凌云光技术股份有限公司成立于 2002 年 8 月 13 日，是以光技术创新为基础，围绕机器视觉与光纤光学开展业务的企业. 该公司曾发布多款重要产品，如 2003 年的人民币凹印在线 年开始独立研发的机器视觉核心算法平台 visionware、2009 年的服务于激光加工行业的产品 visionlaser 以及 2020 年的智能印包工厂管理系统 smartfab 等。

　　经过二十余年的行业积累，积累了苹果、富士康、小米、宁德时代、京东方、央视总台、咪咕等各行业的龙头客户。凌云光将利用在机器视觉行业形成的先发优势，继续夯实底层技术，积极开拓新的应用领域。

　　2024 年 11 月 13 日，公司审议通过了收购 JAI 公司股权的议案，拟通过全资子公司和全资孙公司以现金形式收购 JAI 的 99.95% 股权，交易对价预计为 1.03 亿欧元，且此次交易已取得北京市商务局颁发的《企业境外投资证书》及北京市发展和改革委员会颁发的《项目备案通知书》

　　公司深耕机器视觉二十余年，是行业领先的可配置视觉系统、智能视觉装备和核心视觉器件的产品和解决方案提供商，聚焦机器视觉主营业务方向，以“AI+视觉”技术创新为基础，致力于成为视觉人工智能与光电信息领域的全球领导者。公司面向消费电子、新能源、印刷包装、新型显示等领域，为客户提供智能制造与质量检测的多元化产品与解决方案，通过产品持续创新助力工业智能制造的转型升级;面向传媒、影视、游戏、动漫、直播等领域，公司提供运动捕捉、数字建模、AI 数字人等 AIGC 内容创作工具与 SAAS 服务。

　　2002 年 8 月 13 日，凌云光技术股份有限公司成立。在成立初期，公司开始在光通信和机器视觉相关领域进行初步的技术探索和市场调研。

　　逐步组建起自己的技术团队，在光学技术方面积累了一定的经验，为后续业务拓展打下基础。

　　2005 年开始独立研发机器视觉核心算法平台 visionware，这一平台的研发为公司在机器视觉领域的发展提供了关键的技术支持。

　　公司的业务范围逐步从光通信领域向机器视觉领域拓展，开始为一些工业客户提供基础的机器视觉检测设备和解决方案，涉及印刷、电子等行业。

　　在机器视觉领域，凌云光不断深化技术研发，优化产品性能。其产品逐渐在消费电子行业获得认可，为消费电子产品的质量检测环节提供高精度的视觉检测系统。

　　积极参与行业展会和技术交流活动，提升品牌知名度，加强与上下游企业的合作，构建了相对完整的产业链合作关系。

　　除了消费电子领域，公司开始向新能源、汽车制造等行业拓展机器视觉业务。例如，为新能源电池生产企业提供电芯外观检测、极片尺寸测量等视觉检测方案。

　　在光通信领域，持续推出新的高端光器件产品，满足通信行业不断升级的需求，如高速光模块等产品的研发取得进展。

　　加大研发投入，在全球范围内设立多个研发中心，吸引国际人才，提升公司的整体技术实力和创新能力。

　　2022 年成功在 A 股科创板上市(股票代码 688400)，上市后公司的资本实力得到增强，进一步推动了公司的业务发展和技术创新。

　　2024 年 11 月 13 日晚间，凌云光公告称拟通过全资子公司北京凌云光、全资孙公司新加坡凌云光以现金形式收购由 JAIGroupHoldingAPS 控制的 JAI99.95% 股权，交易对价预计为 1.03 亿欧元。此次收购将助力凌云光提升海外市场拓展能力和区域服务优势，加速现有业务国际化。这显示出公司积极拓展国际市场，通过并购等手段整合全球资源的战略布局。

　　作为公司的核心业务，凌云光在机器视觉领域拥有深厚的技术积累和广泛的市场应用。其为客户提供可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件等产品与解决方案，应用于消费电子、新型显示、印刷包装、新能源等多个行业，随着制造业向智能化、自动化转型，机器视觉市场需求不断增长，该概念也成为市场关注的热点。

