公告显示，奥普特参与本次接待的人员共2人，为副总经理、董事会秘书许学亮，证券事务代表余丽。调研接待地点为广东省东莞市长安镇长安兴发南路66号之一、线上会议。

　　据了解，奥普特在2024年面对行业增速放缓和竞争加剧的挑战，通过加大研发创新投入和推进全球化战略布局来增强核心竞争力。公司在人员薪酬、研发物料以及海外市场服务团队规模上的投入增加，虽然短期内对净利润和扣非净利润产生一定的影响，但为公司的技术储备和业务规模化发展打下了坚实基础。

　　据了解，人工智能技术在工业生产里通过整合多模态信息，如图像、点云、时序、文本、语音等，提升了制作的完整过程的智能化水平。AI机器视觉技术的发展使得系统能够模拟人类更全面的感知与认知方式，例如结合触觉传感器进行缺陷检验测试，或通过一系列分析生产的全部过程中的声音及时有效地发现设备异常，从而极大提升工业生产的智能化和自动化水平。

　　据了解，奥普特在国内机器视觉行业中有着非常明显的技术一马当先的优势和市场影响力。根据高工机器人产业研究所的数据，奥普特在3C电子及锂电行业的业务收入集中，且公司发布的智能AI软件DeepVison3在高效、柔性及易用性上实现了关键技术创新，降低了AI项目实施的门槛和成本。此外，公司通过并购东莞泰莱，拓宽了产品线，强化了视觉方案解决能力，未来将重点发展深度学习、3D处理与分析技术等视觉前沿技术，以及智能感知和融合技术等传感器技术，加强公司在自动化核心零部件领域的产品竞争力。

　　回答:2024年,面对下业增速放缓与行业竞争加剧的双重挑战,公司继续秉持稳健经营策略,持续巩固市场地位。在盈利指标阶段性承压下,公司通过结构性调整持续增强核心竞争力:一方面,公司加大研发创新投入强度,增强产品技术先进性和工艺精度,全面参与客户新项目,在人员薪酬、研发物料方面的投入增加;另一方面,公司持续推进全球化战略布局,扩大海外市场服务团队规模,在海外人员薪酬福利费方面投入增加。上述投入对当期净利润和扣非净利润产生短期影响,但夯实了公司技术储备优势,为后续业务规模化发展奠定坚实基础。

　　问题2: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?

　　回答:AI机器视觉技术正引领人机一体化智能系统迈向新的发展阶段,其核心趋势在于从单一视觉模态向多模态、跨模态的深层次地融合,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作的完整过程中的智能化水平。例如,对需要触感才能准确鉴别产品表面上的质量的情况,通过结合触觉传感器感知产品的物理特性,能轻松实现更全面、精准的缺陷检验测试。此外,声音也是一种重要的信息源,通过一系列分析生产的全部过程中的声音,可以及时有效地发现设备的不正常的情况,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。

　　回答:高工机器人产业研究所(GGII)多个方面数据显示,2022年中国机器视觉市场规模170.65亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),其中对机器视觉技术方面的要求较高的行业,中国3C电子行业机器视觉市场规模为43亿元,中国锂电机器视觉市场规模为21亿元。奥普特2022年、2023年营业收入分别为11.41亿元、9.44亿元,业务收入集中于3C电子及锂电行业,在行业中有明显的技术一马当先的优势和市场影响力。

　　回答:2024年公司发布了全新升级的智能AI软件DeepVison3并推出cloud版本的AI平台。该软件突破了传统AI项目实施周期长、门槛高、成本高及通用性差等局限性,在高效、柔性及易用性三个维度实现了关键技术创新:

　　(1)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%;通过增量训练功能,使得训练周期缩短到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)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)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。

　　公司推出了云版基于深度学习的视觉平台,该平台是DeepVision3软件核心功能在云端的一次全面升级与革新。平台不仅继承了DeepVision3在高效性上的卓越表现,如基于小样本学习的快速训练、模型轻量化带来的性能飞跃,还进一步拓展了其在柔性和易用性方面的边界。通过云端的数据与模型共享机制,用户都能够轻轻松松实现跨团队、跨地域的协作,一同推动AI项目的快速进展。同时,平台支持的多人标注协同功能,不仅提高了数据标注的效率和准确性,还促进了团队之间的知识共享与经验传承。此外,强大的多任务管理能力,使得用户能灵活应对人机一体化智能系统中的复杂需求,实现资源的优化配置与高效利用。

　　更为重要的是,云版深度学习平台与Smart3软件的深度集成,逐步降低AI技术的使用门槛。基于平台,能更便捷地实现一键部署模型、一键上传并分析缺陷图像、以及模型的增量训练与优化等功能,极大地简化AI技术在人机一体化智能系统中的应用流程、降低技术门槛,还缩短了项目周期,使得企业能够更高效地生产制造,提升行业竞争力。同时,平台提供的可视化工具、超参设置提示以及评估结果溯源等功能,为用户更好的提供了全面的模型性能监控与优化手段,确保了AI解决方案的持续优化与升级。云版深度学习平台以其强大的功能、灵活的协作模式以及便捷的集成体验,为智能制造领域注入了新的活力,推动了行业的智能化进程。

　　回答:机器视觉与运动控制技术均为工业自动化的核心技术。机器视觉与运动控制的结合可有效打破传统控制流程,简化系统架构、提高处理速度,实现了自动化行业更高效的集成发展。随着机器视觉在工业自动化特别是高端制造业如消费电子、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加紧密。公司在视觉整体解决方案上慢慢地增加与运动控制的配合,旨在为客户提供更具竞争力的自动化解决方案。

　　业务市场拓展方面,公司客户与东莞泰莱目标客户群体一致,可以充分的发挥协同效应。公司将结合现有客户体系及自动化行业应用优势,进一步打开机器视觉及运动部件产品的应用场景。产品生产方面,公司将通过采购整合等措施,降低产品生产制造成本,提供更具行业竞争力的产品。研发方面,公司将继续坚持软硬件一体化投入。公司将和东莞泰莱一起持续拓展直线电机之外的相关硬件产品,同时也将在硬件产品基础上,结合公司软件算法优势,进行驱动及驱控一体等研发技术投入,开发相关软件应用平台,打造公司具备拥有核心竞争力的运动方案解决能力。

　　公司通过并购东莞泰莱,有效拓宽了产品线,强化了视觉方案解决能力。未来运动方案解决能力与视觉方案解决能力相结合,将进一步巩固和提升公司的市场竞争力,拓宽机器视觉、运动部件产品的应用场景,发掘更多业务机会及客户资源,为客户自动化、智能化的发展提供助力。

　　回答:公司未来重点发展深度学习(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做强化,同时拓展智能感知和融合技术、智能数据处理与分析技术等传感器技术,以及高端超精密运动部件驱动及驱控一体技术等,加强公司在自动化核心零部件领域的产品竞争力。