聚焦3D视觉感知技术，奥比中光：多样化应用场景带动成长

（ 告出品方/分析师：招商证券 鄢凡 王恬）

一、奥比中光： AI 3D 视觉感知整体技术方案提供商

1、主营 3D 视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备

公司成立于2013年，是一家以 AI 3D 传感技术为核心的科技创新型企业。

公司总部设立在深圳，在上海、西安和美国均设有分部。公司在国内率先开展3D视觉感知技术系统性研发，是全球少数几家全面布局结构光、iToF、双目、dToF、Lidar 以及工业三维测量六大 3D 视觉感知技术的公司。

公司主营业务为 3D 视觉感知产品的设计、研发、生产和销售，产品在消费电子、生物识别、AIoT、工业三维测量等领域实现了商业应用。

公司控股股东、实际控制人为创始人黄源浩，蚂蚁集团是第二大股东。

创始人黄源浩及其控制的员工持股平台合计持有公司 39.7%的股份，并持有 68.6%的表决权。公司经历数轮融资，引入大客户蚂蚁集团入股。2018 年 5 月，公司获由蚂蚁金服领投的超 2 亿美元的 D 轮融资，截止 2021H1，蚂蚁集团持股比例为 13.56%。大客户入股彰显了 公司的技术实力及业内重要地位，并为未来逐步拓展下游合作打下基础。

? 2016 年：联发科战略入股奥比中光，公司完成 C 轮融资。

? 2017 年：奥比中光完成 C+轮融资，投资方包括赛富亚洲、松禾资本等。

? 2018 年：奥比中光宣布完成超过 2 亿美金的 D 轮融资，蚂蚁金服领投。公司主要产品包括 3D 视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备，其中 3D 视觉传感器为主要产品类型，消费级、工业级产品收入占比有提升趋势。2021 年 3D 视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备产品销售收入占 比分别为 76.65%、16.44%、4.41%。

? 3D 视觉传感器：由深度引擎芯片、深度引擎算法、通用或专用感光芯片、专用光学系统、驱动及固件等组成的精密光学测量系统，可以采集并输出 “人体、物体和空间”的三维矢量信息；

? 消费级应用设备：基于 3D 视觉传感器的功能特点，结合特定消费级场景应用需求，设计并开发的一体化设备产品；

? 工业级应用设备：面向工业领域高精密检测、测量需求，应用工业三维测量技术设计并开发的一体化成套设备

2、近三年业绩波动较大，目前尚未实现盈利

近三年收入总体呈增长态势，波动较大。2018-2022Q1，公司营业收入分别为 2.10/5.97/2.59/4.74/0.83 亿元，2018-2021 复合增长率 31.3%。

营业收入增长的原因在于 1）公司 3D 视觉感知技术持续创新迭代，2）下游应用场景不断拓展。

2020 年公司营业收入大幅下滑，主要受 2020 年初新冠疫情影响线下零售受到较大冲击，3D 视觉感知 在线下支付应用场景的渗透率放缓。随着疫情影响减弱，2021 年公司营业收入逐渐得到恢复。

行业商业化初期叠加高研发投入，公司目前尚未实现盈利。

2018-2022Q1 公司净利润分别为
-0.99/-5.01/-6.28/-3.36/-0.66 亿元，目前尚未实现正盈利。

盈利能力主要受商业化进程和期间费用两方面因素影响。

首先，从商业化进程来看，行业目前处于市场发展初期，仅在部分领域率先实现规模化应用，营业收入及毛利规模还相对较小。

其次，从期间费用来看，公司持续保持高强度研发费投入，同时实施多次股权激励，导致短期营业毛利规模还无法覆盖中长期布局投入需求，呈现持续亏损。

营业收入主要源自 3D 视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备的销售，其中 3D 视觉传感是收入主要组成部分，2019-2021 年占比为 86.8%/71.3%/76.7%。随着 1）疫情影响减弱，线下支付场景需求恢复；2）服务机器人、智能门锁细分场景渗透发展，2021 年公司 3D 视觉传感器收入上升。此外，随着公司不断完善产品系列，消费级和工业级应用设备的收入金额也呈稳定增长趋势。

