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1、 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。机器人专题 行业研究|深度报告 3D3D 视觉采集深度信息，在视觉采集深度信息，在 AR/VRAR/VR、机器人等下游应用空间广阔。、机器人等下游应用空间广阔。2D 平面视觉无法识别物理世界的三维信息，因此难以实现精准识别、追踪等功能。3D 视觉感知是一种深度感应技术，能通过相应传感器来采集视野内空间每个点位的三维坐标，再通过算法复原智能获取三维立体成像，在消费电子、生物识别、AIoT 等领域均能发挥作用。并且 3D 视觉传感器已开始装载于 AR/VR

2、穿戴设备、服务机器人等终端，2024 年一季度苹果新发售的 MR 头显穿戴设备 Apple Vision Pro 就使用了深度传感器激光雷达和结构光方案的 3D 深度相机 TrueDepth。参考 Yole 的统计预测数据，全球 3D 视觉感知的市场空间将从 2022 年的 82 亿美元增长至2028 年的 172 亿美元。3D3D 视觉技术视觉技术多元化，结构光和多元化，结构光和 ToFToF 方案主导市场。方案主导市场。3D 视觉感知中最关键的深度信息依赖于光学测距，按技术原理划分为结构光、飞行时间（ToF，iToF 和dToF），单目立体视觉、双目立体视觉和多目立体视觉。目前主要的 3D

3、 视觉感知方案是结构光、ToF 和双目立体视觉。双目立体视觉、结构光、ToF 在适用工作距离、工艺难度与成本、分辨率和测量精度等属性方面区别较大，可应用的领域也有所不同。双目立体视觉精度较低，在室外机器人等范畴有所应用；结构光在 2 米以内的近距离测量分辨率和精度都很高，因此普遍用在刷脸支付、刷脸门锁、安防监控、手机前置等功能；iToF 在 3-5 米距离范围的测量精度高、分辨率尚可，常用于 VR/AR、手机前置和后置镜头；dToF 在远距离的测量精度高，可用于手机后置和平板后置，较高的工艺难度和成本也限制了 dToF 应用的进一步扩大。光源和光学元件价值丰富，光源和光学元件价值丰富，3D3D

4、 视觉行业合作与竞争并存。视觉行业合作与竞争并存。在结构光和 ToF 两类方案中价值量较高的组件是 VCSEL 红外光发射器和一系列光学元件，包括衍射光学元件（DOE）、扩散板（Diffuser）、晶圆级（WLO）光学透镜、红外窄带滤光片。VCSEL 的产业分工高度明确，专业化程度高，技术门槛较高。DOE 是结构光方案的重中之重，国内仅有少数厂商能够量产；ToF 的光学元件采用 Diffuser，设计制作难度比结构光发射模组中的 DOE 要低很多，所以全球生产企业较 DOE多，主要有 Viavi、Finisar、Himax、舜宇光学。晶圆级光学透镜的 WLO 技术主要掌握在 Heptagon（

5、被 AMS 收购）、Himax、VisEra 采钰等厂商手中。红外窄带滤光片阻止偏离 940nm 波段的光信号进入 CIS，相比 RGB 吸收型滤光片，技术难度和产品价格更高，主要供应商为 VIAVI 和水晶光电。3D 视觉感知属于新兴行业，在消费电子、AR/VR、机器人、汽车等领域中具有广泛应用前景，正在快速发展，现在行业内各厂商偏向于竞合关系，既存在部分竞争也有潜在的合作可能。随着 3D 视觉传感器在消费电子、生物识别、AR/VR、机器人、汽车等已有和潜在领域的不断渗透，未来几年该行业有望迎来高速发展，建议关注：3D 视觉传感器模组供应商奥比中光-UW(688322，未评级)、舜宇光学科技

6、(02382，买入)、丘钛科技(01478，未评级)；3D 视觉传感器上游价值量较高的 VCSEL 红外光发射器环节相关企业，长光华芯(688048，未评级)、炬光科技(688167，未评级)、杰普特(688025，未评级)；上游关键的光学元件企业蓝特光学(688127，买入)、水晶光电(002273，买入)；上游 CIS 图像传感器企业韦尔股份(603501，买入)、思特威-W(688213，增持)。风险提示风险提示 下游 AR/VR 设备行业发展不及预期，消费电子行业景气度不及预期。投资建议与投资标的 核心观点 国家/地区 中国 行业 电子行业 报告发布日期 2024 年 06 月 07

7、日 蒯剑 *8514 执业证书编号：S0860514050005 香港证监会牌照：BPT856 韩潇锐 执业证书编号：S0860523080004 杨宇轩 执业证书编号：S0860524030001 薛宏伟 朱茜 先进封装持续演进，玻璃基板大有可为 2024-06-05 特斯拉FSD入华条件成熟，Robotaxi和L3级智驾商业化提速 2024-05-06 海外大厂看好 AI 前景 2024-05-05 3D 视觉可应用于 AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 人形机器人系列报告 看好（维持）电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分

8、析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。2 目 录 1.3D 视觉采集深度信息，在 AR/VR、机器人等下游应用空间广阔.4 1.1 3D 视觉感知识别三维坐标，填补 2D 视觉的技术空白.4 1.2 3D 视觉感知可应用于扩展现实、机器人等广泛下游.5 1.3 3D 视觉感知行业市场规模有望高速增长.8 2.3D 视觉技术多元化，结构光和 ToF 方案主导市场.9 2.1 3D 视觉感知以光学测距为底座，技术原理多元化.9 2.2 3D 视觉感知技术各有所长，适用不同领域.10 2.3 iToF 与

