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| 易思维(688816)经营总结 | | 截止日期 | 2025-12-31 | | 信息来源 | 2025年年度报告 | | 经营情况 | 二、经营情况讨论与分析
1、整体经营情况概述
2025年，公司围绕“引领机器视觉创新，加速智能工业变革”的战略使命，持续深耕汽车制造机器视觉领域，积极拓展轨交运维等新兴应用场景，在复杂多变的市场环境中实现了稳健发展。
报告期内，公司营业收入为44,765.57万元，较上年同期增长14.08%，主要得益于以下因素：（1）新能源汽车渗透率的快速提升带动大量新建产线、已有产线改造和产线新增车型导入需求；（2）机器视觉赋能汽车制造获得行业广泛认可，视觉应用渗透率显著提升；（3）公司持续投入引领行业产品创新，不断丰富机器视觉在汽车制造中的应用场景。
报告期内，公司主营业务毛利率为60.06%，较上年同期下降了5.49个百分点，主要受报告期内视觉工作站产品和漆面缺陷自动打磨抛光系统毛利率较低所致。漆面缺陷自动打磨抛光系统为公司刚落地的与机器视觉有良好协同的工艺设备，需要在前期项目中积累工艺经验，因此毛利率较低。
报告期内，公司实现归属于母公司所有者的净利润7,845.91万元，同比下降8.39%；主要系2025年计入非经常性损益的政府补助金额为615.10万元，较上年同期下降1,535.53万元所致，相关补助呈偶发性和波动性，随着公司经营规模增加，其影响会逐步减小。
报告期内，实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润6,782.48万元，同比增长9.57%，主要系公司收入规模持续增长，彰显了公司核心业务的韧性与成长性。
报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额为7,715.99万元，较上年同期增长197.37%，主要系公司收入规模持续增长带动经营性资金净流入增加，公司持续稳健经营。
2、利用先发优势，持续做深做透汽车制造行业
注：伊斯拉、伯赛、Quiss先后被阿特拉斯·科普柯集团并购，这三家企业共同构成了集团的机器视觉解决方案部门，因此相关市占率合并计算。
公司设立前，我国汽车制造机器视觉市场长期被伊斯拉、伯赛等国际龙头垄断，公司开展自主研发，实现了国产替代。在此基础上，公司不断挖掘视觉应用场景、培育市场需求，加速汽车制造机器视觉市场渗透率提升，并逐步取得行业领先。当前，公司正持续推动机器视觉技术创新，攻关行业痛点，为更广泛实现汽车制造提质、降本、增效、扩柔的目标而努力。公司的发展历程充分代表了国内机器视觉行业竞争格局演变。
①突破国外企业垄断，国产化率不断攀升
我国汽车制造机器视觉市场长期被国际龙头垄断这一格局的形成与我国汽车工业发展历史密切相关，改革开放初期通过“市场换技术”模式引入大众、通用等外资品牌，这些车企将其在海外合作的国外设备供应商也同步引入。另一方面，汽车产品系统复杂、安全质量设计标准高，对制造过程所使用的设备提出精确无误、稳定可靠、高效灵活等严苛要求，国产机器视觉设备进入汽车制造行业面临技术门槛高、研发投入大、准入周期长等多重壁垒。在垄断封闭的产业环境下，我国汽车制造机器视觉应用长期处于产品价格高昂、技术服务有限、应用创新缓慢的困境，汽车制造企业迫切期盼可打破上述困局的机器视觉供应商出现。易思维凭借过硬的技术实力、匹配行业需求的产品、高效优质的技术服务，先后攻克了技术、产品、准入的瓶颈，成功突破境外企业垄断，实现国产替代，成为汽车制造领域国产机器视觉企业的先行者与领航者。公司于2016年推出数字夹具式引导系统、涂胶质量检测系统、柔性在线测量系统三款产品，并获得了上汽大众、上汽通用等知名车企订单。此后2017年，凭借在前述标杆客户的成功案例，公司又陆续获得一汽-大众、北京汽车、江淮汽车等合资或自主品牌订单，同时成为蔚来汽车等造车新势力的供应商。伴随公司产品矩阵不断丰富、产品性能不断迭代，在我国新能源汽车市场爆发式增长的背景下，公司订单实现逐年增长。该阶段，公司实现行业产品突破，通过技术、服务等优势直接与国际龙头企业竞争，获得订单并逐步提升国产化率。