作为国内机器视觉行业的先行者，凌云光成立于2002年，战略聚焦机器视觉业务，是智能视觉装备、可配置视觉系统与核心视觉器件的专业供应商。
一，消费电子行业整体向上，转型升级是趋势。
1，行业市场格局稳定，总体趋势向上。
3C电子（即Computer、Communication、Consumer Electronic），或称消费电子行业，包含电脑、平板设备、智能手机、智能穿戴设备等一系列品类。伴随移动互联网的蓬勃发展和消费水平的提升，消费电子产品市场需求在过去十余年中一直保持着高速增长。数据显示，2021年我国消费电子市场规模为18113亿元，市场规模庞大。预计2022年我国消费电子市场规模将达18649亿元，消费电子行业已成为整个制造业中产业规模最大的单一行业。
从品牌终端来说，苹果产业链在高端市场份额，盈利能力以及持续投入创新能力上保持明显的优势，国内品牌如小米、oppo、vivo等，总体市场格局比较稳定。随着5G的成熟商用及人工智能的快速发展，可穿戴设备、平板电脑、智能家电等产品稳步增长。VR/AR等元宇宙入门产品技术逐渐成熟，未来2-3年有望引发巨量增长。另外消费电子巨头，如苹果，华为，小米，富士康，立讯也都纷纷布局智能汽车领域，智能汽车有望在3-5年左右成为可比拟智能手机的核心消费电子赛道。
2，短期增速放缓，但存量市场人工替代与渗透率提升仍存在大量空间。
近期全球通胀及新冠疫情加剧经济压力，导致终端购买需求不够旺盛，同时智能手机的下一代革命性的创新尚未出现，整体导致今年来消费电子行业销量总体维持或小幅下滑，短期发展速度明显放缓。
但是，消费电子作为典型的技术密集型、资本密集型和劳动力密集型产业，产品变化大，迭代速度快，导致制程不标准，而之前上游智能装备行业产品尚未READY，导致实际生产中仍然大量依赖人工作业，近年来招工难，招工贵严重吞噬企业利润。同时，消费电子产品集中度高，制造环节长，传统作业方式也导致大量不合格品，进一步挤压企业利润空间。
我们明显观察到，在当前行业增速短期放缓的盘整阶段，头部玩家正在积极推动产线智能化转型升级，目标是通过智能装备替换人工、半自动化设备，实现生产智能化、数字化甚至柔性制造，以实现减人、增效、提质的目标，这也是消费电子行业转型升级构建核心竞争优势的必然之路。
二、机器视觉赋能电子制造，是机器的“眼睛“与”大脑”
1，机器视觉在电子制造的渗透率飞速提升。
目前机器视觉技术已经嵌入消费电子制造的全产业链中，且消费电子零部件尺寸较小、精密度较高，人眼识别的精准度不足，像高精度组装、二维码读取、划痕检测等已无法依靠人眼完成，机器视觉的优势得以充分发挥。
在初中级应用上，如相对低精度的识别、定位、测量等，机器视觉应用覆盖率在50％以上。从产品二维码、腔号字符的识别，到产品的高精度引导定位贴合，再到组装后质量检查及反馈，通过自动化工艺的支持，已实现大批量部署实施，带动了行业的自动化水平提升。
在中高级应用场景中，随着整个行业逐渐向高端制造进军，对机器视觉技术的需求和依赖也在不断加深。在手机整机及相关部件生产环节，比如扬声器音膜球顶的组装精度从100微米提升至30微米，未来要求达到10微米；又如中框结构件尺寸加工精度从50微米提升至10微米；屏幕显示亮度检测要求局部不均匀性小于2％，这些质量标准都已达到了人眼可视极限。基于精密光学成像、AI智能软件与算法的视觉解决方案，是工业互联与智能工厂的核心基础设施，将助力生产制造走向自动化、数字化、智能化，进一步提升产品质量、降低成本。
2，机器视觉在电子制造行业应用规模大，存量高，市场潜力无限。
机器视觉具有识别、定位、测量、检测四大功能，相比人类视觉优势显著。从技术实现难度来看，四大功能实现的难度依次递增。机器视觉相比于人类视觉在高精度、高速度、高适应、高可靠、感光范围，尤其是数据采集与信息集成上具有多方面领先优势。在被检测物品移动速度快、精确性要求高和工作重复性较高的场景下，机器视觉设备相比人眼工作效率提升明显。
采用机器视觉设备，实施机器替代人工，将有效助力以加工与组装为代表的生产智能化、以量测与检测为代表的检测智能化，以识别与追踪为代表的物流智能化，最终实现生产制造的自动化、数字化与智能化。随着中国人口红利的消失，机器替人也是从根本上解决这类劳动密集型产业招工难和用工难、降低成本的必然之选。
