思泰克：2024年年度报告

2024年年度报告 公告编号：2025-016 2025年4月 2024年年度报告 第一节重要提示、目录和释义 公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 公司负责人陈志忠、主管会计工作负责人黄毓玲及会计机构负责人(会计主管人员)黄毓玲声明：保证本年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。 本报告中如有涉及未来的计划、业绩预测等方面的内容，均不构成本公司对任何投资者及相关人士的实质承诺，投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。 公司在经营中可能存在的风险因素内容及应对措施已在本报告第三节“管理层讨论与分析”之“十一、公司未来发展的展望”部分予以描述，敬请投资者注意并仔细阅读该章节全部内容。 公司经本次董事会审议通过的利润分配预案为：以截至本次董事会召开之日公司现有总股本（扣除回购专户持有股份数）为基数，向全体股东每10股派发现金红利5.60元（含税），送红股0股（含税），以资本公积金向全体股东每10股转增0股。 目录 第一节重要提示、目录和释义.........................................................2第二节公司简介和主要财务指标.......................................................7第三节管理层讨论与分析.............................................................11第四节公司治理......................................................................40第五节环境和社会责任................................................................58第六节重要事项......................................................................60第七节股份变动及股东情况...........................................................79第八节优先股相关情况................................................................87第九节债券相关情况..................................................................88第十节财务报告......................................................................89 备查文件目录 一、载有法定代表人、主管会计工作的负责人及会计机构负责人签字并盖章的财务报表； 二、载有会计师事务所盖章、注册会计师签名并盖章的审计报告原件； 三、报告期内在证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿； 四、经公司法定代表人签名的年度报告正文原件； 五、其他相关材料。 以上备查文件的备置地点：公司证券部。 释义 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司信息 三、信息披露及备置地点 四、其他有关资料 公司聘请的报告期内履行持续督导职责的保荐机构 □适用不适用 五、主要会计数据和财务指标 公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据 □是否 公司最近一个会计年度经审计利润总额、净利润、扣除非经常性损益后的净利润三者孰低为负值□是否 六、分季度主要财务指标 单位：元 七、境内外会计准则下会计数据差异 1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 八、非经常性损益项目及金额 适用□不适用 □适用不适用 公司不存在其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况。 将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项目的情况说明 □适用不适用 公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目的情形。 第三节管理层讨论与分析 一、报告期内公司所处行业情况 报告期内，公司深耕机器视觉检测领域，核心业务涵盖智能检测设备的研发、生产、销售及增值服务。公司主要产品为基于机器视觉技术自主研发的高端机器视觉检测设备。根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》与《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“专用设备制造业”（代码为C35），根据《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所处行业属于“高端装备制造产业”下的“智能制造装备行业”，具有技术密集型产业与战略性新兴产业的双重属性。 （一）智能制造装备行业 “智能制造装备”是新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的产物，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的全生命周期，具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等核心功能。公司自主研发的机器视觉检测设备融合计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别、神经生物学、机械自动化等多学科前沿技术，充分体现了智能制造装备跨领域技术集成的典型特征，属于高端装备制造领域中的重要组成部分。