一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明　　(一)主要业务、主要产品或服务情况　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量、水分、灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制；机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。　　(二)主要经营模式　　1、盈利模式　　公司拥有独立的研发、采购、生产、销售体系，依靠所积累的在线测控和机器视觉检测两大技术平台，在充分了解客户生产工艺流程和自动化... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量、水分、灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制；机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。
　　(二)主要经营模式
　　1、盈利模式
　　公司拥有独立的研发、采购、生产、销售体系，依靠所积累的在线测控和机器视觉检测两大技术平台，在充分了解客户生产工艺流程和自动化测控需求后，为客户提供定制化的设备及服务，从中取得收入、获得盈利。
　　公司产品在下游应用的延展性较大，实现从造纸行业逐步延伸至无纺布及卫材、薄膜、新能源电池等领域。除了拓展下游应用领域之外，公司逐步实现核心部件自研，增加多种标准高性能传感器研发，逐步从系统供应商演变到传感器供应商及系统供应商，进一步提高产品的利润率和整体性能。另外，通过为客户提供优质、及时的售后技术服务，提升客户满意度、打造良好的行业口碑，巩固现有客户和不断开发新客户，提升公司的盈利规模。
　　2、采购模式
　　公司采购的原材料主要有机械件、仪表件、电气件、电子件、光学件等。公司按照市场化的原则自主选择供应商，根据客户订单来制定生产计划、安全库存需求，进而确定原材料采购计划。部分原材料会进行一定的备货，主要包括单价较高且批量采购有利于降低采购成本的原材料、供应较为紧张的原材料以及使用较频繁、通用性较高原材料。
　　采购部结合历史同类采购价格以及供应商报价，经对比后确定采购单价，向供应商下达采购订单。需要质检的货物送达后由品管部进行检查，仓库对合格的物料进行入库，财务部负责对账、开票及付款。
　　3、生产模式
　　公司产品采用“订单驱动为主，标准化部件适当备货”型生产模式。
　　订单驱动型的生产是在接到客户订单后，工程部按照客户的需求确定整体技术方案和详细设计方案。由生产部门汇总完整的产品设计方案，安排生产计划，下发生产任务和BOM表，组织采购部采购原材料，对于设备和部件中所需的机械件大部分采取定制化采购的形式，由公司自行完成机械图纸设计，下发图纸给机械加工商采购相应的合金材料并完成加工。生产部对进行产品的生产、组装，工程部负责对产品进行调试，品管部验收后方发往客户现场，最终由工程部对产品进行安装、调试和用户培训。
　　4、销售模式
　　公司的经营方式为直销。公司通过参加展会、行业会议、老客户推荐等方式获取新客户。销售部了解客户需求后，由工程部与客户进行进一步的技术交流，以确保完全理解客户需求，并确定产品方案，进而进行商务洽谈、合同签订。
　　公司一般采用成本加成的方式，与客户协商确定销售价格，销售价格会依据产品成本、市场情况等因素定期更新。公司结算方式主要为“签订订单后预收-发货/到货预收-设备验收后收取验收款-质保期结束收取质保款”的分阶段收款方式。公司根据客户的商业信用和结算需求，以及双方商业谈判的情况，不同行业客户的付款条件可能会有所不同。
　　5、研发模式
　　公司研发中心下设在线测控部、机器视觉部、机械设计部和半导体测控研究所，打造了在线测控和机器视觉检测两大技术平台，形成核心技术支撑核心部件和关键软件算法，进而支撑各类检测及控制解决方案的研发体系。该研发体系根据下游行业的市场需求，结合前瞻性的技术发展趋势，对产品、核心部件或技术进行研究开发，以解决现有产品中的技术痛点或以技术突破来孵化新产品、实现产品核心部件的自研及核心算法的自主设计，提升或扩充公司的核心技术，增强公司技术实力和核心竞争力，并将研发成果推广应用到公司的主要产品，提升研发产业化效果。此外，公司增加了多种标准高性能传感器研发，逐步从系统供应商演变到传感器供应商及系统供应商。
　　(三)所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司专注于在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的研发、生产和销售。根据《国民经济行业分类与代码》（GBT4754-2017）分类标准，公司属于“C35专用设备制造业”；根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司产品属于“2高端装备制造产业”中的“2.1.3智能测控装备制造”，属于工业自动化范畴。
　　工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称，它是涉及仪器仪表、控制系统、机器视觉等众多技术领域的一门综合性技术。工业自动化对于降低各个行业的生产成本，提高企业的经济效益起到了重要的作用。从全球范围看，工业自动化是各国大力推进的方向。
　　公司的产品分为在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统，其中，在线自动化测控系统具备在线测量和实时闭环控制的特点，属于过程控制领域。
　　（1）过程控制行业发展情况
　　过程控制在工业领域是指以厚度、水分、成分、温度和压力等工艺参数作为被控变量的自动控制，是计算机及时地采集检测数据，经过算法得出最佳值迅速地对控制对象进行自动控制和自动调节，也被称为实时控制。过程控制是保持生产稳定、降低消耗及成本、提高生产质量的重要手段。
　　美国Honeywell、瑞士ABB、美国赛默飞、美国Mahlo等国外龙头企业在过程控制领域发展较早，在技术水平、品牌知名度、业务规模等方面相较于本土企业具备竞争优势，占据以石油、化工等大型复杂项目为代表的高端市场主要份额。经过多年的发展与技术积累，国内过程控制企业逐步进入各细分应用领域，逐步实现对于国外品牌的国产替代。
　　1）应用领域拓展和检测精度提高，检测设备需求旺盛
　　在工业自动化中，特别是连续生产过程的自动化中，检测系统是实现生产过程自动化必不可少的技术工具之一。自动检测系统通过对过程参数的准确检测，可以及时准确地反映工艺设备的运行工况，为操作人员提供必要的操作依据，为自动控制系统提供必要的信号，是过程控制中重要的前端系统。随着工业自动化的应用领域不断拓展和工业生产过程中对于检测精细度的要求不断提升，工业自动化产业对于检测设备的需求日益旺盛。
　　2）工业生产过程日趋复杂，工业控制系统前景广阔
　　随着生产技术水平的迅速提高与生产规模的持续扩大，工业领域对于自动控制系统的要求不断提升，对于工业自动控制系统的需求日益旺盛。未来随着工业自动化技术在我国各工业领域的普及和外部市场环境的恢复，我国工业控制市场规模将稳步提升，AMRAnalysis预计2027年我国工业控制系统市场规模将达到151.6亿美元。
　　在线自动化测控系统融合了精密机械、自动控制、辐射检测技术、微波技术、精密光学测量技术、软件算法和嵌入式系统等多学科技术，需要积累深厚的行业经验。新进入企业难以在短期内实现多学科的交叉整合，掌握核心工艺和关键技术，形成了较高的行业技术门槛，使得市场参与者相对较少。
　　（2）机器视觉行业发展情况
　　机器视觉是指用机器代替人眼来做测量和判断，是人工智能正在快速发展的一个分支。相比于人眼识别，机器视觉在速度、精度、环境适应性、客观性、效率性、感光范围等方面优势明显，具有检测速度快、识别精度高、工作时间长、信息方便集成、适应恶劣环境等核心特征。
　　机器视觉系统是智能制造装备的重要组成部分。智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。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，也是整个智能制造系统中的重要信息输入端口。智能制造的实现需要广泛联通各类生产设备，并通过智能控制系统将各类生产设备所采集的信息进行汇总和分析，最终做出高效、精确的自主决策，而机器视觉技术是生产设备采集信息的重要方式，是智能制造的基础。
　　1）国外机器视觉发展较早，应用场景不断扩充，全球市场规模持续提升
　　自1969年成像传感器诞生起，国外机器视觉产业开始萌芽，经多年发展，目前已进入产业发展中期。随着自身技术的成熟和各行业智能制造需求的增长，机器视觉的应用场景不断扩充，在电子制造、平板显示、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装、制药、生命科学等众多行业均成功应用。根据MarketsandMarkets的预测，2025年全球机器视觉市场规模为158.3亿美元，该市场预计将在2030年增长到236.3亿美元，复合年增长率达到8.3%。
　　2）我国机器视觉产业起步晚，发展迅速，未来前景广阔
　　我国机器视觉产业起步较晚，早期主要以技术引进的方式快速掌握国外机器视觉的先进经验。凭借我国发达的制造业基础，我国机器视觉产业高速发展，已进入发展中期。近年来，国家大力推进制造业转型和智能制造，国内制造业升级转型和国产化替代的趋势明显加快，我国机器视觉行业迎来了空前的发展机遇，市场规模快速提升。根据机器视觉产业联盟（CMVU）的数据，预计中国机器视觉行业规模将从2025年的395.4亿元增长至2027年的580.8亿元，年均增长21.2%，增速远高于全球市场平均增速。
　　机器视觉是先进成像、图像算法、自动化等多技术的融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统，以满足应用行业在精度、效率、兼容性和性价比等产品指标上的要求。由于机器视觉解决方案中核心部件和关键软件算法的技术门槛高，对潜在的市场进入者形成较强的技术壁垒。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　在国家大力支持智能制造的大背景下，公司的在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统在各个下游行业的销售额整体呈上升趋势。公司产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，确立了公司在片材检测领域的领先地位。公司主要产品的核心指标达到同行业先进水平。
　　（1）在线自动化测控系统
　　公司在线自动化测控系统可以实现片材质量的在线测量、纵向和横幅闭环控制，具有较高的检测精度和闭环控制性能，在各下游应用领域的产品核心指标优于或接近行业内主要优秀厂商。
　　（2）机器视觉智能检测系统
　　机器视觉检测行业的主要企业有IsraVisionAG（以下简称“ISRAVISION”）、WintrissEngineeringCorporation（以下简称“Wintriss”）、天准科技、精测电子、矩子科技、奥普特等企业。公司智能视觉检测业务更侧重于表面缺陷检测，与公司业务竞争较多的是德国ISRAVISION和美国Wintriss，近年来在新能源电池领域也开始参与锂电池隔膜和极片涂布环节的机器视觉检测。公司的设备性能在主要应用行业的检测技术参数与全球机器视觉领域领先企业ISRAVISION和Wintriss的各项指标参数接近，处于行业先进水平。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　（1）过程控制行业
　　1）产品形态从单一系统向整体解决方案转变
　　传统模式下，工业自动化行业内自动控制系统与自动检测系统相对独立，自动检测系统提供商专注于提供专业的检测设备，自动控制系统提供商专注于对各类设备进行系统集成和控制。随着全球工业和制造业正向着一体化、数字化和智能化的方向发展，对检测、控制设备等均出现更精细化、专业化的要求，对自动化的需求上也将从单一系统转向整体解决方案。面对下游行业对于自动化产品的需求，过程控制企业在设备生产和发展上更加关注下游行业的生产场景，由原有的仅提供专业检测设备或控制集成服务逐步转变为提供检测、控制一体的解决方案。
　　2）行业国产替代趋势日趋明显
　　相较于欧美、日本等国家，我国过程控制产业起步较晚，国外知名厂商占据国内市场的主要份额。近年来，我国本土工业自动化品牌快速发展。相较于国外企业，本土企业在服务和产品价格上具备明显优势。服务方面，本土企业贴近下游用户，对客户的需求和现状有充分了解，能够快速响应客户需求，提供全面且有保障的后期服务；价格方面，国内品牌具备成本优势，更加适合国内中小企业快速发展的节奏，满足其低成本自动化改造需求。目前，我国过程控制行业仍有广阔的国产替代空间，未来随着国内厂商技术的不断成熟与发展，行业内国产化替代趋势不断强化。
　　（2）机器视觉行业
　　1）深度学习算法不断优化，驱动产业加速发展
　　相比于传统检测手段，基于深度学习的视觉检测在产品缺陷检测中应用具有更高效及自动的提取特征能力、突出的抽象和表达能力，依托神经网络模型，该技术能够自动从大量数据中学习特征，有效提升图像识别和分类的准确率。随着深度学习算法的不断优化，其与机器视觉系统在工业检测领域融合程度持续加深，全面提升了生产制造环节的检测效能。未来五年内，随着算力成本的降低和算法模型的进一步优化，深度学习在图像处理领域的应用将更加深入。
