3D SPI国产龙头，AOI、AXI打开成长空间——思泰克（301568.SZ）深度报告 ...
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[*]国内3D机器视觉检测龙头，产品升级与业绩改善并进
[*]深耕3D机器视觉领域16年，成就国内领跑者。公司是国内高端机器视觉检测设备龙头企业，成立于2010年，核心产品为3D SPI和3D AOI，目前两类产品均已充分实现国产替代。在产品端公司正积极推动3D AXI设备研发，在应用端公司向半导体后道封装检测等高端场景持续延伸。公司产品广泛应用于通信设备、锂电池、算力服务器及半导体封装等高景气度领域。
[*]核心团队稳定，股权激励激发团队积极性。截至2026Q1，三位实控人合计持有48.81%的表决权，实控人分工清晰，核心管理团队长期保持稳定，公司2026年6月已实施股权激励计划，有助于增强团队凝聚力与长期经营稳定性。
[*]2025年业绩重回高速增长通道，盈利和偿债能力强。2020-2025年收入CAGR为13.72%，2025年收入和净利润分别同比+38.08%/+44.56%，2026Q1收入和利润增速分别为45.56%/44.18%，业绩高速增长；毛利率在50%左右高位企稳，净利率保持在23%以上。2023年以来，公司无有息负债，资产负债率保持在13%左右，偿债能力强。
[*]机器视觉检测行业：3D技术和AI深度学习加速渗透，国产替代加速推进
[*]随着高端制造向精密化、复杂化升级，机器视觉正加速从2D向3D量测演进。2025-2028年3D视觉市场CAGR约为29.42%，3D设备在机器视觉检测设备中的占比从15.60%提升到18.23%。
[*]AI深度学习加速融入机器视觉检测，AI深度学习突破传统规则算法瓶颈，通过自主学习复杂缺陷特征，提升非标准化场景下的检测精度及适应能力，推动机器视觉检测向免编程、自适应和智能决策方向升级。
[*]竞争格局：境外厂商主导高端市场，思泰克(54.750, -3.73, -6.38%)引领国产替代。高迎、奔创、欧姆龙、Saki、德律等境外厂商长期主导高端市场。国内一线厂商已具备3D检测与核心技术自研能力，正依托性价比和本地化服务加速国产替代。思泰克聚焦中高端市场，2021年3D SPI国内市占率达36%，是第二梯队的龙头厂商；其余国内厂商则集中于中低端检测市场。
[*]PCBA检测场景：检测设备量价齐升。随着AI服务器、光模块等高端产品所用PCB向高密度、高精度和复杂结构演进，高端PCBA工序质量管控趋严。从数量维度看，1）产线从抽检走向全检，2）炉前AOI从选配成为标配，3）AXI逐步成为刚需，推动SMT产线机器视觉检测设备配置数量增加。与此同时，1）SPI检测精度提升，2）3D AOI技术升级，3）高单价的AXI加入，带动单机价值量持续上行，因此在高端PCBA检测环节，机器视觉检测设备进入量价齐升阶段。
[*]半导体封装检测场景：打开高端机器视觉设备增量空间。半导体后道封装检测设备的技术门槛与单机价值量显著高于传统PCBA场景。以光模块的封装工序为例，3D AOI检测工位显著增加，设备需求弹性较大。华为超节点架构的演进，推动算力硬件高度集成，释放高端检测设备需求。在华为韬定律下，堆叠层数和互联密度提升，为具备高端机器视觉检测能力的国产厂商打开增量空间。
[*]公司层面：技术、市场与客户优势明显，引领国产替代
[*]技术方面：软硬件自研+AI协同，构筑3D检测核心壁垒。1）光栅技术积淀深厚，能够满足高精度检测需求，2）底层算法自研，与分析软件高度协同，系统的通用性和适应性显著提升，3）公司早在2019年就将AI深度学习算法导入产品中，目前已实现程序化一键编程，降低人力成本。
[*]市场方面：龙头地位稳固，高端国产替代优势持续强化。公司长期坚持全3D技术路线，3D SPI国内龙头地位稳固，并率先实现3D AOI产业化，同时积极向半导体后道封装等高价值场景延伸，抢先卡位高端检测市场。公司凭借高性价比、与客户联合开发的研发模式及高质量本地化服务优势，引领高端检测设备国产替代。
[*]客户方面：头部客户资源深厚，技术迭代和新品导入提速。公司已进入富士康、英业达、海康威视(37.950, 0.30, 0.80%)、甬矽电子(51.700, -6.36, -10.95%)等头部客户供应体系，优质客户资源既验证产品与服务能力，也能持续沉淀缺陷样本及工艺数据，反哺算法优化。同时，依托既有客户关系和产线经验，加快AOI、AXI等新品导入。
