回答：机器视觉的下游应用非常广泛，几乎涉及国民经济的方方面面。即使在某一具体领域的应用，也会因下游的生产工艺、被摄对象的具体材质特点等不同，而有较大差别。因此，完善的机器视觉解决方案对下游客户而言至关重要。而设计有效的机器视觉解决方案，需要大量的行业应用经验积累，绝非一朝一夕所能形成。公司在机器视觉领域深耕多年，特别是在 3C 电子、新能源等领域，公司与国内外知名设备厂商和终端用户保持着长期稳定的合作，拥有丰富的机器视觉产品的设计、应用案例库。深厚的案例积累，奠定了公司在相关领域的优势地位，形成了较高的技术壁垒，能有效保障公司在行业内的竞争优势，并为公司不断扩大产品应用范围、持续提升市场份额提供了有力支撑。此外，深度学习（工业 AI）将深刻改变机器视觉行业的技术发展，而行业数据是深度学习技术的基础。深度学习需要通过大量数据对人工智能模型进行训练，不断对模型进行调校和优化，最终使机器能够像人类一样自动作出判断并达到满足实际应用要求的准确率。公司经过多年的专业化经营，在 3C 电子、新能源、半导体等行业积累了大量的数据，有助于公司迅速对模型进行调校和优化，提高模型输出结果的准确率和响应速度，在机器视觉的深度学习技术领域抢占发展的高地。公司通过大量行业方案积累，逐步开始建立分行业方案、产品、交付的标准化。目前公司机器视觉解决方案广泛应用于 3C 电子、新能源、半导体、汽车、光伏、食品、医药、烟草、物流等多个行业。

2023-12-22 00:00:00

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回答：公司以视觉算法和光学技术为核心，具备开发机器视觉底层算法、平台软件，以及光源控制和光学模拟等核心组件的能力。核心技术包括深度学习（工业AI）算法、传统视觉算法、3D 视觉算法、光源控制和光学成像等。公司重点发展深度学习技术、3D 处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势。同时，结合多年积累的机器视觉在各下游行业应用的专有技术（Know-How），公司构建了包括基础核心技术、技术平台、应用技术在内的多层次的技术体系。

2023-12-22 00:00:00

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回答：使用 2D 机器视觉技术可以获取二维图像，在三个自由度（x、y 和旋转）上定位被摄目标，并基于灰度或者彩色图像中对比度的特征提供处理分析结果。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，还原人眼视角的三维立体世界。3D 机器视觉技术与 2D 机器视觉技术，两者在不同的使用场景下有各自的优势，并非完全取代的关系。

2023-12-22 00:00:00

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回答：公司的销售模式均为买断式销售，主要依托向客户提供解决方案带动产品的销售，主要客户类型包括设备制造商、设备使用方、系统集成商/贸易商等。机器视觉是智能装备的“眼睛”和视觉“大脑”，是实现智能制造的重要核心部分。而机器视觉在我国兴起和发展的时间较短，客户对于机器视觉能够实现的功能和能够达到的效果有一定的疑虑；且机器视觉功能的实现受到多种变量的影响，一套高效的机器视觉解决方案的设计需要大量的经验数据，而机器视觉的使用者往往较难积累足够的机器视觉应用经验数据库。因此，在销售机器视觉部件过程中，为客户提供技术服务和支持尤为重要。通过对行业特点的分析，结合公司自身的优势，公司建立起了以向客户提供机器视觉解决方案，从而带动产品销售的业务模式。