　　2）嵌入式系统技术发展推动相机智能化
　　嵌入式系统技术在机器视觉领域的应用边界持续拓宽，伴随工业智能化升级与边缘计算产业快速发展，行业硬件形态逐步迭代，形成以智能相机为核心的一体化智能视觉设备体系。相较于传统依赖外置上位机完成运算处理的视觉方案，嵌入式技术将搭载图像处理、深度学习算法的AI运算模块深度集成至工业相机内部，实现真正意义上的边缘本地智能计算，摆脱对外部高性能主机与长距离数据传输的依赖，单设备独立完成图像采集、实时分析、特征运算全流程工作。边缘AI整合成为主流，智能相机将图像采集与AI处理集成于一体，显著降低系统复杂性与部署成本。
　　3）AI算法与3D视觉融合，推动工业检测向更高精度、高智能化方向发展
　　3D视觉能够获取工件完整的三维形貌、空间位置与结构信息，突破传统2D视觉仅能检测平面特征的局限，为工业自动化检测带来显著提升，实现全维度、非接触式高精度测量，对高度、厚度、平面度、形变、间隙等空间参数进行稳定识别，有效提升检测准确率与可靠性。当前，3D视觉已成为机器视觉领域的重要发展方向，技术体系日趋成熟，成像精度、处理速度与集成化水平持续提升。工业AI与3D视觉深度融合，将进一步推动机器视觉系统向智能化升级。通过AI算法对三维数据进行识别、分类与定位，可精准检测出传统方式难以发现的微小缺陷。未来，3D视觉与工业AI的融合将持续深化，不断拓展应用边界，推动工业检测向更高精度、高智能化方向发展。
　　二、经营情况讨论与分析
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量/水分/灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制，机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。公司产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，并逐渐向半导体领域拓展。
　　1、整体经营情况
　　尽管2025年新能源行业景气度因储能电池投资需求提升而有所回暖，但受制于过去几年行业投资需求总体放缓的滞后影响，公司本期完成验收的新能源行业设备金额较去年同期有所下降。2025年公司营业收入34,182.46万元，较上年同期下降11.50%；2025年实现归属于上市公司股东的净利润6,251.28万元，较上年同期下降28.03%。公司积极应对挑战，动态调整业务规划，持续推进客户开拓，不断优化产品结构。截至2025年12月31日，公司在手订单含税金额为8.83亿元。
　　为进一步激励员工，公司审议通过了2026年限制性股票激励计划，对现有人才梯队进行了深度优化和升级，积极扩充以研发为主的高端人才，充实在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的技术积累，提升智能化解决方案的核心竞争力，以技术创新驱动价值增长，为未来业绩增长夯实了基础。
　　2、2025年公司重点工作
　　（1）聚焦智能检测技术研发升级，依托核心技术积累夯实业务基础
　　面对日益激烈的市场竞争环境，客户对产品质量、性能持续向上的需求决定了其对产品检测精度的要求提高。报告期内，公司不断提高和完善自研传感器、高精度智能相机等核心部件的性能；持续进行智能AI算法和图像处理软件等专用检测分析软件的迭代开发，面向制造业数字化、智能化发展需求，提升在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的智能化水平。
　　报告期内，2025年公司研发费用4,028.35万元，2025年末研发人员人数为122人，研发人员涵盖了光学工程师、机械工程师、硬件工程师、算法工程师、软件开发工程师、FPGA工程师等人员，涉及高性能相机、AI人工智能、结构光学、高精度测量仪器仪表、PCB检测、汽车总装检测、半导体AOI检测等研发方向。
　　报告期内，公司自研线阵2.5D相位成像系统，通过自研PMD2.5D光源打光、自研智能线阵相机扫描与2.5D算法实现高精度三维形貌检测。相机内嵌两套2.5D图像合成算法，分别适应镜面反射材料和混合或漫反射材料，极大降低相机数据传输带宽需求，节省上位机的CPU算力。
　　（2）加快集成电路、半导体量检测领域布局
　　公司技术研发持续向半导体量检测领域拓展，公司全自动晶圆AOI量检测系统和晶圆在线光谱量测系统均已研发完成。其中，全自动晶圆AOI量检测系统，采用自主研发的高性能低噪声工业线阵相机、高倍率光学显微物镜以及LED同轴/环形光源，结合定制的XYZ运动平台以及自动聚焦模块，获取高质量的晶圆表面明/暗场图像，且可选配3D量测模块。利用传统+AI算法对获取到的图像进行处理识别，从而实现晶圆外观缺陷的精准识别和分类，并对检测结果数据进行自动Review、存储及报表生成。
　　此外，双元科技与其他各方于2026年1月成立了杭州芯测微讯科技有限公司，由双元科技控股，从事半导体芯片高端封装行业AOI检测设备和泛半导体行业检测设备的研发生产。截至本报告披露日，相关样机尚在开发中。
　　（3）加大基于工业应用的AI软件研发力度，加快AI训练平台与AI智能相机的研发
　　公司深耕各行业的自动测控和机器视觉领域十余年，积累了大量数据和应用案例，拥有AI应用项目开发实施经验。根据目前日益增长的AI应用市场需求，公司充分利用积累的资源和经验，在现有自主开发的软件基础上，加以系统化提炼和集合，进行AI训练平台的研发，完成由原始数据到模型的转化。AI训练平台将数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配、AI部署等全流程整合，解决以往AI实施过程工具碎片化、过程结果可视化差、对实施人员要求高的问题。目前AI训练平台已建成集自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配及AI数据生成于一体的能力体系，支持正负样本联合训练和无监督异常检测建模。此外，公司着手研发将特定AI算法集成到智能相机里，实现AI算力的边缘化高速实时处理，实现更快的检测速度。目前AI智能相机样机硬件已经完成制造，开始整体调试工作。AI训练平台与AI智能相机将共同助力各行业自动化、智能化的发展，形成公司新的业务增长点。
　　（4）加速海外业务布局
　　公司的销售主要集中在境内，境内客户目前仍有非常大的拓展空间，公司未来一段时间内的销售仍以重点开发境内市场需求、持续深入国产替代为主；同时，公司将加强海外市场的开拓及运营力度，为公司的进一步发展打开更大空间。本报告期，公司产品已销售至日本、韩国、马来西亚、印度尼西亚、印度、越南等国家。
　　（5）企业管理水平进一步提升
　　报告期内，公司进一步推进组织机构规整化、业务流程简明化、责任权利岗位化，继续完善组织架构、管理体系、管理机制，弥补短板、做精做深管理，通过目标量化分解考核等，提升企业整体运营效率；提升内部管控能力，强化合规管理、风险管理、缺陷管理等，进一步强化业务流程执行力，全面推行降本增效理念；全面推进业务全过程管理信息化，利用信息化手段，全面提升企业管理水平和效能。
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术研发优势
　　公司在线自动化测控系统的技术涵盖了核物理、微波技术、嵌入式数据处理、电子测量技术等领域，是集多种技术为一体的自动化、智能化产品。公司通过不断自主研发，在射线传感器、微波水分传感器、高速数据处理模块、闭环控制软件算法等核心部件和软件算法的研发设计上形成多项核心技术成果。
　　公司机器视觉系统的智能图像处理板卡、光源、恒流控制器、软件算法等核心部件和软件均系公司自主研发生产；自主研发的工业线阵相机，已于2021年大批量投入使用。公司自主研发的以FPGA为核心处理器的机器视觉检测系统在图像信息处理能力和边缘计算能力等方面具备突出的技术优势，尤其在铜箔、铝箔、极片、薄膜、无纺布、纸张等高速、宽幅生产场景下，优势明显。
　　上述核心部件及软件算法构筑了公司产品在下游应用领域的技术壁垒。公司技术水平受到中国化学与物理电源行业协会动力电池应用分会、中国塑料加工工业协会流延薄膜专业委员会和中国造纸协会等行业协会的充分认可，2022年获评第四批国家级专精特新“小巨人”企业。
　　2、技术和产品下游应用领域可拓展性强
　　公司成立以来，重视研发资源的投入，积累了传感器技术、闭环控制技术、高速线扫描相机技术和数字图像处理技术等多项核心技术，形成了在线测控技术和机器视觉检测技术两大技术平台。在在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心产品的协同并进下，公司产品应用领域从造纸逐渐渗透至无纺布及卫材、薄膜、新能源电池、半导体、玻纤、印刷和食品等领域，拥有丰富的系列产品和多个应用领域的项目经验。凭借公司多个应用行业的技术积累和跨领域应用能力，充分了解下游用户需求和用户工艺后，基于两大技术平台做产品应用层面的迁移，向更多领域的生产过程质量检测和控制拓展。
　　3、具备提供测控一体化解决方案能力
　　与传统的纯机器视觉检测系统解决方案商或者纯在线自动化测控系统解决方案商有所不同，公司通过将机器视觉检测系统和在线自动化测控系统融合使用，能够为客户提供产品自动化生产过程质量检测和控制的一体化解决方案，实现各系统间信息的交汇，还可有效节省客户的沟通成本，减少客户因设备故障等待不同供应商提供维修服务产生的停工时间损失，促进自动化生产线上不同设备的配合控制，减少客户后期运维服务的支出等。
　　目前，仙鹤股份、延江股份等客户采用了公司提供的一体化的生产过程质量检测和控制解决方案。比如锂电池行业中对锂电池极片的涂布面密度在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统共同使用，同时完成极片涂布面密度检测控制和涂布对齐度视觉检测；造纸行业中对纸张的定量、水分和灰分的在线自动化测控系统和纸张表面缺陷的视觉检测系统共同使用；薄膜行业中对薄膜的涂布量、厚度的在线自动化测控系统和薄膜表面缺陷的视觉检测系统共同使用等。
　　4、具有丰富的项目管理经验
　　因不同客户或同一客户不同生产线的配置差异，在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统在安装和售后服务过程中，需要工程师对系统不断调试和磨合以解决与客户生产线的其他设备之间的适配性、兼容性等问题。
　　公司从事在线测控和机器视觉检测业务十多年，在该领域具有丰富的技术储备和项目管理经验，拥有一支经验丰富的项目安装和运维的工程师团队，能够有效应对项目过程中遇到的各种问题，为各项系统按照技术协议和客户要求顺利运行提供有力保障。
　　5、终端客户资源丰富，与知名头部企业合作关系深厚
　　公司深耕自动化过程控制和机器视觉技术领域十余年，公司产品已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，与上述行业的知名企业建立了稳定的合作关系，如新能源电池行业的宁德时代（300750）、蜂巢能源、欣旺达（300207）、亿纬锂能（300014）、青山控股、赢合科技（300457）、科恒股份（300340）、嘉元科技（688388）和诺德股份（600110）等，薄膜行业的福斯特（603806）、金韦尔机械等；无纺布及卫材行业的诺邦股份（603238）和延江股份（300658）等；造纸行业的仙鹤股份（603733）和再升科技（603601）等，积累了丰富的客户资源。与知名客户的稳定合作关系以及公司持续加大客户开拓力度，为公司近年以及未来的经营业绩提供坚实的客户基础。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司自成立以来注重技术创新和自主研发，在行业通用技术基础上，经过十多年的积累，形成在线测控技术和机器视觉检测技术两大技术平台。其中，在线测控技术覆盖了传感器技术、扫描架检测技术、闭环控制技术三个技术模块；机器视觉技术覆盖了高速线扫描相机技术、数字图像处理技术、光源及恒流频闪控制技术、无损检测技术、汽车总装下线检测技术、半导体AOI检测技术六个技术模块。公司的核心技术均来源于自主研发，具有技术先进性，存在一定的技术门槛，且形成相应的知识产权的保护。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2025年12月31日，公司累计获得发明专利58个，实用新型专利25个，外观设计专利4个，软件著作权68个。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　2、根据行业及市场的发展变化，同时结合自身的经营策略，公司将根据项目研发进展情况对项目预计总投资规模持续评估并进行合理的调整。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　(三)核心竞争力风险
　　1、技术研发与创新的风险
　　随着下游行业生产质量要求提高，公司须持续推进技术创新以及新产品开发，以适应不断发展的市场需求。如果公司未来无法持续加大技术研发投入，无法及时根据下游用户日益复杂的检测及控制需求提供领先的技术解决方案，将会削弱公司的技术竞争能力，对公司盈利产生不利影响。
　　2、关键技术人才流失风险
