（报告出品方/作者：申万宏源，韩强、李蕾）

1. 机器视觉：智能制造中的“工业之眼”
1.1 机器视觉助力生产智能化，为工业 4.0 重要要素


机器视觉设备是一种借助光学装置和非接触的传感器获得被检测物体的特征图像，并 通过计算机从图像中提取信息，进行分析处理，进而实现检测和控制的装置。机器视觉是 由多个领域交叉结合出来的新型技术，涉及光学成像原理、人工智能、图像处理以及仿生 等。机器视觉设备包括成像硬件和图像处理分析软件，成像硬件包括：光源、镜头、工业 相机、图像采集卡。机器视觉系统的工作原理与人比较相似，镜头、摄像机与图像采集卡 相当于眼睛，图像处理系统则相当于大脑，具体的工作过程为图像获取、图像传输、图像 处理，根据图像处理结果选择执行决策、传输控制信息、执行机构执行命令。


机器视觉是第四次工业革命（工业 4.0）的核心要素。机器视觉功能包括视觉定位、模 式识别、尺寸测量和缺陷检测。机器视觉作为人类视觉的延伸，具有精确性高、速度快、 成本低、易于信息集成等多重优势，能够在各种生产环境中替代人工进行高强度连续精准 作业，大幅提高工作效率及质量。机器视觉作为人工智能的一个分支，将是智能工厂中自 动化和智能化的重要手段，将是促进社会各行业进入智能时代的关键技术、是智能制造的 重要支撑，也被称为“工业之眼”。

1.2 机器视觉产业链环节较长，下游行业应用领域广

从机器视觉产业链角度来看，产业链环节较长且下游应用领域众多。工业机器视觉产 业链包括：1）上游：半导体材料、光学材料、电子元件、五金结构件等原材料和零部件； 2）中游：光源、镜头、相机及图像采集卡等硬件、图像处理软件等核心部件；3）下游： 机器视觉智能设备，包括机器引导设备、视觉识别设备、视觉检测设备、视觉测量设备、 解决方案供应商；4）终端应用行业：终端应用领域较广，如电子、半导体、汽车制造、食 品包装、制药等领域，其中消费电子、汽车和半导体是当前机器视觉最主要的应用领域。


从机器视觉价值链角度来看，销售额占比最高的是软件系统，净利润率最高的是光源。 1）从机器视觉成本分布来看，镜头、相机、图像采集卡等核心部件的制造以及图像处理软 件的开发成本，合计占据机器视觉产品总成本的 80%以上；2）从销售额占比来看，软件 系统包括可配置视觉系统和特定应用视觉系统，分别为 25.22%和 21.94%，工业相机、镜 头和光源的销售额占比分别为 15.61%、12.13%和 9.37%；3）从产业链环节净利润率来 看，光源的净利润率达到 18.4%，为各核心部件中最高水平。

1.3 行业市场规模呈逐年增长，国产化进程加速推进

行业市场规模逐年增长，国产化率逐年提升。从行业市场总规模来看，工业机器视觉 市场规模保持逐年增长，根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查数据，机器视觉在中国的 市场规模从 2017 年的 81.66 亿元增长至 2019 年的 99.36 亿元。随着国产品牌逐渐在自 动化领域深耕，机器视觉行业中的众多国外品牌的技术领先优势在不断减弱，国产工业机 器视觉产品将凭借不输国外品牌的质量、更低的价格及更优质的服务，在国内市场中销售 额占比从 2016 年的 38.97%提升到 2019 年的 48.66%。


中国机器视觉企业数逐渐增加，国外龙头基恩士、康耐视占据全球 50%左右市场份额。 根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计，目前进入中国市场的国际机器视觉企业和中 国本土的机器视觉企业已经超过 200 家，产品代理商超过 300 家，专业的机器视觉系统集 成商超过 70 家，覆盖全产业链各环节。但在镜头、工业相机、底层软件系统等技术壁垒高、 利润率高的产品领域，康耐视和基恩士等国外企业长久研发积累的软硬件技术优势仍然明 显，20 年基恩士中国市场收入 40.9 亿元，康耐视 20 年在大中华地区收入约 11 亿营收， 国产龙头奥普特 20 年总营业收入仅为 6.4 亿元，故国内机器视觉市场仍由国际巨头占据大 量市场份额，且保持较高毛利率，本土企业与海外龙头仍有一定差距。