2023-12-22 00:00:00

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回答：公司通过深入了解行业需求，将智能读码器产品渗透到硅片、切片、电池及组件等多个工艺环节，可实现信息全流程追溯。以光伏组件生产工艺为例，公司的智能读码器可有效应对覆膜、热压、层压等工序条码的读取难题。具体来看：（1）针对条码模糊、受背景纹路干扰问题，智能读码器内嵌 AI 芯片，通过事先学习大量条码样本数据，能自动区分条码部件、字符和异常，算法抗干扰能力强，大幅度提升复杂场景的读取率；而且还支持过滤解错码的功能。即使条码模糊、受背景纹路干扰，智能读码器仍可准确读取，能兼容覆盖不同厚度、不同款式 EV 膜的条码，读取率可达 100%；（2）针对玻璃反光影响读码问题，智能读码器配备了偏振滤光片，能有效消除反光噪点影响，采集的条码图像清晰、亮度均匀，提升读码准确率；（3）针对光伏板热压后的表面条码变形问题，智能读码器内置畸变矫正算法，自动修正处理，即使条码变形，仍可准确读取条码信息；（4）针对条码位置不固定易漏读问题，智能读码器可选配超广焦距的镜头，视野范围更大；而且搭配的高像素高灵敏图像传感器，成像清晰，可有效抑制噪音干扰。即使大视野、较短曝光时间内，仍可获得明亮清晰的图像，能避免漏读、误读的情况发生；（5）随着光伏组件生产工艺不断升级，产线速度大幅提升，为更好应对高速动态读码场景，智能读码器采用多核异构计算和三级流水式软件结构，通过 ISP、NPU和 CPU 的并行处理实现高速化，从采集到解码整个过程无需等待，解码更高效。

2023-12-22 00:00:00

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回答：深度学习（工业 AI）相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术解决工业问题的能力，推动了机器视觉技术在更多行业的广泛应用。目前工业用的深度学习模型依然需要专业数据和领域知识积累，其着力解决的图像分析任务，仍旧需要以高成像技术积累的图像为前提。公司凭借在成像技术方面的领先优势，以及在各个下游行业积累的机器视觉专有技术（Know-How），与核心终端客户展开深入的前瞻性技术合作，提供软硬件一体化的解决方案。今年以来，公司成立了专门的深度学习（工业 AI）应用开发团队，并设立了专用实验室，全力支持核心大客户诸如外观缺陷检测等项目的开发。12 月初，公司发布了 DeepVison3，兼具高效、柔性、易用特点。在高效维度，DeepVision3 基于小样本学习，通过图像扩增、算法增强等方式，降低图像依赖程度，数据量可减少 90%，而深度图像生成速度提升 3 倍以上，训练周期可缩短到 30分钟；同时还通过模型轻量化，在保证了精准度的前提下，使分类和检测任务提速20 倍以上。在柔性维度，DeepVision3 开发了针对 3C、锂电池的通用检测模型，相近工艺可实现一键换型，高度契合工厂模式，支持多人协作、多工序分析等功能。不仅于此，DeepVision3 囊括了 8 大任务类型、15 大核心功能，标注、分割更智能高效，操作简单。

2023-12-22 00:00:00

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回答：通过向客户提供解决方案，公司可以：（1）为客户的研发项目提出机器视觉部分的具体实现路线，提升研发成功率。合理的技术路线，是研发成功的保证。机器视觉技术，作为智能制造设备的核心部分，其技术路线的合理性，直接影响到设备的研发成败。公司通过结合核心技术、Know-How 知识库、产品特性、客户的需求等因素，向客户提供定制化的技术实现解决方案，并结合解决方案推荐合适的机器视觉部件，以提高视觉系统的性能、稳定性等，从而提升客户研发项目的成功率。（2）在已有知识库的基础上，通过技术验证，有效缩短下游客户的研发周期。公司的产品覆盖了机器视觉多个部件，同时在多个行业积累了超过 5 万个应用案例。基于对自主产品的深入了解和大量历史数据的积累，公司可以在更短的时间内完成解决方案的设计。此外，通过公司完善的实验条件，通过实验室进行方案的验证，可以对方案的有效性进行提前和高效的验证，从而有效缩短下游客户的研发周期，协助客户提升竞争力。（3）降低客户研发和试错的成本机器视觉作为设备中的重要模块之一，在一定程度上可以决定整个设备的功能和种类。而机器视觉模块的预计功能能否实现以及实现程度如何，往往需要通过大量的实验进行验证，试错成本较高。公司通过提供经过验证的解决方案，可以降低客户研发和试错的成本。