　　公司重视底层技术的研发，搭建从核心部件到智能测控装备系列产品的布局，并实现新能源电池、薄膜等多个行业推广应用。技术人员需要积累不同应用场景的实践经验，才能总结提炼核心共性的技术问题，提升核心部件和新产品方案的研发能力。因此，技术人员的培养需要较长的周期。若关键研发技术人员流失，将对高精度系列传感器的研发、AI技术应用研发等项目的进展产生重大影响，造成公司新产品的推出受阻和市场竞争力削弱，对公司的持续盈利能力造成重大不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、新能源电池领域客户集中度较高及大客户依赖的风险
　　鉴于锂电池产业链中锂电池及其原材料的产能较为集中的行业格局，公司未来新能源电池领域的客户主体仍以产业链中的知名企业为主。若新能源电池竞争格局发生重大不利变化、主要客户出现经营困难，或公司的产品不能持续得到比亚迪、蜂巢能源等大客户的认可，公司经营将因此受到不利影响。
　　(五)财务风险
　　1、主营业务毛利率下降的风险
　　由于公司产品类别及应用领域相对较多，不同类别产品和不同应用领域的同类产品的单价、成本及毛利率存在差异，通常机器视觉智能检测系统的毛利率相对在线自动化测控系统较高，新能源电池领域的毛利率相对其他应用领域较低，因此产品类别和应用领域的结构变化会对公司主营业务毛利率产生较大影响。若未来毛利率相对较低的在线自动化测控系统以及新能源电池领域的占比持续增加，则公司主营业务毛利率可能出现下降的风险。
　　2、应收账款及合同资产余额较大及无法及时回收的风险
　　随着公司销售规模的扩大及新能源电池领域营业收入占比继续上升，公司应收账款回款周期可能继续增长，进而导致应收账款余额进一步增加。若宏观经济形势、行业发展前景发生重大不利变化或个别客户生产经营状况发生困难，将有可能导致公司应收账款出现坏账损失。如若客户信用风险集中发生，则公司将面临应收账款无法及时回收的风险。
　　3、存货跌价和周转周期较长的风险
　　未来，随着业务规模的进一步扩大，若存货管理能力未能及时跟进，发行人的存货跌价风险将进一步增加。由于公司产品根据客户需求定制化设计，且需要在客户现场完成安装调试后才可验收，存货周转较慢，其中应用于新能源电池行业的产品验收周期较其他行业相对较长，随着新能源电池的订单持续增多，公司的存货周转率存在进一步下降的风险。
　　(六)行业风险
　　1、新能源电池和光伏行业未来可能周期性投资放缓，以及传统行业增速较缓，导致公司经营业绩无法保持持续快速增长的风险
　　现阶段，公司的产品主要应用于新能源电池、薄膜、无纺布及卫材和造纸领域。由于设备投资的周期性及产能释放的滞后性，未来随着各大锂电池厂商和光伏厂商扩产规划的新增产能落地，可能会出现阶段性的产能过剩风险，进而导致各相关厂商周期性放缓投资进度。
　　无纺布及卫材、造纸等传统行业发展相对稳定，相关产品使用寿命、客户更新改造周期相对较长，未来市场需求增长较为有限。如果未来新能源电池行业和光伏行业客户出现设备投资周期性放缓，且公司未能成功将业务大规模拓展至新能源电池和光伏领域的非片材检测场景或其他应用领域，将无法把握其他细分市场扩张带来的发展机遇，进而导致公司经营业绩无法保持持续快速增长。
　　(七)宏观环境风险
　　公司自研核心部件智能图像处理板卡、工业线阵相机和高速数据处理模块等需要使用外采的FPGA芯片、传感器芯片、MCU芯片等，公司产品片材在线测控系统需要使用从德国进口β放射源，报告期内，上述芯片和β放射源主要依靠国外进口取得。虽然公司近年来积极开发国产芯片的应用方案，在芯片使用上已具备替代相关进口芯片的能力，但由于公司对芯片、β放射源的采购金额总体较大，同时，受市场供求关系、国际形势复杂多变等影响，芯片、β放射源的采购价格波动较大，如果未来市场供求关系持续紧张，价格上涨，公司可能面临芯片和β放射源供应不足、原材料采购成本增加的风险。
　　五、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　当前，新一轮科技革命和产业变革加速发展，大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术正在与制造业深入融合，不断改变着制造业的生产方式、组织方式和发展模式，数字化、网络化、智能化已经成为全球制造业发展的重要方向。智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。近年来国家大力推进制造业转型和智能制造，各部门相继发布相关政策鼓励企业逐步完成传统工业的自动化、智能化改造，为公司的发展创造了良好的政策环境和广阔的市场空间。
　　2024年4月，工业和信息化部等七部门印发《推动工业领域设备更新实施方案》，明确指出，到2027年，工业领域设备投资规模较2023年增长25%以上。该方案强调了高端、智能、绿色、安全作为工业领域设备更新的重点方向，一是加快落后低效设备替代，更新升级高端先进设备和试验检测设备；二是推广应用智能制造装备，加快建设智能工厂；三是加快生产设备绿色化改造，推动重点用能设备能效升级；四是提升设备安全水平，推广应用先进适用安全装备。
　　2024年12月，工业和信息化等三部门印发《制造业企业数字化转型实施指南》，其中提出，推动生产过程智能转型。引导离散工业企业实施基于模型的系统工程，基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据流转，发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式，通过模型传递持续提升生产效率和产品质量。
　　2025年7月，工业和信息化部等八部门印发《机械工业数字化转型实施方案》，提出以智能制造为主攻方向，以提质降本增效和价值创造重塑为目标，以装备技术与新一代信息技术深度融合为主线，以产品智能化、生产数智化、服务智慧化为抓手，聚焦企业发展和产业转型升级需求，坚持创新发展、安全可控，坚持场景牵引、问题导向，研制一批智能装备、建设一批智能工厂、拓展一批智慧服务，推动机械工业高端化、智能化、绿色化发展，为推进新型工业化提供坚实的技术装备保障。
　　2025年12月，工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，意见提出一端抓技术供给，推动“智能产业化”，一端抓赋能应用，加快“产业智能化”，整体壮大产业生态，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。
　　(二)公司发展战略
　　公司秉持工匠精神，持续以科技为引领，深耕自动化过程控制和机器视觉技术领域，致力于成为全国领先的生产过程质量检测及控制解决方案提供商。同时，公司将利用多年积累的传感器技术和数字图像处理技术等，开发构建具有双元特色的智能检测核心部件供应平台，以满足客户购买核心部件自行完成系统组态应用的需求。经过十多年的沉淀发展，公司在新能源电池、薄膜、无纺布卫材、造纸等多个下游行业形成一系列以质量控制为目标的系统解决方案，后续公司将基于两大技术平台做产品应用层面的迁移，向更多领域的生产过程质量检测和控制拓展。公司将抓住国家传统制造业转型升级、智能制造设备行业大发展的机遇，助力客户实现智能化检测及自动化控制，并逐步实现对国外品牌的国产替代，为实现国家关键设备的自主可控和产业升级做出积极贡献。同时，公司将加速推进海外市场布局，为全球用户提供更优质的产品和服务，形成具有辐射全球市场的业务竞争力。
　　(三)经营计划
　　1、持续加大研发投入，不断更新迭代产品性能，并对3D检测领域做重点布局
　　公司已建立了灵活、高效的研发体系，并密切跟踪行业发展趋势，把握市场需求提前布局技术研发，快速满足客户产品技术变化。公司将不断更新迭代现有在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统的产品性能，继续完善X-ray内部缺陷检测系统、3DCT内部缺陷检测系统和基于Linux的嵌入式视觉系统、晶圆缺陷检测系统、色度检测系统等产品。在核心部件方面，提升X/β射线传感器、微波水分传感器、工业线阵相机等部件的检测精度，增强激光位移传感器、多系列智能相机等核心部件的研发，提前布局新一代智能处理板卡的研发，在数据采集速度、处理频率和存储量方面实现跨越式提升。公司2026年新立项了AI数据生成与迁移学习驱动的小样本工业缺陷检测平台研发、矩阵探测器的应用研究与开发、基于多能谱射线的面密度检测技术研究、3D与AI工业相机的研发四个研发项目。未来，公司将持续加大研发投入的力度，吸引和招募高层次的研发人才，增强公司研发能力，提升公司产品的竞争力。
　　2026年公司将对3D检测领域做重点布局。本报告期内公司已自研线阵2.5D相位成像系统，通过自研PMD2.5D光源打光、自研智能线阵相机扫描与2.5D算法实现高精度三维形貌检测。在此基础上，公司2026年新增了研发项目：3D与AI工业相机的研发。该项目将选择高动态范围（HDR）、低噪声、高帧率的CCD/CMOS传感器，融合多模态成像技术，嵌入AI算法，实现目标对象三维几何信息的获取、高精度识别、缺陷检测、动态跟踪等功能。项目拟在突破传统视觉局限，实现三维空间感知，并深度融合AI技术，提升机器视觉智能化水平与复杂应用场景的适配性，使生产线具备“看得准、学得快、做得稳”的能力。
　　2、依托核心技术积累，公司积极布局具身智能领域
　　公司核心技术覆盖感知、决策、执行三大核心环节。在感知层，依托自研的高精度智能相机实现高效数据采集与环境感知；在决策层，公司自主开发了融合AI技术的机器视觉算法和图像处理软件等专用检测分析软件，完成深度分析建模与智能决策；在执行层，公司通过自研的闭环控制及解耦算法软件，凭借自动化控制平台实现精准运动控制与全流程闭环执行。上述三大核心能力深度融合，形成“感知—分析—执行”一体化自主智能闭环链路，为公司面向复杂工业场景及高端智能应用领域提供系统级解决方案奠定坚实技术基础。
　　基于上述技术积累，公司积极拓展下游应用领域，拟在具身智能领域进行重点布局与业务开拓。2026年3月，公司已与杭州新剑机电传动股份有限公司签署了《战略合作协议》，拟为新剑传动生产的“人形机器人智能驾驶底盘-行星滚柱丝杠、滚珠丝杠”开发自动检测装配设备。截至本报告披露日，相关样机尚在开发中。
　　公司深耕各行业的自动测控和机器视觉领域十余年，积累了大量数据和应用案例，拥有AI应用项目开发实施经验。根据目前日益增长的AI应用市场需求，公司将充分利用积累的资源和经验，在现有自主开发的软件基础上，加以系统化提炼和集合，推出AI训练平台，完成由原始数据到模型的转化。AI训练平台将数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配、AI部署等全流程整合，解决以往AI实施过程工具碎片化、过程结果可视化差、对实施人员要求高的问题。此外，公司将开展研发特定AI算法集成到智能相机里，实现AI算力的边缘化高速实时处理，实现更快的检测速度。目前AI训练平台与AI智能相机的研发均进展顺利，未来公司将继续加大研发力度，共同助力各行业自动化、智能化的发展，形成公司新的业务增长点。
　　4、“内生+外并”相结合向更多领域拓展，重点布局具身智能、半导体量检测领域
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商。公司将依托公司在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，紧跟国内外产业发展趋势，采用内生培育结合外延并购的发展模式，通过内部产业培育与外部并购扩张持续优化产业布局。公司未来将重点布局具身智能和半导体量检测领域。具身智能领域，公司将重点关注视觉感知、数据处理、人形机器人零部件检测和自动化装配等方向。半导体量检测领域，公司将重点关注硅片、高端PCB、芯片封装等检测场景。此外，电子标箔、PI膜、复合集流体、氢燃料电池膜电极、碳纤维等材料的生产过程存在大量的片材检测的应用场景，也将是公司重点拓展领域。
　　5、积累通用型核心部件，构建具有双元特色的智能检测核心部件供应平台
　　依靠所积累的在线测控和机器视觉检测两大技术平台，公司在充分了解客户生产工艺流程和自动化测控需求后，为客户提供定制化的设备及服务。在线测控技术方面，公司自研X射线传感器、β射线传感器、微波水分传感器等多种传感器。机器视觉检测技术方面，公司积极推进机器视觉系统中核心部件的自主研发，光源及恒流控制器、基于FPGA的智能图像处理板卡、工业线阵相机以及软件算法等研发成果相继突破，并不断迭代升级。
　　利用公司多年积累的传感器技术和数字图像处理技术等，公司将开发构建具有双元特色的智能检测核心部件供应平台，以满足客户购买核心部件自行完成系统组态应用的需求，并形成公司后续业绩新的增长点。目前，公司可单独销售的通用型核心部件包括：色差分析仪、光泽度检测仪、白光干涉传感器、红外水分表、微波水分表、X射线表、β射线表、面向机器视觉应用的光源。
　　6、不断拓宽市场渠道,加速推进海外市场布局
　　公司的销售主要集中在境内，境内客户目前仍有非常大的拓展空间，公司未来一段时间内的销售仍以重点开发境内新兴市场需求以及持续深入国产替代为主；同时，公司将不断加强海外市场的开拓及运营力度，为公司的进一步发展打开更多空间。
　　7、提高精益化管理水平，持续实现降本增效
　　公司将持续推行精益化管理，从采购、生产、销售、财务等多部门多维度开展降本增效。公司将成本控制指标由公司分解到各部门，再由各部门分解到团队，将“成本最优化”的理念从管理团队渗透到一线生产员工，强化全员、全要素、全过程的成本管控，有效控制产品制造成本和各项费用。
　　8、优化人才结构、加强人才储备，助力公司可持续发展