　　凌云光的机器视觉业务与人工智能紧密结合，其自主研发的核心算法平台 visionware 包含深度学习算法模块，能够实现数据训练推理学习流程，为工业生产中的智能化检测、识别、分析等提供支持。此外，公司还在不断探索人工智能在更多领域的应用，如在文化元宇宙中通过 AIGC 技术实现文本、语音、图像、视频等多模态内容的生成，这使得公司在人工智能领域具有较强的竞争力和炒作题材。

　　公司依托 “视觉 + AI” 相关技术与产品，服务工业各领域的智能制造与转型升级，助力客户实现生产的数字化、知识化与智能化，符合当前制造业发展的趋势，因此被市场赋予了智能制造的概念，受到相关投资者的关注。

　　凌云光在文化元宇宙领域有全系列自主研发产品的市场布局，如 FZmotion 光学运动捕捉系统、LuStage 光场重建系统、LuXR 虚拟制作系统等，还投资设立了全资子公司元客视界及其控股孙公司元客方舟，开展元宇宙媒体内容制作等技术服务，为广电传媒与影视文化的智能内容生产提供支持，随着元宇宙概念的兴起，该业务也成为公司的一大炒作题材。

　　凌云光的产品在消费电子领域应用广泛，与苹果、华为、小米等知名企业存在合作关系，为其提供机器视觉检测设备和相关技术支持，用于消费电子产品的质量检测等环节，因此被市场纳入苹果概念、华为概念、小米概念等相关题材股范畴，当这些科技巨头的业务发展或市场表现受到关注时，凌云光也会受到一定的带动。

　　在新能源领域，凌云光为宁德时代等企业提供机器视觉解决方案，用于锂电池生产过程中的电芯外观检测、极片尺寸测量等环节，随着新能源汽车产业的快速发展，宁德时代作为行业龙头企业，其相关产业链上的企业也受到市场的关注，凌云光的宁德时代概念也成为其炒作题材之一。

　　共封装光学是光通信领域的一项前沿技术，凌云光在光通信领域有一定的技术研发和产品布局，虽然其并非专业的 CPO 制造商，但公司在光学器件、光模块等方面的技术积累和业务拓展，使其与 CPO 概念产生了一定的关联，也成为市场炒作的一个题材因素。

　　2024 年公司研发出针对无人车、无人机等场景适用的 fzmotion 动捕解决方案，能够做到应用场景一键标定、标记点捕捉数量超过千个并具备抗干扰能力，起到实时高精度、高稳定性的运动捕捉采集和分析的功能，并已应用在实验室无人机测试中，可帮助无人机更好地理解周围环境，进行精确的飞行路径规划和实时反应，该技术在无人机领域的应用前景广阔，也为公司带来了新的炒作题材。

　　可配置视觉系统：能够根据不同客户的需求和应用场景，灵活配置视觉检测功能和参数，广泛应用于消费电子、新能源、印刷包装等行业，可实现对产品的高精度检测、测量、识别等功能，如在消费电子行业对手机零部件、电子产品外观等进行快速准确的检测。

　　智能视觉装备：集成了先进的光学成像技术、机器视觉算法和自动化控制技术，具备智能化的检测和分析能力，能够自动完成对生产线上产品的质量检测、分拣、装配等工作，提高生产效率和产品质量，例如在汽车制造领域对汽车零部件的自动化装配和质量检测。

　　视觉器件：包括工业相机、镜头、光源等核心视觉部件，这些器件具有高分辨率、高帧率、高灵敏度等特点，为视觉系统和装备提供了高质量的图像采集和照明支持，是实现精确视觉检测和分析的基础。在实际业务场景中，视觉器件要与相关软件、算法与自动化机台共同开展工作，作为机器的“眼睛”，助力智能生产中的自动定位、引导、测量与检测等功能。客户主要为印刷、纺织、消费电子、半导体、锂电、光伏等行业的自动化与检测设备提供商。

　　AI 数字人生产平台：基于该平台可打造出具有影视级高水准数字形象、高自然度高灵敏度行动能力的 AI 数字人，借助最新一代基座大模型赋予其职业特长，可实现与现场嘉宾高精度低延时的交互对话，应用于政务、娱乐、教育、医疗等多个领域。