2023-12-15 00:00:00

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回答：公司采取以销定产并按照销售预测保持一定安全库存的生产备料模式，以保证生产的平稳性和交期的灵活性。对于较为常规的产品，公司采用“备货生产”模式。即根据历史订单数据、下游市场情况等信息进行销售预测并确定安全库存水平，在考虑上游供货周期的基础上，以该库存水平为目标，调节生产节奏，提前排产，以便快速响应市场需求。对于常用程度较低、应用范围较窄的非标准产品，公司采用“按单生产”模式。即以订单为导向，按照客户需求的产品规格、数量和交货期来制定生产计划，组织备料排产。

2023-12-15 00:00:00

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回答：对比国外机器视觉厂商，公司的优势主要表现在非标定制化的能力、自主研发能力与核心技术的积累、完善的自主产品线、成本优势、以及公司的快速响应能力；劣势主要是与国外行业巨头在行业渗透、产品通用性、品牌溢价等方面都还存在一定差距。中国拥有全球成长性最大的机器视觉市场，实体经济高质量转型发展将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升。公司将利用自身优势，持续保持高研发投入，迭代产品和技术，牢牢把握国产替代机遇，巩固公司在机器视觉领域的优势。

2023-12-15 00:00:00

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回答：在巩固现有的 3C 电子、新能源等领域的客户和市场的同时，积极开拓半导体、光伏、汽车等行业的机遇；在进一步强化和深耕国内市场的同时，积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

2023-12-15 00:00:00

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回答：GGII 数据显示，2022 年中国机器视觉市场规模 170.65 亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长 23.51%。其中，2D 视觉市场规模约为 152.24亿元，同比增长 20.21%，3D 视觉市场约为 18.40 亿元，同比增长 59.90%。GGII 预测，至 2027 年我国机器视觉市场规模将超过 560 亿元，其中，2D 视觉市场规模将超过 400 亿元，3D 视觉市场规模将接近 160 亿元。随着中国"制造强国"战略的推进和工业自动化的加速发展，机器视觉国产替代成为主旋律，也将迎来更加广阔的市场和发展空间。顺应行业发展，公司将持续拓宽应用行业，面向不同行业持续推出新产品，不断提升研发及服务能力。

2023-12-15 00:00:00

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回答：公司自成立以来经营规模不断扩大，资产和业务规模在原有基础上有较大的提升，公司人员规模进一步扩大，这对公司在战略规划、组织机构、内部控制、运营管理、财务管理等方面提出更高的要求。公司自上市以来，一直致力于打造和完善管理体系，尤其是通过数字化转型提升管理水平。公司全面启动了信息系统升级的数字化建设项目，对现有的 ERP、OA等核心系统进行了业务流程优化和跨系统集成，初步构建了一个标准化、一体化、互联互通的数字化管理平台。该平台能够实现产供销业务的高效协作，提高订单交付效率，增强客户满意度。同时，该平台能够快速获取和挖掘相关业务数据，为公司管理者提供深入分析和决策支持。

2023-12-15 00:00:00

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回答：公司以视觉算法和光学技术为核心，具备开发机器视觉底层算法、平台软件，以及光源控制和光学模拟等核心组件的能力。核心技术包括深度学习（工业AI）算法、传统视觉算法、3D 视觉算法、光源控制和光学成像等。公司重点发展深度学习技术、3D 处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势。同时，结合多年积累的机器视觉在各下游行业应用的专有技术（Know-How），公司构建了包括基础核心技术、技术平台、应用技术在内的多层次的技术体系。