不同产品毛利率差距较大，综合毛利率存在一定波动。

2018-2022Q1 公司主营业务毛利率分别为 34.2%/59.4%/ 57.6%/48.2%/46.3%，2020 年与 2019 年基本持平，2021 年及 2022Q1 有所回落。毛利率波动主要受年度收入结构变动的影响，手机、智能门锁等成本敏感客户需求提升造成 2021 年毛利率降低。

分产品来看，工业级设备、3D 视觉传感器是公司毛利率较高的产品，2021 年 3D 视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备的毛利率分别为 50.3%/33.6%/64.3%。截止 2021 年底，公司主营业务毛利率与可比公司平均水平基本一致。

主营业务成本以直接材料为主，直接人工和制造费用占比自 2020 年显著增加。2021 年度公司直接材料、直接人工和制造费用占比为 68.1%/3.0%/28.9%。直接人工、制造费用占比较低的原因在于，公司生产模式以委托加工为主，自主生产所需生产人员和固定资产相对较少。随着 2020 年 7 月公司自建的奥日升工厂投入使用，直接人工和制造费用占比较 2019 年显著增加。

3、研发投入力度大，股权激励维护团队稳定

持续保持高研发投入，研发费用占营业收入比重高于部分可比公司。2019-2022Q1，公司研发费用占营业收入比例分别 62.1%/110.7%/81.7%/105.5%。

公司研发费用占营业收入的比例高于除寒武纪之外的可比公司，主要系公司始终以研发为发展的核心驱动力，不断加大研发投入所致。低于寒武纪的原因在于寒武纪研发费用中包含较大金额的流片费用。由于公司在芯片端、应用算法端、车用激光雷达端等领域的研发投入着眼于中长期布局，销售端收入转化存在一定时滞，造成短期持续亏损。

? 在芯片端研发投入方面，公司在 2019-2021 年投入研发的 MX6600 深度引擎芯片（进入量产阶段）、iToF 感光芯片（待量产）、AIoT 数字算力芯片、dToF 感光芯片、高分辨率结构光专用感光芯片等多款芯片均不是现有产品搭载芯片，预计陆续在 2021 年底及以后交付研发端进行新产品的开发或独立销售；

? 在应用算法研发投入方面，公司从事的三维扫描应用算法开发/骨架算法开发/SLAM 算法开发等均投入较大，但在 告期仍未完全形成产品化，进而未能产生销售收入；

? 在车用激光雷达方面，公司持续加大研发投入，但实现批量量产销售仍需要数年时间。

重视研发团队建设，实施股权激励保障核心技术人员稳定。

公司拥有一支以光学测量为基础，芯片设计、算法等多学科交叉的优秀核心团队。创始人黄源浩先生是国际知名光学测量专家、国内 3D 视觉感知技术领域的领军人才，入选国家级人才计划。核心团队成员大多具有十多年从业经验，建立了公司的核心人才优势和特色。

截止 2021 年底，公司研发人员数量 643 名，占比 62.79%，其中博士 58 名，国家级人才计划 1 名、广东省珠江人才 7 名、各类深圳市高层次人才 16 名。

公司对核心技术人员进行多次股权激励，2019 年、2020 年、2021 年确认的股份支付费用分别为 5.5/4.6/1.1 亿元。股权激励政策有利于维护核心技术人员稳定，维护公司长期稳定发展。

二、3D 视觉感知：生物识别、AIoT 和工业领域稳步发展，消费电子和汽车是中长期布局方向

1、市场规模：多样化应用场景推动 3D 视觉感知商用空间增长

3D 视觉感知技术是指通过 3D 视觉传感器，采集视野内空间每个点位的三维坐标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像。

相较于仅能提供纹理/色彩信息的 2D 成像技术，3D 视觉感知技术可以获取更多精准的三维信息，从而能够测量物体空间形貌、几何尺寸、位置体积、表面角度等特征，使各类终端能够实现更加复杂的功能。目前主流 3D 视觉感知技术包括结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量等。

