凌云光技术股份有限公司 2025年第一季度报告

　　证券代码：688400                                                    证券简称：凌云光

　　本公司董事会及全体董事保证本公告内容不存在任何虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并对其内容的真实性、准确性和完整性依法承担法律责任。

　　重要内容提示

　　公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证季度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。

　　公司负责人姚毅、主管会计工作负责人顾宝兴及会计机构负责人（会计主管人员）解利红保证季度报告中财务信息的真实、准确、完整。

　　第一季度财务报表是否经审计

　　□是     √否

　　一、 主要财务数据

　　(一) 主要会计数据和财务指标

　　单位：元  币种：人民币

　　2025年第一季度公司实现营业收入6.14亿元，同比增长38.57%；归母净利润1,498.50万元，同比扭亏为盈，主要原因系：1）公司“视觉+AI”产品组合不断完善，工业智能制造赛道的固定资产投资在温和复苏；2）国内具身智能产业蓬勃发展，元客视界光学动捕产品FZMotion，可以较好的助力人形机器人进行数据采集与训练，收入实现大幅增长；3）公司收购的JAI在年初顺利完成交割、并表，相关业务在快速整合、协同中。

　　(二) 非经常性损益项目和金额

　　√适用     □不适用

　　单位:元  币种:人民币

　　对公司将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》未列举的项目认定为非经常性损益项目且金额重大的，以及将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目，应说明原因。

　　√适用     □不适用

　　单位：元  币种：人民币

　　(三) 主要会计数据、财务指标发生变动的情况、原因

　　√适用     □不适用

　　二、 股东信息

　　(一) 普通股股东总数和表决权恢复的优先股股东数量及前十名股东持股情况表

　　单位：股

　　注：公司回购专户持股情况未在上表中列示。截至报告期末，公司回购专用证券账户持股数为8,567,599股，占公司总股本的比例为1.85%

　　持股5%以上股东、前10名股东及前10名无限售流通股股东参与转融通业务出借股份情况

　　□适用     √不适用

　　前10名股东及前10名无限售流通股股东因转融通出借/归还原因导致较上期发生变化

　　□适用     √不适用

　　三、 其他提醒事项

　　需提醒投资者关注的关于公司报告期经营情况的其他重要信息

　　□适用     √不适用

　　四、 季度财务报表

　　(一) 审计意见类型

　　□适用     √不适用

　　(二) 财务报表

　　合并资产负债表

　　2025年3月31日

　　编制单位:凌云光技术股份有限公司

　　单位：元  币种:人民币  审计类型：未经审计

　　公司负责人：姚毅 主管会计工作负责人：顾宝兴 会计机构负责人：解利红

　　合并利润表

　　2025年1—3月

　　编制单位：凌云光技术股份有限公司

　　单位：元  币种:人民币  审计类型：未经审计

　　本期发生同一控制下企业合并的，被合并方在合并前实现的净利润为：0.00元，上期被合并方实现的净利润为：0.00 元。

　　公司负责人：姚毅 主管会计工作负责人：顾宝兴 会计机构负责人：解利红

　　合并现金流量表

　　2025年1—3月

　　编制单位：凌云光技术股份有限公司

　　单位：元  币种：人民币  审计类型：未经审计

　　公司负责人：姚毅 主管会计工作负责人：顾宝兴 会计机构负责人：解利红

　　母公司资产负债表

　　2025年3月31日

　　编制单位:凌云光技术股份有限公司

　　单位:元  币种:人民币  审计类型：未经审计

　　公司负责人：姚毅 主管会计工作负责人：顾宝兴 会计机构负责人：解利红

　　母公司利润表

　　2025年1—3月

　　编制单位：凌云光技术股份有限公司

　　单位：元  币种：人民币  审计类型：未经审计

　　公司负责人：姚毅 主管会计工作负责人：顾宝兴 会计机构负责人：解利红

　　母公司现金流量表

　　2025年1—3月

　　编制单位：凌云光技术股份有限公司

　　单位：元  币种：人民币  审计类型：未经审计

　　公司负责人：姚毅 主管会计工作负责人：顾宝兴 会计机构负责人：解利红

　　(三) 2025年起首次执行新会计准则或准则解释等涉及调整首次执行当年年初的财务报表

　　□适用     √不适用

　　特此公告

　　凌云光技术股份有限公司董事会

　　2025年4月25日

　　公司代码：688400                                                  公司简称：凌云光

　　凌云光技术股份有限公司

　　2024年年度报告摘要

　　第一节 重要提示

　　1、 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。

　　2、 重大风险提示

　　公司已在本报告中详细阐述公司在生产经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本报告“第三节 管理层讨论与分析”之“四、风险因素”。

