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。