9、结构光技术的应用范围广阔.13 3.光源和光学元件价值丰富，3D 视觉行业合作与竞争并存.13 3.1 VCSEL 和光学元件是 3D 视觉传感器中的高价值部件.13 3.2 技术优势突出，VCSEL 红外光发射器成为最优选择.14 3.3 光学元件作为 3D 视觉感知的技术基石.15 3.4 3D 视觉传感器处快速发展期，合作与竞争并行.17 投资建议.19 风险提示.19 eZbUcWbZfYfYfVbZ7N9R6MmOnNtRtPfQmMtNiNpOmNbRpPuNNZtQqQxNsQoP 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告

10、最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。3 图表目录 图 1：3D 视觉与 2D 视觉的主要区别.4 图 2：3D 视觉能生成“1:1”还原的实物 3D 模型.5 图 3：3D 视觉感知在消费电子、生物识别、AIoT、三维测量等领域应用广泛.5 图 4：苹果在 3D 视觉感知领域的相关收购.6 图 5：常见生物识别方法的特点.7 图 6：2019-2023 年中国智能门锁销量（万套）及增速.7 图 7：Apple Vision Pro 搭载了 3D 视觉传感器激光雷达和结构光 3D 深度相机.7 图 8：Figure 0

11、1 帮忙做家务.8 图 9：全球 3D 视觉感知行业空间预测.8 图 10：3D 视觉感知光学测距的技术原理分类.9 图 11：2018-2022 年 3D 视觉传感器按技术分类的销量（百万套）.9 图 12：2018-2022 年 3D 视觉传感器按技术分类的销量占比.9 图 13：双目立体视觉利用左右相机视觉差异精准测距.10 图 14：结构光原理示意图.10 图 15：散斑结构光与编码结构光.10 图 16：3D 结构光硬件的四大组成部分.11 图 17：ToF 主动测量的技术原理.12 图 18：dToF 与 iToF 技术对比.12 图 19：主要的几种 3D 视觉感知技术的特性对比

12、.13 图 20：3D 视觉感知模组的各组件成本拆解.14 图 21：VCSEL、EEL 和 LED 光源的发出方式和光束质量不同.14 图 22：三种半导体近红外发射器的属性对比.14 图 23：VCSEL 的元件供应链环节及主要玩家.15 图 24：衍射光学元件的 A)使用示意；B)外形示意；C)表面微观结构示意.15 图 25：晶圆级光学透镜.16 图 26：晶圆级光学透镜的压印成型加工过程.16 图 27：红外窄带滤光片结构示意图.17 图 28：红外窄带滤光片生产流程示意图.17 图 29：3D 视觉传感器行业内主要企业的概况.17 图 30：3D 视觉传感器产业链结构.19 电子行

13、业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。4 1.3D 视觉采集深度信息，在视觉采集深度信息，在 AR/VR、机器人等下游、机器人等下游应用空间广阔应用空间广阔 1.1 3D 视觉感知识别三维坐标，填补 2D 视觉的技术空白 3D 视觉感知能获取物理世界中的深度信息，相比视觉感知能获取物理世界中的深度信息，相比 2D 视觉具有诸多优势。视觉具有诸多优势。2D 平面视觉能提供物体的纹理（色彩）信息，经过过去的数十年的长足发展，2D 成

14、像技术的分辨率从几十万像素发展到现在的上亿像素，色彩还原更真实，图像质量有了质的提升。然而，2D 平面视觉无法识别物理世界的三维信息，如空间形貌、几何尺寸、位姿等，因此难以实现精准识别、追踪等功能。3D 视觉感知是一种深度感应技术，可以捕获真实世界对象的长度、宽度和高度，能通过相应传感器来采集视野内空间每个点位的三维坐标，并通过算法复原智能获取三维立体成像，不易受外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，规避了 2D 视觉的体验和安全性较差的问题。在应用方面，由于 2D 平面视觉无法获得物体的空间坐标信息所以不支持与形状相关的测量，包括物体平面度、表面角度、体积，或区分相同颜色的物体以及区别具有

15、接触侧的物体位置，且 2D视觉测量物体的对比度尤其依赖于光照和颜色/灰度变化，测量精度易受光线影响。相比之下，3D 视觉具有以下优点：可实现在线检测快速移动的目标物，获取形状和对比度，消除手动检查带来的错误；对比度不变，是检查低对比度物体的理想选择；对较小的照明变化或环境光不敏感；建立大型物体检测的多传感器设置更简单。图 1：3D 视觉与 2D 视觉的主要区别 数据来源：电子发烧友，东方证券研究所 用几个例子可以展示出 2D 平面视觉和 3D 视觉感知的区别。基于 3D 视觉传感器采集的信息，不但有2D视觉的纹理（色彩）信息，还增加了深度信息。这样围绕着人体、物体、空间扫描一圈，就能得到点云图

16、和精准的“1:1”还原的 3D 模型。三维信息的输入，将使得 3D 视觉感知的应用场景大大增多。电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。5 图 2：3D 视觉能生成“1:1”还原的实物 3D 模型 数据来源：奥比中光招股书，东方证券研究所 1.2 3D 视觉感知可应用于扩展现实、机器人等广泛下游 3D 视觉感知技术的应用场景相比视觉感知技术的应用场景相比 2D 视觉而言也更加广泛、多样。视觉而言也更加广泛、多样。在消费电子领

17、域，通过在智能手机、个人电脑、平板设备、电视等智能终端设备上搭载 3D 视觉传感器可以使其具备 3D 人脸识别解锁、沉浸式交互、体感交互等能力，创造更安全、更沉浸的用户体验；在生物识别领域，通过在线下支付终端、智能门锁/门禁等设备上搭载 3D 视觉传感器可实现更精准、安全的 3D 刷脸支付和解锁；在 AIoT 领域，3D 视觉传感器可以被搭载在 3D 空间扫描设备、服务型机器人、AR/VR 设备等终端上以实现传统 2D 相机无法实现的功能，例如三维重建、避障导航等；在工业三维测量领域，3D 视觉感知技术可以被用来实现微米级的工业扫描、工业检测等功能。未来，3D 视觉感知技术将不断探索下游应用，

