凌云光獲科創板二輪問詢 上交所關注核心技術等八個問題

1月26日，資本邦了解到，凌云光技術股份有限公司(下稱“凌云光”)回復科創板二輪問詢。

在二輪問詢中，上交所主要關注凌云光核心技術、同業競爭、銷售、代理業務、成本和費用等八個問題。

關于核心技術，根據首輪問詢回復，(1)發行人可配置視覺系統產品對應原材料中鏡頭與圖像采集卡為100%外購，智能視覺裝備對應原材料中鏡頭、采集卡、PLC、運動模組為100%外購、機械平臺為100%外協;(2)公司外采部分相機和光源等硬件，主要原因包括國內相機及芯片技術與國際水平仍有不少差距，公司自有產品在部分關鍵技術上仍有欠缺。由于國內沒有合適的配套廠商，該技術短期內無法依靠公司獨立解決。同時，海外芯片廠商有部分芯片資源未對國內全面開放，由于無法獲取芯片，公司只能外采相機整機來補全部分應用的產品線。

上交所要求發行人說明：(1)上述全部或部分外購和外協的原材料分別在發行人業務中發揮的作用，與發行人核心技術的關系，發行人核心技術是否主要依賴于上述原材料;(2)上述各原材料是否依賴單一境外供應商，是否存在境內合格供應商，更換供應商是否會對生產經營產生重大不利影響;(3)對發行人首輪回復2.3中核心技術水平、競爭優勢等列示數據情況進行分析并發表明確結論性意見。

凌云光回復稱，綜合來看，除個別高端線陣相機對境外單一供應商存在依賴外，發行人其余外購及外協原材料對單一境外供應商不存在依賴，亦存在境內合格供應商。個別高端線陣相機相關產品占發行人報告期內營業收入比例約為1%，更換供應商不會對生產經營產生重大不利影響。

公司的可配置視覺系統和智能視覺裝備的核心是產品整體的架構設計和開發，使其滿足客戶的特定需求。公司在開發環節的主要工作是機器視覺解決方案的設計與研發，以及軟硬件的開發;公司在生產環節主要負責產品的組裝、調試和測試。

各個環節的主要工作內容如下：

①客戶/市場調研環節，公司通過客戶溝通等方式獲取市場及客戶的具體需求，并將需求進行拆解和分析，轉化為視覺領域的技術語言，并形成具體的技術指標要求;②在方案設計環節，公司結合客戶的具體需求，利用自身研發平臺和核心技術，有針對性地設計方案。方案內容包括光源、相機等硬件的類型、數量、具體參數(分辨率、動態范圍與噪聲水平等)、放置的位置/角度/物理結構，以及適配的算法和軟件(算法精度與效率)等;③在開發及驗證環節，公司進一步論證方案的可行性，最終形成可產業化的產品方案;④在原材料備貨環節，公司基于方案生成物料清單并進行備貨;⑤在生產環節，公司進行廠內組裝、聯調測試、軟件建模與參數設置、出廠檢驗等;⑥在安裝/調試環節，客戶自行組裝，或由公司進行簡易安裝、安裝調試等工作;⑦在培訓/售后環節，公司技術支持人員對客戶進行相關培訓，并提供售后服務。

公司的核心技術主要體現在市場/客戶調研、方案設計、開發及驗證等環節。首先，公司需深入了解客戶的應用需求，基于專業技能將需求轉化為對產品指標與特點的分析、定位、界定，并形成具體的可驗證產品指標要求。其次，在理解客戶需求的基礎上，公司基于光學成像、軟件及算法等核心技術，設計并通過研發和驗證，形成可落地應用的產品方案。公司的可配置視覺系統和智能視覺裝備使用了公司自主研發的軟件及算法平臺，其決定了精度、效率、準確率等產品性能指標，部分產品使用了基于公司核心技術自主研發和生產的相機和光源等硬件。

公司可配置視覺系統和智能視覺裝備的共同核心技術主要包括整體方案/系統設計、光學成像、軟件與算法。由于具備檢測/生產工藝的控制和執行功能，智能視覺裝備的核心技術還包括自動化系統設計。

