【申万宏源】深耕立体视觉感知,AI时代“机器之眼”(申万机器人系列报告9视觉篇).pdf

1、3D 视觉市场尚处在发展早期,空间广阔

1.1 视觉感知,给机器装上“人眼”


人类 70%以上信息通过眼睛获取,对于机器而言,视觉感知也是其“智能化”升级的 重要基础。3D 成像让每一个像素除 x、y 轴数据外,还有 z 轴(深度/距离)数据。围绕着人 体、物体、空间扫描一圈,就能得到点云图和精准的“1:1”还原的 3D 模型。 3D 视觉应用广泛,在消费电子领域,在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;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。自动驾驶汽车、工业机器人、医疗等更丰富的应用领域也正在探索。不同应用 领域对 3D 感知的测量范围、测量精度、尺寸和功耗等性能要求均不同。


1.2 应用端:起于生物识别,受益机器人视觉


3D 视觉感知技术最早应用于工业领域,已成功向消费级领域拓展。智能手机:2017 年,苹果发布 iPhone X,搭载了前置 3D 结构光视觉传感器,用于人脸解锁、人脸支付等 功能。这标志着 3D 视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。华为、魅族等厂商的智能 手机都相继搭载了基于 iToF 技术的后置 3D 视觉传感器,2020 年苹果在其 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro 中搭载了全新的基于 dToF 技术的 Lidar 扫描仪;刷脸支付:2018 年 8 月 15 日,支付宝宣布刷脸支付已经具备了商业化能力。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百万台线下 支付设备的铺设。无人机:大疆创新的无人机如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom 等型号产品搭载了双目视觉系统,通过图像测距来感知障碍物。XR:Vision Pro 配备 LiDAR 激光雷达传感器和深感传感器,可以感知深度信息,是苹果的第一款 3D 相机。其他消费级 应用:基于 3D 视觉感知的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR 交互、数字孪 生、自主定位导航等应用在消费电子、金融、零售、餐饮、汽车、AIoT 等行业落地应用。


应用一:刷脸支付便捷高效,支付宝、微信、银联等推动 3D 刷脸支付普及。2018 年,支付宝率先发布“蜻蜓”3D 刷脸支付终端,2019 年成为刷脸支付的“元年”, 微信和银联也发布相应终端产品。3D 刷脸无需输入密码即可完成支付验证,更为便 捷高效。中国人民银行统计,2021 年我国联网 POS 机数量达到 3893.61 万台,同比 增长 1.58%。截至 2022 年末,我国联网 POS 机具 3556.07 万台。 3D 刷脸支付方案公司蚂里奥:2018 年 4 月,蚂蚁集团与奥比中光共同投资成立 蚂里奥技术有限公司。蚂里奥旗下四个 3D 深度相机系列产品线:针对自动售货机的 大尺寸 D 系列;针对快消类桌面式或台式收银机,匹配小尺寸的 P 系列;针对于手持 式、平板式设备更小尺寸的 S 系列;除支付外,面向如门禁、门锁等非支付的核身类 场景有中小尺寸系列产品。蚂里奥刷脸支付解决方案已成功应用在肯德基、盒马鲜生、 浪潮、友宝、商米、海信等百家企业的智能支付终端,及各类无人售货机终端,实现 安全、便利、高效的刷脸支付功能。




应用二:搭载 3D 人脸识别的门锁/门禁更加安全便捷,人脸识别门锁/门禁年出 货量逾百万只。根据洛图科技(RUNTO),2022 年中国智能门锁市场规模 1760 万 台,同比上升 3.83%。人脸识别门锁线上销量同比增长达 100%,实现了翻倍增长, 市场份额从 2021 年 1 月的 3.2%增至 2022 年 12 月的 13.5%。据葵花大数据,各类 锁出货量:密卡指纹锁 (500 万)、猫眼指纹锁 (350 万)、人脸识别(猫眼) 纹锁(320 万)、密卡指静脉锁 (15 万)猫眼指静脉(10 万)、人脸识别猫眼指静脉锁 (5 万)。带有 人脸识别功能的门锁出货量共为 325 万。 人脸识别门锁主流方案为双目与 ToF:双目摄像头会是智能门锁市场出货主力。 3D 结构光深度信息精度高、难破解,但功耗偏高、成本略高;双目摄像头分辨率高, 深度也有足够的信息,功耗和成本优势比较明显,是性价比最高的技术,获得智能门 锁市场的广泛认可。奥比科技已经与凯迪仕、德施曼、TCL 等厂商合作,前两家为行 业份额 Top 3 企业。据洛图科技,2022 年,小米、凯迪仕、德施曼 CR3 超 30%。