18、扩大在自动驾驶汽车、工业机器人、医疗等更丰富领域中的使用场景。图 3：3D 视觉感知在消费电子、生物识别、AIoT、三维测量等领域应用广泛 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。6 数据来源：奥比中光招股书，东方证券研究所 消费电子领域，智能手机是消费电子领域，智能手机是 3D 视觉感知技术最大的应用场景之一。视觉感知技术最大的应用场景之一。2010 年起，苹果公司即开始通过收购 3D视觉相关技术厂商以拓展自身 3D传感摄

19、像头业务，2013 年收购的 3D传感技术方案服务商 PrimeSense 为苹果开发结构光 3D 传感摄像头产品提供有力的技术支持；2018 年苹果收购 Lighthouse 公司的多项技术专利，而 Lighthouse 的核心技术为飞行时间法（ToF）3D 视觉技术，由此苹果逐步加快其在 ToF 技术方面的布局。2017 年 9 月以来，苹果的 iPhoneX、iPhone 11、iPhone 12 手机系列均搭载了前置结构光 3D 视觉传感器，并在 iPhone 12 Pro 上同步搭载了基于 dToF 技术的后置激光雷达扫描仪。安卓端包括华为 Mate 系列、P 系列，OPPO Fin

20、d X，魅族 17 Pro、18 Pro 等众多智能手机分别在前置和后置视觉传感器中尝试使用结构光或 ToF 技术的3D视觉传感器。随着智能手机前、后置的 3D视觉应用的不断探索，诸如解锁、支付、拍照、AR互动、图片美化、三维空间扫描等功能，加上 3D 视觉感知技术的不断成熟和迭代所带来的软硬件成本下降，3D 视觉传感器在中端机型中普及，乃至下探至低端机型当中，其在智能手机领域的渗透率不断提升。图 4：苹果在 3D 视觉感知领域的相关收购 数据来源：偲睿洞察，头豹，东方证券研究所 生物识别领域，生物识别领域，3D 视觉感知技术以视觉感知技术以 3D 人脸识别方法呈现。人脸识别方法呈现。生物识别

21、是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多种学科技术密切结合，利用人体固有的生理特性如指纹、人脸、虹膜等，以及行为特征包括笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求的日益增加，各类新兴生物识别的技术不断发展，通过 3D 视觉感知技术实现的生物识别方法逐渐落地于不同的应用场景。目前，3D 人脸识别技术主要用于 3D 刷脸支付和 3D 门锁门禁两大场景。电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。7 3D

22、 刷脸支付起源于 2018 年，支付宝率先发布“蜻蜓”3D 刷脸支付终端；2019 年，微信的 3D刷脸支付终端“青蛙”上线，同年银联系试点的 3D 刷脸支付终端“蓝鲸”正式发布。相较于银行卡支付和 QR 码支付，3D 刷脸支付更加快捷便利，无需输入密码即可完成支付验证。搭载 3D人脸识别的门锁、门禁则避免了接触式的识别过程，相较传统的密码锁和指纹锁给用户带来了更高的便利性，且 3D 人脸识别技术的特点（如较高的识别精度和稳定性）与门锁门禁的安全性需求天然契合。根据 RUNTO 数据，2019 年我国智能门锁总销量达 1400 万套，到 2023 年售出1801 万套，5 年间复合增长率为 6

23、.5%。即使在疫情持续的三年期间，中国智能门锁市场仍坚韧地保持了增长势头。图 5：常见生物识别方法的特点 图 6：2019-2023 年中国智能门锁销量（万套）及增速 数据来源：奥比中光招股书，东方证券研究所 数据来源：RUNTO，东方证券研究所 在在 AIoT 领域，领域，3D 视觉传感器已开始装载于视觉传感器已开始装载于 AR/VR 穿戴设备、服务穿戴设备、服务型型机器人等终端。机器人等终端。2024 年一季度苹果新发售的 MR 头显穿戴设备 Apple Vision Pro 使用了深度传感器激光雷达和 3D 结构光深度相机 TrueDepth，并叠加多颗 SLAM 摄像头，以实现对周围环

24、境的三维重建，使得虚拟的立体影像更好地叠加在现实场景中，并做到识别人的手势、动作从而完成人与虚拟影像的交互体验。其他很多 XR 设备则配置了 3D 视觉传感器ToF 相机，如 Hololens2 使用了 ADSD3100的 1MP 分辨率 iToF 模组，Magic Leap2 使用了 PMD 的 VGA 分辨率 iToF 模组。图 7：Apple Vision Pro 搭载了 3D 视觉传感器激光雷达和结构光 3D 深度相机 数据来源：CSDN，苹果官网，东方证券研究所 在服务型机器人上，3D 视觉传感器能够充当机器人的“眼睛”，帮助其高效完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能。目前已落地

25、的服务机器人类型包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪伴机器人等，适用于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。2024 年初，人形机器人进展频出，特斯拉新公开的 optimus gen2 已经在自主导航、物体识别和人机交互方面取得了显著成果；电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。8 搭载 OpenAI 的多模态大模型的 Figure 01 充分展示了和人类以及环境交互的能力，能够推理，自行识别、计划和执行有用的任务。这些功