国外品牌市占率优势明显，国内厂商从中低端产品切入、布局工业相机市场。从全球市 场来看，智能工业相机依托易用性的优势，在市场的集中度远高于板卡式相机，康耐视和基 恩士凭借优先布局智能相机市场的先发优势，目前已占据超过 70%的市场份额。从国内市场 来看，以康耐视、基恩士、Basler 为主的国外品牌由于拥有多年的行业经验，已占据大部分 市场份额；国内厂商通过多年自主研发的努力，已经在关键技术上取得突破，如光虎、华睿 等，不断推出智能工业相机系列产品，通过性价比优势挤占国外厂商市场份额。

2. 中国机器视觉行业增长驱动强势，市场空间巨大
2.1 机器视觉用途广泛，消费电子仍是其最大应用领域

消费电子、平板显示、汽车和半导体是当前机器视觉最主要的应用领域。2019 年这大应用的销售额分别占机器视觉产品制造业销售总额的 46.2%、7.0%、6.8%和 4.4%。其 中，电子信息制造行业自动化、标准化程度高，是机器视觉技术应用较早的行业，也是最大的下游市场；汽车制造中机器视觉主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测等几乎所 有系统和部件的制造流程；半导体行业工业机器视觉应用较为成熟，应用涉及到半导体外 观缺陷、尺寸、数量等检测，尤其是晶圆制作中的检测、定位、切割和封装。电子行业和 半导体的净利润率较高，分别为 13.0%和 16.0%。


2.2 三重因素共同驱动机器视觉系统行业高速增长

（一）长期因素：人口老龄化及劳动力价格上涨带来机器替人刚需

一方面，我国人口老龄化问题不断加剧：截至 2020 年，60 岁以上老人占比上涨到 18.70%。在人口老龄化的同时，由于国内生育高峰所带来的适龄劳动力充沛时期已经过去， 劳动力供给的逐步下滑推动劳动用工成本不断上升。

另一方面，城镇单位用工成本持续攀升：城镇单位就业人员平均工资从 2011 年的 4.18 万元上升为 2019 年的 9.05 万元，9 年间用工成本上升接近一倍。

人口结构的变化、劳动力成本的持续上升，或将迫使制造企业不断加大在自动化、智 能化方面的投入，扩展自动化和智能化的深度，从而拉动机器视觉设备需求。


（二）中期因素：国家政策扶持+技术更新需求将带动机器视觉国产化

随着机器视觉技术的普及、成本的下降，机器视觉在生产环节中的应用逐渐得到深化； 我国工业制造中对智能制造政策鼓励也将提升机器视觉行业发展的机遇。

当前来看，机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有：预算限制、不易使用、工程 实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级 别不够高等。但智能工厂将会是未来发展的大趋势，机器视觉技术将成为工厂的“眼睛”， 使机器灵活地控制生产流程，减少人为误差带来的损失。

近年，高端装备制造业作为国民经济的中流砥柱，国家对于该行业的重视程度不言而 喻，并出台了一系列政策来支持行业发展，希望能摆脱对进口产品的依赖。高端装备制造 业对于精准度的严格要求，必须由机器智能技术层面识别来实现，因此，高端装备制造业 的发展需要机器视觉技术助阵。在国家政策的不断鼓励和支持下，通过我们对近年政策的 梳理发现，多个省市结合自身产业特点出台相关的政策用以支持以工业机器视觉为代表的 智能制造细分领域发展，预计将助推行业规模快速提升。