2023-12-08 00:00:00

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回答：与人眼相比，机器视觉具有精度高、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高等特点，可助力终端客户实现产品增质、降低成本以及生产数字化。在产品增质方面，机器视觉可显著降低产品漏检率，提高生产的精度和良品率；在降低成本方面，机器视觉采集和处理图像的时间在微秒级别，可显著提升效率，单台视觉系统可代替多人工作，并可持续工作；在生产数字化方面，机器视觉作为图像重要数据的采集和分析工具，助力未来实现智能生产和工业互联。

2023-12-08 00:00:00

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回答：公司致力于成为国际一流的自动化核心零部件供应商，聚焦感知与决策核心关键环节，为客户提供实现自动化所需的核心软硬件。（1）核心技术方面：重点发展深度学习(工业 AI)技术、3D 处理与分析技术、图像感知和融合技术、图像处理分析的硬件加速等视觉前沿技术，并持续在光源及其控制技术、镜头技术、智能相机技术、视觉处理分析软件技术方面进行强化，巩固公司在光源、光学成像、行业应用软件方面的优势；（2）产品方面：不断拓展自动化核心零部件新产品线。公司现有视觉软件产品线、3D 产品线、智能读码器产品线、工业相机产品线、工业镜头产品线、光源产品线；在硬件方面，重点完善产品型号布局，满足更广的项目应用需求。在软件方面，持续升级现有的 Smart 系列视觉处理分析软件，重点开发 3D 重构及分析模块、深度学习(工业 AI)算法模块；（3）市场方面：进一步拓展公司的市场空间，在巩固现有的 3C 电子、新能源等领域的客户和市场的同时，积极开拓半导体、汽车等行业的机遇；进一步强化和深耕国内市场的同时，积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

2023-12-08 00:00:00

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回答：公司的研发主要包括基于机器视觉软硬件产品的研发和基于机器视觉解决方案的研发。对于机器视觉软硬件产品的研发，公司坚持基础研发、产品研发与前瞻性研发并重。一方面公司通过包括对光学成像、图像处理、深度学习、3D 视觉技术、异构计算等技术的研究，为产品研究夯实了技术基础；另一方面，公司也贴近客户需求不断研发、改进既有产品，有效地满足客户需求、提升用户体验。对于机器视觉解决方案的研发包括三个层次。第一个层次是针对客户具体的需求和应用场景进行的方案研发。机器视觉的应用场景千变万化，在实际应用过程中，需要考虑到各种各样的因素，如被摄目标自身的大小、形状，机器视觉所在设备的自身结构、速度等，对机器视觉系统的影响，才能设计出合适、可实现应用目标的方案。第二个层次是从若干客户的各种具体应用场景中对解决方案进行总结研发，提炼出在一定应用场景下相对普适性的解决方案，从而向客户提供更优化、简洁、高效的产品和服务。第三个层次是将应用数据反馈回具体的机器视觉软硬件层面，总结出产品改进和新品开发的路线，促进产品的研发。

2023-12-08 00:00:00

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回答：东莞泰莱主要从事精密传动部件的研发、生产、销售；主要产品包括直线电机、DD 马达、直线模组、精密大理石直线电机平台等。东莞泰莱产品广泛应用于精密激光加工设备、精密测量仪器、液晶面板设备、半导体设备、锂电设备、光伏设备等下游领域。机器视觉与运动控制技术均为工业自动化的核心技术。近年来，随着机器视觉在工业自动化特别是高端制造行业如消费电子、新能源、汽车、半导体行业的不断渗透，运控产品与机器视觉产品的结合变得更为紧密。公司在视觉整体解决方案上不断加强与运动控制的配合，旨在为客户提供更具竞争力的自动化解决方案。公司将结合客户体系优势，通过直线电机及直线模组扩展应用市场。同时，加大驱动及驱控一体技术研发投入，打造公司具有核心竞争力的运动方案解决能力。未来运动方案解决能力与视觉方案解决能力相结合，形成两大核心技术平台，将进一步巩固和提升公司的市场竞争力，并增强抵御市场风险的能力。

