调研速递|罗博特科接待中泰证券等22家机构 详解CPO技术前景及OCS订单进展
创始人
2026-01-09 00:04:22
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2026年1月8日15:00-16:00,罗博特科智能科技股份有限公司(以下简称“罗博特科”)在公司A栋一楼培训室举办特定对象调研活动。中泰证券、广发基金、彤源资本、长城基金、天演论资本等22家机构参与了本次调研,公司董事会秘书李良玉女士接待了调研团,就公司基本情况、硅光子及光伏业务板块的行业发展状况、业务展望等进行了详细介绍,并围绕CPO技术市场前景、OCS订单进展、产能规划及硅光技术优势等核心问题与机构投资者展开深入交流。

投资者活动基本信息

投资者关系活动类别 特定对象调研(电话会议)
时间 2026年1月8日15:00-16:00
地点 公司A栋一楼培训室
参与单位名称 中泰证券、广发基金、彤源资本、长城基金、天演论资本、沣谊投资、混沌投资、兴合基金、趣时资产、紫阁投资、新华基金、中颖投资、中安汇富、博普资产、中银基金、山西证券、淳厚基金、中庚基金、银叶投资、绯鹤基金、恒泽投资、兴业基金(共22家)
上市公司接待人员 董事会秘书 李良玉女士

CPO技术市场:多场景渗透与技术迭代驱动结构性增长

针对CPO技术未来市场规模及下游需求增长预期的问题,李良玉表示,CPO作为适配高速率、高算力场景的关键技术,其市场规模扩张是技术成熟度与下游场景需求共振的结果。公司旗下ficonTEC与德国弗劳恩霍夫研究所协会、爱尔兰廷德尔国家研究院、卡尔斯鲁厄理工学院等国际顶尖科研机构长期保持前瞻性研发合作,能够持续感知技术演进节奏。她指出,未来CPO市场或将呈现“多场景渗透+技术迭代驱动”的结构性增长态势,长期拓展空间广阔。

李良玉进一步介绍,ficonTEC在“原型机制作-小批量试产-大批量生产”全流程中积累的工艺经验已深度融合至核心控制算法软件(PCM),形成核心技术沉淀。同时,借助机器学习对PCM的持续优化,公司可快速响应客户定制化需求。作为全球光电子自动化设备领域的参与者,ficonTEC已深度嵌入CPO产业生态,后续将持续跟进产业节奏,相关业务进展若达到信息披露标准,将严格按规则履行披露义务。

OCS订单落地:与瑞士客户签订两条产线设备订单

关于OCS订单预期,李良玉透露,公司在OCS技术路线上已与产业链核心参与者建立深度协同关系。近期,ficonTEC与某瑞士客户签订了用于生产OCS核心模块的两条完整自动化产线设备订单。该客户未来还有新的产线规划需求,公司将积极匹配其需求。鉴于下游客户的保密要求,具体细节暂不便进一步展开,后续若相关业务进展达到信息披露标准,公司将严格按照法律法规及信息披露制度的要求及时履行披露义务。

产能规划:多维度推进以匹配高速增长需求

针对如何应对业务增长需求及产能扩产规划的问题,李良玉表示,根据未来市场的高速增长态势及核心客户提供的需求预测,公司亟需加速构建与之匹配的产能规模。得益于该业务板块的轻资产属性与公司模块化、集成化的运营模式,现有产能体系具备良好的弹性基础。目前,公司已从三方面系统推进产能提升工作:

其一,依托重组后上市公司对ficonTEC的持续战略赋能,着力提升团队专业效能,重点加强设计、组装、调试等关键环节的人才梯队建设,并依据客户动态更新的需求预测,柔性配置生产与服务资源;其二,拟通过港股市场融资重点投向产能扩充与全球服务网络建设,以全面响应全球客户需求,现阶段ficonTEC全球服务团队已实现规模性拓展,台湾及东南亚地区已完成服务团队的人员扩张和组建;其三,在供应链层面,通过生态合作共建、供应商体系拓展及关键环节战略性备货等多措并举,持续优化供应链韧性。

李良玉强调,随着CPO、OCS产业化进程加速,市场对ficonTEC设备的需求将显著攀升。目前公司设备已交付至亚太、北美、欧洲等全球主要市场,未来将基于客户需求在境内外同步布局产能提升,确保满足全球客户在交付周期与服务品质方面的要求,从而把握行业发展的战略窗口期。

硅光技术优势:全流程解决方案与算法壁垒构建核心竞争力

在硅光领域核心技术优势方面,李良玉指出,ficonTEC的核心竞争力主要体现在三方面:首先,ficonTEC自身已有二十多年的发展和经验积累,并与国际顶尖研究机构、高校建立了长期稳定且深入的战略合作关系,这些前瞻合作持续为其在光电子与量子技术领域的前沿工艺与技术优势提供坚实支撑;其次,依托运动控制、视觉系统及PCM核心控制算法软件三大关键技术支撑,形成了覆盖硅光器件从晶圆测试到封装耦合、模块测试的全流程端到端解决方案,能够适配不同技术路线的自动化量产需求;最后,ficonTEC贯彻“从原型开发至小批量试产,再扩展至大规模量产”的业务模式,在此过程中紧密协同下游客户需求,持续优化设备的功能、精度与效率,积淀的工艺经验已系统融入PCM软件,并通过软件迭代形成涵盖主动校准、全面光学组装与测试等在内的多项核心专有技术。

她特别提到,这种基于长期实践形成的知识体系已转化为以算法软件为载体、嵌入产品设计的核心技术,任何团队或组织若想复制或超越此类技术,均须经历漫长的实践积累与初始学习过程。此外,公司已将机器学习技术集成于PCM软件中,显著加速了算法优化与迭代进程,进一步巩固了技术壁垒的可持续性。

本次调研活动未涉及应披露重大信息,相关业务进展请以公司官方公告为准。

声明:市场有风险,投资需谨慎。 本文为AI大模型基于第三方数据库自动发布,任何在本文出现的信息(包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等)均只作为参考,不构成个人投资建议。受限于第三方数据库质量等问题,我们无法对数据的真实性及完整性进行分辨或核验,因此本文内容可能出现不准确、不完整、误导性的内容或信息,具体以公司公告为准。如有疑问,请联系biz@staff.sina.com.cn。

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