[*]盈利预测及投资评级
[*]公司作为国内3D机器视觉检测设备龙头，3D SPI基本盘稳固，3D AOI加速放量，AXI新品打开增量空间，具有深厚的技术壁垒，受益于高端检测设备需求增加和国产替代加速推进，公司市占率持续提升，业绩有望迎来快速增长。我们预计2026—2028年公司归母净利润分别为1.51/2.11/3.06 亿元，当前股价对应 PE 分别为40.0/ 28.6/19.7倍。首次覆盖，给予“增持”评级。
[*]风险提示：宏观经济及下游资本开支波动风险，下游需求增长不及预期风险，市场拓展不及预期风险，行业竞争加剧风险，第三方数据失真和市场规模测算偏差风险，研报使用信息更新不及时风险。
1. 国内3D机器视觉检测领跑者，业绩修复与产品矩阵扩张共振
1.1 发展历程：产品体系持续完善，国产替代持续推进
[*]深耕3D机器视觉领域16年，领跑国内高端机器视觉检测赛道。思泰克自2010年成立以来始终聚焦3D机器视觉检测设备领域，核心产品为3D SPI和3D AOI，未来，公司在产品端积极推动AXI设备研发，在应用端向半导体后道封装检测设备持续延伸。公司产品广泛应用于消费电子、通信设备、汽车电子、锂电池、算力服务器及半导体封装等领域，是国内高端机器视觉检测设备龙头企业。
[*]3D SPI单点突破期（2010–2017年）
公司于2010年成立，早期聚焦于当时由海外厂商主导的3D SPI市场，逐步推出覆盖单轨、双轨、在线、离线等多个型号的3D SPI设备。2013年下半年，公司3D SPI进入批量销售阶段，完成从技术研发到商业化落地的关键跨越，并逐步切入消费电子、通信、汽车电子等下游客户。公司自2015年起进入富士康、比亚迪(94.450, -1.32, -1.38%)等大型SMT工厂，并同步拓展国内重点电子制造区域及海外市场。到2017年，公司在国内3D SPI市场确立领先地位，为后续产品横向拓展奠定客户与技术基础。
[*]3D AOI商业化与应用场景拓展期（2018–2022年）
在3D SPI形成市场基础后，公司将成熟的3D检测技术由SPI延展至3D AOI：2018年完成设备及主控软件研发，2019年实现产品销售，开始研发新产品3D AXI，进一步提升了SMT产线对贴装、焊接等工序的检测覆盖率。2020年起公司开始将3D检测能力向半导体后道封装场景延伸，半导体后道封装工艺中的3D机器视觉检测成为公司产品的重要应用方向。
[*]国产替代+高端检测能力深化期（2023年至今）
2023年11月，公司登陆创业板，公司依托募投项目持续提升产能、研发及客户服务能力，在巩固3D SPI国产替代优势的基础上，加速推进3D AXI的研发以及半导体后道封装检测场景的应用，实现AXI检测技术的国产化突破，公司未来有望形成“SPI夯实基本盘、AOI打开增量、AXI补齐检测边界”的业务布局，实现对SMT 生产线装配检测工艺的全面覆盖。
[*]整体来看，公司沿“3D SPI国产替代—AOI打造第二曲线—AXI补齐能力边界”的路径持续演进。公司在3D SPI领域深耕并建立技术与客户优势，继而将核心能力迁移至价值量更高、需求更广的AOI市场，当前进一步通过AXI完善检测方案体系。公司正处于多产品协同放量、检测覆盖持续拓宽的关键阶段。
1.2 股权结构与治理：股权结构集中，核心团队人员稳定
[*]股权结构集中，控制权稳定。公司三位实控人合计持股45.34%，股权结构较为集中。截至2026年Q1，公司前三大股东陈志忠、姚征远、张健分别直接持股15.23%/ 14.76%/14.26%。第四大股东厦门茂泰投资为员工持股平台，持股3.54%。陈志忠、姚征远、张健为公司实控人，分别通过茂泰投资间接持股1.09% /1.04%/1.03%，实控人合计持股45.34%。三位实控人与茂泰投资、陈丽琼（陈志忠堂妹，直接持股1.02%）构成一致行动人，合计持有公司48.81%的表决权。整体来看，公司股权结构清晰且相对集中。
[*]创始团队稳定掌舵，保障经营稳定和战略执行。公司三位实控人均为公司核心创始人，成立初期即形成较为清晰的分工：陈志忠负责公司管理，姚征远负责技术研发，张健负责市场销售，三人在技术、市场和资源端形成互补，保障控制权稳定和决策的稳健。股权层面，三位创始人通过一致行动关系共同控制公司，并通过员工持股平台绑定核心团队利益。公司成立以来核心团队保持高度稳定，实控人未发生变化，亦未进行减持，反映出高管对公司价值的长期认可。整体来看，公司控制权稳定、核心团队利益绑定较深，保障了公司长期战略执行的延续性和经营决策的稳健性。