(1)整體方案/系統設計能力

在整體方案/系統設計環節，公司首先對客戶的原始需求進行分析，形成設計需求，再進行綜合分析來制定技術實現路線，選取合適的器件、算法、架構以達成設計指標，同時制定測試驗證方案，確保設計指標實現的同時滿足客戶需求。同時，考慮用戶使用環境、安裝空間、成本、能耗等約束條件，進一步優化光學系統設計，并形成結構、電控、軟件等設計要求。通常工業應用還要求極高的可靠性與易維護性，對視覺檢測系統的結構抗震性、溫濕度穩定性、電磁兼容性、結構易拆裝性、軟件界面易操作等方面也會提出具體的設計要求。

上述過程最終確定了系統的框架結構、主要部件構成及相互關系、軟硬件工作流程、用戶操作流程等。發行人對光、機、電、算法、軟件等模塊提出具體的設計指標，并且需要滿足客戶在性能與價格方面的特定需求，使產品在性能、成本、質量等方面達到綜合最優化。

公司擁有完善的系統設計能力，形成了服務于消費電子、新型顯示、印刷包裝、立體視覺、科學圖像、智慧交通等多領域的系列產品。該能力主要依靠于：1)發行人扎根相關行業十余年，能夠較好理解行業與客戶的需求及痛點、未來技術與產品發展方向;2)發行人長期服務于京東方、無錫夏普、蘋果、瑞聲、歌爾、華工激光、福萊特等行業知名客戶，在光、機、電、算、軟領域均形成了較好的經驗與技術積累;3)發行人形成了一支具備豐富行業經驗的產品架構設計與研發隊伍，研發團隊中約40%的人員具備10年以上的工程產品研發經驗;4)發行人積累了較多知識產權成果，截至2021年6月30日，公司擁有系統設計方面的發明專利56項(含申請中30項)和實用新型專利31項(含申請中19項)。

(2)光學成像能力

由相機、鏡頭、光源、采集卡等構成的光學硬件，與控制軟件共同組成產品中的光學成像模塊。

光學成像部分的核心技術創新體現為通過光、機、電等技術綜合設計以獲取工業現場高速運動的產品及其某些特征的精準的數字化圖像，以代替現有人工的觀察、測量與識別等工作。圖像獲取要求高時間準確度、高空間準確度、高尺寸精度、高色彩精度、高速性、高適應性、高穩定性等，以滿足工業現場對大批量產品的生產過程及品質狀況的實時掌握與控制。在設計環節，發行人結合客戶業務場景以及對速度、精度等的要求，對成像系統進行優化設計，包括系統技術指標確定、組成系統各個器件的指標分解、器件的合理選擇與組合、照明光路與成像光路設計(包括光路中的關鍵光學元件設計)、光機設計與標定方法、光電設計與標定方法、系統測試與標定等，從市場千余種多類別、多型號的器件中為客戶制定符合性價比要求的最優光學成像方案。

目前，發行人已對印刷包裝行業的各種材質(紙張、油墨、燙金、鐳射、覆膜等)與缺陷(劃痕、氣泡、偏位、偏色等)的精準成像基本實現了100%覆蓋;對于手機模組及中框外觀，發行人對2.5D/3D屏幕的圓弧區缺陷均可實現清晰成像，細小劃痕、裂紋的成像精度可分別達到1μm、0.5μm。此外，在科學技術部國家重大科學儀器設備開發專項“微米級高速視覺質量檢測儀開發和應用”項目中，公司作為牽頭單位，規劃整機設備設計，分解并設計了核心部件的關鍵指標，組織開發了光源(含控制器)、鏡頭、相機、3D測量系統、高速同步采集控制卡等自主核心視覺部件(光源(含控制器)、相機為公司研發，其余部件為合作單位研發)。其中，成功組織開發的100KHz行頻8K像素線掃描CMOS成像器件、140萬Lux高亮高均勻性光源，可支持600米/分鐘高速檢測應用。

