机器视觉行业龙头凌云光:AI算法平台持续升级落地多行业
4月26日,机器视觉行业龙头凌云光(688400.SH)交出了其上市以来的首份年度答卷。2022年,公司实现营业收入27.49亿元、归母净利润1.88亿元,同比增长12.83%、9.12%。
同时,凌云光发布2023年第一季度报告,公司实现营收5.51亿,同比增长4.76%;实现归母净利润1017万元,同比增长169.45%。其中机器视觉收入同比增长28%。
据中国机器视觉产业联盟,按销售额统计,截至2021年,在中国机器视觉产业联盟成员企业中,凌云光为中国机器视觉行业销售额排名第一的企业。
机器视觉行业龙头,多赛道齐发展
凌云光自2002年成立以来,以光技术创新为基础,长期从事机器视觉及光通信业务,是可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件的专业供应商,为我国较早进入机器视觉领域的企业之一。2022年7月6日,公司在上交所科创板成功上市。据华鑫证券研报,机器视觉是人工智能最重要的前沿技术之一,通过模拟人类视觉系统,赋予机器看和认知的能力。
银柿财经梳理年报发现,2018~2022年,凌云光营业收入的复合增长率18.26%,扣非归母净利润的复合增长率达45.44%,销售毛利率维持在30%~35%之间,盈利能力稳定。2022年,机器视觉与光通信业务收入分别占比63.9%和33.6%。
在经济下行与疫情反复的宏观环境下,公司进一步聚焦消费电子、新能源与文化元宇宙(立体视觉)等战略赛道,与多个行业龙头合作。消费电子为机器视觉最大应用市场。在消费电子领域,公司长期服务于苹果公司(AAPL.US),与鸿海精密、瑞声科技(02018.HK)、歌尔股份(002241.SZ)等建立了长期稳定的合作关系,2022年营业收入同比增长67.12%。具体来看,在可配置视觉系统方面,公司在苹果及其产业链进一步扩大市场份额,加速了国产替代的步伐,在智能视觉装备方面,2022年公司实现了手机中框检测设备的批量交付,较好地服务了苹果、富士康等战略客户的智能制造与质量管理。同时,公司在美国、越南等地分别设立全资子公司,积极布局海外市场。华鑫证券研报显示,在消费电子可配置视觉系统领域,凌云光2020年在中国市场占有率为22.4%,仅次于康耐视和基恩士,基于公司产品、算法能力提升及苹果降本增效需求,市占率未来有望进一步提升。
在新能源领域,公司目前已进入宁德时代(300750.SZ)、比亚迪(002594.SZ)、恩捷等多个龙头客户供应商名单,2022年营业收入同比增长36.03%。过去锂电池质量检测更多依赖于人工,近几年随着安全事故发生频率增加,为提高锂电池性能的稳定性与品质的可靠性,电池厂商对锂电池视觉检测重视程度持续增加。凌云光在锂电的前、中、后全工艺段布局解决方案,推出锂电池隔膜检测、极片检测和外观检测等智能产品和解决方案,完善了在锂电市场的产品布局,同时通过多家头部企业的供应链认证,向长期战略合作迈开坚实的步伐。据高工产业研究院预测,2022年中国锂电机器视觉检测系统市场规模将达20亿元,未来5年复合增长率将在40%以上。
在文化元宇宙领域,公司目前与腾讯、央视等众多大客户已经建立了战略合作关系,连续两年承接了央视春晚节目《牛起来》、《金面》、冬奥手语数字人等节目,2022年营业收入同比增长28.78%;实现FZmotion光学运动捕捉系统、LuStage光场重建系统、LuXR虚拟制作系统等全系列自主研发产品的市场布局,服务虚拟现实内容的智能制作。为加快推进虚拟现实技术在元宇宙领域的产业化发展,公司投资设立全资子公司元客视界,服务广电传媒与影视文化的智能内容生产。
加大研发投入,AI算法平台持续升级助力发展
凌云光是国家级高新技术企业、博士后科研工作站,被工信部评选为国家级专精特新小巨人企业,相关创新性产品通过国家级制造业单项冠军产品认定;曾获得一项国家技术发明一等奖、两项国家科技进步二等奖;主导或参与多项国家级重大科技专项;先后参撰《机器视觉发展白皮书》《工业智能白皮书》《MiniLED背光发展白皮书》《边缘计算视觉基础设施白皮书》多项行业发展白皮书。
作为一家科技型公司,研发投入是公司未来业务发展的坚实基础。2022年,凌云光积极抓住数字经济和人工智能发展机遇,持续增加研发投入,推动产品更新迭代,研发投入3.76亿元,同比增长33.92%,是投入管理费用的2倍多。截至2022年12月31日,公司拥有548项境内专利,包括发明专利273项、实用新型234项、外观设计41项,公司牵头或参与制定并已发布的国家、行业、团体标准共13项,其中包括3项国家标准、10项行业与团体标准。
