6月15日，科创板拟上市公司凌云光（代码：688400）正式进入招股阶段。据公开数据显示，凌云光的科创板IPO申请于2021年6月23日获受理。2022年2月16日晚间，上交所发布科创板上市委2022年第8次审议会议，凌云光首发过会。
据招股书内容显示，凌云光长期从事机器视觉及光通信业务，此次IPO拟募资15亿元，投向工业人工智能太湖产业基地、工业人工智能算法与软件平台研发项目、先进光学与计算成像研发项目及科技与发展储备资金。
在行业内甚至在学术界，机器视觉与计算机视觉是个容易混淆的概念，亦曾有观点将机器视觉总结为计算机视觉的分支。但事实上，两者虽有交集，但分属于不同的领域。计算机视觉强调算法；机器视觉则是综合的一套系统，需要完成图像的采集、处理，不以云计算为核心，而是靠有限的算力解决实际问题。计算机视觉是一项技术，机器视觉则能够形成完整的产业链。”
公开信息显示，机器视觉行业的上游包括芯片、相机、镜头、光源等硬件及算法软件；机器视觉行业的中游为视觉系统与智能装备；下游为各行业集成应用和服务。其中，在机器视觉的上游，凌云光具有独特优势，也深有布局。
凌云光成立于2002年，但早在1996年起，凌云光初创团队就开始了对于机器视觉领域的布局。彼时，机器视觉产业链上的上游技术基本由国际企业所主导。我国想要站在国际舞台上拥有机器视觉领域的话语权，就一定需要自主的知识产权和研发能力，凌云光此后的发展，也切实践行了这一点，重视自主创新。
2002年，凌云光正式开始从事机器视觉自主研发业务。通过深入印钞行业全工艺段的机器视觉系统开发，公司创建了同时具备光、机、电、算、软综合机器视觉系统开发能力的百人队伍。同时，作为国内机器视觉行业的先行者，凌云光开启了机器视觉产业链的上游和中游的积极主动布局，同时也开始有目标地做下游市场的集成服务。
在算法上，2005年，公司启动研发核心算法库VisionWARE；2008年，推出VisionWARE-V1.0；到2021年，将该算法库迭代至5.0版本。截至目前，公司已具有基础、定位、测量、检测、识别、颜色、3D、深度学习和图形用户界面等9个技术模块、18个算法库和100余个算法工具，可实现工业视觉行业定位、测量、检测和识别应用全覆盖，在AI算法方面支持模式识别、机器学习和深度学习。公司算法功能的通用性强，经过多年持续研发并快速迭代升级，在精度、效率及稳定性三个性能指标上具备较好优势。
公司围绕各个行业具体应用需求，结合用户痛点，研发了更贴近产线应用需求的应用算法，并针对行业难点问题实现突破，包括复杂背景下微小特征高速检测、低信噪比条件下弱灰度缺陷检测、欠采样成像模型与检测、亚像素边缘提取和快速定位、自适应形状特征分析、智能化模板分析和建模、基于深度学习的缺陷分类和干扰识别等行业应用型算法，确保了产品性能优势。公司基于自主底层技术和研发团队，可应对客户的定制化需求和工艺变化带来的新挑战。
如果说算法是计算机视觉的灵魂，那么芯片就是机器视觉的核心。以相机为例，在国际市场上涌现出大量的相机产业及相关企业，其背后所依靠的就是芯片。保证了国内自主知识产权的芯片，就是保证了机器视觉产业未来的创新。在芯片问题上，凌云光采取了布局。
2012年，公司了CMOS传感器芯片设计公司长光辰芯。根据企查查显示，凌云光对长光辰芯的最新股权占比为10.22%。通过长光辰芯，凌云光得以开展国内高端 CMOS 成像芯片研发，从而实现优化核心资源配置，推动核心技术国产化。
据悉，长光辰芯的CMOS芯片已有多款标准货架产品，并在科学成像、工业成像、专业成像、医疗等多个领域广泛应用，在CMOS图像传感器打破了国外垄断。CMOS图像传感器是电子设备的“眼睛”，是数字影像的核心。如今在相机、智能手机、安防监控之上，CMOS的应用尤为广泛。而在未来，随着视频内容的兴起，视频拍摄变得愈发重要，CMOS的地位将更为不可动摇。
在产业链的其他上游领域，如相机、光源、镜头，凌云光采取了自主创新和相结合的方式。在相机领域，其在2005年成立相机研发中心，先后开发了面向工业、科研、交通等行业的几十款特色相机。在光源领域，公司累计开发了多款特种光源，拥有30多项发明专利。
目前，公司自主开发的工业相机、光源批量应用于公司自主的可配置视觉系统与智能视觉装备产品。在镜头领域，2017年，公司了工业镜头公司湖南长步道光电，定制开发高精度大景深成像镜头、高动态红外动捕镜头等特色镜头。
所有围绕上游和中游的创新也好、布局也罢，最终是为了满足下游的应有需求。凌云光对下游多行业工艺的深度理解，使其机器视觉产品广泛应用于消费电子、新型显示、印刷包装、新能源等主要机器视觉应用领域，成为了中国内地市场主要机器视觉供应商之一。在凌云光的客户名单中，不乏苹果、华为、小米等知名企业。
2000年初，在智能制造和工业4.0概念提出之前，凌云光率先提出了“为机器植入眼睛和大脑”的使命。为了完成这个使命，凌云光采取了完善上游和中游的布局去为下游应用市场的革新打开机会。
在工业变革期间，无论是上游的器件市场还是中游的视觉系统市场都能够迸发出巨大的机会。根据中国机器视觉产业联盟的统计，中国机器视觉行业的销售额从2018年的101.80亿元增长至2020年的144.20亿元，复合增长率达19.02%。得益于宏观经济回暖、新基建增加、数据中心建设加速、制造业自动化推进等因素，预计2020年至2023年，中国机器视觉行业的销售额将以27.15%的复合增长率增长，至2023年销售额将达296.00亿元。
随着千行百业智能化转型升级，机器视觉远还不是一个竞争充分的市场。在这个市场中，用户需求仍在释放过程中，据中研产业研究院报告《2022-2027年智能装备产业深度调研及未来发展现状趋势预测报告》，未来，在“中国制造2025”战略的不断落实与推进以及物联网、云技术、人工智能等新兴技术的推动下，我国智能装备行业将保持较快增长。预计2022年我国智能制造装备市场规模将超2.6万亿元。
在智能制造的大变革中，为更好的帮助更多下游企业实现智能化的转身；凌云光也极其重视研发投入和技术开发。这一点，从其招股书披露的财务表现可以窥见一斑，数据显示，2021年度，凌云光实现营收24.36亿元，同比增长33.64%；此前的2020年以及2019年，分别实现营收17.55亿元以及14.31亿元。
凌光云在2021年、2020年以及2019年的研发投入占比分别为11.52%、10.04%以及10.78%。其中，2021年度，公司研发投入较之2020年增长了1亿元，也充分验证了，凌云光的增长策略是规模优于利润，同时也兼顾了规模空间与利润增长的平衡。如此发展策略，也契合了行业发展现状，在下游需求有待充分释放，同时技术快速更新迭代的背景下，今后很长的一段时间内，机器视觉行业也更应强调的是规模而非快速盈利。
助推中国工业提升在世界舞台上的竞争力，是凌云光作为一家机器视觉公司的使命，也是凌云光积极创新和布局产业链上游和中游的根本所在，市场可以期待凌云光上市的表现。IM体育