26、能的实现都有赖于 3D 视觉传感器。随着机器人、尤其是人形机器人行业的逐步成熟，3D 视觉传感器的可想象空间也不断增长。3D视觉传感器还能搭载于3D体态仪、监护设备，3D体态仪可以快速采集对象的体型数据，发现不良体态、肥胖类型等健康风险；搭载 3D 视觉传感器的监护设备可以在家中进行实时监测，基于深度点阵图识别等技术通过仅采集人体的 3D 信息（无需采集图像信息）来完成对监护对象的动作、姿态识别和预警。综上，3D 视觉感知技术在 AIoT 领域仍有许多潜在可挖掘的应用场景，这为行业的长期市场需求快速增长奠定了基础。图 8：Figure 01 帮忙做家务 数据来源：Figure，甲子光年，东方证

27、券研究所 1.3 3D 视觉感知行业市场规模有望高速增长 2022 年全球年全球 3D 视觉感知行业的市场规模超视觉感知行业的市场规模超 500 亿元，亿元，2028 年将超千亿元。年将超千亿元。参考 Yole 的统计预测数据，越来越多的笔记本会配备 3D 视觉人脸识别模块，平板会配置后置 3D 视觉 ToF 模块；同时随着 24 年 Q1 苹果 Vision Pro 的正式发售，配备 3D 视觉传感器的 XR 设备有望加速成熟；机器人和汽车两个细分下游，也将随着3D视觉传感器的渗透率提升而形成可观增量。综上，Yole预测全球 3D 视觉感知的市场空间将从 2022 年的 82 亿美元增长至

28、2028 年的 172 亿美元，其中消费电子领域从 2022 年的 39.8 亿美元增长到 2028 年 58.1 亿美元，CAGR 6.5%，汽车领域从2022 年的 6.6 亿美元增长到 2028 年 46.4 亿美元，CAGR 38.5%。图 9：全球 3D 视觉感知行业空间预测 数据来源：Yole，东方证券研究所 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。9 2.3D 视觉技术多元化，结构光和视觉技术多元化，结构光和

29、ToF 方案主导市场方案主导市场 2.1 3D 视觉感知以光学测距为底座，技术原理多元化 3D 视觉感知中最关键的深度信息依赖于光学测距原理，光学测量可获取目标与观察者之间的距视觉感知中最关键的深度信息依赖于光学测距原理，光学测量可获取目标与观察者之间的距离，光学测距分为多种技术流派。离，光学测距分为多种技术流派。按技术原理划分，光学测距包括主动测距和被动测距两大类。光学主动测量方法需要人造光照射物体，通过分析物体反射光的相位振幅变化或直接测量光的传播时间来计算深度距离，由于人造照射光源的使用，该类方法隐蔽性和抗干扰性较弱，包括结构光和飞行时间（ToF）两种技术。被动测距方法通过探测物体的自然

30、光辐射、分析确定距离，无需发射人造光，因此隐蔽性较强，但同时成像清晰度也易受到自然光照条件和物体纹理的影响。被动测距法涵盖单目立体视觉、双目立体视觉和多目立体视觉。图 10：3D 视觉感知光学测距的技术原理分类 数据来源：三维视觉测量技术及应用进展张宗华,刘巍,刘国栋,等.，东方证券研究所 目前在市场上占据主导地位的目前在市场上占据主导地位的 3D 视觉感知技术是结构光、视觉感知技术是结构光、ToF 和双目立体视觉。和双目立体视觉。根据 Yole 统计，2018-2022年，销量占比前三的3D视觉传感技术始终是结构光、ToF和双目立体视觉，三者销量比例之和超过九成。图 11：2018-2022

31、 年 3D 视觉传感器按技术分类的销量（百万套）图 12：2018-2022 年 3D 视觉传感器按技术分类的销量占比 数据来源：Yole，东方证券研究所 数据来源：Yole，东方证券研究所 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。10 2.2 3D 视觉感知技术各有所长，适用不同领域 双目双目/多目立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感多目立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同

32、一景物，以获取在不同视角下的感知图象，知图象，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差（即视差）来获取景物的三维信息，这一过程与人类通过左右双眼获得立体感知过程类似。双目/多目视觉测距的过程主要分为摄像机标定、立体校正、立体匹配和三维重建共四个环节，其中摄像机标定和立体校正理论已经比较成熟，而立体匹配作为关键的视差求取步骤，立体匹配算法的精度对测量结果的准确度影响极大，目前算法仍比较复杂，还在持续研究改进。双目立体视觉无需对外主动投射光源；完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此测距设备仅需两台参数一致的摄像机，对相机硬件要求低、成本低。劣势是双目视觉对环境光照非常敏感，

33、依赖环境中的自然光线采集图像，鲁棒性差；并且最大的问题是立体匹配算法复杂，算法精度对结果准确度影响大。图 13：双目立体视觉利用左右相机视觉差异精准测距 数据来源：佐思汽研，搜狐，东方证券研究所 结构光法主动测距结构光法主动测距通常是将人造光源发射的某种形状的（点状、条状、面状）结构光投射到目标物表面，接收器收到返回的结构光图案，检测结构光偏移畸变距离，利用三角测量原理计算分析得物体的三维信息。一般结构光光源采用特定波长的不可见红外激光，激光光源具有高亮度和良好的方向性，是一种较理想的主动投射光源。常见的结构光包括散斑结构光和编码结构光。常见的结构光包括散斑结构光和编码结构光。散斑结构光是激光

34、在散射体表面发生漫反射或通过一个透明散射体（如毛玻璃）时，在散射表面或附近的光场形成的一种无规分布的亮暗斑点，具有高度的随机性，在同一空间中任何两个地方的散斑图案都不相同。只要在空间中打上散斑结构光然后加以记忆，就可以标记整个空间，在此情况下把一个物体放入这个空间后只需要从物体的散斑图案中特征点的畸变位移量，就可以计算出该物体的具体三维位置。编码结构光是按一定时间和空间规律设计的编码图像，将其投射到目标物体表面，再使用摄像机接收反射的编码图案，由于接收的编码图像因物体的立体型状而发生变形，所以可以凭借图像的形变来获得物体的空间信息。从技术本质我们可以看出，散斑结构光的安全性与计算复杂程度高于编