应用三:具身智能将人工智能技术与机器人实体相结合,让“大脑”有了可支配、 可感知、可交互、可行动的“身体”。人形机器人可赋予通用人工智能“物理载体”。 GPT、数据、算力等技术的发展给机器人大脑提供了极佳的土壤。2023 年 3 月, 谷歌和柏林工业大学的团队重磅推出了史上最大的视觉-语言模型——PaLM-E (Pathways Language Model with Embodied),参数量高达 5620 亿(GPT-3 的 参数量为 1750 亿)。该模型不仅可以理解图像,还能理解、生成语言,可以执行各 种复杂的机器人指令而无需重新训练。谷歌研究人员计划探索 PaLM-E 在现实世界场 景中的更多应用,例如家庭自动化或工业机器人。微软团队也在探索如何将 OpenAI 研发的 ChatGPT 扩展到机器人领域。 2022 年 10 月 1 日 AI Day 上,特斯拉展示了人形机器人 Optimus 的原型机。 其中,Optimus 视觉基于特斯拉 FSD 方案,配备 8 个汽车同款 Autopilot 摄像头, 最远监测距离可达 250 米。


人形机器人市场规模展望百亿台。艾媒咨询数据显示,服务业在应用机器人之后 成本降低幅度大部分在 50%以内,其中有少部分企业能够将成本降低在 50%-75%。 2023 年中国服务型机器人市场规模将达 959.2 亿元,市场份额将有望超越工业机器 人;2025 年市场规模将达到 1850.1 亿元,中国服务机器人赛道发展提速,成长空间 巨大。特斯拉 2023 年 3 月的投资者日,马斯克认为未来人形机器人可能超过人类数 量,达到 100 亿-200 亿规模。2023WAIC 大会,奥比中光董事长兼 CEO 黄源浩:“未 来机器人的数量可能有 100-200 亿,其中人形机器人数量或达 70 亿。” 机器人视觉相比传统机器视觉更加 3D 化、高度集成化、场景复杂化。高仙无人 驾驶清洁机器人 Scrubber75 配备了一个深度相机 Intel RealSense D435i 和一个双 目鱼眼相机 Intel RealSense T265。


服务机器人: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。根据亿欧智库,2020年中国商用服务机器人市场规模达 106.4 亿元,同比增长 83.03%,预计 2025 年将达 到千亿级别。 在智能机器人领域,奥比中光是国内最早深耕机器人细分赛道的企业之一,推出 了双目结构光、单目结构光、激光雷达等产品,赋能多家机器人行业头部企业。奥比 中光被 AspenCore 评为中国 TOP 10 传感器公司,斩获服务机器人 3D 视觉传感器市 占率第一。奥比中光布局了两种系统方案,一种是低成本的嵌入式视觉传感器,传感 器本身不带智能视觉算法;二是自带边缘算力的智能视觉传感器,传感器可自行执行 算法及软件。


1.3 全球 3D 感知市场预计 2028 年达 172 亿美元


据 Yole Intelligence 报告显示,2022 年 3D 成像和传感市场的收入达到 82 亿美元。 预计到 2028 年总体 3D 成像和传感市场将翻倍增长至 172 亿美元,CAGR 为 13.14%。 细分来看:3D 传感下游最大应用为消费电子,占比约为 40%。其次是工业领域,占比达 21%。国防及航天和汽车领域军占比 17%。医疗占比最少,仅有 5%。