　　3、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。

　　4、 公司全体董事出席董事会会议。

　　5、 天健会计师事务所（特殊普通合伙） 为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。

　　6、 公司上市时未盈利且尚未实现盈利

　　□是     √否

　　7、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案

　　公司拟向全体股东每10股派发现金红利0.25元（含税）。截至2025年3月31日，公司总股本463,500,000股，扣除回购专用证券账户中不参与本次利润分配的股份数8,567,599股，以此计算合计拟派发现金红利11,373,310.03元（含税）。公司 2024年度以集中竞价交易方式实施股份回购并支付现金对价152,523,832.62元（不含交易费用），2024年度以上述两种方式合计现金分红金额为 163,897,142.65元。本年度公司现金分红总额占合并报表实现归属于母公司股东净利润的比例为153.08%。

　　在本报告披露之日起至实施权益分派股权登记日期间，公司应分配股数（总股本扣除公司回购专用证券账户股份余额）发生变动的，公司拟按照每股分配比例不变的原则对分配总额进行调整。

　　上述利润分配方案已经公司第二届董事会第十六次会议审议通过，尚需提交公司股东大会审议批准。

　　8、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项

　　□适用    √不适用

　　第二节 公司基本情况

　　1、 公司简介

　　1.1 公司股票简况

　　√适用    □不适用

　　1.2 公司存托凭证简况

　　□适用    √不适用

　　1.3 联系人和联系方式

　　2、 报告期公司主要业务简介

　　2.1 主要业务、主要产品或服务情况

　　1、主要业务

　　公司机器视觉业务以“视觉+AI”技术创新为基础，服务工业智能制造和文化内容制作，是行业内领先的机器视觉产品与解决方案提供商。面向工业领域，已形成视觉器件、视觉系统、智能视觉装备和智能工厂四个产品线，服务消费电子、新能源、印刷包装、新型显示等多个领域，为客户提供智能制造与质量检测的多元化产品与解决方案，助力国家智能制造转型升级；元客视界基于计算摄像与人工智能技术创新，自主研发了光场建模、全景拍摄、运动捕捉、虚实拍摄等一系列先进产品及解决方案，实现人、物、场、境的整合统一，面向虚拟现实、沉浸媒体、具身智能等众多应用下游。

　　在光通信方面，公司代理引进国外先进数据通信、光纤器件与仪器产品，服务光通信产学研客户及通信、激光等行业的国内知名企业。围绕当前AI驱动的大规模算力基础设施建设，信息互联的高带宽、低功耗、低时延等迫切性需求，公司积极布局了OCS全光交换机、全自动光子引线键合、光IO解决方案等下一代光通信产品和解决方案。

　　公司坚持以客户为中心，以推动行业发展为己任，积极把握人工智能时代的战略机遇，基于

　　“光、机、电、算、软”底层通用技术形成四大技术平台，为客户提供差异化、高质量、高性价比的多元化产品和解决方案。经过二十余年的行业积累，积累了苹果、富士康、华为、小米、宁德时代、京东方、央视总台、咪咕等各行业的头部客户。

　　2、主要产品

　　（1）机器视觉——工业领域产品

　　公司致力于成像硬件到软件算法的持续创新。在硬件方面，公司通过并购JAI，形成与自身业务高度协同、全面布局的产品矩阵，形成棱镜相机、面阵相机、线阵相机、智能相机等多产品线，满足下游多场景的成像需求。在算法方面，公司的VisionWare算法平台积累形成了18个算法库和近200个算法工具，针对机器视觉行业智能化、高精度和高效率的发展要求和趋势，公司将模式识别的底层算法能力和深度学习AI结合，兼顾了检测精度、效率和对于复杂场景的适应性，采用组态技术，在视觉精密定位、引导、量测与检测等方面全面对标国际先进产品，可实现工业机器视觉功能的全面覆盖。公司针对工业应用中小样本、碎片化的特点，自主开发工业通用视觉大模型F.Brain，解决了众多工业制造的检测难题。