[*]实施股权激励，激发团队积极性。 公司于 2026年6月15日正式落地股权激励计划，股权激励计划分首次授予和预留授予，其中，首次授予股数248万股，预留股数62万股，占授予时总股本3%，激励对象人数81人，授予价格为41.64元/股。旨在深度绑定核心员工利益，激发团队活力。
1.3产品和收入结构：SPI贡献核心收入，AOI加速成长打开增量空间
[*]公司主营产品为3D 机器视觉检测设备，目前以三维锡膏印刷检测设备（3D SPI）和三维自动光学检测设备（3D AOI）为核心，并持续推进AXI等检测设备布局。产品主要应用于电子装配领域核心制程的质量管控，覆盖PCB的SMT生产线品质检测，以及半导体后道封装工艺检测等场景。公司产品终端应用领域广泛，包括消费电子、半导体、算力服务器、汽车电子、锂电池及通信设备等领域。
[*]公司机器视觉检测产品以光学成像和视觉算法为核心，工作流程可分为“图像采集—算法分析—结果判定”三步。3D SPI与3D AOI均通过各自主控软件完成设备部件通信、运动控制及检测流程管理，是软硬件协同驱动的高精度在线检测设备。
[*]3D SPI主要应用于SMT产线锡膏印刷后的质量检测，其作用是锡膏印刷后的工艺质量控制，通过对锡膏的高度、面积、体积、偏移和桥接等参数进行三维量测，并可将结果反馈至印刷机和贴片机，及时拦截不良板件；3D SPI按检测方式可分为在线全检型和离线抽检型。
[*]3D AOI在SMT产线中应用于贴片后及回流焊后的质量检测，在半导体封装环节覆盖系统级封装、芯片键合、引线键合、倒装连接等关键工艺的精密量测。3D AOI通过三维轮廓测量及视觉算法，对元器件缺件、偏移、极性错误、翘立等贴装缺陷，以及焊点多锡、少锡、桥接、形状异常等焊接缺陷进行识别，并将检测结果反馈至生产线，用于制程分析和工艺改善。
[*]AXI则基于X射线穿透成像与三维重建能力，能够检测AOI无法覆盖的内部结构缺陷，是公司正在重点布局的检测能力补充。
[*]收入结构：3D SPI夯实基本盘，3D AOI打开第二增长曲线。2019年前公司收入基本由3D SPI贡献，产品结构相对单一。2019年公司3D AOI开始销售，当年收入占比1.09%，仍处于客户验证及市场导入阶段。随着AOI产品性能和型号逐步完善、客户覆盖持续扩大，其收入规模快速增长，AOI收入占比于2024年提升至22.34%。2025年，公司3D SPI和3D AOI分别实现营业收入3.16亿元和1.28亿元，分别占营业收入的65.72%和26.62%。整体来看，3D SPI仍是公司收入基本盘，3D AOI已成为公司收入的第二增长曲线，公司产品结构已由早期单一的SPI布局，向“3D SPI+3D AOI”的双轮驱动模式转变。分地区来看，公司当前收入仍以境内市场为主，2025年境外收入为1,302万元，占营业收入的2.70%。
1.4 经营情况：收入利润重回增长通道，盈利能力高位企稳
[*]AI高端检测需求放量，驱动业绩重回高速增长。公司近年来经营规模增长较快，2020-2025年收入CAGR为13.72%。2023和2024年收入和利润有所下滑，主要系下游传统消费电子需求偏弱所致。2025年公司实现营业收入4.81亿元，同比增长38.08%；归母净利润1.12亿元，同比增长44.56%，业绩显著改善，主要系公司下游需求重心逐步由传统消费电子向AI相关领域迁移，AI基础设施建设带动高端制造场景的精密检测需求增长，设备销量提升。2026Q1公司实现营业收入1.12亿元，同比增长45.56%；归母净利润0.26亿元，同比增长44.18%，业绩保持高速增长。
[*]毛利率企稳维持高位，费用率回落推动利润率修复。公司毛利率总体维持在50%左右的较高水平，2022-2024年以来的阶段性回落主要源于消费电子低景气及竞争加剧下价格承压。2025年和2026Q1的毛利率分别为49.98%/50.88%，毛利率企稳回升。未来随着AI高精度检测需求增加、产品结构向高价值量设备升级，公司毛利率有望保持高位运行。公司2025年净利率为23.21%，同比+1.04pct，净利率有所提升，主要系费用率下降，2025年销售/管理/研发费用率分别为11.34%/5.56%/9.35%，同比-3.13pct/-0.08pct/ -0.95pct，体现出收入增长下规模效应和公司控费效果显著。公司有息负债规模小，财务费用率多数年份为负值。