1.4 方案商的竞合与整合


3D 视觉感知行业属于新兴行业,处于快速发展的阶段,还没有形成稳定的竞争格 局,偏向于竞合关系。目前在消费级应用市场中,已开展相关技术与产品研发的主要 企业包括苹果、华为、微软、英特尔、索尼、三星等科技巨头企业,还包括英飞凌、 瑞芯微、华捷艾米、奥比中光等企业。苹果(2013 年收购以色列 3D 传感器公司 PrimeSense)、华为、三星拥有智能手机等终端产品,目前大都采用自研的 3D 视觉 感知技术方案。三星、索尼的图像传感器芯片也会向业内其他企业供货,用于研发面 向特定应用场景的传感器产品。2010 年,微软发布了第一代基于结构光技术的 3D 视 觉感知产品 Kinect,用于捕捉三维空间中人体的运动,实现通过体态的人机交互。 2013 年,英特尔发布基于结构光技术的产品 RealSense,用于实现手势识别、面部 分析、背景移除及 3D 扫描等功能。2014 年,谷歌公布了基于 iToF 技术的 Project Tango 平板电脑和开发工具包,为用户提供运动跟踪、深度感知、区域建模等功能。 2015 年,奥比中光开发出 3D 深度引擎芯片 MX400,量产了基于结构光技术的消费 级 3D 视觉传感器 Astra,用于三维建模、骨架跟踪、手势识别等应用。 2023 年初,奥比中光与 NVIDIA 和微软合作推出 Femto Mega 高性能深度相 机。Femto Mega 融合微软第一代深度相机 Azure Kinect 的全部性能,并集成英伟 达 Jetson Nano 深度算力平台,相较于 Azure Kinect 性能和功能等均有一定优化 和升级,主要应用于物流、机器人、制造、工业、零售、医疗保健和健身解决方案等 领域的 3D 视觉开发。


2、3D 感知龙头,奥比中光受益具身智能发展

2.1 从结构光起步,全技术路线布局


奥比中光成立于 2013 年,全面布局 3D 视觉感知技术,位列全球第一梯队。公司在 国内率先开展 3D 视觉感知技术系统性研发;是自主研发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的少数企业之一;是市场上为数不多能够 提供核心自主知识产权 3D 视觉感知产品的企业;是全球少数几家全面布局六大 3D 视觉感 知技术的公司。 自2015年底量产以来,奥比中光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 领先者。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 iPhone X 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 检测系统等。


近 600 人研发团队,申请专利超 1000 项,比肩科技巨头。截至 2022 年末,奥比中 光拥有员工 993 人。其中研发人员占比 60%,共计 592 人。公司有博士 48 名(含 18 名 博士后),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 17 名。 截至 2022 年 12 月 31 日,公司累计申请专利 1495 个(其中发明专利 847 个),软件 著作权 94 个。公司已经进行了多次股权激励,截至上市前设立了 15 个员工持股平台,目 前股权激励覆盖超过 300 名核心员工。 奥比中光自主设计开发了结构光、双目、iToF、dToF、Lidar 五种 3D 视觉传感系统, 可以满足不同应用场景的需求。结构光、iToF、dToF、双目、工业三维测量相关产品已量 产,以结构光技术产品为主要收入。基于 iToF 技术的 3D 视觉传感器在 2020 年末刚上市 推出,自研的 iToF 感光芯片也进入待量产阶段。Lidar 技术于 2019 年布局,目前仍处于 在研阶段。预计新技术平均研发周期 2-3 年左右。同行业中主要竞争对手索尼、三星、华 为已基于 iToF 或 dToF 技术推出产品并得到应用,Lidar(激光雷达)作为自动驾驶核心 传感器之一,国内外多家企业也已发布产品。公司处于追赶阶段。公司正在研发的单光子 面阵激光雷达可以应用在无人驾驶领域,但截至目前尚未量产。


搭建“研发中台+业务板块前台”组织架构,助力更高效的研发及商业化。由研发中台 收集业务线需求并提炼出底层共性核心技术攻关点,集中资源进行研发,将研发成果交付 各业务线应用,业务线则直接面向客户,基于底层核心技术快速为客户定制相应产品与方 案。




全栈式技术研发能力。涵盖系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、 量产技术等底层核心技术,基本覆盖了产品从设计、研发到制造的全周期研发流程。深度 引擎芯片已迭代 MX400、MX6000、MX6300、MX6600 四代。2021 年底,公司的 iToF 感光芯片实现量产。


3D 视觉感知产业链中,公司技术能力已经覆盖上、中、下游。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;中游:具备完整的 3D 视觉 感知方案商的能力;下游:已经具备了各类应用算法的能力。未来基于产业的发展方向, 公司将不断探索产业链各核心环节,为各类客户研制出满足行业需求的产品。 募集资金助力技术中台建设、提升量产能力。据《2023 年度向特定对象发行 A 股股票 募集资金使用可行性分析报告》 ,2023 年 7 月,公司拟向特定对象发行 A 股股票募集 资金总额不超过人民币 150,464.71 万元(含本数),扣除发行费用后,实际募集资金将 用于“机器人视觉产业技术中台建设项目”及“3D 视觉感知产业智能制造基地建设项目”。