（三）短期因素：制造业指数回暖带来机器视觉市场加速增长

2019 年，我国制造业 PMI 持续在荣枯线上下徘徊；2020 年 2 月，制造业 PMI 的下滑 至 35.70%，这一现象随着 2020 年 3 月以来全国各地复工复产的持续推进，制造业 PMI 从 2020 年 3 月份至今一直稳定至荣枯线以上。同时，制造业固定资产投资同比增速逐月回升， 彰显下游需求景气复苏，同比增速在 2021 年 2 月到达峰值，从 2 月至今在缓慢下滑，但依 然保持在较高增速水平，阐明下游需求依旧旺盛，从而拉动机器视觉需求增长。


2.3 预计到 2025 年国内机器视觉市场空间 282 亿元

未来多重因素或将推动机器视觉市场快速发展。1）从长期来看，随着我国人口老龄化 问题日益严重及劳动力成本不断上升，未来机器视觉产品将逐步代替人工；2）从中期来看， 国家政策对于人工智能的扶持及机器视觉在现有领域拓展中带来的更新需求将持续推动行 业长期稳定增长。3）从短期来看，制造业资本的开支景气持续，将拉动行业需求释放。

我们对未来国内机器视觉规模增速进行敏感性分析，做出 2020-2025 年悲观、中性 及乐观的情景假设，中性假设下，预计 2025 年市场规模达到 282 亿元。我们认为，未来 随着多重因素驱动，预计机器视觉需求有望快速增长。

①悲观假设下：预计 2020-2025 年增速分别为 5%、15%、15%、15%、15%、15%；

②中性假设下：预计 2020-2025 年增速分别为 10%、20%、20%、20%、20%、20%；

③乐观假设下：预计 2020-2025 年增速分别为 15%、25%、25%、25%、25%、25%。

综上所述，在中性假设下，预计 2025 年国内机器视觉市场规模约 282 亿元。

3. 基恩士：全球传感器龙头，业务模式具备高利润结构
3.1 全球传感器龙头切入机器视觉，主打“客户密着型”直销 模式

基恩士为全球传感器龙头，逐渐渗透进机器视觉产业链，技术优势明显，客户资 源丰富。上个世纪 70 年代，滝崎武光创立了基恩士（Keyence），产品范围包括传感 器、测量仪器、视觉系统、激光刻印机以及数码显微镜等。目前公司已经具备提供解 决方案和配套光源、镜头、相机等软硬件的产业链优势，整套系统拥有高稳定性和可 靠性，在全球 110 多个国家拥有超过 25 万家客户，全球机器视觉系统市场占有率约 30%。


整体而言，基恩士采取重销售而轻生产的模式，其近年销售、行政费用占营收比 例保持在 30%左右，而营业成本占营收比例不足 20%。

销售方面，基恩士拒绝代理商而采取完全直销的模式。基恩士认为“客户密着型” 直销模式能够保障其行业龙头地位，一方面直销模式能够将产品完整而准确地传递给 客户，提升服务质量；另一方面，公司也可以通过直销模式可以从客户反馈的信息中 发现潜在需求，从而确立新领域的研发方向，奠定产品创新优势。基恩士的直销团队 主要由销售工程师组成，较一般销售人员有较深的产品技术储备，可充分保证服务质 量。

生产方面，基恩士主要采取外包生产的模式。基恩士的生产是 100% 的外部化代 工。其中，20%产品由旗下全资子公司基恩士工程公司（原名 CREVO）生产，其余 则委托给 25 家中小合作企业生产，生产管理由公司产品管理部负责。基恩士认为， 将生产部门完全外包，具有降低制造成本、降低人工成本、减少税收等优点。

3.2 成长路径：以传感器为基础，逐步实现下游应用全覆盖

阶段一（1972-1990）：确认传感器为主营业务，完成高利润结构商业模式建设

公司于 1972 年成立，在发展早期即确立了基本的业务方向，即专注高附加值的 传感器直销业务。公司创始人滝崎武光于 1972 年创立基恩士的前身 Lead Electric， 最早期主营业务为给电线制造商提供自动线切割机；公司的转折点为 1974 年向丰田汽 车公司交付传感器，这使得公司开始开展传感器直销业务，并迅速发现其毛利率可达 40%以上的高附加值属性；1982 年，公司剥离了原先的自动线切割机业务，从此专注 传感器直销业务；1986 年公司更名为基恩士。