　　公司高度重视人才引进、培养以及团队建设。公司将持续优化人才结构，既要引入公司需要的高素质的专业研发人才，也要加强销售团队和管理团队的建设，进一步提高公司市场开拓能力和整体管理水平。同时，公司将继续完善员工培养教育培训制度，广泛开展员工内部技术交流和外部进修，全方面提升公司员工的综合素质，构建和优化人才梯队。在吸引及留住人才工作方面，除了公司员工持股平台外，公司审议通过了2026年限制性股票激励计划，对现有人才梯队进行了深度优化和升级，积极扩充以研发为主的高端人才，有效地将股东利益、公司利益和员工利益结合在一起，为公司未来持续发展夯实基础。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）公司所属行业发展情况　　公司专注于在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的研发、生产和销售。根据《国民经济行业分类与代码》（GBT4754-2017）分类标准，公司属于“C35专用设备制造业”；根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司产品属于“2高端装备制造产业”中的“2.1.3智能测控装备制造”，属于工业自动化范畴。　　工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称，它是涉及仪器仪表、控制系统、机器视觉等众多技术领域的一门综合性技术。工业自动化对于降低各个... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）公司所属行业发展情况
　　公司专注于在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的研发、生产和销售。根据《国民经济行业分类与代码》（GBT4754-2017）分类标准，公司属于“C35专用设备制造业”；根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司产品属于“2高端装备制造产业”中的“2.1.3智能测控装备制造”，属于工业自动化范畴。
　　工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称，它是涉及仪器仪表、控制系统、机器视觉等众多技术领域的一门综合性技术。工业自动化对于降低各个行业的生产成本，提高企业的经济效益起到了重要的作用。从全球范围看，工业自动化是各国大力推进的方向。
　　公司的产品分为在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统，其中，在线自动化测控系统具备在线测量和实时闭环控制的特点，属于过程控制领域。
　　（1）过程控制行业发展情况
　　过程控制在工业领域是指以厚度、水分、成分、温度和压力等工艺参数作为被控变量的自动控制，是计算机及时地采集检测数据，经过算法得出最佳值迅速地对控制对象进行自动控制和自动调节，也被称为实时控制。过程控制是保持生产稳定、降低消耗及成本、提高生产质量的重要手段。
　　美国Honeywell、瑞士ABB、美国赛默飞、美国Mahlo等国外龙头企业在过程控制领域发展较早，在技术水平、品牌知名度、业务规模等方面相较于本土企业具备竞争优势，占据以石油、化工等大型复杂项目为代表的高端市场主要份额。经过多年的发展与技术积累，国内过程控制企业逐步进入各细分应用领域，逐步实现对于国外品牌的国产替代。
　　1）应用领域拓展和检测精度提高，检测设备需求旺盛
　　在工业自动化中，特别是连续生产过程的自动化中，检测系统是实现生产过程自动化必不可少的技术工具之一。自动检测系统通过对过程参数的准确检测，可以及时准确地反映工艺设备的运行工况，为操作人员提供必要的操作依据，为自动控制系统提供必要的信号，是过程控制中重要的前端系统。随着工业自动化的应用领域不断拓展和工业生产过程中对于检测精细度的要求不断提升，工业自动化产业对于检测设备的需求日益旺盛。
　　2）工业生产过程日趋复杂，工业控制系统前景广阔
　　随着生产技术水平的迅速提高与生产规模的持续扩大，工业领域对于自动控制系统的要求不断提升，对于工业自动控制系统的需求日益旺盛。未来随着工业自动化技术在我国各工业领域的普及和外部市场环境的恢复，我国工业控制市场规模将稳步提升，AMR Analysis预计2027年我国工业控制系统市场规模将达到151.6亿美元。
　　在线自动化测控系统融合了精密机械、自动控制、射线吸收衰变、微波技术、精密光学测量技术、软件算法和嵌入式数据处理等多学科技术，需要积累深厚的行业经验。新进入企业难以在短期内实现多学科的交叉整合，掌握核心工艺和关键技术，形成了较高的行业技术门槛，使得市场参与者相对较少。
　　（2）机器视觉行业发展情况
　　机器视觉是指用机器代替人眼来做测量和判断，是人工智能正在快速发展的一个分支。相比于人眼识别，机器视觉在速度、精度、环境适应性、客观性、效率性、感光范围等方面优势明显，具有检测速度快、识别精度高、工作时间长、信息方便集成、适应恶劣环境等核心特征。
　　机器视觉系统是智能制造装备的重要组成部分。智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。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，也是整个智能制造系统中的重要信息输入端口。智能制造的实现需要广泛联通各类生产设备，并通过智能控制系统将各类生产设备所采集的信息进行汇总和分析，最终做出高效、精确的自主决策，而机器视觉技术是生产设备采集信息的重要方式，是智能制造的基础。
　　1）国外机器视觉发展较早，应用场景不断扩充，全球市场规模持续提升
　　自1969年成像传感器诞生起，国外机器视觉产业开始萌芽，经多年发展，目前已进入产业发展中期。随着自身技术的成熟和各行业智能制造需求的增长，机器视觉的应用场景不断扩充，在电子制造、平板显示、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装、制药、生命科学等众多行业均成功应用。根据《机器视觉发展白皮书（2021版）》的数据，未来随着应用领域的不断丰富，全球机器视觉产业市场规模有望进一步提升，预计2025年全球机器视觉产业市场规模达到215亿美元。
　　2）我国机器视觉产业起步晚，发展迅速，未来前景广阔
　　我国机器视觉产业起步较晚，早期主要以技术引进的方式快速掌握国外机器视觉的先进经验。凭借我国发达的制造业基础，我国机器视觉产业高速发展，已进入发展中期。近年来，国家大力推进制造业转型和智能制造，国内制造业升级转型和国产化替代的趋势明显加快，我国机器视觉行业迎来了空前的发展机遇，市场规模快速提升。根据机器视觉产业联盟（CMVU）数据，预计2025年，我国机器视觉产业市场规模达到393.13亿元。
　　机器视觉是先进成像、图像算法、自动化等多技术的融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统，以满足应用行业在精度、效率、兼容性和性价比等产品指标上的要求。由于机器视觉解决方案中核心部件和关键软件算法的技术门槛高，对潜在的市场进入者形成较强的技术壁垒。
　　（二）公司主要业务、主要产品及其用途
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量、水分、灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制；机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。
　　（三）经营模式：
　　1、盈利模式
　　公司拥有独立的研发、采购、生产、销售体系，依靠所积累的在线测控和机器视觉检测两大技术平台，在充分了解客户生产工艺流程和自动化测控需求后，为客户提供定制化的设备及服务，从中取得收入、获得盈利。
　　公司产品在下游应用的延展性较大，实现从造纸行业逐步延伸至无纺布及卫材、薄膜、新能源电池等领域。除了拓展下游应用领域之外，公司逐步实现核心部件自研，增加多种标准高性能传感器研发，逐步从系统供应商演变到传感器供应商及系统供应商，进一步提高产品的利润率和整体性能。另外，通过为客户提供优质、及时的售后技术服务，提升客户满意度、打造良好的行业口碑，巩固现有客户和不断开发新客户，提升公司的盈利规模。
　　2、采购模式
　　公司采购的原材料主要有机械件、仪表件、电气件、电子件、光学件等。公司按照市场化的原则自主选择供应商，根据客户订单来制定生产计划、安全库存需求，进而确定原材料采购计划。部分原材料会进行一定的备货，主要包括单价较高且批量采购有利于降低采购成本的原材料、供应较为紧张的原材料以及使用较频繁、通用性较高原材料。
　　采购部结合历史同类采购价格以及供应商报价，经对比后确定采购单价，向供应商下达采购订单。需要质检的货物送达后由品管部进行检查，仓库对合格的物料进行入库，财务部负责对账、开票及付款。
　　3、生产模式
　　公司产品采用“订单驱动为主，标准化部件适当备货”型生产模式。
　　订单驱动型的生产是在接到客户订单后，工程部按照客户的需求确定整体技术方案和详细设计方案。由生产部门汇总完整的产品设计方案，安排生产计划，下发生产任务和BOM表，组织采购部采购原材料，对于设备和部件中所需的机械件大部分采取定制化采购的形式，由公司自行完成机械图纸设计，下发图纸给机械加工商采购相应的合金材料并完成加工。生产部对进行产品的生产、组装，工程部负责对产品进行调试，品管部验收后方发往客户现场，最终由工程部对产品进行安装、调试和用户培训。
　　4、销售模式
　　公司的经营方式为直销。公司通过参加展会、行业会议、老客户推荐等方式获取新客户。销售部了解客户需求后，由工程部与客户进行进一步的技术交流，以确保完全理解客户需求，并确定产品方案，进而进行商务洽谈、合同签订。
　　公司一般采用成本加成的方式，与客户协商确定销售价格，销售价格会依据产品成本、市场情况等因素定期更新。公司结算方式主要为“签订订单后预收-发货/到货预收-设备验收后收取验收款-质保期结束收取质保款”的分阶段收款方式。公司根据客户的商业信用和结算需求，以及双方商业谈判的情况，不同行业客户的付款条件可能会有所不同。
　　5、研发模式
　　公司研发中心下设在线测控部、机器视觉部和机械设计部，打造了在线测控和机器视觉检测两大技术平台，形成核心技术支撑核心部件和关键软件算法，进而支撑各类检测及控制解决方案的研发体系。该研发体系根据下游行业的市场需求，结合前瞻性的技术发展趋势，对产品、核心部件或技术进行研究开发，以解决现有产品中的技术痛点或以技术突破来孵化新产品、实现产品核心部件的自研及核心算法的自主设计，提升或扩充公司的核心技术，增强公司技术实力和核心竞争力，并将研发成果推广应用到公司的主要产品，提升研发产业化效果。此外，公司增加了多种标准高性能传感器研发，逐步从系统供应商演变到传感器供应商及系统供应商。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量/水分/灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制，机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。公司产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，并逐渐向半导体领域拓展。
　　1、整体经营情况
　　2025年上半年，在经济发展放缓、客户需求紧缩、行业竞争加剧等多重压力下，公司积极应对多重挑战，动态调整业务规划，持续推进客户开拓，不断优化产品结构。2025年上半年，公司营业收入16,149.86万元，较上年同期下降9.39%，2025年上半年实现归属于上市公司股东的净利润3,650.72万元，较上年同期下降28.53%。公司在报告期内加大研发投入强度，充实了在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的技术积累，提升了智能化解决方案的核心竞争力，以技术创新驱动价值增长，为未来业绩增长进一步夯实了基础。
　　2、2025年上半年公司重点工作
　　（1）持续开拓市场，在手订单充足
　　面对日益激烈的市场竞争环境，客户对产品质量、性能持续向上的需求决定了其对产品检测精度的要求提高。报告期内，公司不断提高和完善自研传感器、工业线阵相机等核心部件的性能；持续进行智能AI算法的迭代开发，在多个维度实现了技术突破。凭借深厚的技术积累和持续的技术迭代，提高了公司产品的竞争优势。行业的技术路线切换带来的设备更新，也为公司带来了新的发展机遇，基于自研的白光干涉传感器的膜厚检测系统和新开发的色度检测系统均形成了正式订单。截至2025年6月30日，公司在手订单含税金额为8.61亿元，订单充足。
　　（2）公司加大研发投入，加快集成电路、半导体量检测领域布局
　　公司持续研发高精度传感器、高精度工业线阵相机等核心部件,深入自主开发机器视觉算法和图像处理软件等专用检测分析软件，面向制造业数字化、智能化发展需求，提升在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的智能化水平。报告期内，公司持续加大研发投入，2025年上半年公司研发费用1,965.22万元，2025年上半年末研发人员人数为121人，研发人员涵盖了高性能相机、AI人工智能、结构光学、高精度测量仪器仪表、PCB检测、汽车总装检测、半导体晶圆检测等研发方向。
　　公司技术研发持续向半导体量检测领域拓展，公司全自动晶圆AOI量检测系统和晶圆在线光谱量测系统均已研发完成。截至本报告披露日，公司的晶圆AOI位错检测系统已获得小批量正式订单。该设备基于明场反射原理，采用高倍率光学显微镜成像技术，实现SiC晶圆位错缺陷的高速、精准、非接触式的无损光学检测。结合AI识别算法，可对晶圆中的TSD、TED、BPD瑕疵实现精准的识别和分类。