针对智能制造装备行业，我国相继出台一系列政策以支持智能制造装备行业的发展，包括《“十四五”智能制造发展规划》《智能检测装备产业发展行动计划（2023-2025年）》《“十四五”国家战略性新兴产业发展规划》《产业技术创新能力发展规划》《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》《制造业可靠性提升实施意见》等多个政策文件。 智能检测装备作为智能制造的核心装备，是“工业六基”（基础零部件、基础材料、基础工艺、产业技术基础、基础软件和基础数据库）的重要组成部分，也是推动产业基础高级化、产业链现代化的关键领域。其在稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率、确保服役安全等方面发挥着不可替代的作用。 随着智能制造的深入推进，智能检测装备的市场需求持续增长，新技术与新产品不断涌现，行业呈现快速发展的态势。作为国家级专精特新小巨人企业，公司自主研发的机器视觉检测设备被广泛应用于消费电子、汽车电子、半导体、通信设备等电子信息制造业领域，能有效助力下游客户实现智能化转型升级，显著提升生产效率与制造精度，推动客户发展新质生产力，助力实现高质量发展。 （二）机器视觉行业 机器视觉作为智能检测装备的一项关键技术，在工业4.0时代发挥着重要的作用。作为“制造业的眼睛”，机器视觉具有精确性强、速度快、适应性强、客观性高、重复性强、检测效果稳定可靠、效率高、方便信息集成等优点，是推动工业制造向数字化、网络化、智能化转型的关键基础设施。机器视觉的核心价值不单单只是物理感知层面的“视——以机器替代人眼”，还包含认知决策层面的“思——对所收集到的信息的处理与判断”。本质上，机器视觉就是通过深度融合计算机视觉算法与工业自动化控制，实现从数据采集到智能决策的闭环管理。 1、机器视觉工作原理 机器视觉技术融合机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理及模式识别等多领域技术，通过选择适合被测物体特性的多角度光源（可见光、红外光、X射线等）及传感器（如工业相机）采集被测物体的图像信息，包括颜色、亮度、像素、字符、间距等多维特征，经自研算法体系多层运算处理后，最终输出可指导工业决策的量化结果。 机器视觉的核心工作流程包含三大关键环节：其一为光源与图像采集，即通过光源、相机、镜头等光学组件将待测目标转换成数字图像信号，同步传输至图像处理单元；其二是图像处理与分析，作为视觉检测的核心环节，该步骤通过图像预处理、边缘检测、图像分割、特征提取、目标识别与分类、尺寸测量等一系列技术措施，生成分析结论，并传递至执行控制单元；其三为结果输出与执行，即将分析结果进行可视化呈现，或通过电传单元驱动机械装置执行对应操作。公司旗下的机器视觉检测设备，依托自主研发的核心光源方案、底层及应用层算法、多模态AI模块等技术优势，完整覆盖上述三大环节，实现从感知到决策的全链条闭环管理。 2、机器视觉主要应用领域 机器视觉技术的应用场景主要分为四大类：缺陷检测、尺寸测量、视觉定位及模式识别/计数。从技术难度到应用普及度，这四类应用呈现出递减趋势。公司自研生产的3D机器视觉检测设备在缺陷检测、精密测量、高精度定位及复杂模式识别等领域表现卓越，能够高效检测目标物体缺陷，确保产品质量并提升生产效率，为下游客户智能化转型与新质生产力发展提供关键支撑。 3、机器视觉未来发展趋势 （1）由2D机器视觉向3D机器视觉升级趋势 伴随工业制造向精密化、复杂化方向演进，传统2D机器视觉技术因仅能提供平面图像信息（仅获取长度、宽度等二维数据），已难以满足高精密消费电子、新能源、半导体等新兴领域客户对高精度检测的需求。3D机器视觉技术作为现在电子装联领域的主流应用技术，除了具备2D技术的平面测量功能外，还能够测量高度、角度、平面度、厚度、体积等三维特征，并能精确区分颜色相近物体或具有接触侧物体的位置，且不受光照、颜色/灰度、照明环境变化的影响。 作为3D机器视觉检测技术先行者，公司自设立以来，就以3D机器视觉技术作为核心研究方向，自研生产的3D机器视觉检测设备可以充分满足现有电子装联领域客户对产品的检测要求，具备高测量稳定性、高精度及可重复性的优势。 （2）AI+人工智能深度学习的技术发展趋势 传统基于规则的机器视觉检测系统虽能高效检查大量零件，但过于依赖人工预先设定的固定算法规则，难以适应复杂背景、多变场景及快速变化的零件需求。相比之下，引入AI+人工智能深度学习技术的机器视觉检测系统能充分利用卷积神经网络（CNN）等先进算法，实现图像特征的自动提取与分析，快速进行图像分类、目标检测与分割，有效应对复杂背景和多变零件的检测需求，显著提升检测精度与效率。 得益于计算能力的提升和大规模数据集的出现，AI+人工智能技术已经成为行业发展的核心驱动力。公司自2019年起启动AI智能算法研究与应用，开发出包括多模态AI辅助人工复判系统、AI辅助锡膏识别系统在内的多项自主知识产权，并成功将这些技术应用至3D机器视觉检测设备，有效提升了非标准化场景下，设备的检测效率与精度。 （3）技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势 相较于海外厂商，国内机器视觉厂商在本地化服务和成本控制方面具有明显优势。在国家政策大力扶持“专精特新”企业、突破“卡脖子”技术、推进国产替代的契机下，国内机器视觉厂商依托本土化创新优势，通过采用国产化替代的设 备部件，在保障产品质量的同时实现降本增效，并能为客户提供更优质的售后服务。 目前，公司的机器视觉检测设备所运用的主要核心部件已实现全面自主研发与国产化；在下游应用领域，公司自研生产的机器视觉检测设备能与海外厂商展开全面竞争，凭借先进的核心技术、高质量的产品与优质的售后服务，成功实现进口替代，为国内制造业的智能化转型提供了有力支持。 4、机器视觉主要下游细分市场 （1）消费电子 在供给侧改革深化与消费升级的共同作用下，消费电子行业呈现出“技术迭代加速+产品生命周期压缩+用户体验升级”的行业特征。消费电子产品逐步向高