以苹果产业链上的富士康为例，此前媒体也曾多次报道，为了跟上苹果订单，富士康一度出现招工难，每招聘1名工人，需要付出1万元的招聘成本，富士康也早已宣布实施“机器换人”计划。早在2019年，富士康深圳“柔性装配作业智能工厂”就位列全球制造业“灯塔工厂”名单，其也成为中国5家、全球16家工业4.0未来智慧工厂之一。根据此前媒体报道，入选制造业灯塔工厂网络的深圳熄灯工厂，整个项目共导入108台自动化设备，并全数完成联网化。在制程中SMT导入设备9台，节省人力50人，节省比例为96％；总成导入设备21台，节省人力74人，节省比例79％；测试部分导入设备78台，节省人力156人，节省比例88％。整体项目完成后，人力节省280人，人力节省88％，提升效益达2.5倍。作为最大的代工企业之一，富士康在中国境内拥有80万产业工人，如果全部践行“熄灯工厂”，粗略估计，机器代人的市场需求约为80-100亿。
以智能穿戴设备产业巨人瑞声科技为例，由于人工成本不断上升，近十余年，瑞声科技大力投入自动化产线，据媒体报道，其根据地常州，自动化生产线已多达70多条。瑞声原来每生产1万只扬声器每天需要17个人，自动化后只需要6个人，其自动化程度堪称业界之冠。根据凌云光招股书披露，瑞声科技位列其前2021年度前五大客户，向凌云光采购的主要为可配置视觉系统，由此，机器视觉在3C电子行业的应用是行业开展自动化、转型智能制造的重要部分。
以上还仅为3C电子行业自动化转型升级的存量市场部分，尚未包括行业增量市场和存量市场的设备更新换代需求。目前，中国是全球最大的3C产业研发和制造基地，整体产值规模已超过6万亿，2021年以来3C电子制造业各月固定资产投资额累计同比增长率持续为正，为国内3C领域机器视觉的发展提供了优渥的条件。
由此可见，机器视觉的广泛应用，既能大幅降低人工费用，同时也能提升产线良率和单位时间产出，从而降低整体制造成本，支撑3C电子产品未来更加轻薄、异形等个性化需求，总体驱动制程工艺更加集成创新，满足终端消费升级需求。
三、凌云光——以机器视觉之眼睛与大脑，助力3C智造转型升级
作为国内机器视觉行业的先行者，凌云光成立于2002年，战略聚焦机器视觉业务，是智能视觉装备、可配置视觉系统与核心视觉器件的专业供应商，也是继康耐视、基恩士之外，唯一一家直接服务苹果成品组装环节的国内机器视觉系统供应商。自2010年，凌云光开始间接服务苹果供应链重要玩家，如工业富联，大族等。凭借在机器视觉技术上的先发优势及光机电算软一体化垂直整合设计能力，2016年后正式进入苹果供应链，成为视觉系统的优选供应商（Preferred Supplier）。
1、掌握关键技术，奠定行业领导地位。
为满足客户对品质的严苛要求，凌云光深刻洞悉行业需求，不断加强产品创新研发能力。2018年，凌云光发布Vision Assembly可配置视觉系统产品，满足客户长周期复杂工艺快速验证的技术需求。近年陆续发布AI检测产品Vision Inspection，3D复杂量测解决方案Vision3D，高精度引导对位解决方案等相关产品和技术，并成功在客户产线上广泛应用。在专业化视觉检测/精密量测设备领域，凌云光在微米级复杂检测需求的计算成像技术，以及工业大数据为基础的工业AI检测技术上持续创新投入，尤其在外观瑕疵检测处于明显行业领导地位（市场份额40％-50％）。
核心关键技术及产品的突破，为凌云光打开了消费电子的市场。2020年凌云光和工业富联达成战略合作，共同克服手机人工外观检测的一系列难题，在客户产线批量导入各类检测设备，目前导入设备数量稳居行业第一， 同时自研的AI视觉系统也成功在行业顶级客户中广泛实施成功。2021年，外观检测/3D精密量测设备也成功进入苹果，小米，荣耀等相关产业链服务。得益于凌云光在视觉技术上的领先优势，以及和行业标杆大客户建立的长期合作关系，凌云光在3C电子行业影响力和市场份额上处于行业领导地位。
2，提前布局，支撑产业升级
未来电子制造行业总体面临高端制造转型（制程升级，品质升级）、降低综合运作成本（增效，减人，降低浪费）、以及提振终端需求（新产品，新技术）的三重压力， 凌云光将持续深耕机器视觉领域，通过技术创新和商业模式创新，和3C电子行业客户共同面对挑战。
在技术研发上，持续加大对相关新技术的研究和应用，尤其下一代工业人工智能技术、多维多尺度计算成像技术、工业云计算技术、亚微米柔性控制技术等，并寻求相关制程和检测的设备级整合提升整体性能。
在产品开发上，更加结合工艺变革进行产品开发，提升设备制程能力和柔性化水平，降低开发运维需求，产品更加智能化专业化。不断提升产品平台和技术平台的复用能力，提升产品易用性。同时，凌云光会积极布局以机器视觉技术为核心的制程解决方案，以高精度光学方案、人工智能软件算法、精密自动化控制和工业大数据为核心的综合质量管理解决方案，构建下一代智能产线和质量管理体系，让工业人工智能在3C行业深度落地。
在客户服务上，凌云光在持续深耕苹果、华为、小米的产业链，与富士康、京东方、瑞声科技、歌尔股份等业内领先企业建立了长期稳定的合作关系，并会重点提升在智能可穿戴，VR/AR以及智能汽车相关领域的市场份额。强化短周期制造交付能力降低运作成本，积极跟随客户需求扩大本地化服务团队规模和能力。