　　（3）加大基于工业应用的AI软件研发力度，加快AI训练平台与AI智能相机的研发
　　公司深耕各行业的自动测控和机器视觉领域十余年，积累了大量数据和应用案例，拥有AI应用项目开发实施经验。根据目前日益增长的AI应用市场需求，公司充分利用积累的资源和经验，在现有自主开发的软件基础上，加以系统化提炼和集合，进行AI训练平台的研发，完成由原始数据到模型的转化。AI训练平台将数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配、AI部署等全流程整合，解决以往AI实施过程工具碎片化、过程结果可视化差、对实施人员要求高的问题。目前AI训练平台数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配功能均已完成，当前平台同时支持正样本和负样本数据的训练。此外，公司着手研发将特定AI算法集成到智能相机里，实现AI算力的边缘化高速实时处理，实现更快的检测速度。目前AI智能相机样机硬件已经完成制造，开始整体调试工作。AI训练平台与AI智能相机将共同助力各行业自动化、智能化的发展，形成公司新的业务增长点。
　　（4）加速海外业务布局
　　公司的销售主要集中在境内，境内客户目前仍有非常大的拓展空间，公司未来一段时间内的销售仍以重点开发境内市场需求、持续深入国产替代为主；同时，公司将加强海外市场的开拓及运营力度，为公司的进一步发展打开更大空间。截至本报告披露日，公司产品已销售至美国、日本、土耳其、越南、印度尼西亚、印度、马来西亚、匈牙利等国家。
　　（5）募投项目按计划有序推进
　　报告期内，募投项目按计划有序推进。截至目前，生产基地项目总部大楼正在装修中，公司预计于2025年正式入驻。入驻后，公司将继续发挥在在线测控、机器视觉检测等方面的核心技术优势，解决产能瓶颈，同时提高自主研发能力和科技成果转化能力，使公司能够持续生产符合行业趋势、客户需求的产品。
　　（6）企业管理水平进一步提升
　　报告期内，公司进一步推进组织机构规整化、业务流程简明化、责任权利岗位化，继续完善组织架构、管理体系、管理机制，弥补短板、做精做深管理，通过目标量化分解考核等，提升企业整体运营效率；提升内部管控能力，强化合规管理、风险管理、缺陷管理等，进一步强化业务流程执行力，全面推行降本增效理念；全面推进业务全过程管理信息化，利用信息化手段，全面提升企业管理水平和效能。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术研发优势
　　公司在线自动化测控系统的技术涵盖了核物理、微波技术、嵌入式数据处理、电子测量技术等领域，是集多种技术为一体的自动化、智能化产品。公司通过不断自主研发，在射线传感器、微波水分传感器、高速数据处理模块、闭环控制软件算法等核心部件和软件算法的研发设计上形成多项核心技术成果。
　　公司机器视觉系统的智能图像处理板卡、光源、恒流控制器、软件算法等核心部件和软件均系公司自主研发生产；自主研发的工业线阵相机，已于2021年大批量投入使用。公司自主研发的以FPGA为核心处理器的机器视觉检测系统在图像信息处理能力和边缘计算能力等方面具备突出的技术优势，尤其在铜箔、铝箔、极片、薄膜、无纺布、纸张等高速、宽幅生产场景下，优势明显。
　　上述核心部件及软件算法构筑了公司产品在下游应用领域的技术壁垒。公司技术水平受到中国化学与物理电源行业协会动力电池应用分会、中国塑料加工工业协会流延薄膜专业委员会和中国造纸协会等行业协会的充分认可，2022年获评第四批国家级专精特新“小巨人”企业。
　　2、技术和产品下游应用领域可拓展性强
　　公司成立以来，重视研发资源的投入，积累了传感器技术、闭环控制技术、高速线扫描相机技术和数字图像处理技术等多项核心技术，形成了在线测控技术和机器视觉检测技术两大技术平台。在在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心产品的协同并进下，公司产品应用领域从造纸逐渐渗透至无纺布及卫材、薄膜、新能源电池、玻纤、印刷和食品等领域，拥有丰富的系列产品和多个应用领域的项目经验。凭借公司多个应用行业的技术积累和跨领域应用能力，充分了解下游用户需求和用户工艺后，基于两大技术平台做产品应用层面的迁移，向更多领域的生产过程质量检测和控制拓展。
　　3、具备提供测控一体化解决方案能力
　　与传统的纯机器视觉检测系统解决方案商或者纯在线自动化测控系统解决方案商有所不同，公司通过将机器视觉检测系统和在线自动化测控系统融合使用，能够为客户提供产品自动化生产过程质量检测和控制的一体化解决方案，实现各系统间信息的交汇，还可有效节省客户的沟通成本，减少客户因设备故障等待不同供应商提供维修服务产生的停工时间损失，促进自动化生产线上不同设备的配合控制，减少客户后期运维服务的支出等。
　　目前，仙鹤股份、延江股份等客户采用了公司提供的一体化的生产过程质量检测和控制解决方案。比如锂电池行业中对锂电池极片的涂布面密度在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统共同使用，同时完成极片涂布面密度检测控制和涂布对齐度视觉检测；造纸行业中对纸张的定量、水分和灰分的在线自动化测控系统和纸张表面缺陷的视觉检测系统共同使用；薄膜行业中对薄膜的涂布量、厚度的在线自动化测控系统和薄膜表面缺陷的视觉检测系统共同使用等。
　　4、具有丰富的项目管理经验
　　因不同客户或同一客户不同生产线的配置差异，在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统在安装和售后服务过程中，需要工程师对系统不断调试和磨合以解决与客户生产线的其他设备之间的适配性、兼容性等问题。
　　公司从事在线测控和机器视觉检测业务十多年，在该领域具有丰富的技术储备和项目管理经验，拥有一支经验丰富的项目安装和运维的工程师团队，能够有效应对项目过程中遇到的各种问题，为各项系统按照技术协议和客户要求顺利运行提供有力保障。
　　5、终端客户资源丰富，与知名头部企业合作关系深厚
　　公司深耕自动化过程控制和机器视觉技术领域十余年，公司产品已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，与上述行业的知名企业建立了稳定的合作关系，如新能源电池行业的蜂巢能源、欣旺达（300207）、亿纬锂能（300014）、青山控股、赢合科技（300457）、科恒股份（300340）、嘉元科技（688388）和诺德股份（600110）等，薄膜行业的福斯特（603806）、金韦尔机械等；无纺布及卫材行业的诺邦股份（603238）和延江股份（300658）等；造纸行业的仙鹤股份（603733）和再升科技（603601）等，积累了丰富的客户资源。与知名客户的稳定合作关系以及公司持续加大客户开拓力度，为公司近年以及未来的经营业绩提供坚实的客户基础。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司自成立以来注重技术创新和自主研发，在行业通用技术基础上，经过十多年的积累，形成在线测控技术和机器视觉检测技术两大技术平台。其中，在线测控技术覆盖了传感器技术、扫描架检测技术、闭环控制技术三个技术模块；机器视觉技术覆盖了高速线扫描相机技术、数字图像处理技术、光源及恒流频闪控制技术、无损检测技术、汽车总装下线检测技术、半导体AOI检测技术六个技术模块。公司的核心技术均来源于自主研发，具有技术先进性，存在一定的技术门槛，且形成相应的知识产权的保护。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2025年6月30日，公司累计获得发明专利51个，实用新型专利24个，外观设计专利3个，软件著作权65个。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　2、根据行业及市场的发展变化，同时结合自身的经营策略，公司将根据项目研发进展情况对项目预计总投资规模持续评估并进行合理的调整。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明

　　四、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入16,149.86万元，较上年同期下降9.39%；实现归属于上市公司股东的净利润3,650.72万元，较上年同期下降28.53%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为2,560.64万元，较上年同期下降41.94%。

　　五、风险因素
　　（一）核心竞争力风险
　　1、技术研发与创新的风险
　　随着下游行业生产质量要求提高，公司须持续推进技术创新以及新产品开发，以适应不断发展的市场需求。如果公司未来无法持续加大技术研发投入，无法及时根据下游用户日益复杂的检测及控制需求提供领先的技术解决方案，将会削弱公司的技术竞争能力，对公司盈利产生不利影响。
　　2、关键技术人才流失风险
　　公司重视底层技术的研发，搭建从核心部件到智能测控装备系列产品的布局，并实现新能源电池、薄膜等多个行业推广应用。技术人员需要积累不同应用场景的实践经验，才能总结提炼核心共性的技术问题，提升核心部件和新产品方案的研发能力。因此，技术人员的培养需要较长的周期。若关键研发技术人员流失，将对高精度系列传感器的研发、AI技术应用研发等项目的进展产生重大影响，造成公司新产品的推出受阻和市场竞争力削弱，对公司的持续盈利能力造成重大不利影响。
　　（二）经营风险
　　1、新能源电池领域客户集中度较高及大客户依赖的风险
　　鉴于锂电池产业链中锂电池及其原材料的产能较为集中的行业格局，公司未来新能源电池领域的客户主体仍以产业链中的知名企业为主。若新能源电池竞争格局发生重大不利变化、主要客户出现经营困难，或公司的产品不能持续得到比亚迪、蜂巢能源等大客户的认可，公司经营将因此受到不利影响。
　　（三）财务风险
　　1、主营业务毛利率下降的风险
　　由于公司产品类别及应用领域相对较多，不同类别产品和不同应用领域的同类产品的单价、成本及毛利率存在差异，通常机器视觉智能检测系统的毛利率相对在线自动化测控系统较高，新能源电池领域的毛利率相对其他应用领域较低，因此产品类别和应用领域的结构变化会对公司主营业务毛利率产生较大影响。若未来毛利率相对较低的在线自动化测控系统以及新能源电池领域的占比持续增加，则公司主营业务毛利率可能出现下降的风险。
　　2、应收账款及合同资产余额较大及无法及时回收的风险
　　随着公司销售规模的扩大及新能源电池领域营业收入占比继续上升，公司应收账款回款周期可能继续增长，进而导致应收账款余额进一步增加。若宏观经济形势、行业发展前景发生重大不利变化或个别客户生产经营状况发生困难，将有可能导致公司应收账款出现坏账损失。如若客户信用风险集中发生，则公司将面临应收账款无法及时回收的风险。
　　3、存货跌价和周转周期较长的风险
　　未来，随着业务规模的进一步扩大，若存货管理能力未能及时跟进，发行人的存货跌价风险将进一步增加。由于公司产品根据客户需求定制化设计，且需要在客户现场完成安装调试后才可验收，存货周转较慢，其中应用于新能源电池行业的产品验收周期较其他行业相对较长，随着新能源电池的订单持续增多，公司的存货周转率存在进一步下降的风险。
　　（四）行业风险
　　1、新能源电池和光伏行业未来可能周期性投资放缓，以及传统行业增速较缓，导致公司经营业绩无法保持持续快速增长的风险
　　现阶段，公司的产品主要应用于新能源电池、薄膜、无纺布及卫材和造纸领域。由于设备投资的周期性及产能释放的滞后性，未来随着各大锂电池厂商和光伏厂商扩产规划的新增产能落地，可能会出现阶段性的产能过剩风险，进而导致各相关厂商周期性放缓投资进度。
　　无纺布及卫材、造纸等传统行业发展相对稳定，相关产品使用寿命、客户更新改造周期相对较长，未来市场需求增长较为有限。如果未来新能源电池行业和光伏行业客户出现设备投资周期性放缓，且公司未能成功将业务大规模拓展至新能源电池和光伏领域的非片材检测场景或其他应用领域，将无法把握其他细分市场扩张带来的发展机遇，进而导致公司经营业绩无法保持持续快速增长。
　　（五）宏观环境风险
　　公司自研核心部件智能图像处理板卡、工业线阵相机和高速数据处理模块等需要使用外采的FPGA芯片、传感器芯片、MCU芯片等，公司产品片材在线测控系统需要使用从德国进口β放射源，报告期内，上述芯片和β放射源主要依靠国外进口取得。虽然公司近年来积极开发国产芯片的应用方案，在芯片使用上已具备替代相关进口芯片的能力，但由于公司对芯片、β放射源的采购金额总体较大，同时，受市场供求关系、国际形势复杂多变等影响，芯片、β放射源的采购价格波动较大，如果未来市场供求关系持续紧张，价格上涨，公司可能面临芯片和β放射源供应不足、原材料采购成本增加的风险。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量/水分/灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制，机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。公司产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，并逐渐向半导体领域拓展。　　1、整体经营情况　　2024年，在经济发展放缓、客户需求紧缩、行业竞争加剧等多重压力下，公司积极应对多重挑... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量/水分/灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制，机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。公司产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，并逐渐向半导体领域拓展。