3D 视觉感知技术经历了以下几个发展阶段：

1）萌芽阶段：3D 视觉感知技术最早应用于工业领域，主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量。代表产品为德国高慕公司的 ATOS 系列三维扫描仪和 ARAMIS 三维形变测量系统、瑞典海克斯康的 PrimeScan 扫描仪、美国 CSI 公司的 VIC-3D 系列扫描仪等。

2）起步阶段：2010 年以来，随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展，3D 视觉感知技术逐渐由工业领域向消费级领域推广。国外的微软、谷歌分别于 2010 年和 2013 年基于结构光技术推出 3D 视觉感知产品 Kinect 和 RealSense；国内奥比中光于 2015 年量产了基于结构光的消费级 3D 视觉传感器 Astra。

3）初级发展阶段：随着 3D 视觉感知技术在功耗、成本、体积等方面不断迭代优化，应用领域逐渐向智能手机、移动支付、AIoT 等方向扩展。2017 年，苹果发布 iPhone X，最早搭载了前置 3D 结构光视觉传感器。这标志着 3D 视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。

4）快速增长阶段：2018 年以来，3D 视觉感知在技术刷脸支付、智能门锁、3D 看房等领域加速落地，同时技术路线也越来越丰富：

iToF 技术：华为、魅族等厂商相继搭载基于 iToF 技术的后置 3D 视觉传感器。

dToF 技术：2020 年苹果在其 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro 中搭建了全新的基于 dToF 技术的 Lidar 扫描仪。

激光雷达：Waymo 搭载激 光雷达及多传感器的无人驾驶汽车已进行多年测试。

双目视觉：大疆创新的无人机如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom 等型 产品搭载了双目视觉系统，通过图像测距来感知障碍物。

3D 视觉感知技术的下游应用领域广泛，在消费电子、生物识别、AIoT、工业三维测量等领域已有实际场景应用，未来将在自动驾驶汽车、工业机器人、医疗等更多下游应用领域进行拓展。

? 在消费电子领域，通过在智能手机、平板设备、电视等智能终端设备上搭载 3D 视觉传感器，可以使其具备 3D 人脸识别解锁、沉浸式交互、体感交互等能力，从而带来更安全、更好的用户体验；

? 在生物识别领域，通过在线下支付终端、智能门锁/门禁等设备上搭载 3D 视觉传感器，可以实现更安全、更精准的 3D 刷脸支付和解锁；

? 在 AIoT 领域，3D 视觉传感器可以被搭载在 3D 空间扫描设备、服务型机器人、AR/VR 设备等终端上，以实现传统 2D 相机无法实现的功能，例如三维重建、避障导航等；

? 在工业三维测量领域，3D 视觉感知技术可以被用来实现微米级的工业扫描、工业检测等功能。

2D 成像逐步向 3D 视觉感知升级，3D 视觉感知市场有望持续增长。

根据 Yole 发布的全球 3D 成像和传感市场研究 告，2019 年全球 3D 视觉感知市场规模为 50 亿美元，预计 2025 年将达 150 亿美元，2019-2025 年复合增长率约 为 20%。

越来越多的应用场景将倒逼 3D 视觉感知技术快速进化迭代：

? 2D 成像向 3D 视觉感知升级：2D 图像仅能够提供固定平面内的形状及纹理信息，无法提供空间形貌、位姿等 信息。3D 视觉感知技术则充分弥补了 2D 成像技术的缺陷，能够为 AI 算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等 3D 信息，为 AI 的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互等应用提供更好的体验。3D 视觉感知技术将成为促使 AI 更广泛应用的关键共性技术。

? 应用领域将多样化且行业渗透率更高：3D 视觉感知技术的应用从工业级场景到消费级场景，目前拓展至生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等多个领域。未来预计将在原有应用领域拓展和渗透更多场景，持续落地到自动驾驶汽车、数字孪生、高精密加工、 AR 交互等更多新的应用领域。

? 技术要求不断提升：当前 3D 视觉感知产品核心零部件国产化、定制化程度不高，导致产品的成本、性能、体 积、功耗等先进性指标仍有较大提升空间。

未来需要通过提升核心零部件的定制化及国产化程度，在技术先进性指标上具备领先优势。

（1）生物识别领域：

3D 刷脸支付率先规模商用，智能门锁等场景有望增长生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。

3D 机器视觉在生物识别领域的应用主要为 3D 人脸识别技术。相较于指纹、虹膜、2D 人脸识别及掌纹，3D 人脸识别具有精度、安全系数、稳定性高的特点，常用于刷脸支付、门锁门禁、交通、身份核验等场景中。