35、码结构光。图 14：结构光原理示意图 图 15：散斑结构光与编码结构光 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。11 数据来源：机器视觉网，东方证券研究所 数据来源：超能网，东方证券研究所 结构光的硬件方案由结构光的硬件方案由 TX 红外光发射模组、红外光发射模组、RX 红外光接收模组、可见光红外光接收模组、可见光 RGB 模组和图像处理芯模组和图像处理芯片构成。片构成。TX 红外光发射模组和 RX 红外光接收模组负责深度信

36、息的感应，红外光发射模组中的发射源发出不可见红外光，经过准直镜头校准，再通过光学衍射元件（DOE）散射形成具有特定图案的结构光；红外光接收模组是一颗红外摄像头，用于接收被物体反射的红外光，主要包括光学镜头、红外窄带干涉滤色片、红外 CIS 传感芯片三部分。红外窄带滤光片需要剔除环境杂光，只允许 TX 发射模组射出的不可见红外光透过，从而让红外 CIS 只感应到特定结构光的信号。可见光 RGB 模组即可见光摄像机，负责拍摄 2D 彩色图片，感应目标物的色彩纹理信息。图像处理芯片则将红外光接收模组采集的深度信息与普通可见光镜头模组拍摄的色彩信息相结合，通过算法最终生成具备空间信息的三维图像。结构光

37、技术既不需要使用精准的时间延时来测量，又无需使用双目立体视觉中复杂的立体匹配算法，所以具有计算简单、测量精度较高的优势。同时结构光采用主动发射的红外光光源，因此对于弱光环境、无明显色彩和形状变化的表面都可进行精密测量。但另一方面，结构光的接收模组需要拍摄到清晰的图案才能计算出深度，随着目标物距离的增加，发射模组投出的图案可能会模糊，也可能发生亮度能量的衰减，从而导致目标的深度图不完整，所以结构光并不适用于远距离深度信息采集。苹果手机多采纳结构光作为苹果手机多采纳结构光作为 3D 人脸识别功能方案。人脸识别功能方案。2017 年苹果发布 iPhone X，首次搭载前置3D 结构光视觉传感器，用于

38、人脸解锁、人脸支付等功能。且在 iPhoneX 后续手机系列，包括iPhone 12 Pro、iPhone13 Pro、iPhone 14 Pro、iPhone 15 Pro Max，均搭载了前置结构光 3D视觉传感器。图 16：3D 结构光硬件的四大组成部分 数据来源：AIoT 工业检测，华经产业研究院，环球芯城，东方证券研究所 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。12 ToF（Time of Flight）飞行时间法

39、主动测量的原理是，通过泛光照明器（固态激光器或者 LED）发射近红外（850 nm 或 940nm）的连续或脉冲波，脉冲波遇到物体以后反射回来，被传感器（sensor）收集到。系统通过计算 sensor 上每个像素脉冲波之间的频率差或时间差，再通过算法得到每个位置的精确三维深度。ToF 技术根据测量方式，分为直接飞行时间测量（技术根据测量方式，分为直接飞行时间测量（Direct-ToF，即，即 dToF）和间接飞行时间测量）和间接飞行时间测量(Indirect-ToF，即，即 iToF)，dToF 直接计算红外光发射和接收时间差来测量深度信息，而 iToF 通过计算红外光发射和返回相位差进而得

40、到目标的距离深度。因 dToF 使用的接收端 SPAD（单光子雪崩传感器）工艺复杂、设计难度大、能生产的厂家资源少，iToF 接收端 CIS 传感器与传统红外光 CIS 技术类似，工艺已经十分成熟，因此 dToF 成本要高于 iToF。很多厂商选择在产品上搭载 iToF 方案，例如 2016 年 Google 和联想合作推出的全球首个搭载 ToF 模组的智能手机 Phab2 Pro、OPPO 首部搭载 ToF 摄像头的 OPPO R17 Pro、华为 Mate 30 系列手机以及大多数安卓品牌的旗舰机型；而选取了 dToF 技术路线的厂商主要是苹果，代表产品为 2020 年发布的第四代iPad

41、 Pro。图 17：ToF 主动测量的技术原理 数据来源：LUCID VISION LABS，东方证券研究所 图 18：dToF 与 iToF 技术对比 数据来源：芯视界，CSDN，头豹，东方证券研究所 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。13 2.3 iToF 与结构光技术的应用范围广阔 双目立体视觉、结构光（散斑双目立体视觉、结构光（散斑/编码）、编码）、ToF（dToF/iToF）在适用工作距离、工艺难度与成本、）

42、在适用工作距离、工艺难度与成本、分辨率和测量精度等属性方面区别较大，因而可应用的领域也有所不同。分辨率和测量精度等属性方面区别较大，因而可应用的领域也有所不同。iToF 在 3-5 米距离范围的测量精度高、分辨率尚可，常用于 VR/AR、手机前置和后置镜头；dToF 在远距离的测量精度高，可用于手机后置和平板后置，较高的工艺难度和成本使得dToF应用不够广泛；结构光在2米以内的近距离测量分辨率和精度都很高，因此普遍用在刷脸支付、刷脸门锁、安防监控、手机前置等功能，新一代 MR穿戴设备Apple Vision Pro也运用了结构光技术；双目立体视觉精度较低，在室外机器人等范畴有所应用。图 19：