　　可配置视觉系统是光学成像模块（眼睛）与图像处理系统（大脑）的集合体，可以独立完成

　　图像采集功能，并基于图像采集的信息完成预处理工作。公司的可配置视觉系统可服务于多个行业场景应用，代替现有人工及相应工具，对工作对象物体进行识别、对位、测量、检测，以优化生产流程、提高产品质量。

　　智能视觉装备是在可配置视觉系统（成像模块和图像处理系统）基础上增加结构本体和自动

　　控制部件，实现生产与检测的智能控制，给机器植入了受大脑控制的“肌肉”和“四肢”，最终形成“手”、“眼”、“脑”协同的智能化设备。相较于人工检测，公司产品可大幅度提升检测效率和产品出厂良率，有效解决客户质检难题。

　　（2）机器视觉——元客视界产品

　　围绕“AI+空间计算”，元客视界构建了多元化产品：1）形成光场建模、运动捕捉、全景成像、XR拍摄等后台要素类产品；2）打造了智能虚拟内容制作工作室、智能虚实融合XR演播室等中台产品；3）电商直播数字人、服务数字人等前台产品。主要的产品解决方案如下：

　　FZMotion光学运动捕捉系统：具备业界领先的高精度三维定位跟踪测量能力，同时具有同步人体运动捕捉和XR虚实融合拍摄功能，系统通过多台高帧速/高分辨率的红外动捕相机拍摄人体穿戴的反光标记点，实时高精度计算人体骨骼运动，驱动数字角色或人形机器人，在亚毫米级别精度下实现整套流程骨骼鲁棒的高度稳定。

　　Lustage光场建模系统：利用多维光照照明、高速同步相机采集的人、物在多种模拟光照条件下的光场数据，自动智能计算毛孔级的高精度人体模型、光照材质特性，实现人脸、人体模型的数字资产制作。

　　InFisionXR虚实融合方案：采用多光融合定位技术，对人、摄像机、道具、大屏等设备进行全局标定，实现大屏、XR扩展、AR内容的实时渲染与精准对齐，实现一站式全局标定、稳定可靠的多机位讯道切换、虚实内容的实时渲染融合。

　　（3）光通信主要产品

　　在光通信方面，公司代理引进国外先进的数据通信、光纤器件与仪器产品，为光通信产学研客户提供整体解决方案，已与众多行业知名企业建立长期战略合作关系。公司代理的产品主要来源于全球知名的光纤器件与仪器提供商，如Fujikura、EXFO、HUBER＆SUHNER/Polatis、Vanguard等。目前高端光纤器件与仪器类产品多数由国外厂家主导，区别于中低端产品的激烈竞争，公司代理的主要为高端产品，技术门槛高，对解决方案与技术服务能力要求也较高。

　　2.2 主要经营模式

　　1、盈利模式

　　公司长期坚持以客户为中心，为国内外优质客户提供领先的机器视觉、光通信产品与服务。在机器视觉领域，公司提供视觉器件、智能视觉系统、智能视觉装备、智能工厂管理等一揽子产品与解决方案，服务国家智能制造与数字经济，通过为客户提供优质产品与解决方案，实现自身价值创造；在光通信领域，通过与国际领先企业战略合作，代理光纤器件与仪器等产品，为头部客户提供专业化产品与服务，从而实现收入和利润。

　　2、研发模式

　　公司研发包含通用技术研发和应用产品开发。通用技术研发围绕底层技术进行，应用产品开发是在通用技术基础上就特定行业客户需求进行的产品开发，此种研发模式有助于缩短产品开发周期、提升市场需求响应速度，降低开发成本。通用技术开发以光学成像、智能软件、智能算法、精密自动化四大底层技术为基础研究方向，建立标准化技术平台；应用产品开发快速适配客户应用需求，基于IPD的集成开发模式，流程贯穿客户需求管理、产品规划、产品开发、产品生命周期管理等产品开发全流程。公司在产品开发中坚持以客户需求、产品开发模块化/平台化为研发导向，保证公司不断推出有竞争力的产品。