同期，基恩士也逐渐明确了生产外包、重视高端人力资源投入以及不依赖单一客 户的业务模式。公司专门负责生产制造的子公司基恩士工程早在 1985 年即已成立，此 时基恩士已开始将生产制造这类低附加值业务外包给子公司负责。同时基恩士积极寻 找高端人才，1982 年就开出 1000 万日元/年的收入来吸引人才。此外基恩士非常重 视过度依赖单一客户的问题，在 1982-1983 年减少了当时占销售额 20%的某个机器 制造商的交易以防范风险。截至 80 年代中期，基恩士利润率已达到 30-40%的高水平， 一直沿用至今的高利润结构商业模式基本建设完成。

受益于优异的运营模式，基恩士在 80 年代迅速成长，成为传感器领域龙头公司， 并在 80 年代末成功 IPO 上市，依次在 1987 年上市大阪交易所二部、1989 年上市东 京交易所二部、1991 年上市东京交易所一部。

阶段二（1990-至今）：以传感器技术为基础，不断渗透和拓展各类下游应用产 品，提供系统性解决方案

传感器为“工业的五官”，为现代化工业生产的基础，下游应用极为广泛。传感 器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换 成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记 录和控制等要求。在现代化的工业生产中，往往都缺少不了传感器的辅助，尤其是自 动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作 在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。

目前，传感器已渗透到诸如工业生产、宇宙开发、海洋探测、环境保护、资源调 查、医学诊断、生物工程、甚至文物保护等等极其之泛的领域。可以说每一个复杂的 工程系统都离不开各种各样的传感器。

视觉/图像传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，为机器视觉系统的核心部 件，技术壁垒深厚。视觉/图像传感器为是机器视觉中工业相机最核心的组件之一，其 功能是帮助相机将来自镜头的光信号转换为电信号，并将转换为对应的模拟或数字信 号，并将这些信息传输到处理器中，完成对这些图像信息的处理和分析。目前常用的 视觉/图像传感器有 CCD 传感器和 CMOS 传感器两类。由于传感器需要提取环境特征 最多的信息源，且既要容纳进行轮廓测量的各种光学、机械、电子、敏感器等各方面 的元器件，又要体积小、重量轻，因而总体来说其技术壁垒非常高。


从传感器出发，基恩士不断拓展其各类应用场景的具体产品，包括机器视觉系统 解决方案。基恩士为传感器行业龙头公司，其各类传感器技术水平均为行业领先。借 助于在传感器领域深厚的技术积淀，基恩士得以扩张其业务至各类下游应用中，并不 断带来技术创新。例如基恩士基于其在激光传感器方面的技术，开发了全球第一款三 维激光刻印机等。同样，通过运用其视觉/图像传感器技术，基恩士不断渗透进入机器 视觉业务，截至 2020 年，已成为全球机器视觉系统龙头供应商，形成了机器视觉系统、 图像传感器及条形读码器等多点开花的产品体系。

3.3 业绩复盘：近 10 年业绩稳定增长，盈利水平维持高位

基恩士凭借龙头优势地位，业绩表现良好。公司营业收入从 2011 年 144.61 亿人民 币增长到 2020 年的 353.10 亿人民币，年复合增速达到 10.43%；归母净利润从 2011 年 43.33 亿人民币增长到 2020 年的 126.77 亿人民币，期间年复合增速为 12.67%。近 三年基恩士收入及净利润增长停滞，主要系机器视觉下游 3C 行业景气度下滑，以及全 球疫情影响。


基恩士销售毛利率、净利率维持在高位，期间费用率有所上升。公司产品毛利率及 净利率保持在较高水平，2015-2020 年销售毛利率维持在 80%左右，净利率维持在 35% 左右。公司期间费用率呈现上升趋势，从 2018 年的 26.53%增长到 2020 年的 31.50%， 主要为销售及管理费用逐年提升，而营收规模因为外部环境等因素增长有限。长期看公 司市场拓展及研发能力并未减弱，期间费用规模在 18-20 年从 83.63 亿人民币上升到 111.21 亿人民币，其中，公司 2020 年研发支出达到 10.42 亿人民币，研发费用率为 2.95%。