　　光通信：在光通信方面，公司代理引进国外先进光纤器件与仪器产品，为光通信产学研客户提供整体解决方案，已与众多行业知名企业建立长期合作关系。公司代理的产品主要来源于全球知名的光纤器件与仪器提供商，如 Fujikura、EXFO、II-VI、NKT 等。目前高端光纤器件与仪器类产品多数由国外厂家主导，区别于中低端产品的激烈竞争，公司代理的主要为高端产品，技术门槛高，对解决方案与技术服务能力要求也较高。

　　公司在光学成像、视觉软件与算法等领域拥有 20 余年的技术积累，自主研发的核心算法平台 visionware 及 AI 图像模型 f.brain，可实现多场景、多模态快速匹配客户需求，达到超越人眼极限的高精度、高效率的智能定位、引导、测量与检测。

　　持续加大研发投入，不断进行 AI 软件算法、先进光学成像、自动化等方面的研发创新，提升产品性能和竞争力，例如对机器视觉系统的深度学习算法不断优化，提高对复杂图像和数据的处理能力。

　　积极开展产学研合作，与高校、科研机构等建立了紧密的合作关系，共同开展前沿技术研究和人才培养，加速技术成果的转化和应用。

　　公司的产品广泛应用于消费电子、新能源、汽车制造、印刷包装、文化元宇宙等多个行业的智能生产中，与苹果、小米、宁德时代、京东方等众多龙头企业建立了长期稳定的合作关系，深入了解客户需求，能够为客户提供定制化的产品和解决方案。

　　拥有专业的技术支持团队和售后服务体系，能够为客户提供及时、高效的技术支持和售后服务，确保产品的稳定运行和客户的生产效率。

　　人才团队优势：公司员工中硕博占比 25%，研发人员占比 36%，拥有一支高素质、专业化的人才团队，涵盖了光学、电子、计算机、自动化星空智能科技等多个领域的专业人才，为公司的技术研发、产品创新和市场拓展提供了有力的人才保障。

　　品牌与市场地位：作为机器视觉行业的先行者和头部企业，在国内机器视觉市场占据重要地位，具有较高的品牌知名度和市场影响力，多次获得国家级荣誉和奖项，如一项国家技术发明一等奖、两项国家科学技术进步二等奖等，增强了客户对公司的信任和认可。

　　产业链整合能力：通过“自主 + 外延”的方式积极布局产业链上下游，投资中科融合感知智能研究院等企业，丰富成像解决方案的应用范围，降低硬件应用成本，形成产业协同效应，进一步提升公司的核心竞争力。

　　未来激励计划与展望：2024 年 11 月 28 日，凌云光公告拟以 5000 万至 1 亿元自有资金及专项贷款，通过集中竞价方式进行第四次股份回购，用于员工持股计划或股权激励。这表明公司将持续通过股权激励的方式吸引和留住核心人才，进一步完善公司的激励机制，为公司的长期发展提供有力的人才支持。

　　管理团队特质与优势：公司的管理团队在光通信和机器视觉领域拥有深厚的专业背景和丰富的行业经验，能够准确把握市场趋势和技术发展方向，制定出符合公司实际情况和市场需求的战略规划，带领公司在激烈的市场竞争中保持领先地位。

　　战略规划与执行能力：凌云光战略聚焦机器视觉业务，坚持“为机器植入眼睛和大脑”的使命，以光技术创新为基础，不断拓展业务领域和市场份额。从其发展历程来看，公司在 2003 年发布人民币凹印在线 年在 A 股科创板上市，再到 2024 年入选《2024 胡润中国元宇宙潜力企业榜》最具潜力 top100 等，充分体现了公司战略规划的前瞻性和执行的有效性。

　　人才培养与发展体系：公司建立了完善的人才培养体系，如管理者种子计划，采用导师制 + 持续的轮岗和培养计划，以及 AI 领航计划课题专项攻关项目培养等方式，为员工提供了广阔的发展空间和晋升通道，有助于提升员工的综合素质和业务能力，增强企业的凝聚力和竞争力。

　　企业文化与团队协作精神：凌云光秉持以推动行业发展为己任、集体艰苦奋斗的价值观，倡导团结协作、勇于创新的企业文化。这种文化氛围有利于激发员工的工作热情和创造力，促进团队之间的沟通与协作，提高工作效率和质量，为公司的发展提供了强大的精神动力。