②加速市场渗透率提升，取得行业领先随着易思维在与国际龙头企业的竞争中逐步占据行业领先地位，公司开始加快机器视觉新场景开拓与市场培育节奏，重点关注了行业内已有产品落地，但受制于技术等原因尚无法大规模推广的场景应用，通过研发满足客户需求的高性能产品推动机器视觉产品在汽车制造领域渗透率的快速提升。以公司最早研发的产品之一视觉引导系统为例，2018年以前，国内大部分整车厂一直未大规模使用视觉引导自动上件工位，主要受限于当时主流的视觉引导产品的性能不足，需要高精度料箱配合才能实现应用落地，工位综合投资成本高，投资回报周期长。而且高精度料箱易磨损、难维护，导致工位故障率高，成为产线节拍瓶颈。为突破上述局限，公司通过攻克抗环境光干扰成像、复杂结构表面高完整性扫描等技术难题，将料箱精度要求放宽至原来的三倍，且工位故障率降低至原来的1/10，大幅节约了车企对视觉引导自动上件工位的投资成本。得益于公司产品的性能提升与推广普及，目前新建整车厂产线视觉引导上件工位规划数量已达此前十倍以上，行业上件自动化率大幅提升。正因公司持续多年的应用开拓与市场培育，我国汽车制造机器视觉产品的渗透率得到快速提升，以国内汽车整车制造为例，根据弗若斯特沙利文的统计，2019年机器视觉产品的渗透率仅有7.1%，2024年已提升至18.1%，近五年基本保持了20%以上的年增长率，相关渗透率变化如下图所示：图：2020~2024年度中国汽车整车制造机器视觉产品渗透率及年增长率③攻克行业痛点，实现创新引领随着汽车制造市场与工艺的发展，整车厂对更多工艺场景提出了基于机器视觉产品实现提质、降本、增效、扩柔的目标，但因场景复杂度高、技术挑战度大，长期以来未能得到满足。在基本实现市场已出现产品的全覆盖后，公司直面行业空白，凭借多年以来积累的光、机、电、算、软全栈机器视觉技术实力和对汽车制造工艺深度理解，通过技术创新攻克痛点难题，逐步填补客户需求空白，为推动行业创新做出了重大贡献。以涂装车间修饰线为例，整车厂为确保每一台汽车出厂时表面无瑕，需部署数十名工人在涂装线末对喷漆后的车身进行目视检查、标注缺陷及后续的磨抛修复。由于人工工艺局限，缺陷检出率仅能达约80%，极易导致缺陷车辆流出并造成高昂的返修成本，多年来整车厂一直期待突破自动化工艺新技术。这一场景的工艺自动化需求分为三个阶段：①实现漆面缺陷检测自动化，精准识别缺陷，提高缺陷检出率；②实现缺陷修复自动化，形成自动化“检测+磨抛”整体解决方案；③结合缺陷结果数据与前序喷涂工艺参数，开展缺陷根因分析，从源头上降低缺陷产生。公司历经三年研发，在一汽-大众奥迪产线上实现了漆面缺陷检测与磨抛修复一体化综合解决方案的落地，达成了前两个阶段目标。当前，公司正向实现第三阶段目标迈进。报告期内，公司持续巩固汽车制造机器视觉行业龙头地位，在国内市场保持头部份额，并在一汽-大众落地行业内首套涂装漆面缺陷自动化“检测+磨抛”的完整工艺闭环解决方案，在尊界S800产线上落地行业首个车身分色线自动打磨应用及国内首个整车清漆自动打磨应用。凭借在行业的龙头地位与良好口碑，公司正加速覆盖更多视觉应用及与视觉有良好协同的工艺设备，持续做深做透汽车制造行业。另一方面，公司加大海外布局力度，产品出口沃尔沃、Rivian、Vinfast等国际车企全球工厂；完成在德国大众体系及海外海斯坦普的供应商准入，逐步开启全球合作；设立西班牙子公司，开拓西语区市场；并跟随比亚迪、奇瑞等国产头部车企出海。
3、把握行业趋势，努力拓展轨交运维行业
长期以来，轨道交通存在巡检效率低、严重依赖人工等运维作业痛点，在我国轨道交通规模不断扩大、人工智能技术持续迭代升级的背景下，轨交运维机器视觉市场在相关政策的推动下将迎来巨大的发展机遇。国家政策一直在推动轨交运维装备和服务的智能化，如《城市轨道交通设施设备运行维护管理办法》《铁路车辆运行安全监控系统设计规范》等文件中均提出或鼓励运营单位采用智能化的运营维护装备进行监测检测。随着物联网、人工智能等技术的不断成熟，新增市场运维装备购置的需求及存量市场运维装备智能化升级和更新的需求为中国轨交运维机器视觉市场规模提供了巨大的增长空间。沙利文预计到2029年，中国轨交运维机器视觉产品市场规模将达到53.4亿元。