4. 康耐视：深耕机器视觉数十年，技术实力为行业翘楚
4.1 世界领先的机器视觉系统供应商，推崇重研发轻生产业务 模式

康耐视为机器视觉全球龙头企业，其依托软硬件的技术优势，市占率保持行业领 先。公司由麻省理工学院人类视觉感知学科的 Robert J. Shillman 博士于 1981 年创 立，主要产品包括视觉传感器、视觉成套系统、读码器、细分应用解决方案及机器视 觉硬件等。公司是全球机器视觉领域的龙头公司，市占率 20%左右，细分领域工业智 能相机全球市占率排第一。公司产品覆盖范围广泛，业务遍布北美、欧洲、亚洲和拉 丁美洲等区域，涵盖消费电子、物流运输、汽车自动化、食品饮料及生物医学等多个 下游应用领域。


与基恩士类似，康耐视为重研发销售轻生产的业务模式。以公司人员占比为例，近 十年销售人员占比均保持在 50%-60%之间，研发人员占比则在 20%-30%之间，剩余 则为生产人员和后台支持性人员。可以看出康耐视人力投资主要集中在销售和研发领域。

销售模式方面，以直销为主，地方性分销/集成落地为辅助。康耐视通过全球直销 团队以及通过全球分销和集成合作伙伴网络销售其产品。直销团队专注于高净值客户群 体，而集成合作伙伴和分销商则协助从事对地方性客户的销售服务。公司的直销团队主 要由销售工程师构成，均要求具备工程学位，且需在研发技术人员协助下进行工作，以 确保专业性。自 2010 年以来公司直销比例相对分销/集成比例不断上升，截至 2019 年底直销团队有 980 人，已为集成/授权经销商数量两倍有余。


生产模式方面，以轻资产运营为主，固定资产投资少，多数生产均外包。康耐视产 品中大部分组件的采购、系统组装和初始测试均由位于印度尼西亚的第三方合同制造商 执行。公司生产人员仅负责将软件加载到产成品上执行质量控制程序。总体而言公司以轻资产运营为主，固定资产净值与营业收入的比值在过去十年间维持在 10%-15%之间的 低水平。

研发方面，持续保持高额投入，研发费用率维持在较高水准，技术储备为业界翘楚。 康耐视对研发工作非常重视，其 2020 年 RD&E 费用额可达 1.31 亿美元，研发费用率在 2010-2021H1 维持在 12%-18%的较高水平上。此外除内部研发工作，康耐视也积极进 行适宜的收购来获取新技术。受益于对研发技术的长期投入，截至 2020 年初，公司在全 球已拥有 686 项专利，514 项待批专利，并率先布局了 3D 视觉传感器、深度学习视觉 系统等最前沿领域。


4.2 成长路径：产品从标准化向定制化转型，海外出口力度加 大 阶段一（1981-1990s）：成立之初便聚焦机器视觉业务，1986 年选择面向 OEM 厂提供标准产品的商业模式。

康耐视诞生于上世纪 80 年代美国第一轮机器视觉技术浪潮，强大的软件技术实力使 其在早期众多竞争者中脱颖而出。公司由麻省理工学院人类视觉感知学科的 Robert J. Shillman 博士及其两位学生 Marilyn Matz 和 Bill Silver 于 1981 创立，具备深厚的技术 背景。创立之初康耐视即专注机器视觉业务，1982 年推出了当时第一款工业 OCR 读码 器 DataMan，并成功商业化，从而进入了 IBM 供应体系。1986 年公司针对当时市面上 机器视觉系统普遍存在的可靠性问题，推出了 Search 软件工具，成功解决问题的同时迅 速取得了同业竞争优势。

启动合理的新业务战略，确保市场领先地位，帮助公司迅速成长。1986 年，公司顺 应当时美国电子制造业迅速发展的趋势，制定了合理的新业务战略，即专注为当时的半导体电子设备制造集成商（OEM）供应机器视觉系统，这些系统被 OEM 厂商集成至各 类电子制造设备中，再供应给终端的电子产品生产厂商。由于 OEM 厂商具备强大的软件 和二次开发能力，因此公司只需供应标准化产品而不需要做定制化。借助于新的业务战 略，公司的产品迅速放量，营收规模不断上攀，至 1987 年首次实现了盈利，并于 1989 年成功在纳斯达克上市。