43、主要的几种 3D 视觉感知技术的特性对比 数据来源：MEMS，奥比中光招股书，头豹，东方证券研究所 3.光源和光学元件价值丰富，光源和光学元件价值丰富，3D 视觉行业合作与竞争视觉行业合作与竞争并存并存 3.1 VCSEL 和光学元件是 3D 视觉传感器中的高价值部件 占据市场主导地位的结构光和 ToF 两种 3D 视觉感知技术，硬件组成均涵盖 4 个部分：红外光发射模组、红外光接收模组、可见光 RGB 模组和图像处理算法芯片。但两种路线由于底层原理不同，四个组成模块所包含的具体部件也有轻微差别。总体而言，两类方案中价值量较高的组件为两类方案中价值量较高的组件为VCSEL 发射器和一系列光学元

44、件。发射器和一系列光学元件。红外光发射模组：红外光发射模组：结构光和 ToF 两者都采用 VCSEL 发射器居多，但 ToF 因为发射面光源需要调制连续的方波或正弦波，需要专门的驱动控制芯片来驱动 VCSEL 发射红外光束，结构光则不需要。在发射模组的光学元件方面，结构光技术的复杂度和成本远高于 ToF，主要源于结构光方案需要采用特定图案（散斑或编码）进行空间标识，需定制的衍射光学元件DOE和晶圆级光学透镜（包括扩束元件、准直元件、投射透镜等），然而 ToF 方案使用的光学元件只有技术难度较低的漫射体 Diffuser。电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有

45、关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。14 红外光接收模组：红外光接收模组：镜头、红外窄带滤光片和接收端传感芯片是结构光和 ToF 技术的必要组成。ToF 模组中的接收端传感芯片价值量高于结构光，且 dToF 采用的 SPAD 传感芯片成本比 iToF 的CIS 传感芯片更高。可见光可见光 RGB 模组：模组：结构光和 ToF 方案均内置传统摄像头模组，工艺成熟且价格相对稳定。图像处理算法芯片：图像处理算法芯片：ToF 技术计算简单，不需要专门的算法芯片；结构光一般需要专门的算法芯片，诸如奥比中

46、光的 ASIC 芯片、苹果针对刷脸的人工智能芯片等。图 20：3D 视觉感知模组的各组件成本拆解 数据来源：集微网，百度爱采购，头豹，东方证券研究所 3.2 技术优势突出，VCSEL 红外光发射器成为最优选择 目前，可以提供不可见近红外光（波长范围目前，可以提供不可见近红外光（波长范围 800-1000nm）的光源主要有三种，红外）的光源主要有三种，红外 LED、红外、红外LD-EEL（边发射激光二极管）和（边发射激光二极管）和 VCSEL（垂直腔面发射激光器）。（垂直腔面发射激光器）。这三种光源都使用半导体制程制造，其中 LED 和 VCSEL 发光从表面垂直方向发出，EEL 从侧面发出，这

47、种模式决定了 LED和 VCSEL 都可以在 Wafer（晶圆薄片）上进行片上测试，而 EEL 要把 Wafer 切开后形成单个零部件封装后才能进行测试，因此成本上 EEL 最高。光谱宽度方面，VCSEL 和 EEL 都是受激发光，属于激光，光谱宽度很窄；LED属于发光半导体，光谱宽度较宽。光束质量上，VCSEL可以提供相对小发散角、质量高的光束，而 LED 发光是 Lambertian，EEL 发出的是椭圆形光束，常需要光束整形。与分辨率低、电光转换效率低的红外 LED 相比，VCSEL 采用谐振腔设计，具有发散角小、光电转换效率高、数据传输速度快等优点；与边发射激光二极管 LD-EEL 相

48、比，VCSEL 具有较低的生产成本，发光光束具有圆形对称性和高调制频率的优点；因此 VCSEL 在 3D 视觉传感器领域更受青睐，已成为结构光和 ToF 模组中红外光发射器的最优先选择。图 21：VCSEL、EEL 和 LED 光源的发出方式和光束质量不同 图 22：三种半导体近红外发射器的属性对比 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。15 数据来源：3d tof，东方证券研究所 数据来源：3d tof，AIoT 工业检

49、测，东方证券研究所 VCSEL 的制造依赖于 MBE（分子束外延）或 MOCVD（金属有机物气相沉积）工艺，在 GaAs（80%左右的份额）或 InP（15%左右的份额）晶圆上生长多层反射层与发射层，元件结构较复杂，对技术要求高。VCSEL 元件供应链主要包括 GaAs 基板、GaAs 磊晶、IDM/晶圆代工、封测等环节。GaAs 基板材料经磊晶后形成复杂材料结构，随后送到 IDM 厂进行加工，或发包给制造和封测代工厂进行后续制造、封装与测试等步骤，最终生产出完整 VCSEL 元件。整个产业分工整个产业分工高度明确，专业化程度很高，拥有较高的技术门槛。高度明确，专业化程度很高，拥有较高的技术门

50、槛。图 23：VCSEL 的元件供应链环节及主要玩家 数据来源：3d tof，头豹，东方证券研究所 3.3 光学元件作为 3D 视觉感知的技术基石 DOE（衍射光学元件）是结构光方案的重中之重。（衍射光学元件）是结构光方案的重中之重。结构光 3D 视觉传感器中，DOE 光栅表面具有三维的微结构，尺寸都在微米甚至纳米级别。DOE 的作用就是利用光的衍射原理，令光源发出的光束被 DOE 表面的浮雕结构调制改变相位，从而实现光束的调制和变化，在一定距离处产生干涉，形成特定的散斑或编码结构光图案。DOE 元件具有体积小、重量轻、使用方便、可灵活定制、衍射效率高的优点，是结构光能够计算深度信息的硬件基础

51、之一。其制造工艺复杂、门槛较高，例如苹果手机 DOE 组件由台积电采购玻璃后进行 pattern，精材科技将台积电 pattern 后的玻璃进行堆叠、封装和研磨，然后交采钰进行 ITO（导电玻璃制造工艺）工序，最后由精材科技进行切割。因此仅有少数国内厂商能够量产 DOE 元件。图 24：衍射光学元件的 A)使用示意；B)外形示意；C)表面微观结构示意 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。16 数据来源：先锋科技，东方证券