光學成像能力是發行人的核心技術之一，主要基于以下幾方面：1)發行人自2002年成立以來即開始機器視覺自主技術的研發，積累了高速相機圖像采集記錄、光電性能參數測量、多相機同步采集處理、嵌入式圖像預處理、顏色標定、照明系統設計等20余個軟件及設計工具，結合對行業應用的理解及寶貴的設計經驗，共同形成發行人的基礎能力;2)截至2021年6月30日，發行人擁有一支200余人的光學及圖像處理工程師隊伍;3)在自主技術研發的同時，發行人從事視覺器件代理業務，掌握了行業新產品和技術資源，具備了對各種光學器件的深度認知及資源整合能力。

截至2021年6月30日，公司擁有光學成像發明專利共76項(含申請中28項)，外觀及實用新型專利26項(含申請中7項)。

(3)軟件與算法能力1

軟件與算法主要完成圖像的處理分析，實現對工作對象的識別、定位、測量與檢測等功能，直接影響精度、效率及準確率等核心技術指標，是產品技術創新的集中體現。公司在設計并架構了軟件與算法技術體系后，以此對圖像進行數字化處理，智能識別工業產品目標的各種特征，代替現有人工的判斷與決策。目標特征包括工業產品的位置、大小、顏色、表面瑕疵(劃痕、裂紋、凹凸等)，或數字、文字、編碼、圖案等，利用算法創新可對特征信息進行智能化處理、判斷與決策。軟件算法需滿足工業現場大批量高速生產(高效率)、微米與納米級測量精度(高精度)、高自動識別多種特征或信息(智能化)和高穩定性等要求。

目前，發行人自主開發的VisionWare算法識別準確率最高可超過99%，圖像增強算法效率可達到10ms/5M像素，2D和3D定位算法精度分別為可達到1/2像素和2μm。

消費電子行業漏檢率可低至0.1%、過檢率低于5%;印刷包裝行業，在600米/分鐘的速度下，可檢出0.02mm²的微小缺陷，優于人工檢測的誤判率和漏判率。

在科學技術部國家重大科學儀器設備開發專項“微米級高速視覺質量檢測儀開發和應用”項目中，公司提出的視覺檢測核心算法在智能化、信息維度和精度方面得到突破和提升，實現了智能化區域分析和建模，更好地完成了缺陷分類;高精度檢測算法提升了亞像素級缺陷檢測能力和人眼極限的對比度缺陷檢測能力。LCD點燈質量檢測儀檢測效率為人工3倍以上，解決了2%低對比色斑缺陷檢測難題，接近人眼極限，實現了高動態范圍檢測，已在行業推廣應用近300多臺套。印刷質量檢測儀替代進口同類產品，已在下游行業中廣泛應用。PCB檢測儀實現了6μm高精度檢測和大于200面/小時高效率檢測。

因公司產品大多數應用于工業制造領域，所以軟件與算法需滿足工業現場大批量高速生產(高效率)、微米與納米級測量精度(高精度)、高自動識別多種特征或信息(智能化)和高穩定性等要求。

一方面，發行人自主研發的機器視覺算法平臺VisionWARE從2005年開始研發;十余年間，發行人以持續的研發投入進行基礎算法的研發與迭代升級，組建并培養了一支多專業學科背景的研究團隊。目前，VisionWARE已具有基礎、定位、測量、檢測、識別、顏色、3D、深度學習和圖形用戶界面等9個技術模塊、18個算法庫和91個算法工具，實現了工業視覺行業定位、測量、檢測和識別應用全覆蓋。

另一方面，在持續研發投入的同時，發行人于2006年開始大力拓展多行業視覺應用，逐步進入消費電子、新型顯示、印刷包裝及智慧交通等行業，在自主算法庫的基礎上持續研發不同細分行業的檢測算法，并對已有的工業檢測軟件平臺升級迭代。從2010年起，發行人就認識到圖像數據的重要性，通過大量專屬行業需求與數據的積累，發行人形成了豐富的缺陷AI大數據樣本庫，在此基礎上反哺算法以逐步完善，使算法具備了較好的通用性與適用性，能夠快速適配客戶需求，并不斷提升精度、效率及穩定性。

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