　　3、销售模式

　　公司构建了以客户为中心的市场营销体系，基于不同的客户类型和产品类型，建立了面向客

　　户的价值创造销售流程。结合公司所处行业的特点、上下游发展情况、客户类型等综合因素，采取了直销模式为主、经销模式为辅的销售模式。通过直销模式，公司直接向行业内知名客户提供产品及技术服务，可以确保产品和品牌推广的有效性，与客户保持沟通，提高对客户需求的响应速度并加深对行业变化和趋势的理解。公司基于境外业务拓展及客户指定经销商两种业务场景，实行经销模式。

　　4、采购模式

　　为支撑公司战略发展，提升采购战略执行能力，保障采购决策效率与质量，公司建立了较为完整的供应商评价体系、供应链管理体系和基于不同产品需求的采购策略。公司基于T（Technology）、Q（Quality）、R（Responsiveness）、D（Delivery）、C（Cost）建立供应商准入及评价体系；建立以高效性、透明性、充分性为原则的分层、分权管理运作的供应商管理体系；针对定制零部件及标准零部件不同的采购特点建立不同的采购机制，以需求预测、滚动备货、安全库存相结合的采购计划策略，提升供应链整体效率，降低管理成本。

　　5、生产模式

　　公司主要采用“以销定产”的生产模式，根据产品周期性需求变化，采取自主生产+外协生产相结合的生产方式，通过最佳资源配置，实现效率成本的最优。公司通过了ISO9001:2015质量管理体系、ISO14001:2015环境管理体系、ISO45001:2018职业健康安全管理体系认证，以及发布了《IVS（SZ）-ISC-07生产管理流程》等规定，保障生产过程在质量、环保和安全等方面有效受控，并持续改进提升。

　　2.3 所处行业情况

　　(1).  行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛

　　（1）机器视觉行业

　　就全球来看，机器视觉的发展史可追溯到20世纪60年代末。与国外机器视觉的发展历程相比，中国的机器视觉行业起步较晚，1995年才开始有初步应用，发展至今，机器视觉在以消费电子为代表的行业应用和算力的双轮驱动下，得到较为广泛的应用。机器视觉领域的芯片、相机、光源等核心器件、视觉系统和智能设备的国产化率大幅度提高，基本已经在中低端市场实现了国产替代，当前中国的机器视觉企业在消费电子、新能源等行业，在应用技术及国内市场份额方面平分秋色，甚至超越了国外同行企业，正处于由中低端市场到高端市场的拓展期。中国的机器视觉自3C产业中的手机为核心发展起来，并以此为突破口发育了中国的机器视觉企业的能力，因此中国的机器视觉区别于国外机器视觉的多行业泛化路线，走了一条从专用领域为起点的发展道路，随着中国制造行业升级需求及机器视觉技术的提升，国内机器视觉的应用范围逐步扩大，逐步扩展到新能源、汽车、半导体等领域。机器视觉行业具有长坡厚雪的特点，随着中国机器视觉企业技术和产品在行业通用性、产品易用性等方面与国外企业逐步缩小差距，中国机器视觉企业在国内外市场尚大有可为。

　　机器视觉作为实现智能制造的关键环节，国家颁布了一系列支持政策，以推动工业生产方式的变革，逐步走向数字化、网络化、智能化。2023年工业和信息化部等八部门《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》中指出我国传统制造业“大而不强”“全而不精”问题仍然突出，低端供给过剩和高端供给不足并存，创新能力不强、产业基础不牢的现状，要加快传统制造业转型升级工程，推动传统制造业向高端化、智能化、绿色化、融合化方向转型；要进一步加快人工智能、大数据、云计算、5G、物联网等信息技术与制造全过程、全要素深度融合；支持生产设备数字化改造，推广应用新型传感、先进控制等智能部件，加快推动智能装备和软件更新替代。在2024年国家关于新型工业化进一步提出构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系，推出人工智能创新应用，高水平赋能新型工业化等一系列指导支持政策。机器视觉是人工智能在工业制造领域的应用，将视觉、算法和自动化相结合起到信息获得、智能分析与决策、精密执行的作用，是当前中国智能制造转型升级的必要一环。

　　机器视觉是“光、机、电、算、软”等技术的综合性融合，需要软硬结合、协调发展才能形成完整的视觉系统和智能装备。随着3C电子、新能源厂商，如苹果、富士康、宁德时代进一步提出“黑灯工厂”“极限制造”等制造要求，对机器视觉厂商在精度和效率方面提出了更高的要求，同时也对潜在市场进入者形成了较高的技术壁垒。

