AI 质检是AI+制造业最快落地方向之一。从整个制造业来看，机器视觉在AI 质检的应用涵盖软硬件两方面。硬件方面主要为工业相机（可分拆为光源、相机、镜头），相对简单。软件方面，传统检测算法受限于缺陷数据样本少、形态多，容易出现错检漏检。随着图像识别AI 大模型快速进步（Meta 的SAM、SAM2，DeepSeek-VL2 等），AI 算法通过自我学习、图像训练提升检测能力，已在多个细分环节达到人眼检测级别。

AI 质检领域核心标的，逆势布局实现先发优势。奥普特是国内机器视觉龙头，机器视觉核心部件全覆盖，是国内少数掌握机器视觉底层算法库的公司。公司坚持基础研发、产品研发与前瞻性研发并重，积极布局AI 质检领域。AI 质检业务的开展需要配合客户做大量数据标注工作，公司逆势布局，扩建员工团队，在2019-2023 年实现员工人数增长近3 倍。2023 年成立工业AI 团队，推出智能AI 软件DeepVision3。公司与苹果、华为、宁德时代、ATL 等头部客户保持深入合作关系，具备提供软硬件一体化解决方案能力，在国内AI 质检领域实现先发优势。

弹性测算对标人形机器人，长期看制造业AI 质检替换空间近万亿。

AI 质检助力果链减人降本，全制造业质检环节替人空间巨大。目前果链检测人员数量多，AI 质检的应用有望助力苹果减人降本。苹果公司在制造业具有极强示范作用，AI质检在果链的应用，有望推进AI 质检在其他制造业公司中的持续渗透。据国家统计局数据，截止2024 年12 月，制造业平均用工人数约为6656.7 万人，假设其中参与检测环节员工占比15%，制造业平均年薪为9.3 万元，则制造业AI 质检换人空间约9286亿元。

3C+锂电业务反转，公司有望持续受益。

消费电子经历了2011-2015 年智能机革命、2019-2021 年5G 变革后，2025-2026 年有望迎来苹果AI 终端推动的第三轮技术变革。公司3C 设备业务含A 量高，有望充分受益于客户技术变革。

锂电经过2022-2023 年持续下行，行业CAPEX 触底。2024 年Q2 后，随着小米等新兴整车企业加入，头部企业率先重启扩产。同时固态电池、复合集流体等新技术快速迭代，对设备提出更高要求。公司深耕锂电行业大客户，锂电业务有望获得增量订单。

盈利预测与估值：我们预测公司在2025-2026 年营收分别为11.81、14.96 亿元，归母净利润分别为2.34、3.15 亿元，对应PE 49.6 X、36.7X。

风险提示：宏观经济引发行业波动风险、下游应用市场波动的风险、公司产品研发不及预期的风险、行业规模测算偏差风险、研报使用的信息存在更新不及时风险。