52、研究所 ToF 方案的发射成像元件主要运用扩散板（方案的发射成像元件主要运用扩散板（Diffuser）。）。ToF 的发射光束只需形成最常规的规则排列的均匀面，并不像结构光那样对图案有一定要求，因此光学器件制作上更为简单，装配精度要求也更低。Diffuser 本质上属于波束整形器，对输入光束进行均一化，通过使较大折射角处具有更大屈光度，使得较窄的光束扩展到更宽的角度范围内，并具备均匀的照明场。TOF 中的 Diffuser 的设计制作难度，较之结构光发射模组中的 DOE 大大降低，所以 Diffuser 厂商数量比DOE 多，主要有 Viavi、Finisar、Himax、舜宇光学，其中舜宇光

53、学是我国 Diffuser 主要供应商。晶圆级光学透镜常用于结构光方案的是准直镜头，有时会与扩束元件、投射透镜等形成微透镜阵晶圆级光学透镜常用于结构光方案的是准直镜头，有时会与扩束元件、投射透镜等形成微透镜阵列。列。准直镜头使发散的激光光束达到平行、均匀光斑的状态。WLO（晶圆级）工艺在整片玻璃晶圆上，用半导体工艺批量复制加工镜头，将多个镜头晶圆压合在一起，然后切割成单颗镜头。WLO 工艺非常适合大量生产，规模效应加持下成本很低，能生产出具有可塑形、薄型、小型、一致性好的光学产品，更适合移动端消费电子设备；制造的光学透镜之间的位置精度可达纳米级，可以有效缩减占据模组的体积空间。WLO 技术具有

54、很高技术壁垒，全球具备规模量产能力的厂商极少。目前，WLO 技术主要掌握在 Heptagon（被 AMS 收购）、Himax、VisEra 采钰、Anteryon（被晶方科技收购）等厂商手中，而 Heptagon 把控着大部分专利。图 25：晶圆级光学透镜 图 26：晶圆级光学透镜的压印成型加工过程 数据来源：智能 SBU，东方证券研究所 数据来源：智能 SBU，东方证券研究所 红外接收模组中的红外窄带滤光片在结构光和红外接收模组中的红外窄带滤光片在结构光和 ToF 技术中扮演着关键角色。技术中扮演着关键角色。目前，红外光技术常被用于获取 3D 景深信息，而地表太阳光中近红外光频段内 940n

55、m 处较为薄弱，因而 940nm 红外窄带滤光片被广泛使用于各类生物识别滤光片，包括人脸识别、指纹识别、手势识别、3D 传感等，装载于智能手机、AR/VR 设备等终端。对于结构光和 ToF 方案的 3D 视觉传感器，在红外发射端，VCSEL 发射 940nm 波长的红外光；在红外接收端，使用红外窄带滤光片阻止偏离 940nm波段的光信号进入 CIS 图像传感芯片。红外窄带滤光片的生产流程需要经过研磨、抛光、超声清洗、在晶片表面蒸镀几十层光学镀膜、并划片包装，相比普通的 RGB 吸收型滤光片具有更高的技术难度和产品价格。目前行业内主要供应商为 VIAVI 和国内的水晶光电。电子行业深度报告 3D

56、视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。17 图 27：红外窄带滤光片结构示意图 图 28：红外窄带滤光片生产流程示意图 数据来源：中国光电子协会，芯智讯，东方证券研究所 数据来源：中国光电子协会，芯智讯，东方证券研究所 3.4 3D 视觉传感器处快速发展期，合作与竞争并行 科技巨头、芯片企业和初创公司是科技巨头、芯片企业和初创公司是 3D 视觉行业内的主要参与者。视觉行业内的主要参与者。目前，市场上已开展 3D视觉相关技术与产品研发的代表性企业

57、包括苹果、华为、微软、英特尔、索尼、三星等科技巨头企业，还包括英飞凌、瑞芯微、华捷艾米、奥比中光等企业。微软是业内最早推出消费级 3D 视觉传感器的企业，经过多年发展，已推出了结构光、iToF 技术的 3D 视觉传感器面向市场销售，推动了3D 视觉感知技术的发展；苹果、华为主要面向自主终端产品（智能手机、平板设备等）对 3D 视觉感知技术需求，自研 3D 视觉传感器以服务于自家产品；英特尔则面向开发者、机器人等多个应用场景推出了多款产品。索尼、三星借助于自身在感光芯片方面的实力，在 iToF、dToF 技术上进行发力，推出了相应的感光芯片产品，面向业内其他企业销售。英飞凌、瑞芯微、华捷艾米也向

58、市场推出了各自研发的 3D 视觉传感器产品。3D 视觉市场格局未定，合作与竞争并行。视觉市场格局未定，合作与竞争并行。3D 视觉感知行业属于新兴行业，在消费电子、生物识别、AR/VR、机器人、汽车等领域中具有广泛应用场景，正处于快速发展的阶段，还没有形成稳定的竞争格局。现在行业内各厂商偏向于竞合关系，既存在部分竞争关系也有潜在的合作关系，多数企业是基于自身的技术优势或产品需求进行技术与业务布局。例如苹果、华为、三星拥有智能手机等终端产品，目前大都采用自研的 3D 视觉感知技术方案，但不排除未来随着产业链逐渐成熟，当外购产品性能及成本更优时会进行同步外采。三星、索尼的图像传感器芯片也会向业内其他

59、企业供货，让下游企业基于该芯片，研发面向特定应用场景的 3D 视觉传感器产品。图 29：3D 视觉传感器行业内主要企业的概况 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。18 数据来源：奥比中光招股书，东方证券研究所 电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。1