　　研发团队规模与素质：公司拥有一支高素质、专业化的研发团队，员工中硕博占比 25%，研发人员占比 36%，涵盖了光学、电子、计算机、自动化等多个领域的专业人才，为公司的技术研发和产品创新提供了坚实的人才保障。

　　研发投入与资源配置：凌云光持续加大研发投入，不断进行 AI 软件算法、先进光学成像、自动化等方面的研发创新，以提升产品性能和竞争力。同时，公司还积极开展产学研合作，与高校、科研机构等建立了紧密的合作关系，共同开展前沿技术研究和人才培养，加速技术成果的转化和应用。

　　核心技术与创新能力：公司在光学成像、视觉软件与算法等领域拥有 20 余年的技术积累，自主研发的核心算法平台 visionware 及 AI 图像模型 f.brain，可实现多场景、多模态快速匹配客户需求，达到超越人眼极限的高精度、高效率的智能定位、引导、测量与检测。例如，其研发的 Vision Measurement 一站式 3D 点检一体解决方案，实现了点胶间隙量测 0.02mm 的精度要求，以及胶高 ±0.01mm、胶宽 ±0.02mm 的测量精度，该系统还可应用于汽车、消费电子、新能源等多个领域，体现了公司在技术创新和产品应用方面的强大实力。

　　技术创新成果与应用：凌云光的研发成果广泛应用于消费电子、新型显示、印刷包装、新能源等多个行业，为客户提供了可配置视觉系统、智能视觉装备与核心视觉器件等高端产品与解决方案，帮助客户实现了生产的智能化、自动化和数字化升级，提升了客户的生产效率和产品质量，进一步巩固了公司在机器视觉领域的市场地位。

　　营业收入下滑：2024 年前三季度公司实现营业收入 15.84 亿元，同比下降 17.70%;第三季度营业总收入 4.96 亿元，同比下降 22.7%。这主要是由于消费降级与行业周期性影响，导致部分客户采购需求放缓。

　　净利润下降：归属于上市公司股东的净利润 1.12 亿元，同比下降 18.74%，扣非净利润 8387.11 万元，同比下降 25.62%。其中第三季度归母净利润 2472.41 万元，同比下降 47.17%，单季度扣非净利润 1122.44 万元，同比下降 74.02%。

　　毛利率与净利率变动：毛利率为 37.22%，同比增 11.05%，净利率 6.87%，同比减 0.33%。虽然毛利率有所上升，但由于营业收入的下降幅度较大，导致净利率仍呈现下降趋势。

　　资产总额与结构变化：截至 2024 年 9 月 30 日，公司总资产为 50.02 亿元，较去年同期增长 0.28% 。其中，应收票据及应收账款较上年末减少 10.57%，占公司总资产比重下降 2.13 个百分点;在建工程合计较上年末增加 199.31%，占公司总资产比重上升 1.91 个百分点;交易性金融资产合计较上年末减少 93.06%，占公司总资产比重下降 1.32 个百分点;货币资金较上年末减少 3.74%，占公司总资产比重下降 0.87 个百分点。

　　负债总额与结构变化：公司总负债为 10.37 亿元，较去年同期增长 5.23%。其中，短期借款较上年末增加 3368.34%，占公司总资产比重上升 3.52 个百分点;应付票据及应付账款较上年末减少 31.62%，占公司总资产比重下降 3.14 个百分点;应付职工薪酬较上年末减少 55.25%，占公司总资产比重下降 1.22 个百分点;长期借款较上年末增加 106.07%，占公司总资产比重上升 0.57 个百分点。

　　资产负债率上升：公司资产负债率为 20.73%，较上季度增加 0.38 个百分点，较去年同季度增加 0.98 个百分点。

　　经营活动现金流为负：2024 年前三季度经营活动现金净流入为 - 1.21 亿元，同比减少 2.38 亿元，同比较去年同期下降 203.37%，这表明公司在经营活动中的现金流入减少，流出增加，可能与客户付款周期延长、存货积压等因素有关。

　　投资活动现金流净额：投资活动现金流净额 - 1.19 亿元，上年同期为 - 4.51 亿元，投资活动现金流出主要用于购建固定资产、无形资产和其他长期资产等。

　　筹资活动现金流净额：筹资活动现金流净额 6839.77 万元，同比增加 1.72 亿元，主要是由于公司的融资活动产生的现金流入增加。

　　总资产周转率下降：最新总资产周转率为 0.31 次，较去年同季度总资产周转率减少 0.07 次，同比较去年同期下降 18.39%，表明公司资产的运营效率有所降低，资产利用程度不如去年同期。