[*]营运能力有所改善。存货方面，2024年受公司在手订单增加、发出商品规模上升影响，存货周转率阶段性下降；2025年伴随收入恢复增长，存货周转率有所回升。应收账款方面，公司加强账期管理，客户回款情况改善，2025年应收账款周转率回升。
[*]经营性现金流净额随回款改善而修复。受原材料采购及期末备货增加影响，2022-2024年经营现金流净额下滑；2025年和2026Q1随着收入增长及销售回款改善，现金流整体充沛。
2. AI产业大潮下，机器视觉行业的发展特征及路径
2.1.3D视觉与AI技术加速融合，行业成长动能充足
[*]机器视觉替代人工检测，提升工业质量控制效率。机器视觉是指通过光学装置获取真实物体的图像，再由图像处理算法提取有效信息，用于识别、定位、测量、缺陷检测及设备控制。机器视觉检测在工业质量控制中可用于替代或辅助人工完成重复性、高精度的检测任务。相较人工检测，机器视觉具有非接触、速度快、重复性强、结果可量化及可追溯等特点，能够适应高速连续生产和精密制造场景。
[*]从工作原理看，机器视觉系统通常由感知、分析和决策执行三个环节构成。首先，系统根据检测对象选择适配的光源、镜头、工业相机及其他传感器，形成数字图像；其次，利用图像预处理、分割、特征提取、目标识别、尺寸测量及三维重建等算法，对图像信息进行分析；最后，系统依据预设标准或训练模型输出结果，并将结果传递至生产设备或控制系统，执行剔除、分拣、定位、参数调整等操作，形成从数据采集到生产决策的闭环。
[*]从产业链结构来看，机器视觉行业上游主要包括光源、工业相机、镜头、图像采集卡及图像处理软件等核心软硬件，用于图像采集与底层技术支撑；中游为机器视觉设备制造商和系统集成商，负责将光学、算法、机械及控制系统集成为完整检测设备；下游应用覆盖电子信息、汽车、医药、食品及印刷等领域，根据中商产业研究院数据，2025年3C电子、汽车和半导体行业分别占据市场需求的22.32%/ 12.97% /10.74%。
[*]检测维度由2D向3D迈进，高端制造打开技术迭代空间。随着工业制造向精密化、复杂化发展，传统2D机器视觉仅能获取长度、宽度、颜色及灰度等平面信息，逐渐无法满足半导体、新能源及高精密电子制造等场景的检测需求。相比之下，3D机器视觉在平面检测基础上，可进一步获取高度、角度、平面度、厚度和体积等三维信息，检测结果受颜色及照明环境变化的影响相对较小，能够适应更复杂的检测对象。机器视觉检测技术正由2D平面识别向3D量测加速升级。
[*]根据GGII测算，2024年中国机器视觉市场规模约181.47亿元，其中2D视觉市场规模约为153.32亿元，3D视觉市场规模约为28.15亿元。预计至2028年我国机器视觉市场规模将超过385亿元，2025-2028年复合增长率约为22.89%。其中2D和3D视觉市场规模分别为315.6亿元/70.4亿元，2025-2028年复合增长率分别为21.60%/29.42%，3D设备占比从15.60%提升到18.23%。
[*]AI深度学习加速渗透，检测模式向智能化演进。传统机器视觉主要依赖人工预设的算法规则和缺陷阈值，在面对复杂背景、零件变化及非标准缺陷时，容易出现规则维护成本高、适应能力不足等问题。AI深度学习技术可利用卷积神经网络等算法自动提取图像特征，完成目标分类、检测和分割，提升复杂缺陷的识别效率及准确性。随着算力水平提升和工业数据持续积累，机器视觉设备将向免编程、自适应和智能决策方向发展。
[*]高端市场由海外主导，国内龙头加速国产替代。SMT领域机器视觉检测行业竞争呈现明显的梯队化特征。第一梯队为韩国高迎、奔创，日本欧姆龙、Saki及中国台湾德律等，这些海外龙头厂商凭借长期技术积累、成熟的3D SPI/3D AOI产品体系及头部客户认证优势，占据高端市场。第二梯队为思泰克、矩子科技(19.800, -0.65, -3.18%)、劲拓股份(20.420, -0.48, -2.30%)（维权）等国产一线厂商，这些厂商具备3D检测能力，核心技术和产品自研，凭借性价比与本地服务加速国产替代，其中思泰克专注于国内中高端市场，2021年思泰克3D SPI国内市占率36%，是第二梯队的龙头企业。第三梯队厂商主要集中于中低端2D检测市场，主要面向标准化程度较高的PCBA及离线抽检场景竞争。
2.2高端PCBA检测需求升级，检测设备进入量价齐升阶段