2.2 核心技术实力比肩国际大厂


3D 视觉传感器是主要由激光投影模组、光学成像模组、深度引擎芯片以及其他电子器 件、结构件等组成的系统级产品。 1) 激光投影模组: 由激光发射器、透镜、衍射光学元件等光学元器件构成,整体结构通过特殊散热以 及高度集成化设计使得具备小体积、高稳定性、高性能特点; 通过对激光发射器、衍射光学元件的综合光学优化使得衍射光束功率分布均匀、零 级强度弱化,确保发射端可以向三维空间投射出对人眼安全且高对比度的激光散斑, 以对整个三维空间进行编码。 2) 光学成像模组: 包括感光芯片、定制滤光片以及成像透镜等主要器件;通过设计与发射端光源波长 一致的窄带滤光片可以大幅降低环境光影响从而提升成像质量;感光芯片用于接收 由三维空间物体反射回的空间编码信息,并输入到深度引擎芯片进行计算。 3) 深度引擎芯片: 内部固化了深度引擎算法,可以在接收到感光芯片的空间编码信息后进行实时的深 度解算以输出 3D 数据,与传统的通用处理器调用算法进行深度计算相比,深度 引擎芯片具备更快的计算效率以及更精确的计算能力,是实现 3D 视觉传感器由实 验室走向量产、产品化的核心。


从技术指标对比来看,公司已量产上市的一些 3D 视觉传感器产品与国际科技 巨头公司主要竞品在主要技术参数指标上互有优劣势,产品性能相仿,处于可比的 技术产品竞争梯队,与国内公司相比则具有一定的优势。


2.3 3D 视觉传感器贡献 6 成以上收入


奥比中光三大类产品:3D 视觉传感器:2019-2022 年收入占比超过 60%。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。




2.4 奥比中光卡位刷脸支付、服务机器人等场景


多个消费场景均有较大成长空间: 3D 空间扫描:根据贝壳上市招股书,2019 年贝壳 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,每天平均可促成约 15.9 万个 VR 家庭展示。另外,2022 年全年,贝壳平台用户累计使用 VR 看房超 15.6 亿次。 智能手机/电视等:2017 年 9 月以来,苹果 iPhone X、iPhone 11、iPhone 12、 iPhone 12 Pro ;安卓端包括华为 Mate 系列、P 系列,OPPO Find X,魅族 17 Pro、 18 Pro 等陆续有十余款智能手机分别在前置和后置视觉传感器中使用结构光和 ToF 技术。2020 年 3 月,苹果新款 iPad Pro 平板搭载了激光雷达扫描仪;2020 年 4 月康佳发布了 APHAEA 旗舰新品全球首款 AI 电视内置 3D 视觉传感器。奥比中光 已经与 OPPO、魅族等手机展开合作。 VR/AR 设备等:Apple Vision Pro 搭载 1 个 dToF LiDAR 激光雷达,沿用 iPhone pro 后摄的 dToF LiDAR 形式,支持 3D 拍摄、空间重建、空间的深度感知与定位。 另外还搭载 1 个结构光相机,与 iPhone 的前置结构光 Face ID 类似,支持 FaceTime 应用的面部扫描功能和前向区域的精细手势追踪。


2019-2022 年生物识别收入占比超过 50%,其中 2019-2021 年 90%+收入来 自线下支付。据公司招股书,2019-2021 年,公司生物识别板块收入分别为 4.6 亿元、 1.5 亿元、2.9 亿元,收入占比分别为 78%、58%、62%。同期,线下支付收入分别 为 4.6 亿元、1.5 亿元、2.6 亿元。据公司年报,2022 年生物识别板块收入为 2.1 亿 元。


线下支付背靠蚂蚁集团,21 年收入 1.3 亿元,收入占比 3 成左右。据公司招 股书, 2019-2021 年,公司 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 77.13%、51.70%和 53.13%,占生物识别业务 领域线下支付细分场景的收入占比分别为 99.63%、92.30%和 98.05%。 2019-2021 年,公司对蚂蚁集团的销售收入分别为 0.85 亿元、0.09 亿元和 1.26 亿元,收入占比分别为 14%、4%和 27%;对阿里集团的销售收入分别为 0.4 亿元、0.5 亿元和 0.1 亿元,收入占比分别为 7%、19% 和 3%。 主要客户: 2019 年,受益于和蚂蚁集团的战略合作,奥比中光线下刷脸出货量超过百万台。 其他线下支付主要客户商米科技、禾苗通信。



(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)


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