　　存货周转率降低：最新存货周转率为 2.36 次，较去年同季度存货周转率减少 0.38 次，同比较去年同期下降 13.97%，说明公司存货的周转速度变慢，存货管理效率有待提高。

　　市场规模增长迅速：随着科技的飞速发展，机器视觉作为人工智能的重要分支，在中国得到了广泛的应用和普及，其市场规模呈现快速增长的态势。近年来，中国机器视觉市场规模以较高的增长率不断扩大，2023 年本土品牌市场份额已达到 63% 左右。

　　根据机器视觉产业联盟(CMVU)数据显示，中国机器视觉市场规模自 2021 年的 240.4 亿元上升至 2023 年的 311.5亿元，复合增长率为 13.8%。得益于人工智能技术的进步和制造业转型升级需求，CMVU 预测，2024 年中国机器视觉市场规模有望达到 374.7 亿元，预计至 2026年中国机器视觉市场规模将达到 579.4 亿元，2024 年至 2026 年年均增长率约为24.3%，处于快速发展期。

　　下游应用广泛驱动增长：机器视觉技术在多个行业都有广泛的应用，如汽车、电子与半导体、包装、医疗、制药、智能交通、物流仓储、新能源等领域，为市场规模的增长提供了强大的驱动力。

　　汽车行业：在汽车制造过程中，机器视觉技术可用于焊接质量检测、零部件尺寸测量等，随着汽车行业的发展以及对产品质量和生产效率要求的提高，机器视觉在该领域的市场需求不断增加。

　　电子行业：电子产品生产过程中的质量检测、自动化装配等环节广泛应用机器视觉技术，例如在 3C 产品的生产中，对于产品外观、尺寸精度等方面的检测需求推动了机器视觉市场的发展。

　　新能源行业：新能源汽车和锂电池产业的快速发展为机器视觉带来了新的机遇。如在锂电池生产中，从原材料、极片毛刺和电芯外观等关键环节对视觉 + AI 的诉求增强，伴随智能制造、极限制造的逐步推进，预计锂电行业每 GWh 设备投资中机器视觉的渗透率 / 投资占比会从之前的 5% 逐步增长至 8%-10%。

　　物流仓储行业：物流行业的自动化、智能化发展，使得机器视觉技术在货物的自动化分拣、识别等方面的应用不断增加，从而拓展了机器视觉的市场空间。

　　5G 与数据中心建设推动需求增长：随着 5G 网络的大规模部署和数据中心的建设，光通信作为高速、大容量信息传输的关键技术，其市场需求持续旺盛。5G 基站的建设需要大量的光模块、光纤等光通信产品来实现信号的传输和处理，数据中心内部的高速数据交换也依赖于高性能的光通信设备，这为光通信行业带来了广阔的市场空间 。

　　千兆宽带普及带来新机遇：千兆宽带的普及使得家庭和企业对高速网络的需求不断增加，进一步推动了光通信产品在接入网领域的应用。光猫、ONT 等光通信终端设备的市场需求也随之增长，为光通信行业的发展提供了新的机遇 。

　　新兴技术应用拓展市场边界：物联网、人工智能、云计算等新兴技术的发展，对数据传输和通信的要求越来越高，光通信作为基础支撑技术，其应用场景不断拓展。例如，在物联网中，大量的传感器设备需要通过光通信网络实现数据的汇聚和传输;在人工智能和云计算中，数据中心之间的高速互联也离不开光通信技术，这些都为光通信行业的市场空间带来了新的增长点 。

　　海康机器人：作为安防行业的领军企业，其在机器视觉领域也取得了显著成绩，产品线丰富，涵盖工业视觉、物流机器人等多个领域，凭借其在安防领域积累的技术和市场资源，具备较强的竞争力。