[*]传统SMT产线通常依次经过锡膏印刷、SPI检测、元器件贴装、回流焊炉后AOI检测。
[*]传统SPI以基础锡膏检测为主，测量精度要求相对有限。SPI位于锡膏印刷之后，主要用于检测锡膏的面积、体积、高度及偏移等参数，避免明显的少锡、多锡、偏移及桥连问题进入后续贴装环节；在传统消费电子等成熟场景中，PCB结构和焊盘尺寸相对常规，锡膏印刷环节多采用粒径范围较大的3号或4号锡粉，对SPI测量精度要求相对有限，普通SPI即可满足基础质量控制需求。
[*]传统产线以炉后AOI把关为主，炉前工位多为选配。传统消费电子PCBA产品价值量相对有限，缺陷容忍度相对较高，企业通常通过炉后AOI或离线设备进行抽样检测。AOI一般置于回流焊工艺之后，对完成贴装和焊接的PCB进行最终外观检查，识别元器件缺件、错件、偏移、极性异常，以及焊点少锡、多锡和桥接等缺陷。早期国内AOI渗透率较低且价格昂贵，因此传统产线通常不配置炉前AOI，或仅将其作为可选工位，炉后配置一台AOI即可承担整线末端质量把关。
[*]精度要求提升叠加报废损失放大，传统检测配置渐显瓶颈。
[*]·随着算力服务器、半导体及高端通信设备等产品的PCBA向器件微型化、排布高密度化和焊接结构复杂化演进，锡膏印刷、元器件贴装及焊接过程的检测精度要求同步提升，带动测试需求由基础质量筛查向高覆盖率和高精度制程控制升级。
[*]单板价值量明显增加，英伟达Rubin PCB较GB300 PCB价格增长233%，若微小缺陷未被及时发现，可能造成报废损失成倍放大。传统以低精度、2D设备为主的末端抽检模式已难以满足高端产品的质量控制要求。
[*]从检测设备数量维度来看，高端PCBA质量管控正沿三条路径升级：
[*]设备从离线抽检升级为在线全检。传统离线抽检仅需从多条产线中抽取部分产品进行检测，一台设备即可服务多条产线；高端产线普遍采用在线全检，产品均在生产过程中完成检测，设备必须嵌入产线并与生产节拍匹配，因此通常需要按产线独立配置。
[*]炉前AOI从选配成为标配。传统SMT产线通常仅在回流焊后配置AOI，高端SMT产线设置炉前AOI，可在焊接前及时拦截贴装异常，并将检测结果反馈至贴片设备进行工艺调整；炉后AOI则继续负责焊点质量及最终装配状态检查。两者分别把控贴装与焊接工序，形成“双保险”。
[*]检测范围由表面向内部缺陷延伸，AXI逐步成为刚需。传统AOI主要检测元器件表面及可见焊点，难以识别BGA、QFN等器件底部焊点，以及虚焊、空洞、桥连等被遮挡的内部缺陷；AXI利用X射线穿透成像，对不可见焊点和内部连接质量进行检测，成为补齐内部缺陷检测能力的必要设备。
[*]从检测设备价格维度来看，高端PCBA产线价值量提升体现在以下三个方面：
[*]锡膏尺寸向微米级跃迁，SPI检测精度升级。高精度产品采用更细的6号或者7号锡膏印刷，检测对象尺寸进一步缩小，对工业相机分辨率、结构光设计、运动控制和算法能力提出更高要求，推动SPI检测精度升级，价值量随之提升。
[*]从2D到3D量测，AOI技术升级打开价值空间。AOI从2D向3D升级意味着设备需要增加结构光投影系统、高分辨率相机、高精度运动平台及复杂算法，技术升级推动单机价值量显著提升，据PCBSync，3D AOI单机价值量为2D AOI的2-3倍。
[*]AXI加入显著抬升整线价值量。AXI设备需集成X射线源、探测器、防护腔体、多轴精密运动平台及三维重建算法，技术复杂度和硬件成本显著高于SPI与AOI，AXI设备平均价格约为3D AOI设备的1.6倍以上，AXI单台价值量处于更高水平，产线配备AXI会提升整线价值量。
[*]总体来看，随着SMT产线检测对象由传统消费电子PCBA向算力服务器、半导体及高端通信设备用高精度PCBA升级，机器视觉检测设备的配置需求与单机价值量同步提升，进入量价齐升阶段。
2.3 半导体封装检测环节扩容，打开高端设备成长空间
[*]先进封装催生高端检测需求，检测设备价值量显著提升。半导体后道封装的检测对象尺寸更小、结构更复杂、良率要求更高。随着先进制程向3nm及以下推进、先进封装向2.5D/3D和多芯片堆叠演进，检测要求进一步升级。与此同时，晶圆及封装材料普遍存在高反光、透明或半透明等特性，微小缺陷容易与复杂背景混淆。为满足更高分辨率、更复杂成像和更低误检率要求，检测设备需升级光学系统、运动平台及算法能力，推动半导体后道封装检测设备的技术门槛与单机价值量显著高于传统PCBA场景。