　　1、整体经营情况
　　2024年，在经济发展放缓、客户需求紧缩、行业竞争加剧等多重压力下，公司积极应对多重挑战，动态调整业务规划，持续推进客户开拓，不断优化产品结构。尽管受大环境影响，2024年公司营业收入38,623.33万元，较上年同期下降10.01%，2024年实现归属于上市公司股东的净利润8,686.21万元，较上年同期下降34.92%。公司在报告期内加大研发投入强度，充实了在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的技术积累，提升了智能化解决方案的核心竞争力，以技术创新驱动价值增长，为未来业绩增长进一步夯实了基础。
　　2、2024年度公司重点工作
　　（1）持续开拓市场，在手订单充足
　　面对日益激烈的市场竞争环境，客户对产品质量、性能持续向上的需求决定了其对产品检测精度的要求提高。报告期内，公司不断提高和完善自研传感器、工业线阵相机等核心部件的性能；持续进行智能AI算法的迭代开发，在多个维度实现了技术突破。凭借深厚的技术积累和持续的技术迭代，提高了公司产品的竞争优势。行业的技术路线切换带来的设备更新，也为公司带来了新的发展机遇。本报告期，基于自研的白光干涉传感器的膜厚检测系统和新开发的色度检测系统均形成了正式订单。截至2024年12月31日，公司在手订单含税金额为8.95亿元，订单充足。
　　（2）公司加大研发投入，加快集成电路、半导体量检测领域布局
　　公司持续研发高精度传感器、高精度工业线阵相机等核心部件,深入自主开发机器视觉算法和图像处理软件等专用检测分析软件，面向制造业数字化、智能化发展需求，提升在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的智能化水平。报告期内，公司持续加大研发投入，2024年公司研发费用4,151.48万元，较上年同期增长30.14%，2024年末研发人员人数为126人，较上年同期研发人员数量增长7.69%，新增研发人员除了加强既往领域的研发力量外，还新增了汽车总装检测、半导体晶圆检测、结构光学等研发方向。
　　公司技术研发持续向半导体量检测领域拓展，本报告期已完成全自动晶圆AOI量检测系统和晶圆在线光谱量测系统的样机研发。截至本报告披露日，公司的晶圆AOI位错检测系统的测试样机已通过国内头部厂商验证并获得少量订单。该设备基于明场反射原理，采用高倍率光学显微镜成像技术，实现SiC晶圆位错缺陷的高速、精准、非接触式的无损光学检测。结合AI识别算法，可对晶圆中的TSD、TED、BPD瑕疵实现精准的识别和分类。此次订单签订标志着公司正式迈入半导体量检测领域。
　　（3）加大基于工业应用的AI软件研发力度，加快AI训练平台与AI智能相机的研发
　　公司深耕各行业的自动测控和机器视觉领域十余年，积累了大量数据和应用案例，拥有AI应用项目开发实施经验。根据目前日益增长的AI应用市场需求，公司充分利用积累的资源和经验，在现有自主开发的软件基础上，加以系统化提炼和集合，进行AI训练平台的研发，完成由原始数据到模型的转化。AI训练平台将数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配、AI部署等全流程整合，解决以往AI实施过程工具碎片化、过程结果可视化差、对实施人员要求高的问题。目前AI训练平台数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配功能均已完成，当前平台同时支持正样本和负样本数据的训练。此外，公司着手研发将特定AI算法集成到智能相机里，实现AI算力的边缘化高速实时处理，实现更快的检测速度。目前AI智能相机已完成电路设计，正在进行样机硬件部分制作，后续仍需完成传感器集成、AI整体调试等工作。AI训练平台与AI智能相机将共同助力各行业自动化、智能化的发展，形成公司新的业务增长点。
　　（4）加速海外业务布局
　　公司的销售主要集中在境内，境内客户目前仍有非常大的拓展空间，公司未来一段时间内的销售仍以重点开发境内市场需求、持续深入国产替代为主；同时，公司将加强海外市场的开拓及运营力度，为公司的进一步发展打开更大空间。本报告期，公司产品已销售至美国、越南、印度尼西亚、马来西亚、土耳其等国家。
　　（5）募投项目按计划有序推进
　　报告期内，募投项目按计划有序推进。截至目前，生产基地项目总部大楼正在装修中，公司预计于2025年正式入驻。入驻后，公司将继续发挥在在线测控、机器视觉检测等方面的核心技术优势，解决产能瓶颈，同时提高自主研发能力和科技成果转化能力，使公司能够持续生产符合行业趋势、客户需求的产品。
　　（6）企业管理水平进一步提升
　　报告期内，公司进一步推进组织机构规整化、业务流程简明化、责任权利岗位化，继续完善组织架构、管理体系、管理机制，弥补短板、做精做深管理，通过目标量化分解考核等，提升企业整体运营效率；提升内部管控能力，强化合规管理、风险管理、缺陷管理等，进一步强化业务流程执行力，全面推行降本增效理念；全面推进业务全过程管理信息化，利用信息化手段，全面提升企业管理水平和效能。
　　
　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，拥有在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，助力客户实现智能化检测及自动化控制。在线自动化测控系统为企业提供产品生产过程中的面密度/厚度/克重/定量、水分、灰分等工艺参数检测并对生产过程进行高精度闭环控制；机器视觉智能检测系统适用于表面瑕疵检测、内部缺陷检测和尺寸测量。
　　(二)主要经营模式
　　1、盈利模式
　　公司拥有独立的研发、采购、生产、销售体系，依靠所积累的在线测控和机器视觉检测两大技术平台，在充分了解客户生产工艺流程和自动化测控需求后，为客户提供定制化的设备及服务，从中取得收入、获得盈利。
　　公司产品在下游应用的延展性较大，实现从造纸行业逐步延伸至无纺布及卫材、薄膜、新能源电池等领域。除了拓展下游应用领域之外，公司逐步实现核心部件自研，增加多种标准高性能传感器研发，逐步从系统供应商演变到传感器供应商及系统供应商，进一步提高产品的利润率和整体性能。另外，通过为客户提供优质、及时的售后技术服务，提升客户满意度、打造良好的行业口碑，巩固现有客户和不断开发新客户，提升公司的盈利规模。
　　2、采购模式
　　公司采购的原材料主要有机械件、仪表件、电气件、电子件、光学件等。公司按照市场化的原则自主选择供应商，根据客户订单来制定生产计划、安全库存需求，进而确定原材料采购计划。部分原材料会进行一定的备货，主要包括单价较高且批量采购有利于降低采购成本的原材料、供应较为紧张的原材料以及使用较频繁、通用性较高原材料。
　　采购部结合历史同类采购价格以及供应商报价，经对比后确定采购单价，向供应商下达采购订单。需要质检的货物送达后由品管部进行检查，仓库对合格的物料进行入库，财务部负责对账、开票及付款。
　　3、生产模式
　　公司产品采用“订单驱动为主，标准化部件适当备货”型生产模式。
　　订单驱动型的生产是在接到客户订单后，工程部按照客户的需求确定整体技术方案和详细设计方案。由生产部门汇总完整的产品设计方案，安排生产计划，下发生产任务和BOM表，组织采购部采购原材料，对于设备和部件中所需的机械件大部分采取定制化采购的形式，由公司自行完成机械图纸设计，下发图纸给机械加工商采购相应的合金材料并完成加工。生产部对进行产品的生产、组装，工程部负责对产品进行调试，品管部验收后方发往客户现场，最终由工程部对产品进行安装、调试和用户培训。
　　4、销售模式
　　公司的经营方式为直销。公司通过参加展会、行业会议、老客户推荐等方式获取新客户。销售部了解客户需求后，由工程部与客户进行进一步的技术交流，以确保完全理解客户需求，并确定产品方案，进而进行商务洽谈、合同签订。
　　公司一般采用成本加成的方式，与客户协商确定销售价格，销售价格会依据产品成本、市场情况等因素定期更新。公司结算方式主要为“签订订单后预收-发货/到货预收-设备验收后收取验收款-质保期结束收取质保款”的分阶段收款方式。公司根据客户的商业信用和结算需求，以及双方商业谈判的情况，不同行业客户的付款条件可能会有所不同。
　　5、研发模式
　　公司研发中心下设在线测控部、机器视觉部和机械设计部，打造了在线测控和机器视觉检测两大技术平台，形成核心技术支撑核心部件和关键软件算法，进而支撑各类检测及控制解决方案的研发体系。该研发体系根据下游行业的市场需求，结合前瞻性的技术发展趋势，对产品、核心部件或技术进行研究开发，以解决现有产品中的技术痛点或以技术突破来孵化新产品、实现产品核心部件的自研及核心算法的自主设计，提升或扩充公司的核心技术，增强公司技术实力和核心竞争力，并将研发成果推广应用到公司的主要产品，提升研发产业化效果。此外，公司增加了多种标准高性能传感器研发，逐步从系统供应商演变到传感器供应商及系统供应商。
　　(三)所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司专注于在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统的研发、生产和销售。根据《国民经济行业分类与代码》（GBT4754-2017）分类标准，公司属于“C35专用设备制造业”；根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司产品属于“2高端装备制造产业”中的“2.1.3智能测控装备制造”，属于工业自动化范畴。
　　工业自动化是机器设备或生产过程在不需要人工直接干预的情况下，按预期的目标实现测量、操纵等信息处理和过程控制的统称，它是涉及仪器仪表、控制系统、机器视觉等众多技术领域的一门综合性技术。工业自动化对于降低各个行业的生产成本，提高企业的经济效益起到了重要的作用。从全球范围看，工业自动化是各国大力推进的方向。
　　公司的产品分为在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统，其中，在线自动化测控系统具备在线测量和实时闭环控制的特点，属于过程控制领域。
　　（1）过程控制行业发展情况
　　过程控制在工业领域是指以厚度、水分、成分、温度和压力等工艺参数作为被控变量的自动控制，是计算机及时地采集检测数据，经过算法得出最佳值迅速地对控制对象进行自动控制和自动调节，也被称为实时控制。过程控制是保持生产稳定、降低消耗及成本、提高生产质量的重要手段。
　　美国Honeywe、瑞士ABB、美国赛默飞、美国Maho等国外龙头企业在过程控制领域发展较早，在技术水平、品牌知名度、业务规模等方面相较于本土企业具备竞争优势，占据以石油、化工等大型复杂项目为代表的高端市场主要份额。经过多年的发展与技术积累，国内过程控制企业逐步进入各细分应用领域，逐步实现对于国外品牌的国产替代。
　　1）应用领域拓展和检测精度提高，检测设备需求旺盛
　　在工业自动化中，特别是连续生产过程的自动化中，检测系统是实现生产过程自动化必不可少的技术工具之一。自动检测系统通过对过程参数的准确检测，可以及时准确地反映工艺设备的运行工况，为操作人员提供必要的操作依据，为自动控制系统提供必要的信号，是过程控制中重要的前端系统。随着工业自动化的应用领域不断拓展和工业生产过程中对于检测精细度的要求不断提升，工业自动化产业对于检测设备的需求日益旺盛。
　　2）工业生产过程日趋复杂，工业控制系统前景广阔
　　随着生产技术水平的迅速提高与生产规模的持续扩大，工业领域对于自动控制系统的要求不断提升，对于工业自动控制系统的需求日益旺盛。未来随着工业自动化技术在我国各工业领域的普及和外部市场环境的恢复，我国工业控制市场规模将稳步提升，AMRAnaysis预计2027年我国工业控制系统市场规模将达到151.6亿美元。
　　在线自动化测控系统融合了精密机械、自动控制、射线吸收衰变、微波技术、精密光学测量技术、软件算法和嵌入式数据处理等多学科技术，需要积累深厚的行业经验。新进入企业难以在短期内实现多学科的交叉整合，掌握核心工艺和关键技术，形成了较高的行业技术门槛，使得市场参与者相对较少。
　　（2）机器视觉行业发展情况
　　机器视觉是指用机器代替人眼来做测量和判断，是人工智能正在快速发展的一个分支。相比于人眼识别，机器视觉在速度、精度、环境适应性、客观性、效率性、感光范围等方面优势明显，具有检测速度快、识别精度高、工作时间长、信息方便集成、适应恶劣环境等核心特征。
　　机器视觉系统是智能制造装备的重要组成部分。智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。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，也是整个智能制造系统中的重要信息输入端口。智能制造的实现需要广泛联通各类生产设备，并通过智能控制系统将各类生产设备所采集的信息进行汇总和分析，最终做出高效、精确的自主决策，而机器视觉技术是生产设备采集信息的重要方式，是智能制造的基础。
　　1）国外机器视觉发展较早，应用场景不断扩充，全球市场规模持续提升