在算法方面,公司于2005年打造自主视觉图像算法平台VisionWARE。截至目前,公司已具有基础、定位、测量、检测、识别、颜色、3D、深度学习和图形用户界面等9个技术模块、18个算法库和100余个算法工具包。公司的算法平台是拥有全套且具有较好实战经验的AI算法平台,算法功能通用性强,经过多年持续研发并快速迭代升级,在精度、效率及稳定性三个性能指标上具备较好优势,形成了系列软件和系列产品,广泛服务于消费电子、印刷包装、新型显示等工业领域。
近期,CHATGPT类大模型、META SAM等在工业场景的应用频频引发市场关注。CHATGPT类大模型为工业领域带来了诸多应用和可能性,在质量控制、供应链管理、生产设备的远程监控和故障预警等方面,都能大幅增加工业企业的效率。4月6日,Meta官方博客宣布推出新AI模型Segment Anything Model(SAM),被华西证券称为机器视觉领域的ChatGPT。
凌云光的F.Brain是兼具二者功能的专业化深度学习平台。F.Brain针对工业场景的小样本、高精度、标注难度大等特点,在原有的深度学习算法基础上进行升级,是完全自主的工业视觉AI平台,从样本学习、预训练、生产图像采集、图像分割与分类、知识推理与智能决策方面,实现智能生产与检测的闭环控制。F.Brain平台目前在进行快速迭代升级,最近已完成超千万规模的工业数据集的构建,并开展工业场景的通用多模态大模型研发工作,以推动AI在智能制造领域,实现更低成本的大规模应用。目前该平台在消费电子、新能源、印刷包装等行业已经初步取得商用成功,针对小缺陷、浅缺陷的检出准确率可达98%以上。
中国市场已成为全球机器视觉市场规模增长最快的市场之一。根据中国机器视觉产业联盟的统计,中国机器视觉行业的销售额从2018年的101.80亿元增长至2020年的144.20亿元,复合增长率达19.02%。得益于宏观经济回暖、数据中心建设加速、数字化经济建设、智能制造转型升级加速推进等因素,2020年至2023年,中国机器视觉行业的销售额将以27.15%的复合增长率增长,至2023年销售额将达296亿元。
同时国家政策对机器视觉行业也大力支持。我国《十四五智能制造发展规划》中提到,要大力发展智能制造装备,推动先进工艺、信息技术与制造装备深度融合,产业链自主可控需求推动本土机器视觉厂商持续自主创新、缩小与海外龙头的实力差距。在AI+工业4.0中国制造2025背景下,智能工厂、智能制造成为工业发展大趋势,相信机器视觉行业领军企业凌云光有望获得充分收益。
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建窑建盏
建盏巨大的商业价值和投资潜力背后,产业的隐秘角落也滋生了假冒仿制、以次充好等行业乱象,严重破坏了市场秩序和良性发展,也影响着建盏产值的发展和品牌价值。然而过去的建盏鉴定主要依赖传承人的亲笔签名、拍照,或是提供产品防伪码等,这些方式不仅效率低,人力成本也高,难以解决行业乱象。
直到2021年6月,建盏生态公司找到了旷视科技,提出了建盏识别和溯源的需求。通过借助算法量产,旷视科技推出了首个基于AI图像识别技术打造的建盏溯源系统,为每一只建盏赋予专属电子身份证,实现了一盏一图、一盏一码、图码结合,有效地解决仿造、伪造、以次充好等问题。
实际上,旷视科技AI建盏溯源系统的研发之路并不轻松。从去年6月至今,旷视科技在开发这套系统过程中,主要面临了哪些意想不到的挑战?研发背后蕴含的算法量产理念又是什么?如何加速AI落地,与实体经济进一步深度融合?
为此,近日36氪等媒体与旷视科技展开了一场深度对话,在探究以上答案的同时,我们也看到了作为AI四小龙的旷视科技,是如何逐渐摸索出一条属于自己特有的,具有差异化竞争力的落地路径。
01、识别准确率超95%,千年建盏溯源的挑战
最初接触到AI建盏溯源项目的旷视研究院团队并没有信心,因为我们认为,当人本身就难以判断盏之间的区别时,那AI大概率很难做到,并且行业也没有可借鉴的案例。旷视研究院算法研究员申远谈道。更重要的是,与其他瓷器相比,建盏釉面具备的金属光泽会有很强的反光,这对AI识别来说是一个巨大的挑战。
如何在这一堆不可能中找寻到一丝可能性,申远和同事们进行了许多探索性尝试。在这个过程中,旷视团队亲自采集了8500个建盏样本数据,并进行了初步验证,发现效果比预想的还要好一些。至此,旷视团队才第一次真正对AI建盏项目产生信心。
但新的问题也随之而来。
过去我们接到类似的项目,往往需要研究员花费大量时间做实验设计,在过程中进行大量算法模型参数的调优。旷视研究院算法量产负责人周而进说。
为了改善这一问题,旷视对AI生产模式进行了思考,希望能够将整个AI算法生产的过程进行标准化,从而降低算法生产的门槛。于是,旷视提出了算法量产理念,基于旷视Brain++和旷视天元训练框架,打造了一个能够适配算法量产的AI基础设施——算法生产平台AIS(AI Service)。
专访旷视科技:千年建盏的溯源智能化背后,算法量产是解决AI算法落地的一大路径
作者|韦世玮
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