奥普特13.8亿可转债：左手机器视觉，右手具身智能，能否踩准工业进化下一浪？

2 月 9 日晚，机器视觉企业奥普特披露公告，拟发行可转债募资不超过 13.8 亿元，全部聚焦机器视觉主业相关募投项目及补充流动资金，重点投向工业 3D 视觉传感器扩产、AI 智能视觉研发、工业机器人核心零部件研发三大方向。当前，公司业绩实现 V 型反转，3C、锂电等下游需求爆发，具身智能赛道升温，此次发债既是破解产能现实之举，也是抢占行业风口的战略布局。但行业技术壁垒高、高端检测痛点未破，公司技术落地成效仍需时间检验，机遇与挑战并存。13.8 亿募资锚定三大核心方向公告显示，公司计划向不特定对象发行可转债，拟募集资金总额不超过 13.8 亿元。用于工业 3D 视觉传感器及智能硬件扩产建设项目、AI 智能视觉解决方案系统研发项目、工业级机器人核心零部件及视觉系统研发产业化项目以及补充流动资金项目。其中，投资规模最大的是工业 3D 视觉传感器及智能硬件扩产建设项目，拟投入资金 4.6 亿元，占募资总额的 33.33%，核心目标是解决现有产能瓶颈，扩大核心产品供给。根据公告及公司披露的技术进展，该项目将聚焦奥普特已具备技术优势的 3D 视觉传感器、工业传感器、运控产品等核心产品，进行产能扩充与生产线升级。紧随其后的是 AI 智能视觉解决方案系统研发项目，拟投入 4.45 亿元，占募资总额的 32.25%，侧重技术研发与核心器件突破，是奥普特巩固技术壁垒的关键布局。该项目聚焦工业智能视觉与核心器件两大核心方向，不同于单纯的产品生产，更偏向于机器视觉本身的软硬件协同研发与优化，涵盖深度学习算法、多模态数据融合、高精度成像器件等多个细分领域。工业级机器人核心零部件及视觉系统研发产业化项目拟投入 3.45 亿元，占募资总额的 25.00%，是奥普特布局具身智能新赛道的核心抓手，也是此次募资的最大亮点之一。该项目聚焦具身智能软硬件的研发与产业化，重点围绕工业级机器人核心零部件及配套视觉系统展开，核心逻辑是依托公司在机器视觉领域的技术积累，向机器人产业链上游延伸，实现 " 视觉 + 机器人 " 的协同发展。公告显示，该项目将重点研发适配工业场景的机器人核心零部件，结合 3D 视觉感知技术，打造具备高精度定位、缺陷检测能力的机器人视觉系统，适配机器人抓取、焊接、分拣等多种工业场景。剩余 1.3 亿元拟用于补充流动资金项目，占募资总额的 9.42%，虽占比不高，但作用关键。工业机器视觉与具身智能领域的研发投入大、周期长，且下游客户多为大型制造企业，回款周期相对较长，对企业的资金流动性要求较高，1.3 亿资金补流能一定程度减轻财务压力。整体观之，这四大项目层层递进：扩产保障当下营收增长，研发决胜中期技术竞争，而向机器人核心部件的跨界延伸，则是在为公司的第二增长曲线埋下伏笔。业绩回暖、机构追捧，抢抓具身智能风口奥普特选择此时推出 13.8 亿元可转债募资，加码机器视觉与具身智能赛道，并非偶然，而是多重因素叠加的结果：既有公司自身业绩回暖，也有行业爆发、机构追捧的外在机遇。但与此同时，也面临着场景落地与技术突破的多重挑战，此次募资既是机遇，也是考验。从公司自身来看，业绩实现 V 型反转，为此次募资加码提供了坚实基础。业绩表现上，奥普特近年来虽有波动，但整体呈现 V 型反转态势，展现出较强的韧性。财务数据显示，2024 年受行业周期波动及下游需求调整影响，公司业绩出现阶段性下滑，全年实现营业收入 9.11 亿元，同比下滑 3.44%；实现归母净利润 1.36 亿元，同比下滑 29.66%，扣非归母净利润 1.16 亿元，同比略有下滑。但进入 2025 年，公司业绩快速回暖，前三季度实现营业收入 10.12 亿元，同比增长 38.06%，已超过 2024 年全年营收规模；实现归母净利润 1.87 亿元，同比增长 42.08%，扣非归母净利润也同步实现增长，盈利能力显著提升。机构的密集追捧，也从侧面印证了奥普特新业务布局的合理性，成为其此次募资的重要推手。近半年来，奥普特接待了约 20 次机构调研，涵盖国内外各大知名投资机构，调研热度居高不下。而这些机构关注的核心焦点，正是奥普特在具身智能领域的布局与进展。这背后的逻辑不难理解：工业自动化企业拥有的运动控制、伺服驱动、视觉识别等核心技术，与具身智能机器人的底层技术高度契合，相比其他跨界企业，转型门槛更低、成功率更高，是具身智能赛道的核心玩家。奥普特的布局，也顺应了行业转型的大趋势。据观察君粗略统计，在 A 股市场，已有埃斯顿、拓斯达、新时达多家拥有工业自动化核心技术的企业，宣布拥抱具身智能，开启了新的业务转型。不过，机遇背后，奥普特也面临着诸多挑战。尤其是在 AI 视觉检测领域，尽管消费电子、汽车零部件等下游领域拥有广阔的应用场景，但这些场景也存在诸多痛点亟待打破。正如奥普特在调研会中所说，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。以汽车零部件领域质检为例，该领域零件种类繁多、造型复杂，表面缺陷多样，且对产品的安全性、可靠性和一致性要求近乎苛刻，这对 AI 视觉检测的精度、稳定性提出了极高的要求，也是当前行业内的难点问题。奥普特此次将部分募资投入 AI 智能视觉研发和工业机器人核心零部件产业化，正是为了攻克这些痛点，但技术突破、场景落地需要持续的研发投入和时间积累，其成效最终如何，仍需市场长期检验。 ( 文 | 公司观察，作者 | 周健 ，编辑 | 曹晟源 )

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