目前 3D 人脸识别技术的主要应用场景有两类：3D 刷脸支付和 3D 门锁门禁。

（1）3D 刷脸支付：移动支付市场进入稳步增长阶段

移动支付市场进入稳步增长阶段，支付宝、财付通保持双寡头垄断地位。随着电子商务的发展和移动支付场景覆盖率不断提高，我国第三方移动支付市场规模经历了快速增长，进入稳步增长阶段。

根据艾瑞咨询数据显示，2014- 2020 年，中国第三方移动支付规模从 6 万亿元增长至 271 万亿元，CAGR 88.8%。

市场竞争格局高度集中，支付宝、财付通合计占比超 90%。根据 iResearch，2020Q2 中国第三方移动支付市场中，第一梯队的支付宝、财付通占比分别为 56%、39%，垄断地位稳固。

截至 2020 年末，在支付宝、微信支付、银联商务、拉卡拉等第三方支付公司的积极推动下，全国已合计完成超过 100 万台线下支付设备的铺设。

? 2018 年，支付宝率先推出“蜻蜓”刷脸支付终端，并于 2019 年推出二代产品。

? 2019 年，微信的 3D 刷脸支付终端“青蛙”正式上线。

? 2019 年，银联发布 3D 刷脸支付终端“蓝鲸”，宣告金融支付领域“国家队”的入场。

（2）3D 门锁门禁：生物识别、联 技术带动智能门锁行业增长，3D 人脸识别是未来发展方向

智能门锁行业进入发展快车道，市场需求快速提升。智能门锁是由机械结构、识别控制、通信服务三部分组成的复合型锁具。

相比传统机械锁，智能门锁具有安全性、智能化、简便化的特点，可应用于家庭、办公、公寓、金融、监狱等多种场景。

受益于生物识别、联 技术的发展成熟，中国智能门锁产业在 2016 年间开始高速发展，根据 Counterpoint 数据，2018 年我国智能门锁市场出货量达 1630 万套，预计 2022 年出货量将达 4770 万件，复合增长率 30.8%。

国内智能门锁渗透率较发达国家偏低，增量市场潜力巨大。

目前全球智能锁主要销售区域集中在韩国、日本、欧美及中国等地。根据前瞻产业研究院数据，2019年韩国智能门锁渗透率达70%，欧美约50%，而中国渗透率低于10%，提升空间较较大。

智能门锁由单一功能转向多样化发展，人脸识别成为智能门锁发展新趋势。

目前我国智能门锁大多采用密码、指纹、手机等识别等方式。其中人脸识别技术能够避免接触式识别，在疫情期间得到进一步推广。

根据京东平台官方数据显示，2020年双11期间，人脸识别智能锁销量同比增长 230%。小米、TCL、德施曼、凯迪仕、飞利浦、乐橙等多品牌纷纷开始发力，推出相关产品，抢占人脸识别智能门锁风口。

2021年，TCL 与奥比中光合作推出旗舰款智能门锁X7S，采用奥比中光 3D 结构光人脸识别方案，提供多重保证。

（2）AIoT 领域：潜在待挖掘领域众多，3D 看房、服务机器人已有落地应用 3D 视觉感知技术在 AIoT 领域的应用包括 3D 空间扫描、服务机器人、AR 交互、人体/动物扫描、智能农牧、智慧交通、安防行为识别、体感健身等。

? 3D 空间扫描：可快速对房屋内部进行高精度、快速地三维重建，精准还原房屋信息，提高在线看房体验。相较于传统线上看房，VR 看房可以帮助终端用户更直观地感受到房间的立体感和空间感，体验优于普通照片看房的真实感。根据贝壳的上市招股书披露，2019 年贝壳的 VR 看房吸引了约 4.2 亿次线上观看，截至 2020 年 6 月 30 日的前三个月中，每天平均可促成约 159000 个 VR 家庭展示。