[*]AOI是该环节覆盖工位最广、设备需求弹性最大的检测设备。在半导体后道封装检测体系中，SPI主要用于涉及锡膏、助焊剂等焊料印刷或PCBA装联的工段，AOI则贯穿固晶、贴片、引线键合、塑封及出货前检测等多个工序，重点识别芯片位置、表面缺陷、引线形貌、胶体状态及封装外观异常，AXI则通过X射线成像检测芯片与基板、芯片与芯片之间的连接完整性。三类设备分别覆盖焊料形貌、表面/三维外观及内部互连，共同构成半导体后道封装的过程检测体系。
[*]华为韬定律引领芯片向三维集成演进，封装检测节点同步扩容。华为韬（τ）定律认为通过逻辑折叠、垂直堆叠和高密度键合缩短信号路径，先进封装由单层集成向多层三维结构演进。随着堆叠层数和互联密度提升，晶圆对准、键合、底部填充及层间连接等工序均需增加检测与验证，推动封装检测节点持续增加、精度不断提高，进一步释放高端检测设备需求。
[*]光模块制造工序复杂度提升，机器视觉检测工位增加带动设备需求扩张。光模块的制造流程可分为PCBA工段和封装工段。
[*]在PCBA工段中，光模块制造在常规SMT产线基础上叠加了双面SMT和光芯片封装工序。光模块PCB采用双面贴装，两面均需完成锡膏印刷、贴片和回流焊，增加SPI和AOI检测环节；同时，产线新增激光器、探测器或硅光芯片的高精度固晶环节，需要对芯片位置、角度及贴装高度进行视觉定位与检测。双面印刷与光芯片固晶共同增加了PCBA段视觉检测工位。
[*]在封装工段中，AOI进一步延伸至芯片固晶、引线键合、焊接、塑封和出厂前的双面及六面外观检测等多个节点，出厂前需要AXI进行透视检测。封装工段检测节点显著增加，推升检测设备需求。
[*]超节点架构推动算力硬件高度集成，进一步放大精密检测需求。2025年9月，华为发布Atlas 950及Atlas 960 SuperPoD，单个超节点分别支持8192张和15488张昇腾卡，超节点规模持续扩张。超节点内部计算板、交换板、光模块及连接组件数量增加，相关PCBA装联、光模块制造和封装测试工序将同步扩容，为具备3D机器视觉检测设备布局的国产厂商打开潜在增量空间。
3. 技术、市场与客户三重壁垒，打开高端设备国产替代空间
3.1 领先的光源技术+自研算法与平台+ AI协同，构筑3D检测核心壁垒
[*]公司以先进的可编程结构光栅提升三维感知的精度，自研底层算法和分析平台强化多场景数据处理与分析能力，并通过多模态AI实现智能判定与一键编程提效降本，形成从精准感知、智能分析到自动决策的全链条技术闭环，构筑了软硬件一体化的核心壁垒。
[*]可编程结构光栅技术深厚积淀，奠定3D高检测精度与大量程基础。光源系统决定原始图像质量，是3D检测的底层基础。公司早在2010年成立时便已经开始独立研发可编程结构光栅技术（PSLM），并率先将该技术应用于锡膏三维轮廓量测。相较传统机械式摩尔纹光栅方案，PSLM可避免机械磨损和精度衰减，并可根据检测对象灵活调整精度与量程，实现了对结构光栅的软件调制及控制。公司PSLM在检测精度、重复性和运行稳定性方面显著提升，能够满足电子元器件对高精度和大量程的检测需求。
[*]自研底层算法与分析平台协同，系统通用性与适应性显著提升。在算法开发方面，公司自研3D PMP、RGB等底层及应用层算法，并通过GPU并行计算提升三维数据处理效率，突破单纯依赖CPU的运算速度瓶颈。同时，公司配备完善的SPC分析软件，可对检测数据进行完整统计、分析和追溯，并为生产制程优化提供数据反馈。公司自主搭建底层算法平台与数据库，推动检测、分析和制程管理相互联动，确保机器视觉系统的通用性和多场景适应性。
[*]AI提升检测与编程效率，释放产线降本空间。公司自2019年起布局AI智能算法，将卷积神经网络导入SPI和AOI产品，AI可对传统规则算法难以处理的复杂缺陷进行辅助判定，降低误检与人工复判需求，提升设备检测效率与柔性化能力。AI模块可结合历史检测数据和既有程序经验，配合智能程序编辑与模板化参数设置，实现程序的一键式生成与调试，使普通操作人员也能在五分钟内独立完成编程，降低了对资深工程师的依赖和人员培训压力，持续降低人力成本。
3.2 龙头地位稳固，领先布局高端设备扛起国产替代大旗
[*]公司深耕全3D技术路线，巩固国内3D SPI龙头领先地位，抢先卡位3D AOI和半导体封装等高端检测市场，并依托自主研发能力、高性价比优势、半定制开发模式及本地化服务能力，引领高端检测设备国产替代。
