：688686 证券简称：奥普特于精密激光加工设备、精密测量仪器、液晶面板设备、半导体设备、锂电设备、光伏设备等下游领域。

机器视觉与运动控制技术均为工业自动化的核心技术。近年来，随着机器视觉在工业自动化特别是高端制造行业如消费电子、新能源、汽车、半导体行业的不断渗透，运控产品与机器视觉产品的结合变得更为紧密。公司在视觉整体解决方案上不断加强与运动控制的配合，旨在为客户提供更具竞争力的自动化解决方案。

公司将结合客户体系优势，通过直线电机及直线模组扩展应用市场。同时，加大驱动及驱控一体技术研发投入，打造公司具有核心竞争力的运动方案解决能力。

未来运动方案解决能力与视觉方案解决能力相结合，形成两大核心技术平台，将进一步巩固和提升公司的市场竞争力，并增强抵御市场风险的能力。

问题3：人工智能技术的发展对机器视觉行业有什么影响？

回答：人工智能技术的高速发展，极大地提升了社会各产业自动化转型升级的进程，特别是以 SAM大模型为代表的人工智能大模型推出，将进一步加快人工智能技术在工业机器视觉的应用覆盖。长期来看，人工智能技术将从提升视觉检测性能、简化算法框架模型、降低检测成本三个方面改变现有机器视觉的发展格局。

问题4：公司的生产备料模式是怎样的？

回答：公司采取以销定产并按照销售预测保持一定安全库存的生产备料模式，以保证生产的平稳性和交期的灵活性。对于较为常规的产品，公司采用“备货生产”模式。即根据历史订单数据、下游市场情况等信息进行销售预测并确定安全库存水平，在考虑上游供货周期的基础上，以该库存水平为目标，调整生产节奏，提前排产，以便快速响应市场需求。对于常用程度较低、应用范围较窄的非标准产品，公司采用“按单生产”模式。即以订单为导向，按照客户需求的产品规格、数量和交货期来制定生产计划，组织备料排产。

问题5：机器视觉的功能和应用场景？

回答：机器视觉作为机器的“眼睛”和视觉“大脑”，属于智能装备感知、分析部分的关键零部件。机器视觉的诸多应用场景和功能，均可归为四种基本功能——识别、测量、定位和检测。比如 3C行业的精密组装、外观缺陷检测等环节，锂电行业前段的涂布锟压、中段工艺的电芯组装、后端化成分容检测、模组 Pack 段检测等环节均有应用。

机器视觉的应用场景与我国制造业发展相匹配，近年来我国制造业的转型升级如半导体、汽车行业，以及新兴产业的兴起如新能源行业的逐步渗透，再加上终端客户对产品质量管控要求的不断加强，机器视觉逐步实现核心技术的突破和下游应用场景的拓展。证券代码：688686证券简称：奥普特问题6：公司的深度学习技术布局及进展情况？

回答：深度学习（工业 AI）相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术解决

工业问题的能力，推动了机器视觉技术在更多行业的广泛应用。目前工业用的深度学习模型依然需要专业数据和领域知识积累，其着力解决的图像分析任务，仍旧需要以高成像技术积累的图像为前提。公司凭借在成像技术方面的领先优势，以及在各个下游行业积累的机器视觉专有技术（Know-How），与核心终端客户展开深入的前瞻性技术合作，提供软硬件一体化的解决方案。

今年以来，公司成立了专门的深度学习（工业 AI）应用开发团队，并设立了专用实验室，全力支持核心大客户诸如外观缺陷检测等项目的开发。

12月初，公司发布了 DeepVison3，兼具高效、柔性、易用特点。具体来看：

（1）在高效维度，DeepVision3基于小样本学习，通过图像扩增、算法增强等方式，降低图像依赖程度，数据量可减少90%，而深度图像生成速度提升3倍以上，训练周期可缩短到30分钟；同时还通过模型轻量化，在保证了精准度的前提下，使分类和检测任务提速20倍以上；

（2）在柔性维度，DeepVision3开发了针对 3C、锂电池的通用检测模型，相近

工艺可实现一键换型，高度契合工厂模式，支持多人协作、多工序分析等功能。不仅于此，DeepVision3囊括了 8大任务类型、15大核心功能，标注、分割更智能高效，操作简单；

（3）在易用维度，DeepVision3囊括了语义分割、字符识别、目标检测、图像

分类等多种任务类型，无需编程，高度易用，极大降低了软件的学习成本。此外，DeepVision3 还支持多标签复用、标注质量把控等功能。在模型训练过程中，提供超参设置提示、过程可视化、评估结果溯源等工具，还能一键部署到 Smart3软件。

投资者接待活动过程中，公司管理层积极回复投资者提出的问题，回复的内容说明符合公司《信息披露管理制度》等文件的规定，回复的信息真实、准确，不涉及应当披露的重大信息。

附件清单（如有）无