　　（2）光通信行业

　　光通信通常泛指光纤通信。光纤通信是指以石英光纤作为传输媒介，以光作为信息载体的通

　　信方式，工作范围在近红外区域，对应波长区域是800nm至1,800nm。经过几十年的发展，光纤通信已经成为现代信息载体的核心方式，在现代通信网中起着举足轻重的作用。光通信产业链包括光芯片、光器件、光模块、光网络设备和电信及数通应用。

　　(2).  公司所处的行业地位分析及其变化情况

　　公司深耕机器视觉产业二十余年，是行业领先的机器视觉产品和解决方案提供商。基于下游行业需求，公司深入研究行业制程和工艺，基于“AI+视觉”技术，为客户提供产品和解决方案，服务下游消费电子、新能源、印刷、新型显示等多个领域，积累了苹果、华为、宁德时代、京东方、咪咕等多行业头部客户资源。公司获得一项国家技术发明一等奖、两项国家科技进步二等奖，牵头或参与制定二十余项国家/行业/团体标准。

　　在行业地位方面，公司是行业内少数具备光、机、电、算、软一体化综合实力的团队，且在中国机器视觉行业中占据先发优势，未来随着机器视觉应用行业的不断扩大，公司的销售规模和市场占有率有望进一步提升。

　　(3).  报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势

　　（1）机器视觉新技术驱动行业发展

　　深度学习、3D视觉、嵌入式视觉等新技术的出现和应用，进一步拓展了机器视觉产品和解决方案的多样性，丰富了视觉技术的应用范畴和解决方案的智能化、易用性，机器视觉的应用领域和市场空间得到极大的扩展。

　　①深度学习

　　传统机器视觉算法与深度学习的结合是必然趋势。深度学习通过对原始数据进行多步特征转换，得到比传统视觉算法更高层次、更抽象的特征表示，并输入预测函数得到最终结果，能够有效补充机器视觉传统算法对于偏差和未能预测缺陷检测能力的不足，两者的统一和融合能够有效结合传统特征标注的可靠性、准确性与深度学习的可复制性、鲁棒性，用于解决工业领域中的各种复杂难题。一方面，满足如3C电子、新能源场景中的高达99%的精度要求，机器视觉传统算法在深度学习的加持下，能够降低对视觉成像器件如相机、光源的硬件成像要求，降低硬件采购成本；另一方面，深度学习采用预训练和自适应的方式，相较传统算法人工标注的方式，能够降低机器视觉算法的成本，并通过模型的通用性，实现算法的跨场景、跨行业的应用效率与成本节约。

　　②嵌入式视觉

　　嵌入式视觉系统是指在嵌入式系统中使用机器视觉技术，是嵌入式系统和机器视觉两种技术

　　的整合，可独立完成从接收光信号到系统输入的整个信号处理过程。相比基于PC或者云架构

　　的视觉技术，嵌入式技术将用于图像处理和深度学习算法的AI模块集成到工业相机中，实现边

　　端智能。嵌入式视觉系统具有易学、易用、易安装、易维护等特点，可在短期内构建起可靠而有效的视觉系统，从而极大地提高应用系统的开发速度。处理能力、存储器密度和系统集成度的提升，促进了嵌入式视觉在传统和新兴应用领域的渗透。

　　③2D与3D视觉的融合应用

　　3D视觉相较2D视觉在某些场景中更有优势，例如可以实现平面度、翘曲度、段差、曲面

　　轮廓等3D尺寸量测、3D空间中的机器人引导定位、基于3D信息的检测、识别等各种丰富的

　　功能。3D视觉技术在一定程度上补充了2D无法提供三维信息、易受光照条件变化的影响，对物体运动敏感等局限性，可以让机器在生产过程中对物料的使用和把控更加精准，在精度、稳定性、易用性等方面能很好地满足多类用户的使用需求。