2023-12-08 00:00:00

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回答：深度学习（工业 AI）相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术解决工业问题的能力，推动了机器视觉技术在更多行业的广泛应用。目前工业用的深度学习模型依然需要专业数据和领域知识积累，其着力解决的图像分析任务，仍旧需要以高成像技术积累的图像为前提。公司凭借在成像技术方面的领先优势，以及在各个下游行业积累的机器视觉专有技术（Know-How），与核心终端客户展开深入的前瞻性技术合作，提供软硬件一体化的解决方案。今年以来，公司成立了专门的深度学习（工业 AI）应用开发团队，并设立了专用实验室，全力支持核心大客户诸如外观缺陷检测等项目的开发。近日，公司发布了 DeepVison3，兼具高效、柔性、易用特点。在高效维度，DeepVision3 基于小样本学习，通过图像扩增、算法增强等方式，降低图像依赖程度，数据量可减少 90%，而深度图像生成速度提升 3 倍以上，训练周期可缩短到 30分钟；同时还通过模型轻量化，在保证了精准度的前提下，使分类和检测任务提速20 倍以上。在柔性维度，DeepVision3 开发了针对 3C、锂电池的通用检测模型，相近工艺可实现一键换型，高度契合工厂模式，支持多人协作、多工序分析等功能。不仅于此，DeepVision3 囊括了 8 大任务类型、15 大核心功能，标注、分割更智能高效，操作简单。

2023-12-08 00:00:00

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尊敬的投资者，您好。感谢您对公司ESG评分的关注和建议。公司非常重视ESG评分，并认识到其在评估企业可持续发展方面的重要性。 为提升ESG表现，公司已经成立了ESG委员会，并制定了《董事会ESG工作细则》。该委员会将负责监督和指导公司的ESG相关工作，确保其与公司的战略目标相一致。此外，我们还将持续加强与利益相关方的沟通，包括员工、社区和其他利益相关者，以了解其需求和关切，并积极回应利益相关方的意见和建议。 在社会板块方面，公司致力于加强员工培训和发展机会。同时，公司也积极参与社区活动，履行企业社会责任，为社区做出积极贡献。 公司秉持绿色低碳发展理念，努力降低对环境的影响，并推动可持续发展。今年上半年公司搬入新址，办公楼铺设光伏板，实现了建筑的绿色节能改造，减少了能源消耗。未来公司将加强环境保护措施，提高资源利用效率，减少废物排放，并积极推动清洁能源的使用。 感谢您对公司的关注和建议。我们将继续努力提升ESG表现，并加强ESG信息披露，以更好地回应投资者和社会的期望。谢谢！

2023-12-05 16:27:32

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回答：通过向客户提供解决方案，公司可以：（1）为客户的研发项目提出机器视觉部分的具体实现路线，提升研发成功率。合理的技术路线，是研发成功的保证。机器视觉技术，作为智能制造设备的核心部分，其技术路线的合理性，直接影响到设备的研发成败。公司通过结合核心技术、Know-How 知识库、产品特性、客户的需求等因素，向客户提供定制化的技术实现解决方案，并结合解决方案推荐合适的机器视觉部件，以提高视觉系统的性能、稳定性等，从而提升客户研发项目的成功率。（2）在已有知识库的基础上，通过技术验证，有效缩短下游客户的研发周期。公司的产品覆盖了机器视觉多个部件，同时在多个行业积累了超过 5 万个应用案例。基于对自主产品的深入了解和大量历史数据的积累，公司可以在更短的时间内完成解决方案的设计。此外，通过公司完善的实验条件，通过实验室进行方案的验证，可以对方案的有效性进行提前和高效的验证，从而有效缩短下游客户的研发周期，协助客户提升竞争力。（3）降低客户研发和试错的成本机器视觉作为设备中的重要模块之一，在一定程度上可以决定整个设备的功能和种类。而机器视觉模块的预计功能能否实现以及实现程度如何，往往需要通过大量的实验进行验证，试错成本较高。公司通过提供经过验证的解决方案，可以降低客户研发和试错的成本。

2023-11-24 00:00:00

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