? 服务机器人：3D 视觉传感器可帮助服务机器人高效完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能，使其更加智能化。目前已实现落地的应用包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪伴机器人等，服务于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。根据 IDC 数据，2017 年全球商务用机器人市场规模为 213.2 亿美元，预计 2022 年 全可达 538.0 亿美元，2017-2022 年复合增长率预计为 20.3%。

? AR 交互及其他领域：3D 视觉感知技术可帮助 AR 设备对周围环境进行三维重建，使虚拟立体影像更好的叠加 在现实场景中。同时 3D 视觉感知可以识别人的手势、动作从而实现人与虚拟影像的交互。此外，3D 视觉感知还可应用于人体动作捕捉（远程监护、体感健身）、人体扫描（3D 体态仪、智能体测设备）、体育运动评比等场景中。

（3）消费电子领域：苹果、华为引领 3D 感知技术在手机端应用，未来有望在中高端机普及 3D 感测是手机创新发展的重要方向之一，市场景气度持续上升。

消费电子领域的 3D 感测主流技术包括 TOF 和结构光，在苹果 iPhone、安卓端包括华为 Mate 系列、P 系列，OPPO Find X，魅族 17 Pro、18 Pro 等十余款智能手机中已有应用。

3D 视觉感知技术的加载提高了智能手机在解锁、支付、拍照、AR 互动、图片美化、三维空间扫描等方面的功能。

结构光最早应用于苹果旗舰机 iPhone X。结构光的技术应用成熟，扫描结果真实；其缺陷在于技术识别距离较短，大约在 0.2 米到 1.2 米之间，因此其应用局限于手机前置摄像，主要用于 3D 人脸识别屏幕解锁、人脸支付及 3D 建 模等。

目前已经发布的搭载 3D 结构光模组的智能手机包括苹果的 iPhone X 以后的所有机型，华为的 Mate20 Pro、荣耀 Magic 2 和 Mate 30 Pro,小米 8 探索版以及 OPPO FindX 等。据 DigiTimes 数据，2018 年搭载 3D 结构光的智能手机整体约 1 亿台，其中苹果占比约 88%。iPhone 12Pro 中首次搭载后置 TOF 摄像头，未来有望引领安卓系跟进。

TOF 的识别距离可达到 0.4 米到 5 米，应用场景更为广阔：

不仅可以提升照相变焦效果，未来将继续拓展 AR/VR、体感交互、3D 识别、环境感知等深入应用；其缺点在于其成像精度和深度图分辨率相对较低。华为 P30 Pro 机型率先搭载 4 片式 TOF 深感摄像头，2020 年 iPhone 12 Pro 也新增了 dTOF 模组，未来苹果将借助 dTOF 摄像头，探索更丰富的手机 AR 应用。

（4）工业领域：从单场景到全产线赋能，柔性生产对 3D 视觉感知系统提出更高要求

3D 视觉感知在工业领域内不断集成化发展，实现跨环节跨场景的全产线应用。

3D 视觉感知在工业领域主要应用于三维扫描、微小形变测量、弯管角度测量分析、工业机器人的定位与导航等方面，应用场景不断拓宽。

此外，3D 视觉感知技术还能实现产线柔性提升，特别是视觉识别和机器人轨迹规划、抓取、移动等控制的交互等，提高工业制造效率。

根据赛迪顾问数据，2019 年全球工业机器视觉市场规模 138.8 亿元，预计 2022 年增长至 180 亿元， CAGR 9.1%。

? 工业三维扫描设备：可实现非接触式的对工业设备、零部件等表面三维数据的细致、精确、快速获取。广泛适用于各种有三维数据需求的行业，如汽车工业、航空航天工业、数码家电、文保文创及医学等领域。

? 微小形变测量：通过 3D 视觉感知技术实现对设备、零部件、材料以及微小物体等变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量。可用于科研单位、汽车、军工等行业材料力学研究、土木工程研究、高速冲击实验、部件变形测量等。

? 弯管测量仪：利用工业级相机从各个角度拍摄弯管的二维图像，通过图像识别、立体视觉、摄影测量、多相机空间标定、三维重建等技术，快速实现弯管三维外形的智能化高效在线测量检测，大幅提高生产制造效率、降低人力和检具成本，实现数据追溯、智能化的工艺优化。

