制造业是我国国民经济的主体，也是我国工业体系的基础构成。随着中国“制造强国”战略的推进和工业自动化的加速发展，机器视觉国产替代成为主旋律，也将迎来更加广阔的市场和发展空间。
7月19日，合肥埃科光电科技股份有限公司(证券简称：埃科光电、证券代码：688610)在上海证券交易所科创板挂牌上市。
公开资料显示，埃科光电是国内领先的高端制造装备核心部件产品提供商，专业从事工业机器视觉成像部件产品设计、研发、生产和销售，是我国机器视觉领域自主研发创新国产品牌的先锋企业。公司以技术及产品实力获得资本市场认可，最终确定发行价格为73.33元/股，对应的发行市盈率为85.36倍。
率先打破国际垄断
下游龙头优势尽显
在全球“工业4.0”的背景之下，兼具精准高效特点的机器视觉受到世界各国的一致关注。埃科光电作为高端制造装备核心部件产品提供商，专业从事工业机器视觉成像部件产品，经过十余年的发展，已成为国内机器视觉领域核心部件的关键厂商。
在工业相机方面，埃科光电早在2012年就发布公司第一款国产高速高分辨8K线扫描相机，随后陆续量产了包括7个分辨率类型的30多个型号线扫描相机，覆盖分辨率0.5-16K;以及分辨率覆盖110万像素到13.5亿像素面扫描相机，数据接口包括GigE/USB3.0/CameraLink/10GigE/CoaXPress等接口。
此外，埃科光电还分别推出过15K线扫描相机、1.51亿像素超高分辨率电制冷面扫描相机、帧率高达4，000fps的超高速面扫描相机，以及工业相机中的“战斗机”8K多点曝光分时线扫描相机。
值得一提的是，2016年，埃科光电量产国产品牌CameraLink采集卡，多年多来公司图像采集卡一直是中国机器视觉市场领先的国产品牌。目前，埃科光电已经拥有工业线扫描相机、工业面扫描相机和图像采集卡等合计110余个型号产品。
凭借完善的产品系列、高速高分辨率特征、机卡一体化解决方案以及高效专业的现场应用支持等优势，埃科光电的产品已被批量应用于PCB、新型显示、3C、锂电、光伏、半导体、包装印刷等行业，满足机器视觉核心部件自主可控的迫切需求，2020年-2022年公司客户数量不断增加，两年内由不到80家增至260家左右，客户结构逐步多元化。
值得注意的是，埃科光电率先打破国外厂商长期垄断中国工业相机和图像采集卡市场的局面。国内很多终端用户出于使用习惯和安全性考虑，通常会要求设备制造商采用进口或国际品牌产品，使得国际品牌机器视觉企业在我国市场上仍旧占据优势地位。
而目前，埃科光电已经与精测电子、宜美智、天准科技、奥普特、奥特维、博众精工、易鸿智能、佳世达、思泰克等国内高端装备制造商、知名机器视觉系统商或终端用户建立稳定的合作关系。
在终端应用方面，埃科光电产品已大范围服务于国内外知名品牌企业的生产制造中，包括深南电路、景旺电子、京东方、华星光电、宁德时代、国轩高科等。
同时，埃科光电已获得了国家级专精特新“小巨人”企业、安徽省“专精特新中小企业”及“专精特新冠军企业”、合肥高新区“潜在独角兽”、“深科技企业”等称号;还曾主持或参与了科技部“科技型中小企业技术创新项目”、科技部“科技助力经济2020”重点专项、安徽省发改委“三重一创”重大专项、合肥市关键共性技术研发项目、安徽省首台套重大技术装备等重点项目。
战略配售获核心高管
下游客户积极参与
据悉，埃科光电此次战略配售除了招商证券子公司招证投资参与外，同时还引入公司的高级管理人员与核心员工、以及下游核心客户奥特维。
公开资料显示，奥特维为上海证券交易所科创板上市公司(股票代码：688516.SH)，2022年营业收入约为35.40亿元，净利润约为7.13亿元，截至2023年7月18日，奥特维市值约为289亿元。奥特维的产品主要应用于光伏行业、锂电行业、半导体行业封测环节;核心产品串焊机、硅片分选机已在各自细分市场占据优势地位，直拉单晶炉处于高速增长阶段。奥特维的硅片分选机在国内率先获得规模化应用。全球主要硅片生产商隆基绿能、高景太阳能、高测股份、上机数控等均是奥特维硅片分选机客户。2021年起，埃科光电开始向奥特维提供高速相机和采集卡，该等相机和采集卡主要应用在奥特维的硅片分选机，属于奥特维设备的核心部件。
目前，奥特维已向埃科光电采购交付图像采集卡超过900张，8K线扫描相机超过1500台。此次战略配售后，双方将在产业、技术研发、加强设备测试、验证等方面形成更加深入的战略合作，共同提升双方公司的技术研发和产品开发的能力，积极推进高端装备部件国产替代。
机器视觉
开启掘金新大陆
据高工机器人产业研究所(GGII)数据显示，2022年中国机器视觉市场规模170.65亿元(该数据未包含自动化集成设备规模)，同比增长23.51%。到2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元。
此前，随着人工成本上升，工业走向精密制造的升级，再加上组成机器视觉的硬件不断的降本，机器视觉得以快速发展。但也存在一个问题，机器视觉的应用在整个生产环节内是“相对孤立”的，
