2025年宇瞳光学公司研究报告：多元业务共振，新消费打造增长新动力

宇瞳光学：光学镜头领军者，多领域布局打开成长空间

1.1.公司概况：深耕安防业务，打造车载光学第二成长曲线

宇瞳光学：全球领军的专业光学解决方案提供商。公司成立于 2011 年，2019 年 9 月于深交所成功上市。公司是安防镜头全球出货量最大的生产供应商，市占率连续 十年排名第一，在安防领域已构建较为稳固的市场领先地位。2021 年公司成立全资 子公司东莞宇瞳汽车视觉有限公司，正式涉足智能汽车市场。2022 年公司收购玖洲 光学并逐步达成全资控股，将其更名为宇瞳玖洲光学，显著提升公司在前装车载镜头 市场的竞争力。2025 年公司攻克 HUD 玻璃自由曲面生产技术，达成高精度低畸变的 显示效果，推动车载显示技术达到行业领先水准。此外，公司在机器视觉、运动相机、 摄影器材、投影光机、AR/VR 镜头等新兴产业加大投入，实现多应用领域的协同发展。

1.2.股权结构：股权集中稳定，核心团队经验丰富

股权结构集中稳定，核心团队经验丰富。公司无控股股东及无实际控制人。截 至 2025 年三季报，公司董事长张品光持有 11.41%股份，为最大股东，与张品章为一 致行动人。核心团队产业经验丰富，总经理金永红从事光学行业近 20 年，历任亚洲 光学旗下的信泰光学（东莞）有限公司制造部工程师、亚洲光学旗下的缅甸亚洲光学 国际有限公司技术课课长、深圳市天瞳光学有限公司总工程师、副总经理等。

发布员工持股计划和股票激励计划，绑定团队利益共促发展。2025 年 8 月 28 日， 公司发布 2025 年限制性股票激励计划和 2025 年员工持股计划。本激励计划拟授予的 限制性股票数量为 3,869,000 股，约占本激励计划草案公告时公司股本总额 374,118,981 股的 1.0342%；授予的激励对象不超过 364 人，包括公司（含子公司， 下同）任职的董事、高级管理人员、核心技术及业务人员（包含外籍员工）。本员工 持股计划拟持有的标的股票数量不超过 684,500 股，约占本员工持股计划草案公布日 公司股本总额 374,118,981 股的 0.18%。考核指标为：以 2024 年营业收入或净利润 为基数，2025-27 年营收增速不低于 20%、30%、40%；或净利润增速不低于 30%、40%、 50%。此次股票激励计划和员工持股计划有助于建立利益共享机制，将核心团队利益 与公司长期发展深度绑定，推动业绩目标的实现。

1.3.业务布局：以安防为核心，构建六大业务板块

公司产品主要应用于公共安防监控设备、智能家居、车载摄像头、机器视觉等高 精密光学系统，现已形成了以安防为核心，智能家居、车载光学、汽车部品、机器视 觉及应用光学六大业务板块协同发展的布局。

1.4.财务分析：安防主业复苏，盈利能力持续改善

安防主业复苏，车载光学打造新的业绩增长点。2022-23 年受宏观经济及下游需 求影响，公司传统安防镜头订单下滑，导致公司业绩承压。但公司持续聚焦主业，巩 夯实基础，巩固安防基本盘的同时，积极开拓和提高车载光学等新兴的应用领域，打 造新的业绩增长点。得益于传统安防主业需求修复，叠加新兴业务放量，2024 年公 司实现营收 27.43 亿元，同比+27.90%；归母净利润 1.84 亿元，同比+494.92%。25H1 实现营收 14.16 亿元，同比+13.38%；归母净利润 1.08 亿元，同比+42.11%。分产品 看，安防实现营收 7.82 亿元，同比+0.49%；车载实现营收 1.64 亿元，同比+37.81%；智能家居实现营收 1.42 亿元，同比+19.57%；汽车部品实现营收 0.99 亿元，同比0.48%；应用光学实现营收 0.48 亿元，同比-0.28%；机器视觉实现营收 0.25 亿元， 同比+51.70%；新消费实现营收 0.83 亿元。

2.模造玻璃：打造核心技术壁垒，助力长期发展

2.1.玻璃非球面透镜：高端光学的核心元件，性能优异

玻璃非球面透镜是一种通过非球面曲面来消除光学像差的高性能光学元件。通 过修改曲率半径和优化非球面系数，非球面透镜可以确保所有入射光线都汇聚到一个 焦点，最大限度地减少球面像差，提高图像质量。而球面透镜的入射光束随着距光轴 距离的增加而偏转得更强烈，并且不会在一个公共点相交，也就引起像差导致模糊不 清的图像。与传统球面透镜相比，玻璃非球面透镜在保持优异光学性能的同时，可减 少系统透镜数量，实现光学系统的小型化和轻量化。

玻璃非球面透镜制造工艺主要分为 WLG、GMO 和 WLO 三种技术路线。1）WLG（晶圆 级玻璃技术）：通过对玻璃晶圆进行热压成型，单次可加工约 150 个镜片，具备大批量 量产潜力，其镜片面形精度，适合智能手机等消费电子领域的大规模应用。2）GMO（玻 璃模造技术）：采用精密模具对玻璃预形体进行高温压制，表面精度极高，但生产效率 相对较低，更适用于车载镜头、医疗内窥镜等对性能要求严苛的领域。3）WLO（晶圆级 光学技术）：基于半导体工艺在基板上制作微光学结构，可批量生产数万颗元件，成本 优势明显，但受限于聚合物材料，热稳定性较差，主要用于 3D 传感、激光雷达等对集 成度要求高、环境温度变化较小的应用场景。