[*]鲜明“3D基因”贯穿产品矩阵。公司自成立之初即锚定3D机器视觉检测市场，并非从传统2D产品逐步升级。3D SPI批量销售后，公司持续沉淀结构光源、三维算法、AI及精密运动平台等共性技术，并将其复用于3D AOI研发，同期境内其他厂商产品以2D为主。当前公司已销售的SPI、AOI均为3D产品，正在推进的AXI亦向3D在线检测方向延伸，逐步形成覆盖SPI、AOI与AXI的全3D产品矩阵。相较部分同行同时经营2D与3D产品，公司长期聚焦三维量测方向，形成更集中的研发资源投入、更深厚的技术积累及鲜明的差异化定位。
[*]3D SPI国内龙头地位稳固，3D AOI率先卡位高端检测市场。
[*]SPI方面，公司是国内首家推出3D SPI的厂商，凭借较早的技术积累与规模化应用形成显著先发优势。公司3D SPI产品2020年、2021年全国市场占有率分别达到31%、36%，细分市场龙头地位突出。
[*]AOI方面，公司是3D AOI技术研发与产业化的先行企业，于2019年实现3D AOI产品销售，同期境内企业的 3D AOI 出货量均较低，公司在技术积累与产业化进程上具备先发优势，收入增长较快，2019-2025年AOI业务收入CAGR为100%。此后，公司持续推动AOI产品向技术门槛和设备价值量更高的半导体后道封装环节延伸，推出第三道光学检测设备，覆盖助焊剂、系统级封装、芯片键合、引线键合及倒装连接等关键制程，率先卡位高精度、高价值量检测场景，进一步打开高端检测市场空间。
[*]国产替代空间广阔，公司率先突破海外垄断。当前3D AOI国产化率仍处于较低水平。据集微咨询，2025年3D AOI设备国产化率仅10%-20%，高端市场仍依赖进口，国产替代空间广阔。公司3D SPI与3D AOI均采用自主研发的软硬件，已充分实现国产替代。公司3D SPI产品主要对标德律科技、高迎检测等进口品牌，3D AOI产品核心性能基本达到海外高端产品水平，打破了国外厂商在高端机器视觉检测设备领域的垄断。同时持续推进半导体后道封装检测设备研发，填补国产高端设备空白。
[*]公司推进国产替代的优势主要体现在三方面：一是成本与性价比优势，相较海外厂商，国内机器视觉企业在成本控制方面更具优势；公司产品性能已接近或达到海外同类设备水平，同时定价更具竞争力。二是联合开发与需求适配优势，公司采用标准化生产与半定制开发相结合的模式，可根据客户实际工艺需求调整光源、镜头、软件及算法方案，并与客户共同完成样机测试和参数优化，缩短设备验证及导入周期。三是本地化快速服务优势，公司具备更迅速的服务响应能力，能够围绕安装调试、工艺适配和售后维护及时提供支持，这是海外厂商较难复制的本土化优势。
3.3 头部客户基础深厚，赋能模型迭代与新品拓展
[*]头部客户覆盖广泛，标杆效应夯实品牌与资质壁垒。公司已进入富士康、甬矽电子、华勤技术(73.900, -7.38, -9.08%)、英业达、京东方、海康威视和鹏鼎控股(80.910, -0.59, -0.72%)等头部企业供应体系，客户覆盖消费电子、通信设备、汽车电子、锂电池及半导体等多个高景气、高精度应用领域。头部客户普遍具备产线规模大、产品迭代快、质量标准严格及供应商审核体系完善等特点，对检测设备的精度、稳定性、交付能力与售后服务要求较高。公司能够持续服务行业头部客户，既充分验证了产品性能与综合服务能力，也沉淀了优质的供应链资质、品牌信誉和标杆案例。
[*]优质数据沉淀反哺模型优化，提升产品迭代速度。机器视觉检测模型的性能取决于算法能力以及训练数据的规模、质量与代表性。公司长期覆盖不同客户、产品与生产场景，在设备运行及现场服务过程中持续积累元器件特征、缺陷样本和检测参数等数据，并将其用于完善标准数据库、优化检测算法与判定阈值，推动检测效率和准确性持续提升。广泛的客户覆盖还使公司能够更早感知下游产品迭代与工艺变化，在市场需求快速变化时及时响应，加快产品升级和技术革新，持续增强3D机器视觉设备对复杂场景的适配能力。
[*]客户与工艺基础复用，新品导入降本增效。3D SPI、AOI和AXI同为SMT生产线上的机器视觉检测设备，客户群体存在较大的重合性。公司在进入客户供应体系并完成SPI导入后，可依托既有客户关系、产线接口、工艺理解及现场服务经验进一步推广AOI，并进一步向AXI等相邻检测环节延伸，减少获客与前期磨合成本，提升新品验证和导入效率。
4. 盈利预测
