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　　11月12日-13日，上交所国际投资者大会举行。 广东奥普特科技股份有限公司 副总经理兼董秘许学亮表示，AI正在重塑工业检测与制造的逻辑，而2025年将成为这一变革的关键起点。许学亮剖析了AI技术为公司及行业带来的颠覆性机遇，以及奥普特依托本土优势构建的核心竞争力。从与头部客户的深度协同到海外市场的布局野心，奥普特的AI战略蓝图逐渐清晰。

　　2025年成关键节点，AI打破传统检测瓶颈

　　在许学亮看来，奥普特的AI转型并非自发探索，而是源于核心客户的需求驱动。早期传统检测设备虽实现了基础检测功能，却未能解决批量应用下的人员精简问题，“传统算法支撑的检测设备，更多是替代了部分人工操作，但未形成规模化降本效应”。而AI技术的导入，彻底打破了这一僵局。

　　2025年被奥普特定义为“头部客户主导检测类项目亮点的第一年”。据许学亮介绍，此前公司已完成多个相关项目的技术储备与公开项目配合，但均未实现批量推广。2025年，公司与核心客户合作的首个规模化项目落地，涵盖组装类检测及核心产品有限推广，“这标志着AI在工业检测领域从技术验证迈向实际应用的关键突破”。

　　AI的价值不仅体现在检测环节，更延伸至制造全流程的成本管控。许学亮强调，客户对AI组装应用的需求日益明确，通过AI技术对贴合、点胶等细致工序进行实时数据分析，可提前预判不良风险并干预前置工序，“相比传统‘事后检测剔除不良品’的模式，AI实现了‘事前预防降本’，这是成本控制逻辑的根本性转变”。此外，AI技术还能显著减少现场调试工程师数量，尤其在富士康等大型代工厂，传统模式下工程师需频繁调整参数以适配不同批次来料差异，而AI可通过数据预测实现参数自动优化，大幅降低售后服务成本。

　　本土服务+数据积淀，构筑差异化竞争优势

　　在工业AI赛道，数据的保密性与场景的适配性构成了独特的行业壁垒。许学亮坦言，核心客户的数据保密要求使得行业内难以形成通用大模型，“工业场景的AI应用更多依赖小模型或项目专属模型，这就对企业的现场落地能力提出了极高要求”。而奥普特的核心优势正在于此——拥有大量经验丰富的应用工程师，能够深入客户现场完成AI项目的定制化落地。

　　图像质量是机器视觉行业AI效率的核心决定因素，而图像质量的提升关键在于方案打通能力。“能否精准呈现缺陷或客户关注的问题，直接决定了AI检测的效率与准确性”，许学亮表示，海外同行的方案虽较为标准化，但难以满足高要求客户的定制化需求，这为奥普特创造了差异化竞争机会。“我们能与客户技术团队深度协同，从前期方案设计就介入合作，通过打通专属方案夯实AI应用基础，这是海外企业难以复制的优势”。

　　研发模式的客户导向进一步强化了这一优势。奥普特采用“方案型销售”模式，研发工作完全贴近客户需求展开。近一两年组建的AI团队，在软硬件层面均建立专门的客户互动服务机制，同时通过平台化运作整合三类底层模型，“创始人主导的研发导向，确保了技术研发与客户需求的高度同频，这是公司核心竞争力的重要支撑”。

　　布局绿色智能+海外拓展，AI打开增长新空间

　　依托工业AI领域的技术积淀，奥普特开始向新领域延伸。今年6月，公司正式布局绿色智能板块，这一决策既顺应国家政策导向，也源于自身数据优势的延伸。“我们积累了大量行业龙头客户的工业产品数据和应用经验，这为智能工业落地场景提供了坚实基础”，许学亮介绍，公司定位为“部件制造商而非设备生产商”，采用“1+1带2”的合作模式，避免了与设备厂商的直接竞争，现阶段重点聚焦军事部件和工业玻璃场景。

　　AI技术更成为奥普特打开海外市场的关键抓手。许学亮表示，国内大部分企业对视觉技术的理解仍处于初级阶段，而大型终端代工厂和制造业企业已开始主动寻求AI解决方案合作，这为奥普特提供了广阔的国内市场空间。同时，公司正加大海外市场推广力度，“若AI技术能实现产品方案的通用化和标准化，将彻底打破海外市场对传统方案的路径依赖，为我们开辟全新增长曲线”。

　　在许学亮看来，AI为工业视觉行业带来的不仅是技术升级，更是市场格局的重塑。“随着AI的普及，行业对视觉技术的认知将不断深化，而奥普特凭借技术研发、客户服务与场景落地的综合优势，有望在这场变革中占据更核心的位置”。