2.2.公司：模造技术行业领先，产能扩张把握市场机遇

技术优势：公司已经建立起涵盖多物理场联合仿真、玻璃非球面模压、分辨率 智能检测与调校等多项特色技术体系，近日凭借《高性能光学玻璃元件精密模压成型 关键技术及产业化应用》项目荣获 2024 年度广东省科技进步奖二等奖，光学玻璃制 造领域技术创新与产业化成果被高度认可。

3.安防：智能安防加速演进，宇瞳光学龙头地位稳固

3.1.安防镜头：智能化+网络化转型趋势明确，市场空间广阔

智能安防具有数字化与集成化特性。智能安防是指运用人脸识别、视频结构化 分析、云计算、云存储等技术，将各行业业务管理、报警、数据传输、视频等进行集 成，并能够对数据进行存储、调用以及智能分析，快速进行判断，为一些重要场所提 供入侵报警服务的综合性系统。相较于传统安防依赖硬件设备和人工研判，智能安防 融合多摄像头联网、应急自动响应、人流监测、风险预警、网络报警、联动控制等功 能，为家庭、社区、城市等安防区域提供全面的安全保护。

安防镜头实现从高清化向智能化、网络化的转型，市场空间广阔，宇瞳光学龙 头地位突出。随着人工智能、大数据、物联网等技术的深度融合，不仅提升了安防 镜头的应用价值，也拓宽了其应用场景，从而推动了安防镜头出货量的增长。据中商 情报网数据，2024 年中国智能摄像头出货量约为 5139.80 万台，预计 2028 年有望增 长至 6187.96 万台，2024-28 年 CAGR 为 4.75%。安防镜头行业市场集中度较高。据华 经产业研究院数据，宇瞳光学占据龙头地位，市占率达到 38.1%，其次为舜宇光学， 占据 16.1%的市场份额，福光股份和福特科分别占据 11.8%和 8.3%的市场份额。

3.2.公司：安防镜头领域龙头，全球市场份额持续领先

公司安防镜头产品矩阵丰富，是全球最大的安防镜头生产商。在产品端，公司 安防镜头产品覆盖全分辨率、全变焦范围与全应用场景，可满足从民用监控到高端行 业监控的需求，产品综合竞争力位居行业前列。在客户端，公司作为安防镜头出货量 最大的生产供应商，与海康威视、大华股份等头部安防企业建立长期稳定的合作关系。

4.车载光学：智能驾驶渗透加速，光学部件需求增长

4.1.车载摄像头：智能驾驶的基础，市场规模稳步提升

车载摄像头是智能驾驶系统的关键组成部分。通过捕捉车辆周遭环境的实时图 像，为车辆提供丰富的语义信息。它能够精确识别车道线、交通标志、行人、车辆及 其他障碍物的形状、颜色与纹理特征，并依托先进的深度学习算法进行精准分类与目 标追踪。作为 360 度全景感知的关键组成部分，车载摄像头有效弥补了毫米波雷达、 激光雷达在物体识别与分类方面的局限性，共同构成了冗余且可靠的环境感知解决方 案，为高阶自动驾驶的实现奠定了坚实的基础。

根据用途不同，车载摄像头可分为成像类摄像头和感知类摄像头。成像摄像头 用于被动安全，并将所拍摄的图像存储或发送给用户。感知类摄像头用于主动安全， 需要准确捕捉图像。 根据位置不同，车载摄像头可分为前视、环视、后视、侧视和内视摄像头。前 视摄像头用以实现多种 ADAS 功能，包括前车防撞预警、车道偏离预警、交通标志识 别、行人碰撞预警等，规格和成本均较高；侧视摄像头主要安装在后视镜下方，用以 检测侧前方或侧后方场景，实现盲点监测功能；环视摄像头采用广角或鱼眼镜头，获 取车身 360 度图像并拼接，实现全景泊车和道路感知；后视摄像头采用广角镜头，主 要用于倒车辅助；内视摄像头则用以监测驾驶员的状态，实现疲劳提醒等功能。

4.2.激光雷达：高阶智驾核心传感器，加速渗透助力增长

激光雷达（LiDAR，激光探测和测距）是以激光为探测媒介的主动遥感技术。其 通过发射激光脉冲并接收反射信号，利用时间差或频率差来测量目标的距离、方位和 高度，可在短时间内获取大量高精度点云数据，具备极高的角度分辨率和测距精度， 从而生成精细的三维环境模型。 凭借高精度和强适应性，激光雷达成为智能驾驶感知体系中的核心传感器。与 摄像头相比，其受光线和天气条件影响较小，能够在夜间、强光和雨雾等复杂环境下 稳定工作；与毫米波雷达相比，其分辨率和测距精度更高，可以识别物体的形状与边 界，有效弥补毫米波雷达在人车混行场景下的不足。依托高频激光波，激光雷达可直 接获取目标的距离、角度、速度和反射强度信息，生成高精度三维图像，从而显著提 升环境建模能力与行人识别率。作为多传感器融合方案的重要组成部分，激光雷达不 仅增强了自动驾驶系统的可靠性与安全冗余，还为解决长尾场景下的识别难题提供了 关键支持，因此在高等级自动驾驶中已成为不可或缺的核心配置。

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