康耐视的 OEM 业务最终在 90 年代获得了极大成功。公司成为了相关行业先进供 应商，其半导体 OEM 业务至 2000 年占营收比例可达 61%。康耐视的视觉产品已渗透 至半导体制造的绝大多数环节中，市场占有率 70-80%，对半导体生产流程产生了深刻 影响。


阶段二（1994-2007）：从面向 OEM 商转型到国内外终端厂商，产品从标准化向 定制化转型、海外业务占比迅速提升

1994年康耐视开始逐渐部署终端厂商业务，至 2007 年终端厂商业务占比已超60% 而 OEM 不足 40%，最终保证了持续性的业绩增长。康耐视发展早期，其机器视觉系统 软件较为复杂，终端的电子产品生产厂商未配备相关软件工程师，因而无法直接使用。 针对这一问题，康耐视于 90 年代中期开始尝试设计终端厂商直接可用的集成化视觉系 统，为此开发了 checkpoint、In-sight 等系列产品，核心策略是使产品尽可能简单易用。 例如 In-sight 系列产品不需要编程即可使用，虽然产品仍然是标准化的，但其二次开发 的便利性得以提高。

随着宏观经济环境发生变化，美国半导体及电子制造产业在 21 世纪初期发生衰退， 公司的 OEM 业务迅速萎缩。但受益于前期的储备，公司对终端厂商业务迅速发展，至 2007 年终端厂商业务占比已达 60%，2013 年超 90%。公司成长为直接面对终端用户 的系统解决方案提供商。


开启国际化进程，海外业务占比不断提高。公司 80 年代主要局限于美国境内业务。 1989 年上市后，公司的融资渠道得以打开，先后在慕尼黑与日本东京设立办事处，开启 国际化进程。由于公司为当时全球领先的机器视觉厂商，其海外业务拓展较为顺利， 1990-2000 年间迅速发展，至 2000 年海外业务占比已达到 70%左右。广泛的海外布局 为公司打开了新增长极，并平滑了周期性。

阶段三（2008-至今）：外延并购+内生研发，助力公司产品体系及下游应用领域 持续

1.横向拓展：借助前期积累的全球化直销体系、易用性产品设计经验和技术实力， 公司不断拓展下游应用行业。康耐视原有的电子行业视觉产品业务至 21 世纪初已非常 成熟，为寻找新增长点，公司不断拓展其产品的下游应用行业，逐渐丰富其产品矩阵。 例如在 2011 年推出全球首款基于机器视觉的扫码器，成功打入物流行业应用市场。至 2020 年，公司已渗透进数十个行业，其中新增的物流行业业务、汽车行业业务均贡献了 20%的销售收入，使得原有的电子行业业务仅占比 30%。

2.纵向拓展：通过持续性的研发投入，公司不断深化机器视觉产品技术。公司近年 不断开发前沿机器视觉技术产品，如 3D 视觉传感器、基于深度学习的机器视觉系统等。 基于这些技术，公司始终处于行业技术发展的最前端，龙头地位巩固。

拓展新的产品及业务时，康耐视善于并购相关技术积淀较深的创业公司，实现协同 发展。2005 年以来，康耐视主要实施了10 次收购，其中通过收购Cognex Distribution、 AssistWave Technology、MTC 及 Manatee Works 等企业，公司拓展了在食品/饮料、 生物医学、汽车及物流等行业的产品布局；通过收购 AQSense、Enshape 等企业，公 司强化了 3D 视觉业务；此外康耐视还通过收购 ViDi Systems 等企业获取了深度学习技 术的相关储备。

2010 年以来，康耐视在大中华地区业务迅速发展，其收入占比不断提升。康耐视最 早于 1998 年设立中国地区业务部门。2010 年以来，随着国内劳动力成本提高，厂商自动 化需求不断上升，机器视觉产业发展迅猛，康耐视大中华地区业务也随之扩张。截至 2020 年，康耐视大中华地区业务收入占比已从 2015 年的 12%增长至 21%，其战略地位日益重 要。