　　自1969年成像传感器诞生起，国外机器视觉产业开始萌芽，经多年发展，目前已进入产业发展中期。随着自身技术的成熟和各行业智能制造需求的增长，机器视觉的应用场景不断扩充，在电子制造、平板显示、汽车、印刷、半导体、食品饮料包装、制药、生命科学等众多行业均成功应用。根据《机器视觉发展白皮书（2021版）》的数据，未来随着应用领域的不断丰富，全球机器视觉产业市场规模有望进一步提升，预计2025年全球机器视觉产业市场规模达到215亿美元。
　　2）我国机器视觉产业起步晚，发展迅速，未来前景广阔
　　我国机器视觉产业起步较晚，早期主要以技术引进的方式快速掌握国外机器视觉的先进经验。凭借我国发达的制造业基础，我国机器视觉产业高速发展，已进入发展中期。近年来，国家大力推进制造业转型和智能制造，国内制造业升级转型和国产化替代的趋势明显加快，我国机器视觉行业迎来了空前的发展机遇，市场规模快速提升。根据机器视觉产业联盟（CMVU）数据，预计2025年，我国机器视觉产业市场规模达到393.13亿元。
　　机器视觉是先进成像、图像算法、自动化等多技术的融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统，以满足应用行业在精度、效率、兼容性和性价比等产品指标上的要求。由于机器视觉解决方案中核心部件和关键软件算法的技术门槛高，对潜在的市场进入者形成较强的技术壁垒。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　在国家大力支持智能制造的大背景下，公司的在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统在各个下游行业的销售额整体呈上升趋势。公司产品目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，确立了公司在片材检测领域的领先地位。公司主要产品的核心指标达到同行业先进水平。
　　（1）在线自动化测控系统
　　公司在线自动化测控系统可以实现片材质量的在线测量、纵向和横幅闭环控制，具有较高的检测精度和闭环控制性能，在各下游应用领域的产品核心指标优于或接近行业内主要优秀厂商。
　　（2）机器视觉智能检测系统
　　机器视觉检测行业的主要企业有IsraVisionAG（以下简称“ISRAVISION”）、WintrissEngineeringCorporation（以下简称“Wintriss”）、天准科技、精测电子、矩子科技、奥普特等企业。公司智能视觉检测业务更侧重于表面缺陷检测，与公司业务竞争较多的是德国ISRAVISION和美国Wintriss，近年来在新能源电池领域也开始参与锂电池隔膜和极片涂布环节的机器视觉检测。公司的设备性能在主要应用行业的检测技术参数与全球机器视觉领域领先企业ISRAVISION和Wintriss的各项指标参数接近，处于行业先进水平。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　（1）过程控制行业
　　1）产品形态从单一系统向整体解决方案转变
　　传统模式下，工业自动化行业内自动控制系统与自动检测系统相对独立，自动检测系统提供商专注于提供专业的检测设备，自动控制系统提供商专注于对各类设备进行系统集成和控制。随着全球工业和制造业正向着一体化、数字化和智能化的方向发展，对检测、控制设备等均出现更精细化、专业化的要求，对自动化的需求上也将从单一系统转向整体解决方案。面对下游行业对于自动化产品的需求，过程控制企业在设备生产和发展上更加关注下游行业的生产场景，由原有的仅提供专业检测设备或控制集成服务逐步转变为提供检测、控制一体的解决方案。
　　2）行业国产替代趋势日趋明显
　　相较于欧美、日本等国家，我国过程控制产业起步较晚，国外知名厂商占据国内市场的主要份额。近年来，我国本土工业自动化品牌快速发展。相较于国外企业，本土企业在服务和产品价格上具备明显优势。服务方面，本土企业贴近下游用户，对客户的需求和现状有充分了解，能够快速响应客户需求，提供全面且有保障的后期服务；价格方面，国内品牌具备成本优势，更加适合国内中小企业快速发展的节奏，满足其低成本自动化改造需求。目前，我国过程控制行业仍有广阔的国产替代空间，未来随着国内厂商技术的不断成熟与发展，行业内国产化替代趋势不断强化。
　　（2）机器视觉行业
　　1）深度学习有望融入机器视觉算法，驱动产业加速发展。
　　相比于传统检测手段，基于深度学习的视觉检测在产品缺陷检测中应用具有更高效及自动的提取特征能力、突出的抽象和表达能力。然而，复杂的工业生产环境、多种多样的生产工艺等因素，造成外观缺陷种类和特征各不相同。目前，基于深度学习的缺陷视觉检测系统在行业应用上尚无通用的检测算法，针对不同的应用场景，需要分析设计最优的图像采集和检测方案。未来，随着相关技术的不断发展，深度学习技术有望与机器视觉系统在工业检测领域充分融合，进一步提升生产制造过程中的检测水平。
　　2）嵌入式系统技术发展推动相机智能化
　　嵌入式系统技术在机器视觉中的应用不断拓展，形成以智能相机为代表的智能化机器视觉设备。相比于基于上位机的视觉技术，嵌入式系统技术将用于实现图像处理和深度学习算法的AI模块集成至工业相机，实现边缘智能，能够同时胜任图像采集与数据处理工作。
　　3）逐步将上位机的图像处理能力移至图像采集卡或图像处理板卡
　　随着FPGA技术和并行处理技术等多种底层技术的发展，图像采集卡的预处理能力和图像处理板卡处理能力未来将日益强化，大数据量复杂运算的实时处理都变为可能，上位机将成为简单的信息交互界面。
　　4）AI大模型快速发展，但是大模型应用场景尚存在局限性
　　2023年4月，Meta宣布推出SAM大模型（Segmentanythingmode）及其训练数据集SA-1B，并在GitHub上开源，推动了机器视觉通用基础大模型的研究与应用。SAM大模型用GPT的方式让计算机具备理解图像中个体对象，对图像进行观察、思考和逻辑推理的能力，主要用于对图像或视频中物体的识别和分割，具备处理大规模数据、准确率和性能高等优点。但是大模型往往注重识别被测物体的大致特征，而弱于甄别被测物体上的裂痕、损坏、污染、划痕等细节特征，从而在测量、检测等精细化要求较高的任务中表现欠佳，而机器视觉厂商在缺陷案例方面积累深厚，长期专注于AI缺陷检测算法的开发，性能已经得到真实生产场景的验证。目前在测量、检测等任务中，单靠大模型尚不足以提升整体工作效率，大模型与厂商小模型相结合或才能实现更为准确的缺陷检测。
　　5）3D机器视觉覆盖场景广，未来发展空间较大
　　2D视觉起步较早，技术相对成熟，目前在自动化领域和产品质量控制过程中应用广泛。3D机器视觉技术相对于2D技术提供了更丰富的被摄目标信息，可以在六个自由度（x、y、z、旋转、俯仰、横摆）上定位被摄目标，打破2D视觉技术存在的光源变化、物体表面信息对比依赖度高以及多重信息检测复杂度较高的问题，具备高精准、高稳定性等优势。在工业自动化中，若能够保证目标物体的有序平铺，2D视觉通常能够做得高效且经济，但如果目标物体是无序的，则需要3D视觉的加持，两者在不同的使用场景下有各自的优势，2D+3D或成最佳方案。
　　(四)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司自成立以来注重技术创新和自主研发，在行业通用技术基础上，经过十多年的积累，形成在线测控技术和机器视觉检测技术两大技术平台。其中，在线测控技术覆盖了传感器技术、扫描架检测技术、闭环控制技术三个技术模块；机器视觉技术覆盖了高速线扫描相机技术、数字图像处理技术、光源及恒流频闪控制技术、无损检测技术、汽车总装下线检测技术、半导体AOI检测技术六个技术模块。公司的核心技术均来源于自主研发，具有技术先进性，存在一定的技术门槛，且形成相应的知识产权的保护。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2024年12月31日，公司累计获得发明专利40个，实用新型专利24个，外观设计专利2个，软件著作权60个。
　　3、研发投入情况表
　　研发投入总额较上年发生重大变化的原因
　　主要系公司2024年较上年同期加大研发投入所致，其中新增研发人员9名，同时新增面向半导体制程的光学测厚和缺陷检测技术的研究等多个研发项目，导致研发支出的人员薪酬及研发材料消耗增加。
　　4、在研项目情况
　　情况说明
　　1、由于四舍五入原因，上表中分项之和与合计项之间可能存在尾差。
　　2、根据行业及市场的发展变化，同时结合自身的经营策略，公司将根据项目研发进展情况对项目预计总投资规模持续评估并进行合理的调整。
　　3、第8项“面向半导体制程的光学测厚和缺陷检测技术的研究”从2024年7月1日起结转至第12项“晶圆缺陷检测系统研发及示范应用”项目继续研发。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明
　　
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术研发优势
　　公司在线自动化测控系统的技术涵盖了核物理、微波技术、嵌入式数据处理、电子测量技术等领域，是集多种技术为一体的自动化、智能化产品。公司通过不断自主研发，在射线传感器、微波水分传感器、高速数据处理模块、闭环控制软件算法等核心部件和软件算法的研发设计上形成多项核心技术成果。
　　公司机器视觉系统的智能图像处理板卡、光源、恒流控制器、软件算法等核心部件和软件均系公司自主研发生产；自主研发的工业线阵相机，已于2021年大批量投入使用。公司自主研发的以FPGA为核心处理器的机器视觉检测系统在图像信息处理能力和边缘计算能力等方面具备突出的技术优势，尤其在铜箔、铝箔、极片、薄膜、无纺布、纸张等高速、宽幅生产场景下，优势明显。
　　上述核心部件及软件算法构筑了公司产品在下游应用领域的技术壁垒。公司技术水平受到中国化学与物理电源行业协会动力电池应用分会、中国塑料加工工业协会流延薄膜专业委员会和中国造纸协会等行业协会的充分认可，2022年获评第四批国家级专精特新“小巨人”企业。
　　2、技术和产品下游应用领域可拓展性强
　　公司成立以来，重视研发资源的投入，积累了传感器技术、闭环控制技术、高速线扫描相机技术和数字图像处理技术等多项核心技术，形成了在线测控技术和机器视觉检测技术两大技术平台。在在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心产品的协同并进下，公司产品应用领域从造纸逐渐渗透至无纺布及卫材、薄膜、新能源电池、玻纤、印刷和食品等领域，拥有丰富的系列产品和多个应用领域的项目经验。凭借公司多个应用行业的技术积累和跨领域应用能力，充分了解下游用户需求和用户工艺后，基于两大技术平台做产品应用层面的迁移，向更多领域的生产过程质量检测和控制拓展。
　　3、具备提供测控一体化解决方案能力
　　与传统的纯机器视觉检测系统解决方案商或者纯在线自动化测控系统解决方案商有所不同，公司通过将机器视觉检测系统和在线自动化测控系统融合使用，能够为客户提供产品自动化生产过程质量检测和控制的一体化解决方案，实现各系统间信息的交汇，还可有效节省客户的沟通成本，减少客户因设备故障等待不同供应商提供维修服务产生的停工时间损失，促进自动化生产线上不同设备的配合控制，减少客户后期运维服务的支出等。
　　目前，仙鹤股份、延江股份等客户采用了公司提供的一体化的生产过程质量检测和控制解决方案。比如锂电池行业中对锂电池极片的涂布面密度在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统共同使用，同时完成极片涂布面密度检测控制和涂布对齐度视觉检测；造纸行业中对纸张的定量、水分和灰分的在线自动化测控系统和纸张表面缺陷的视觉检测系统共同使用；薄膜行业中对薄膜的涂布量、厚度的在线自动化测控系统和薄膜表面缺陷的视觉检测系统共同使用等。
　　4、具有丰富的项目管理经验
　　因不同客户或同一客户不同生产线的配置差异，在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统在安装和售后服务过程中，需要工程师对系统不断调试和磨合以解决与客户生产线的其他设备之间的适配性、兼容性等问题。
　　公司从事在线测控和机器视觉检测业务十多年，在该领域具有丰富的技术储备和项目管理经验，拥有一支经验丰富的项目安装和运维的工程师团队，能够有效应对项目过程中遇到的各种问题，为各项系统按照技术协议和客户要求顺利运行提供有力保障。
　　5、终端客户资源丰富，与知名头部企业合作关系深厚
　　公司深耕自动化过程控制和机器视觉技术领域十余年，公司产品已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商，与上述行业的知名企业建立了稳定的合作关系，如新能源电池行业的蜂巢能源、欣旺达（300207）、亿纬锂能（300014）、青山控股、赢合科技（300457）、科恒股份（300340）、嘉元科技（688388）和诺德股份（600110）等，薄膜行业的福斯特（603806）、金韦尔机械等；无纺布及卫材行业的诺邦股份（603238）和延江股份（300658）等；造纸行业的仙鹤股份（603733）和再升科技（603601）等，积累了丰富的客户资源。与知名客户的稳定合作关系以及公司持续加大客户开拓力度，为公司近年以及未来的经营业绩提供坚实的客户基础。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　(三)核心竞争力风险
　　1、技术研发与创新的风险
　　随着下游行业生产质量要求提高，公司须持续推进技术创新以及新产品开发，以适应不断发展的市场需求。如果公司未来无法持续加大技术研发投入，无法及时根据下游用户日益复杂的检测及控制需求提供领先的技术解决方案，将会削弱公司的技术竞争能力，对公司盈利产生不利影响。