　　华睿科技(大华股份)：专注于机器视觉的研发与应用，产品在智能制造、自动化检测等领域有着广泛的应用，在相关细分市场中拥有一定的市场份额和客户群体。

　　天准科技：是一家专注于精密测量技术的企业，其机器视觉产品在半导体、显示等领域具有较高的市场份额，技术实力较强，尤其在高精度测量和检测方面具有优势。

　　虹软科技：专注于计算机视觉领域，在移动智能终端领域具有深厚的技术和市场优势，其为手机拍摄所打造的智能超域融合创新技术研发和推出的夜景、hdr、超分、人像、运动抓拍等解决方案已实现量产落地并持续出货，同时也在大力开拓智能汽车领域的新市场和新客户。

　　矩子科技：主要产品为外观缺陷检测设备，应用于 pcb、miniled、led 和 fpc 等消费电子检测领域，其在消费电子制造的检测环节具有一定的市场地位。

　　奥普特：专注于机器视觉上游核心零部件的研发、生产和销售，如光源、镜头、工业相机等，并推出了自主算法 scivision 视觉控制器，实现了机器视觉系统核心软硬件的全面覆盖，在机器视觉产业链上游具有较强的竞争力。

　　华兴源创：在平板显示检测领域具有较高的技术水平和市场份额，其产品广泛应用于各大面板厂商，与凌云光在平板显示检测市场存在直接竞争关系。

　　致茂电子：一家知名的电子测试设备制造商，其平板显示检测设备在市场上具有一定的竞争力，产品涵盖了多种显示技术的检测需求。

　　赛太克：在平板显示检测领域拥有相关技术和产品，能够为面板厂商提供检测解决方案，是凌云光在该领域的竞争对手之一。

　　由田新技：同样专注于平板显示检测技术，其研发的检测设备在市场上也有一定的应用，与凌云光存在市场份额的竞争。

　　科磊半导体：作为全球领先的半导体检测设备供应商，其技术和产品在行业内处于领先地位，具有较高的市场份额和品牌知名度，是国内企业在半导体检测领域的重要竞争对手。

　　泰瑞达：在半导体测试设备领域拥有丰富的经验和先进的技术，其产品广泛应用于全球半导体制造企业，与国内企业在高端半导体检测设备市场存在竞争。

　　爱德万：也是半导体检测设备领域的知名企业，其技术实力和市场份额不容小觑，与凌云光等国内企业在半导体检测市场存在一定的竞争关系。

　　技术创新持续推进：计算机视觉、深度学习等相关技术不断发展，机器视觉的算法和模型将更加智能化、精准化，能够更好地应对复杂环境和多样化的检测需求。例如，在目标识别方面，将能够更准确地识别出不同姿态、不同光照条件下的物体;在图像分析方面，能够更深入地理解图像内容，提取更丰富的信息。

　　3D 视觉技术加速发展：随着制造业等行业对产品质量和精度要求的不断提高，3D 视觉技术将得到更广泛的应用。它可以实现物体的三维重建、尺寸测量、形状检测等功能，为工业生产、物流仓储等领域提供更精确的视觉解决方案，例如在汽车制造中对车身零部件的三维检测，以及在物流中对货物的体积测量和空间定位。

　　与人工智能深度融合：借助大语言模型等人工智能技术的发展，机器视觉将向智能化方向迈进。通过与自然语言处理等技术的结合，机器视觉系统不仅能够识别和分析图像，还能够理解和生成与图像相关的语言描述，实现更智能的人机交互和决策。例如，在智能安防领域，通过对监控图像的分析和理解，自动生成事件报告和预警信息。

　　应用领域不断拓展：除了现有的工业制造、汽车、电子等领域，机器视觉将在更多新兴领域得到应用，如农业、零售、智能家居、医疗等。在农业领域，可用于作物生长监测、病虫害识别等;在零售领域，可实现自助结算、货架商品监测等功能;在智能家居中，可用于人体姿态识别、环境感知等;在医疗领域，可辅助医生进行疾病诊断、手术导航等。

　　云端处理与边缘计算协同发展：一方面，随着数据量的不断增加和对处理速度的要求提高，部分机器视觉任务将借助云端强大的计算能力进行处理，实现资源的高效利用和算法的快速更新。另一方面，边缘计算将在靠近数据源的设备端进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统的实时性和响应速度，满足一些对实时性要求较高的应用场景，如自动驾驶、工业自动化生产线等。