4.3 业绩复盘：新品推出促进业绩改善，研发投入保障技术领先

康耐视近十年发展势头良好，业绩增长稳健。受益于公司产品较强的技术水平及市场 竞争能力，2011-2020 年，公司营业收入从 20.81 亿人民币增长到 55.94 亿人民币，期间 年复合增速达到 11.62%；归母净利润从 4.52 亿人民币增长到 13.01 亿人民币，期间年复 合增速为 12.46%。2021H1，康耐视业绩增幅明显，公司迅速从外部环境影响中恢复正常 生产经营，叠加新推出了 3D 视觉，边缘智能和手持式条形码读取器领域的几项新产品，公 司业绩得到迅速提升，其 2021H1 营收同比增幅 39.43%，归母净利润同比增幅 206.85%。


康耐视的盈利能力出色，期间费用率保持稳定。公司产品毛利率及净利率保持在较高 水平，近年销售毛利率维持在 75%左右，净利率维持在 25%左右。从公司的期间费用来看， 近 10 年康耐视的期间费用率基本保持在 50%左右，其中，研发费用保持持续增长，2020年的研发支出达到 9.04 亿人民币，同比增长 9.49%，2021 年 H1 研发费用率达 12.87%， 体现公司对新技术研发的重视。

5. 对标基恩士与康耐视，国产企业奥普特成长空间广阔
（一）产品方面：奥普特全面布局，产品体系完善性趋同于基恩士、康耐视

经十余年发展，奥普特已基本完成对机器视觉核心部件/系统的全面布局。1) 奥普特 创立之初即以生产光源为主营业务，在这方面积累了较深的技术与经验；2）近年奥普特持 续拓展产品线，于 2014 年布局镜头、2015 年推出自主算法 SciVision 视觉控制器、2019 首次实现自主相机销售，从而实现了机器视觉系统核心软硬件全面覆盖，产品体系完善性 路径类似基恩士及康耐视。

但从产品下游应用行业维度来看，奥普特局限性相对较强。1）基恩士除机器视觉外， 还开展测量仪、激光打标机、PLC 控制系统及显微系统等业务，奥普特则专注于机器视觉 业务；2）基恩士最主要的传感器业务在各类工业生产环节均有应用，下游客户分布非常广 阔；同样康耐视经数十年发展，在电子、汽车、物流、食品饮料、生物医药等多个行业均 有布局，相比下奥普特目前的机器视觉产品主要只应用于 3C 电子和新能源汽车两个行业， 其他业务占比较低。


（二）商业模式方面：销售模式相似，奥普特生产模式相对存在优化空间，研发投入 力度与康耐视相当，强于基恩士

生产模式方面，基恩士与康耐视优势更大。基恩士主采用高利润的直销模式和外包生 产模式，减少对经销商/集成商的让利并较好地控制固定资产投资，只保留附加值最高的环节。同样康耐视近年直销比例、外包生产比例也在迅速提升。奥普特对系统集成商/贸易商 的销售同样均为直销，但奥普特产品主要以非标定制产品为主，难以批量供应。

研发方面，奥普特投入力度与康耐视相当，强于基恩士。1）研发费用规模方面，2020 年基恩士、康耐视研发费用分别为 10.43 亿元、8.55 亿元，奥普特因公司体量较小，研发 费用仅 0.76 亿元；2）但在研发费用率方面，奥普特 2020 年研发费用率可达 11.90%，接 近康耐视的 14.07%，远高于基恩士的 2.95%（基恩士研发费用率较低主要系公司营收基 数大，其研发费用额度实际上大于康耐视），同时奥普特也于 2020 年建立了博士后科研工 作站，进一步强化其研发实力。随着奥普特在研发方面持续投入，预计其与基恩士、康耐 视的技术差距将继续缩小。