? 工业机器人应用：通过搭载 3D 视觉传感器以实现距离感知、避障导航、三维地图重建等多项功能，从而更好完成分拣、搬运、排障等多项服务。

根据 IFR 的数据，2018 年全球工业机器人销量约为 42.2 万台，预计 2022 年全球工业机器人销量将稳定增长至 58.4 万台，2018-2022 年复合增长率约为 8.46%。

（5）汽车领域：激光雷达、车外身份识别、车内交互等应用具备长期空间

3D 视觉感知技术在汽车领域的应用主要分为车外和车内应用，其中车外应用包括自动驾驶及辅助驾驶 360 度 3D 环视、车外身份识别等，车内应用包括驾驶员检测以及车内交互。

激光雷达是激光探测及测距系统的简称，指通过发射激光束探测目标特征的雷达系统。

不同于使用无线电波的雷达，激光雷达使用光波进行探测，其工作原理是激光束照射目标对象，并测量照射到物体弹回的时间，以测定离物体的位置、大小和形状。相比传统雷达的工作频段，激光雷达光频段的波长较短，因而可以极大提高雷达的距离分辨力、角分辨力、速度分辨力等。

? 按照探测方式划分，激光雷达主要测距技术有 ToF（飞行时间法）和 FMCW（连续波调频）两种方案，其中 ToF 是目前车载市场主流，FMCW 理论上性能更好，但尚未形成规模落地产品。

? 按照激光发射器划分，激光发射器分为半导体激光器、光纤激光器，其中半导体激光器主要应用于 905nm 波长的激光雷达中。半导体激光器又可分为 EEL（边发射激光器）和 VCSEL（垂直腔面发射器）。目前 EEL 的技术比较成熟，在激光雷达中应用更广泛，VCSEL 主要在纯固态方案中有少量应用。

? 按照激光雷达探测器划分，目前有光电二极管 PD、雪崩二极管 APD、单光子雪崩二极管 SPAD、硅光电倍增管 SiPM/MPPC 四种方案。SPAD 和 SiPM 是激光雷达探测器未来的发展方向，前者分辨率高，后者信 提取 速度和帧率更高。如果更加关注分辨率，SPAD 是更好的选择；如果更加关注帧速和信 提取速度，SiPM 是更好的选择。

自动驾驶渗透率不断提升，推动激光雷达需求增长。

根据 IDC 的数据，全球智能车出货量 2020 年达到 4440 万辆，2024 年将达 7620 万辆，GAGR 达 14.46%。同时，根据前瞻产业研究院的预测，到 2025 年 L1/L2、L3、L4/L5 级别自动驾驶渗透率将分别达到 50%、15%、5%。

预计到 2030 年，L1/L2、L3、L4/L5 级别自动驾驶渗透率将分别达到 45%、30%、10%。YOLE 预测 2025、2030 年全球 Robotaxi&Robtruck 量分别为 20 万/80 万辆。随着中高阶自 动驾驶渗透率的不断提升，未来几年激光雷达需求将快速增长。

根据 Frost&Sullivan 数据，2025 年激光雷达的全球市场规模可达 135.4 亿美元，较 2019 年实现 64.5%的复合增长率。

除激光雷达外，3D 视觉感知还可应用到车外身份识别及车内驾驶员检测、交互等功能中。2020 年，凯迪拉克发布2021 款 XT4，支持配备“人脸识别解锁启动系统”，该系统基于双目红外 3D 人脸识别技术，当系统绑定的驾驶员靠近车辆时，系统将自动启动，实现无感解锁启动车辆。