[*]随着高端PCBA检测需求持续增长，半导体后道封装等高价值场景测试的市场空间加速扩容，推动公司产品价值量升级，为公司3D SPI和AOI打开成长空间。公司凭借国内机器视觉龙头的地位和技术优势，加速高端检测设备国产替代，业绩有望高速增长。我们预计 2026-2028 年公司营业收入分别为 6.42/8.83/12.56 亿元，同比增长 33.42%/37.42%/42.28%。其中，3D SPI 业务收入预计为 3.97/5.04/6.46 亿元，同比增长 25.57%/ 26.88%/28.12%；3D AOI业务收入预计为2.05/3.31/5.50亿元，同比增长 60.02% /61.56% /65.82%；其他业务收入预计为0.40 /0.47/0.61 亿元，同比增长8.26%/ 18.26% /28.26%。
[*]未来随着 3D AOI 加速放量、3D AXI 实现销售，规模效应有望进一步释放，产品结构有望持续向高价值量、高毛利率方向升级，盈利能力持续提升。我们预计2026-2028年公司综合毛利率分别为 50.36%/ 51.86%/52.67%。
[*]我们预计 2026-2028 年公司归母净利润分别为1.51/2.11/3.06 亿元，当前股价对应 PE 分别为40.0/28.6/19.7倍。选取业务类似的劲拓股份，矩子科技，天准科技(63.660, -5.14, -7.47%)作为可比公司，公司估值水平具备安全边际。首次覆盖，给予“增持”评级。
5.风险提示
[*]宏观经济及下游资本开支波动风险公司主要客户集中于重资产行业，若宏观经济波动导致下游资本开支和运维投入放缓，可能对公司新增订单和项目节奏产生阶段性影响
[*]下游需求增长不及预期风险
若下游资本开支或终端需求增长不及预期，可能影响客户设备采购节奏，进而对公司收入增长产生不利影响。
[*]市场拓展不及预期风险
3D AOI和AXI是公司未来重要增长来源，若客户导入、验证及批量采购进度低于预期，可能影响公司业绩增长。
[*]行业竞争加剧风险
高端机器视觉检测市场仍有较多境外厂商参与竞争。若海外厂商加大价格、产品或服务投入，或国产替代进程放缓，公司市场份额提升可能不及预期。
[*]第三方数据失真及市场规模测算偏差风险报告部分数据来自第三方机构，若统计口径、样本或测算假设存在偏差，可能导致行业规模及增速判断失真。
[*]研报使用信息更新不及时风险
文章来源：
《3D SPI国产龙头，AOI、AXI打开成长空间——思泰克（301568.SZ）深度报告》--2026.07.31
本报告分析师：
冯胜 SAC执业证书编号：S0740519050004
王子杰 SAC执业证书编号： S0740522090001
万欣怡 SAC执业证书编号： S0740524070005
先进产业&北交所研究团队介绍
冯胜，中泰证券(5.710, 0.07, 1.24%)研究所中游制造组负责人，先进产业&北交所研究首席，执业编号：S0740519050004。硕士毕业于南开大学世界经济专业，本科毕业于南京航空航天大学飞行器制造工程专业；3年机械行业实业工作经验，12年证券公司机械行业研究经验；具备深厚的产业资源，熟悉企业发展规律和运营管理，对产业与资本的结合具有细致的观察和体会。2019年5月加入中泰证券研究所，2023年新财富最佳北交所研究团队第4名。
杨帅，博士，加拿大卡尔加里大学金融学博士，中泰证券研究所先进产业&北交所研究联席首席，2022年2月加入中泰证券研究所，执业编号：S0740524040002。重点覆盖人形机器人(15.600, 0.23, 1.50%)、低空经济、北交所等领域。
宋瀚清，悉尼大学金融学硕士，2022年3月加入中泰证券研究所，执业编号：S0740524060001。重点覆盖核电产业、锂电与固态电池、低空经济、北交所等领域。
万欣怡，华南理工大学管理科学与工程硕士，2022年7月加入中泰证券研究所，执业编号：S0740524070005。重点覆盖PEEK、电子皮肤等领域。
向兰，中国人民大学新闻学硕士，加拿大女王大学金融学硕士，2023年6月加入中泰证券研究所，执业编号：S0740525020002。重点覆盖传媒、数据中心、计算机、宠物、潮玩、食品饮料等领域。
徐嘉诚，伦敦大学学院电子与电气工程硕士，2024年7月加入中泰证券先进产业&北交所研究团队，重点覆盖半导体等领域。
叶光亮，北京大学硕士，3年计算机行业研究经验，2025年11月加入中泰证券研究所，执业编号：S0740525110002。重点覆盖算力、AI硬件、AI应用、脑机接口等领域。
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