（三）客户方面：基恩士与康耐视客户全球化明显，分布更为多元，但奥普特拥有国 内大量潜在客户

基恩士与康耐视客户遍布全球，较为分散。基恩士与康耐视海外收入占比分别达 50% 和 65%，客户地域分布较为分散。奥普特占比 70%以上的 3C 业务对接的主要都是苹果公 司在国内的零部件及设备供应商，客户结构相对单一。


奥普特拥有国内大量潜在客户。由于我国智能制造产业发展相比美国和日本还有很大 差距，国内本土机器视觉企业自身积累不足，因而基恩士等海外厂商当前占据优势。但随 着本土产业崛起，奥普特可发挥灵活服务的特点，实现对基恩士、康耐视的国产化替代， 获取大量新客户。 （四）财务数据：奥普特营收体量小于基恩士、康耐视，盈利能力相对基恩士较差但 收入及利润增速占优

1）在营收体量上，2020 年，基恩士营业收入为 353.10 亿元，康耐视营业收入为 55.94 亿元，分别约为奥普特（6.42 亿元）的 55 倍和 9 倍；基恩士实现净利润 126.77 亿元，康 耐视实现净利润 13.01 亿元，分别约为奥普特（2.81 亿元）的 45 倍和 5 倍。二者体量均 远大于奥普特，主要系基恩士、康耐视进入行业时间较久，全球销售网络布局完善，且其 业务下游应用分布广泛。

2）在盈利能力上，近年基恩士毛利率（80-82%）、康耐视毛利率（74-80%）均高 于奥普特（67-74%），同时基恩士净利率（35-40%）也高于奥普特（32-38%）。原因 系：1）基恩士与康耐视以轻资产运营为主，生产多外包，制造环节产生的成本相对较低； 2）基恩士与康耐视作为行业龙头，采取直销标准化产品模式，对下游议价能力较强，产品 价格相对较高；3）奥普特软件业务占比相对较低。但我们认为公司可进一步充分利用国内 原材料价格、人力成本相对较低等因素来降低成本开支，同时强化其软件业务，从而提升 盈利能力。

3）在收入及业绩增速上，近四年奥普特营收 CAGR（28.44%）高于基恩士（全球业 务营收 CAGR 15.20%，中国区业务营收 CAGR 12.68%）、康耐视（全球业务营收 CAGR 12.77%，中国区业务营收 CAGR 17.55%）；奥普特净利润 CAGR（44.05%）高于基恩士 （15.27%）、康耐视（6.91%）。总体来说奥普特过去四年增长速度远快于基恩士和康耐视。我们认为随着国内机器视觉产业进一步扩张，公司产品技术进一步提升，奥普特将继 续维持高速增长趋势，长期将实现国产替代。


6. 风险提示
（一）政策鼓励不达预期的风险。随着智能化设备的需求增长，国家出台了许多相关政策来激励机器视觉行业的发展。 未来存在部分政策的鼓励效果无法达到预期，或政策在部分地区落实不够彻底，从而造成 机器视觉行业发展不及预期的风险。

（二）行业拓展缓慢的风险。机器视觉行业应用领域广泛，目前仍处于围绕 3C 行业，并逐渐向其他新领域拓张的过。若 3C 电子市场发生重大不利变化，对机器视觉产品的需求下降，且由于技术壁垒等 原因在新领域拓展缓慢，将对行业发展产生重大不利影响。

（三）宏观经济变化导致行业需求下滑的风险。机器视觉行业产品的下游行业电子信息制造、工业控制、金融电子、新能源、食品与 包装、汽车等与经济周期密切相关，如果未来国家宏观经济环境发生重大变化、经济增长 速度放缓或宏观经济出现周期性波动，将对行业未来的发展产生一定的负面影响，市场规 模增速可能放缓。

（四）未来新技术产生替代的风险。近年来，智能化设备飞速发展，智能制造被应用于越来越多的行业，所用到的技术也 是日新月异。虽然就目前来看，机器视觉仍是一个较为尖端，仍处于发展阶段的新技术， 但未来仍然存在出现更加优质、性能更强大的新技术对机器视觉产生替代，导致行业发展 受阻的风险。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库官网】。
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