　　市场规模持续增长：在技术进步和应用拓展的推动下，全球机器视觉市场规模将保持较高的增长率。据前瞻产业研究院预测，2024-2029 年全球机器视觉市场的复合年增长率将在 20% 左右，至 2029 年市场规模将有望接近 400 亿美元。

　　高速大容量传输需求推动技术升级：随着 5G、大数据、云计算、高清视频等应用的不断普及，对光纤光缆传输速度和容量的要求越来越高。行业将不断探索和应用更先进的调制技术、波分复用技术等，以实现更高的数据传输速率和更大的传输容量，满足日益增长的信息通信需求。

　　智能化运维管理成为重要发展方向：通过引入智能化的监测和管理系统，实时监控光纤光缆的运行状态，提前预警故障风险，实现快速定位和修复，提高网络的可靠性和维护效率。同时，利用大数据分析和人工智能技术，对网络性能进行优化和预测，提升网络的整体运营质量。

　　绿色环保理念贯穿行业发展：在环保政策趋严的背景下，光通信行业将更加注重节能减排和资源循环利用。企业在生产过程中将采用更环保的材料和工艺，降低能耗和污染物排放;在产品设计和运营中，也将考虑如何提高能源利用效率，减少对环境的影响。

　　集成光子学引领产业变革：集成光子学将光学组件集成到微电子芯片中，为光通信系统提供更紧凑、高效的解决方案。未来，随着光子集成电路技术的不断创新和成熟，将有望提高光通信设备的集成度、降低尺寸和功耗，推动光通信产业向小型化、高性能化方向发展。

　　光通信在 6G 及未来通信技术中的关键作用凸显：6G 等未来通信技术的研究和发展将进一步提升对光通信的依赖。光通信在连接速度、容量和可靠性方面的优势，使其成为构建未来高速通信网络的重要基石，将为更多创新应用如物联网、虚拟现实、增强现实等提供强大的通信支持。

　　量子通信等前沿技术探索步伐加快：量子通信作为一项具有高度安全性和潜在应用价值的前沿技术，将继续受到关注和投入。未来，量子密钥分发、量子隐形传态等量子通信技术有望取得更多的研究成果和实际应用突破，为信息安全保障提供新的手段和解决方案。

　　智能化趋势：人工智能推动机器视觉走向智能化，其已从视觉计算发展到视觉智能，认知水平提升，对复杂环境理解能力增强，未来将广泛应用于工业检测、智能制造、卫星遥感等领域。

　　大视觉模型：大视觉模型的数据主要源于各种图像，随着数据增多、模型参数调整，其会更聪明。但当前与人类大脑仍有差距，需提高算力水平、设计更好模型架构、研究更有效学习算法。

　　2024 年展望：其所在的湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心入驻广州增城的研究院，已开发软硬件系统赋能广东企业数字化转型，2024 年希望将业务推向全国和世界。

　　行业变革：一家厂商垄断安防行业的时代结束，华为看到的不仅是安防，更是整个智能世界，机器视觉是万物感知入口。

　　技术创新：云和大数据是时代趋势，传统安防厂家需拥抱大联网、大数据、大平台、大生态，碎片化已成为伪命题。

　　产品策略：华为做智能摄像机是为加速其普及和发展，像做智能手机一样打造行业数字化智能生态系统，且已做到好用、易用且不贵，普惠 AI 是技术发展必然趋势。

　　基金经理：智能化趋势下，机器视觉是未来最有希望出现超级成长股的领域之一，与语音识别、算法共同构成智能化发展的关键技术支撑，其在路线规划等方面有重要应用。

　　多位基金经理：随着运营商、云服务商资本支出扩大以及全球数据流量持续攀升，光通信行业展现出长期成长潜力，持续关注 AI 算力相关板块，把握市场机会实现基金收益增长。

　　关注机器视觉技术变革：2023 年 4 月 meta 推出的 sam 图像分割模型，被认为是视觉领域的 chatgpt，颠覆了机器视觉的研究框架、交互和生产服务方式，可降低机器视觉识别成本，改变商业模式和竞争格局，促使众多企业纷纷投入视觉大模型的研发。

　　行业竞争格局变化：AI 大模型带来全新人工智能范式，冲击原有 AI 领域护城河，头部企业的 AI 能力优势被削弱，但企业能否继续保持竞争力取决于其转型策略。

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