　　(2)机器视觉在工业制造领域的应用扩展

　　制造业是国民经济的支柱，对经济增长有直接的推动作用，我国当前已进入制造业转型升级

　　的关键时期。随着消费电子、新能源、半导体、汽车等高端制造行业在我国产能占比的提升，对

　　产品工艺及质量的要求愈加严苛，工业生产线上人眼检测在精度、效率等方面已不能满足产业升

　　级的要求，制造业转型不仅是行业发展需求也是国家战略。近年来我国城镇制造业人数自2015

　　年步入负增长，人口红利逐步消失，企业劳动力成本压力日益凸显，与此同时，原材料成本上

　　涨、国际经济态势等外部因素直接或者间接增加了企业的综合成本。因此，下游工业制造业的转

　　型升级的迫切需求和中国人口结构变化的现状为机器视觉带来极大的成长空间。

　　机器视觉的拓展和渗透主要围绕以下几个方向：①中国制造业正处于转型升级的关键时期，主要优势行业如消费电子、新能源，均经历了从传统的粗放式制造向自动化、智能化升级的过程，这是中国制造业由“制造”转化为“智造”的必然阶段。机器视觉作为人工智能在工业领域的关键应用，是中国制造业转型升级不可或缺的组成部分；②前期由于技术和能力限制，中国机器视觉企业主要集中于中低端替代国外份额，当前在深度学习、3D视觉、自动化的加持下，中国厂商已经在更高精度的行业及机器视觉难度较高的环节推进国产替代；③随着机器视觉产业链上游相机、光源等元器件在中高端市场的国产替代加速，叠加深度学习对机器视觉算法能力的加持，硬件、软件的成本从长期来看呈现下降趋势，机器视觉有望向下兼容更多的应用行业，为中国智造的转型升级贡献力量。

　　（3）基于“视觉+AI”技术实现跨领域拓展

　　视觉和AI技术是人工智能的核心驱动力，赋予机器“看见”和“理解”的能力，广泛应用于工业、医疗、交通、安防等多个领域。视觉技术通过计算机视觉实现图像和视频的识别与分析，而AI能力则通过深度学习算法处理复杂数据，优化决策过程。两者相辅相成，不仅提升了效率和准确性，还推动了各行业的智能化升级，成为现代科技发展的关键力量。

　　视觉和AI技术凭借其多模态融合、深度学习算法以及智能化决策能力，在工业制造、影视制作、无人机、无人车和机器人训练等领域展现出显著的共通性和跨领域应用潜力。在工业制造中，AI视觉技术结合5G和工业互联网，实现了从生产环节的质量检测到全流程的智能优化，显著提升了生产效率和产品质量。在影视制作领域，AI技术不仅用于剧本创作和内容生成，还通过多模态融合提升了创意内容的制作效率和质量。同时，无人机和无人车的自主导航能力依赖于视觉SLAM技术，使其能够在复杂环境中安全高效地运行。此外，机器人训练也受益于视觉和AI技术的融合，通过视觉本体感知和自我校准机制，机器人能够在复杂场景中实现更灵活的操作。这种跨领域应用不仅推动了各行业的智能化升级，也为未来的发展提供了新的思路和方向。

　　3、 公司主要会计数据和财务指标

　　3.1 近3年的主要会计数据和财务指标

　　单位：元  币种：人民币

　　3.2 报告期分季度的主要会计数据

　　单位：元币种：人民币

　　季度数据与已披露定期报告数据差异说明

　　□适用      √不适用

　　4、 股东情况

　　4.1 普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前 10 名股东情况

　　单位: 股

　　存托凭证持有人情况

　　□适用    √不适用

　　截至报告期末表决权数量前十名股东情况表

　　□适用    √不适用

　　4.2 公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图

　　√适用      □不适用

　　4.3 公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图

　　√适用      □不适用

　　4.4 报告期末公司优先股股东总数及前10 名股东情况

　　□适用    √不适用

　　5、 公司债券情况

　　□适用    √不适用

　　第三节 重要事项

　　1、 公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。

　　受终端客户需求放缓影响，公司营业收入和归母净利润有所下滑：营业收入22.34亿元，较同期下滑15.42%，归母净利润1.07亿元，较同期下滑34.69%。然而，2024年属于公司围绕“AI”需求驱动战略转变的一年，公司依托“AI+视觉”的核心技术，分别在机器视觉和光通信领域推出一系列创新产品和解决方案，如智能工厂解决方案、3D检测应用产品、具身智能数据采集系统、OCS全光交换解决方案等，进一步优化了产品结构，并实现了毛利率提升至34.66%，同比增长了3.72个百分点。当前AI驱动的相关市场尚处于早期阶段，随着市场进一步成熟，预计这些产品将会展现出良好的规模性效应，为公司长期增长提供有力支撑。

　　2、 公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。

　　□适用      √不适用