60、9 投资建议投资建议 图 30：3D 视觉传感器产业链结构 数据来源：东方证券研究所整理 随着 3D 视觉传感器在消费电子、生物识别、AR/VR、机器人、汽车等已有和潜在领域的不断渗透，未来几年该行业有望迎来高速发展，建议关注：3D 视觉传感器模组供应商奥比中光-UW(688322，未评级)、舜宇光学科技(02382，买入)、丘钛科技(01478，未评级)；3D 视觉传感器上游价值量较高的 VCSEL 红外光发射器环节相关企业，长光华芯(688048，未评级)、炬光科技(688167，未评级)、杰普特(688025，未评级)；上游关键的光学元件企业蓝特光学(688127，买入)、水晶光电(00

61、2273，买入)；上游 CIS 图像传感器企业韦尔股份(603501，买入)、思特威-W(688213，增持)。风险提示风险提示 1）下游下游 AR/VR 设备行业发展不及预期设备行业发展不及预期：AR/VR 设备是 3D 视觉传感器未来快速增长的重要下游应用承载，若 AR/VR 设备的市场接受度和发展推广速度不及预期，将影响 3D 视觉传感器行业的需求和市场规模。2）消费电子行业景气度不及预期消费电子行业景气度不及预期：消费电子中的智能手机、笔记本、平板是 3D 视觉传感器的主要应用终端之一，若国内外消费电子行业需求不振、景气度不佳，将影响到 3D 视觉传感器行业的快速增长。电子行业深度报告

62、 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。20 信息披露信息披露 依据发布证券研究报告暂行规定以下条款：依据发布证券研究报告暂行规定以下条款：发布对具体股票作出明确估值和投资评级的证券研究报告时，公司持有该股票达到相关上市公司已发行股份 1%以上的，应当在证券研究报告中向客户披露本公司持有该股票的情况，就本证券研究报告中涉及符合上述条件的股票，向客户披露本公司持有该股票的情况如下：就本证券研究报告中涉及符合上述条件的股票，向客户披露本公司持有

63、该股票的情况如下：截止本报告发布之日，东证资管、私募业务合计持有杰普特(688025，未评级)股票达到相关上市公司已发行股份 1%以上。提请客户在阅读和使用本研究报告时充分考虑以上披露信息。电子行业深度报告 3D视觉可应用于AR/VR、机器人等下游，迎千亿蓝海 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。21 分析师申明 每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的研究分析师在此作以下声明：每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的研究分析师在此作以下声明：分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议

64、和观点均准确地反映了其个人对该证券或发行人的看法和判断；分析师薪酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来，均与其在本研究报告中所表述的具体建议或观点无任何直接或间接的关系。投资评级和相关定义 报告发布日后的 12个月内行业或公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准（A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数）；公司投资评级的量化标准公司投资评级的量化标准 买入：相对强于市场基准指数收益率 15%以上；增持：相对强于市场基准指数收益率 5%15%；中性：相对于市场基准指数收益率在-5%+5%之间波动；减持：相对弱于市场基准指数收益

65、率在-5%以下。未评级 由于在报告发出之时该股票不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该股票的研究状况，未给予投资评级相关信息。暂停评级 根据监管制度及本公司相关规定，研究报告发布之时该投资对象可能与本公司存在潜在的利益冲突情形；亦或是研究报告发布当时该股票的价值和价格分析存在重大不确定性，缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确投资评级；分析师在上述情况下暂停对该股票给予投资评级等信息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该股票的投资评级、盈利预测及目标价格等信息不再有效。行业投资评级的量化标准行业投资评级的量化标准：看好：相对强于市场基准指数收益率 5%以上；中性：相对于市场基准指数收益率

66、在-5%+5%之间波动；看淡：相对于市场基准指数收益率在-5%以下。未评级：由于在报告发出之时该行业不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该行业的研究状况，未给予投资评级等相关信息。暂停评级：由于研究报告发布当时该行业的投资价值分析存在重大不确定性，缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确行业投资评级；分析师在上述情况下暂停对该行业给予投资评级信息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该行业的投资评级信息不再有效。免责声明 本证券研究报告（以下简称“本报告”）由东方证券股份有限公司（以下简称“本公司”）制作及发布。本报告仅供本公司的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户

67、。本报告的全体接收人应当采取必要措施防止本报告被转发给他人。本报告是基于本公司认为可靠的且目前已公开的信息撰写，本公司力求但不保证该信息的准确性和完整性，客户也不应该认为该信息是准确和完整的。同时，本公司不保证文中观点或陈述不会发生任何变更，在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的证券研究报告。本公司会适时更新我们的研究，但可能会因某些规定而无法做到。除了一些定期出版的证券研究报告之外，绝大多数证券研究报告是在分析师认为适当的时候不定期地发布。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑

68、本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动。过去的表现并不代表未来的表现，未来的回报也无法保证，投资者可能会损失本金。外汇汇率波动有可能对某些投资的价值或价格或来自这一投资的收入产生不良影响。那些涉及期货、期权及其它衍生工具的交易，因其包括重大的市场风险，因此并不适合所有投资者。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者自主作出投资决策并自行

69、承担投资风险，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发，所有报告版权均归本公司所有。未经本公司事先书面协议授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、转发或公开传播本报告的全部或部分内容。不得将报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，不得用于营利或用于未经允许的其它用途。经本公司事先书面协议授权刊载或转发的，被授权机构承担相关刊载或者转发责任。不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。提示客户及公众投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的本公司证券研究报告，慎重使用公众媒体刊载的证券研究报告。HeadertTable_Address东方证券研究所 地址：上海市中山南路 318 号东方国际金融广场 26 楼 电话：传真： 东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。