我国轨交运维机器视觉领域国产化率虽然较高，但此前引入的产品仅能满足基本运维需求，以大铁为例，国铁集团目前正积极寻找可以满足新场景更高技术要求的产品，2025年6月，公司受邀参加国铁集团机辆系统数智化交流会，与宇树科技、阿里云、百度、大疆、哈铁科技等公司的专家，共同分享了机器人、AI大模型、无人机、机器视觉、智能传感器和物联网等新技术发展趋势，深入交流在铁路机辆领域的应用前景。依托多年机器视觉技术积累，公司成功研发了列车车辆轮对检测系统、受电弓检测系统、车体360图像检测系统和轨道线路接触网几何参数在线巡检系统。报告期内，产品均已通过国家铁路产品质量检验检测中心的检测认定，并已在杭州地铁、广州地铁、宁波地铁以及哈尔滨铁路局、郑州铁路局等地实现交付；在铁路货车检修领域布局了钩舌检修产线及轮对经济镟修产品，目前已完成样机开发，并在客户现场进行验证。
4、保持研发投入，持续提高核心竞争力
①报告期内新技术与新产品
公司在汽车行业和轨道交通行业深耕多年，持续在视觉检测、视觉引导、视觉测量、轨交检测等领域探索关键技术与典型应用：
1、视觉检测类产品，公司对缺陷数据分析功能进行重构，借助缺陷数据助力用户精准定位问题、优化质量控制体系，为客户创造了更大价值。同时，积极推进与跨国客户的合作，进一步提升产品附加值，扩大行业影响力；推进检测产品与磨抛产品的融合，打造出检测-磨抛一站式解决方案，显著提升了产品市场竞争力。
在智能化升级方面，进一步深化AI结合视觉技术的探索和创新，进一步优化深度学习模型，完善数据集，推出智能示教、智能检测、增量学习等功能，大幅提升产品检测能力。通过技术攻关，进一步优化产品性能，在检出率、误检率、分类准确率、边缘检测能力等关键指标上实现突破，与国内同行拉开明显差距。
2、视觉引导类产品，公司通过密切跟踪技术动态、开展竞品调研，大力推进关键件自研工作，成功实现核心部件国产化替代，有效减少外部依赖，降低物料成本。同时，研发形成多款不同工作距的产品，丰富了产品可覆盖的应用场景。
在技术创新上，攻克2D和3D匹配的关键技术难题，显著提升料箱感知能力与容差范围；优化机器人碰撞检测、路径规划等功能，打造汽车产线自动化引导标杆案例。凭借技术优势，成功落地海外项目，迈出全球业务拓展的坚实步伐。
3、视觉测量类产品，针对汽车零部件领域，公司聚焦特征测量能力、测量模式、防漏错自检、测量流程等功能研发，大幅提升尺寸测量专业能力与系统级解决方案设计与落地能力。通过实现点云融合、虚拟装配分析、点云网格化等技术，有效解决高亮、互反射场景下的精度问题；优化多种拼接模式，显著缩短测量节拍。这些技术升级进一步增强了产品市场核心竞争力，助力公司拓展应用场景，抢占市场份额。
4、轨交运维类产品，公司持续在轨道交通行业投入研发资源，通过与客户深度交流和市场调研，在已有客用列车检测产品基础上，推出多款货用列车检测新产品，涵盖货车轮对经济镟修、货车轮对动态检测、轮对钩舌检修等应用场景。搭建视觉与AI结合的检测算法模型，成功解决轨交领域缺陷多样、形貌复杂、高速检测等技术难题，大幅拓宽轨交行业检测产品的覆盖面。
②报告期内研发体系建设
报告期内，公司持续深化IPD研发流程体系建设，构建起“以项目管理体系提供运行保障、以研发质量管理体系为质量护航、以研发流程体系为行动支撑”的三支柱模式，推动研发能力成熟度从管理清晰向可量化、可度量水平进阶。
研发流程体系，采用分级管理思路，将产品开发流程各项活动按照不同角色分工，形成“项目主线-各领域支线-员工开发规范”的分级管理架构。明确不同层级研发人员职责，确保全体研发人员在统一标准指导下开展工作，大幅提升研发工作的规范性与协同效率。项目管理体系，建立涵盖计划管理、需求管理、成本管理、风险管理等多领域的管理架构，形成全流程项目管控机制。通过有的放矢的精细化管理，保障项目过程的规范性与可控性，有效降低项目风险，提升项目交付效率。研发质量管理体系，从质量策划、质量监控、质量保证、质量改进等维度构建系统保障机制，为产品交付质量筑牢防线。通过全流程质量管控，确保研发产品满足市场需求与质量标准，为公司产品市场竞争力提供坚实支撑。
非企业会计准则财务指标的变动情况分析及展望
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