2017 年以来，宝马发布的 5 系和 7 系轿车均配备了基于 ToF 技术的手势识别系统，可实现音量调节、电话接听、切换摄像机视角及启动导航等功能。

2、竞争格局：海外厂商占据高端市场绝大多份额，国产产品性能仍有较大提升空间

目前全球已掌握核心技术并实现百万级面阵 3D 视觉传感器量产的公司仅有苹果、微软、索尼、英特尔、华为、三星和奥比中光等少数企业。

（1）消费级企业：尚未形成稳定格局，以竞争合作关系为主

消费级应用市场的主要企业包括苹果、华为、微软、英特尔、索尼、三星等科技巨头，以及英飞凌、瑞芯微、华捷艾米、奥比中光等企业。

? 微软：业内最早推出消费级 3D 视觉传感器的企业，现已推出结构光、iToF 技术的 3D 视觉传感器面向市场销售，推动了 3D 视觉感知技术的发展；

? 苹果、华为：主要面向自主终端产品（智能手机、平板设备等）对 3D 视觉感知技术需求，自研 3D 视觉传感器以服务于自家产品；

? 英特尔：面向开发者、机器人等多个应用场景推出多款产品；

? 索尼、三星：推出 iToF、dToF 相关的感光芯片产品，面向业内其他企业销售；

? 英飞凌、瑞芯微、华捷艾米：向市场推出了各自研发的 3D 视觉传感器产品。

（2）工业级企业：市场由海外厂商主导，国产化需求有待拓展

三、公司：身处全球 3D 感知技术第一梯队，业务布局和产业化能力突出

公司位于全球 3D 视觉感知技术第一梯队，在国内率先开展 3D 视觉感知技术系统性研发，自主研发了一系列深度引擎数字芯片及多种专用感光模拟芯片并实现 3D 视觉传感器产业化应用；同时也是少数几家全面布局六大 3D 视觉感知技术（结构光、iToF、双目、dToF、Lidar 以及工业三维测量）的公司。

产品下游应用领域以生物识别和 AIoT 为主，不断拓展消费电子和工业三维测量领域。

公司产品可应用于生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等四个市场。其中生物识别领域已有百万级商业化出货、AIoT 领域已有累计十万级别产品出货；工业领域有待持续拓展；消费电子、汽车电子分别是中期和长期发展方向。

背靠蚂蚁集团、OPPO 等龙头企业，客户集中度较高。

公司与各行业头部客户建立良性合作，已先后服务全球超过 1,000 家客户及众多的开发者，包括 OPPO、蚂蚁集团、捷普、牧原、中国移动、Matterport、贝壳如视、江博士等行业龙头。

受 3D 视觉感知行业特性影响，公司对蚂蚁集团等大客户的销售占比较高。

2018-2021H1，公司对蚂蚁集团的销售收入占比分别为 3.94%、14.23%、3.64%和 16.36%；3D 视觉感知产品最终应用于支付宝刷脸支付应用生态的客户销售收入占比分别为 24.05%、77.13%、51.70%和 37.46%。

主要原因有两个：

1）3D 视觉感知行业仍处于发展初期，只有部分场景如线下刷脸支付等实现了大规模商用。

2）当前我国线下刷脸支付应用行业主要由龙头企业引领。

根据艾瑞咨询 告，2020H1 中国第三方移动支付交易规模中，支付宝（蚂蚁集团）/财付通（微信支付）占比分别达 55%/39%。考虑到技术支持投入与公司发展阶段，公司目前对支付宝刷脸支付应用生态的销售占比较高。

? 为 OPPO 旗舰机 Find X 定制开发前置结构光 3D 传感器，使其成为继苹果 iPhoneX 后全球第二款量产超百万台搭载 3D 视 觉传感器的智能手机；

? 为蚂蚁集团定制开发超百万台应用于线下支付的 3D 视觉传感器；

? 为 Matterport、贝壳如视等定制开发实现房屋 3D 扫描功能的 3D 视觉传感器；

? 为全球三大汽车弯管生产企业之一日本三樱提供三维光学弯管检测系统。

在产业链方面，公司在上中下游进行全方位技术布局。

在产业链上游，公司目前已具备传感器模组生产商的能力，iToF 感光芯片处于待量产阶段；在产业链中游，公司具备完整的 3D 视觉感知方案商的能力；在产业链下游，公司已经具备各类应用算法的能力。

? 上游：提供各类 3D 视觉传感器硬件的供应商或代工厂。3D 视觉传感器主要由深度引擎芯片、光学成像模组、激光投影模组以及其他电子器件、结构件等构成。其中光