　　2、关键技术人才流失风险
　　公司重视底层技术的研发，搭建从核心部件到智能测控装备系列产品的布局，并实现新能源电池、薄膜等多个行业推广应用。技术人员需要积累不同应用场景的实践经验，才能总结提炼核心共性的技术问题，提升核心部件和新产品方案的研发能力。因此，技术人员的培养需要较长的周期。若关键研发技术人员流失，将对高精度系列传感器的研发、AI技术应用研发等项目的进展产生重大影响，造成公司新产品的推出受阻和市场竞争力削弱，对公司的持续盈利能力造成重大不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、新能源电池领域客户集中度较高及大客户依赖的风险
　　鉴于锂电池产业链中锂电池及其原材料的产能较为集中的行业格局，公司未来新能源电池领域的客户主体仍以产业链中的知名企业为主。若新能源电池竞争格局发生重大不利变化、主要客户出现经营困难，或公司的产品不能持续得到蜂巢能源等大客户的认可，公司经营将因此受到不利影响。
　　(五)财务风险
　　1、主营业务毛利率下降的风险
　　由于公司产品类别及应用领域相对较多，不同类别产品和不同应用领域的同类产品的单价、成本及毛利率存在差异，通常机器视觉智能检测系统的毛利率相对在线自动化测控系统较高，新能源电池领域的毛利率相对其他应用领域较低，因此产品类别和应用领域的结构变化会对公司主营业务毛利率产生较大影响。若未来毛利率相对较低的在线自动化测控系统以及新能源电池领域的占比持续增加，则公司主营业务毛利率可能出现下降的风险。
　　2、应收账款及合同资产余额较大及无法及时回收的风险
　　随着公司销售规模的扩大及新能源电池领域营业收入占比继续上升，公司应收账款回款周期可能继续增长，进而导致应收账款余额进一步增加。若宏观经济形势、行业发展前景发生重大不利变化或个别客户生产经营状况发生困难，将有可能导致公司应收账款出现坏账损失。如若客户信用风险集中发生，则公司将面临应收账款无法及时回收的风险。
　　3、存货跌价和周转周期较长的风险
　　未来，随着业务规模的进一步扩大，若存货管理能力未能及时跟进，发行人的存货跌价风险将进一步增加。由于公司产品根据客户需求定制化设计，且需要在客户现场完成安装调试后才可验收，存货周转较慢，其中应用于新能源电池行业的产品验收周期较其他行业相对较长，随着新能源电池的订单持续增多，公司的存货周转率存在进一步下降的风险。
　　(六)行业风险
　　1、新能源电池和光伏行业未来可能周期性投资放缓，以及传统行业增速较缓，导致公司经营业绩无法保持持续快速增长的风险
　　现阶段，公司的产品主要应用于新能源电池、薄膜、无纺布及卫材和造纸领域。由于设备投资的周期性及产能释放的滞后性，未来随着各大锂电池厂商和光伏厂商扩产规划的新增产能落地，可能会出现阶段性的产能过剩风险，进而导致各相关厂商周期性放缓投资进度。
　　无纺布及卫材、造纸等传统行业发展相对稳定，相关产品使用寿命、客户更新改造周期相对较长，未来市场需求增长较为有限。如果未来新能源电池行业和光伏行业客户出现设备投资周期性放缓，且公司未能成功将业务大规模拓展至新能源电池和光伏领域的非片材检测场景或其他应用领域，将无法把握其他细分市场扩张带来的发展机遇，进而导致公司经营业绩无法保持持续快速增长。
　　(七)宏观环境风险
　　公司自研核心部件智能图像处理板卡、工业线阵相机和高速数据处理模块等需要使用外采的FPGA芯片、传感器芯片、MCU芯片等，公司产品片材在线测控系统需要使用从德国进口β放射源，报告期内，上述芯片和β放射源主要依靠国外进口取得。虽然公司近年来积极开发国产芯片的应用方案，在芯片使用上已具备替代相关进口芯片的能力，但由于公司对芯片、β放射源的采购金额总体较大，同时，受市场供求关系、国际形势复杂多变等影响，芯片、β放射源的采购价格波动较大，如果未来市场供求关系持续紧张，价格上涨，公司可能面临芯片和β放射源供应不足、原材料采购成本增加的风险。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入38,623.33万元，较上年同期下降10.01%；实现归属于上市公司股东的净利润8,686.21万元，较上年同期下降34.92%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为6,939.17万元，较上年同期下降42.81%。
　　
　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　当前，新一轮科技革命和产业变革加速发展，大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术正在与制造业深入融合，不断改变着制造业的生产方式、组织方式和发展模式，数字化、网络化、智能化已经成为全球制造业发展的重要方向。智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。近年来国家大力推进制造业转型和智能制造，各部门相继发布相关政策鼓励企业逐步完成传统工业的自动化、智能化改造，为公司的发展创造了良好的政策环境和广阔的市场空间。
　　2023年2月，工信部、发改委等七部门印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）》，其中提出，到2025年，智能检测技术基本满足用户领域制造工艺需求，核心零部件、专用软件和整机装备供给能力显著提升，重点领域智能检测装备示范带动和规模应用成效明显，产业生态初步形成，基本满足智能制造发展需求。智能检测装备创新体系初步建成，突破50种以上智能检测装备、核心零部件和专用软件，部分高端装备达到国际先进水平，产品质量明显提升，攻克一批智能检测基础共性技术。
　　2024年1月，工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见指出，全面布局未来产业，把握全球科技创新和产业发展趋势，重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展。发挥前沿技术增量器作用，瞄准高端、智能和绿色等方向，加快传统产业转型升级，为建设现代化产业体系提供新动力；围绕装备、原材料、消费品等重点领域，面向设计、生产、检测、运维等环节打造应用试验场，以产品规模化迭代应用促进未来产业技术成熟。深化新一代信息技术与制造业融合，加快推动产业链结构、流程与模式重构，开拓未来制造新应用。
　　2024年4月，工业和信息化部等七部门印发《推动工业领域设备更新实施方案》，明确指出，到2027年，工业领域设备投资规模较2023年增长25%以上。该方案强调了高端、智能、绿色、安全作为工业领域设备更新的重点方向，一是加快落后低效设备替代，更新升级高端先进设备和试验检测设备；二是推广应用智能制造装备，加快建设智能工厂；三是加快生产设备绿色化改造，推动重点用能设备能效升级；四是提升设备安全水平，推广应用先进适用安全装备。
　　2024年12月，工业和信息化等三部门印发《制造业企业数字化转型实施指南》，其中提出，推动生产过程智能转型。引导离散工业企业实施基于模型的系统工程，基于工业互联网平台打通设计、排程、加工、检测等数据流转，发展“人工智能+”外观设计、排程排产、缺陷检测等新模式，通过模型传递持续提升生产效率和产品质量。
　　(二)公司发展战略
　　公司秉持工匠精神，持续以科技为引领，深耕自动化过程控制和机器视觉技术领域，致力于成为全国领先的生产过程质量检测及控制解决方案提供商。同时，公司将利用多年积累的传感器技术和数字图像处理技术等，开发构建具有双元特色的智能检测核心部件供应平台，以满足客户购买核心部件自行完成系统组态应用的需求。经过十多年的沉淀发展，公司在新能源电池、薄膜、无纺布卫材、造纸等多个下游行业形成一系列以质量控制为目标的系统解决方案，后续公司将基于两大技术平台做产品应用层面的迁移，向更多领域的生产过程质量检测和控制拓展。
　　公司将抓住国家传统制造业转型升级、智能制造设备行业大发展的机遇，助力客户实现智能化检测及自动化控制，并逐步实现对国外品牌的国产替代，为实现国家关键设备的自主可控和产业升级做出积极贡献。同时，公司将加速推进海外市场布局，为全球用户提供更优质的产品和服务，形成具有辐射全球市场的业务竞争力。
　　(三)经营计划
　　1、持续加大研发投入，不断更新迭代产品性能，提升科技创新能力
　　公司已建立了灵活、高效的研发体系，并密切跟踪行业发展趋势，把握市场需求提前布局技术研发，快速满足客户产品技术变化。公司将不断更新迭代现有在线自动化测控系统、机器视觉智能检测系统的产品性能，继续完善X-ray内部缺陷检测系统、3DCT内部缺陷检测系统和基于Linux的嵌入式视觉系统、晶圆缺陷检测系统、色度检测系统等产品。在核心部件方面，提升X/β射线传感器、微波水分传感器、工业线阵相机等部件的检测精度，增强激光位移传感器、多系列智能相机等核心部件的研发，提前布局新一代智能处理板卡的研发，在数据采集速度、处理频率和存储量方面实现跨越式提升。公司2025年已立项了基于CT的全视角无损检测系统、基于视觉三维成像与二维纹理融合技术的表面缺陷检测系统研发、AI驱动的缺陷检测系统深度开发与优化、基于动态结构光技术的多模式图像融合生成技术研究、高分辨力AOI自动检测设备研制等多个研发项目。未来，公司将持续加大研发投入的力度，吸引和招募高层次的研发人才，增强公司研发能力，提升公司产品的竞争力。
　　公司深耕各行业的自动测控和机器视觉领域十余年，积累了大量数据和应用案例，拥有AI应用项目开发实施经验。根据目前日益增长的AI应用市场需求，公司将充分利用积累的资源和经验，在现有自主开发的软件基础上，加以系统化提炼和集合，推出AI训练平台，完成由原始数据到模型的转化。AI训练平台将数据集的自动化标注、数据增强、数据清洗、AI训练、多模型适配、AI部署等全流程整合，解决以往AI实施过程工具碎片化、过程结果可视化差、对实施人员要求高的问题。此外，公司将开展研发特定AI算法集成到智能相机里，实现AI算力的边缘化高速实时处理，实现更快的检测速度。目前AI训练平台与AI智能相机的研发均进展顺利，未来公司将继续加大研发力度，共同助力各行业自动化、智能化的发展，形成公司新的业务增长点。
　　3、“内生+外并”相结合向更多领域拓展，尤其加快集成电路、半导体量检测领域布局
　　公司是生产过程质量检测及控制解决方案提供商，目前已拓展到多个下游领域，成为新能源电池、薄膜、无纺布及卫材、造纸等相关行业内一流企业的供应商。公司技术研发持续向半导体量检测领域拓展，目前已完成全自动晶圆AOI量检测系统和晶圆在线光谱量测系统的样机研发。截至本报告披露日，公司的晶圆AOI位错检测系统的测试样机已通过厂商验证并获得少量订单。该设备基于明场反射原理，采用高倍率光学显微镜成像技术，实现SiC晶圆位错缺陷的高速、精准、非接触式的无损光学检测。结合AI识别算法，可对晶圆中的TSD、TED、BPD瑕疵实现精准的识别和分类。此次订单签订标志着公司正式迈入半导体量检测领域。
　　公司将依托公司在线自动化测控系统和机器视觉智能检测系统两大核心技术平台，紧跟国内外产业发展趋势，坚持“内生+外并”的发展模式，通过内生式产业培育和外延式并购扩张加快产业布局优化，重点布局拓展集成电路、半导体量检测领域，如电子标箔、PI膜、电路板半固化片、硅片检测和芯片封装等，同时搭配公司片材在线测控系统组合销售，提升市场开拓效率。此外，复合集流体、氢燃料电池膜电极、碳纤维等材料的生产过程存在大量的片材检测的应用场景，也将是公司重点拓展领域。
　　4、积累通用型核心部件，构建具有双元特色的智能检测核心部件供应平台
　　依靠所积累的在线测控和机器视觉检测两大技术平台，公司在充分了解客户生产工艺流程和自动化测控需求后，为客户提供定制化的设备及服务。在线测控技术方面，公司自研X射线传感器、β射线传感器、微波水分传感器等多种传感器。机器视觉检测技术方面，公司积极推进机器视觉系统中核心部件的自主研发，光源及恒流控制器、基于FPGA的智能图像处理板卡、工业线阵相机以及软件算法等研发成果相继突破，并不断迭代升级。在业务发展过程中，公司逐渐积累了激光位移传感器、光干传感器、光谱共焦传感器、多系列智能相机等通用型核心部件。
　　利用公司多年积累的传感器技术和数字图像处理技术等，公司将开发构建具有双元特色的智能检测核心部件供应平台，以满足客户购买核心部件自行完成系统组态应用的需求，并形成公司后续业绩新的增长点。
　　5、不断拓宽市场渠道,加速推进海外市场布局
　　公司的销售主要集中在境内，境内客户目前仍有非常大的拓展空间，公司未来一段时间内的销售仍以重点开发境内新兴市场需求以及持续深入国产替代为主；同时，公司将不断加强海外市场的开拓及运营力度，为公司的进一步发展打开更多空间。
　　6、提高精益化管理水平，持续实现降本增效
　　公司将持续推行精益化管理，从采购、生产、销售、财务等多部门多维度开展降本增效。公司将成本控制指标由公司分解到各部门，再由各部门分解到团队，将“成本最优化”的理念从管理团队渗透到一线生产员工，强化全员、全要素、全过程的成本管控，有效控制产品制造成本和各项费用。
　　7、优化人才结构、加强人才储备，助力公司可持续发展
　　公司高度重视人才引进、培养以及团队建设。公司将持续优化人才结构，既要引入公司需要的高素质的专业研发人才，也要加强销售团队和管理团队的建设，进一步提高公司市场开拓能力和整体管理水平。同时，公司将继续完善员工培养教育培训制度，广泛开展员工内部技术交流和外部进修，全方面提升公司员工的综合素质，构建和优化人才梯队。在吸引及留住人才工作方面，除了公司目前已有的员工持股平台外，公司拟实施股权激励计划，有效地将股东利益、公司利益和员工利益结合在一起，为公司未来持续发展夯实基础。 收起▲