爱回收、转转、瓜子二手车的生意，开始转移到了AI算力的身上。

AI服务器，本身就是特大号的、性能逆天的手机或者电脑设备。

手机电脑用的存储芯片、CPU、GPU（电脑用）、PCB板、各种插件等等，AI服务器都有。

随着AI基建加速推进，各种电子元器件出现紧缺，AI服务器、800G/1.6T光模块的检测生意也火了，这股风终于刮到了凌云光的身上。

其实这个检测，就和二手商回收手机电脑一样，用专门的设备来检测，主要看能不能用，成色咋样，能卖多少钱，底层逻辑是一样的。

近日，凌云光被多家机构扎堆调研，就连高盛、中信、农行等头部机构也来了。

除了检测以外，更值得一看的，是OIO光芯片、OCS全光交换机，以下是凌云光披露的关键信息和相关科普。

一、AI基建实现0到1突破！主打光模块+AI服务器检测

凌云光指出，公司机器视觉技术依托算法平台和光学成像优势，具备较强的产品泛化能力。

上半年，公司AI新基建相关业务实现从0到1的突破，收入数千万元，主要围绕两大AI基建方向拓展：

一是光模块相关检测，针对800G/1.6T等高价值产线，布局关键环节检测，目前已与国内主流光模块厂商及代工客户开展合作，部分项目正处于落地洽谈阶段。

二是AI服务器检测，跟随原有大客户产业布局。

上述应用均属于原有视觉检测产品的泛化，无需从0到1开发新产品，边际效应较好。

未来，随着AI产业快速发展，相关检测需求有望持续增长，成为公司重要增长方向。

（一）为了便于大家理解，先说说AI服务器吧

AI服务器，必须要做检测，这个检测主要分两类。

一是上市销售的设备强制安规（强制要求的安全测试，不做的话就不能上市销售）/3C检测。

这类检测，主要测试模型训练、推理吞吐、算力、能耗比等等，多用于招投标、产品宣传、第三方评测，和电脑跑分比较类似。

二是采购上架、集群部署前要做性能、硬件可靠性验收检测，后期还要持续运维检测。

新机到货必须验收检测，重点看GPU、CPU、内存、硬盘、高速网卡硬件健康程度，有没有瑕疵，能不能用。

此外还有满负载压力测试（常见72h烤机）、散热、电源冗余，还有PCIe链路是否正常、互联带宽是否符合要求。

其它包括多卡通信、大模型训练/推理基准性能核验，确认算力是否达标，还有固件、驱动兼容性等等测试。

这里的大头，是运维阶段的检测，需要长期持续检测。

因为AI服务器GPU密度高、功耗大，故障风险远高于普通服务器、电脑等等。

凌云光做的，不是AI服务器整机算力/性能烤机测试，而是AI服务器组装产线的机器视觉质检，比如外观、装配、尺寸类等视觉检测。

检测重点是机箱、PCB、GPU模组、连接器、螺丝、贴装、外观划伤、装配错位、尺寸测量、元器件漏装/错装等装配缺陷。

因为凌云光本来就是做消费电子视觉检测的，布局到AI服务器视觉检测，就相当于业务直接迁移。

凌云光新布局的AI服务器视觉检测，属于AI算力扩产带动的增量赛道。

AI服务器规模越来越大，单价也非常高、GPU模组昂贵，人工检测不仅应付不过来，而且很容易出错，哪怕出现微小的检测疏忽，损失也远大于普通电脑或服务器。

因此，不管是AI服务器制造厂商，还是云厂商，都必须用自动化视觉全检替代人工检测，这就是需求的根基。

（二）再来说说800G/1.6T光模块检测

光模块是AI算力里的传输硬件，用来在服务器之间传数据，1.6T属于下一代高速型号，单价高、内部元器件极小、精密程度很高。

800G/1.6T光模块内部有透镜、光芯片、PCB、金丝、耦合结构等等精密结构，任何微小划痕、偏移、脏污，都会直接导致光模块失效。

人工检测是很难看清，同样必须上机器视觉来进行检测，凌云光做的，主要是产线关键工序视觉检测。

比如检测金丝键合是否断线或偏移、芯片表面有没有脏污划痕、透镜装配对位、外壳缺陷、贴片错件、胶路检测等等。

像测光功率、消光比这类光电性能测试，那是光通信测试仪器厂商（比如联讯仪器等等）所干的活儿。

为什么这块同样是增量业务？

因为800G正在上量，1.6T逐步导入，产品单价高，不良品损失太贵，高速光模块工艺步骤多，很多关键步骤，都需要高精度视觉（2D/3D视觉）替代人工，需求在提升。

中泰证券测算，2026年到2028年，全球800G以上光模块测试设备市场规模合计可达‌463.1亿元。

还有机构预计，‌2026年400G及以上高速光模块出货量将突破1亿只，同比增长近70%，直接带动检测需求同步攀升，凌云光等相关公司有望受益。

更关键的是，800G/1.6T检测，还有一个刚性升级逻辑，那就是旧设备无法平滑复用。

800G时代，测试带宽和误码能力大幅提升，1.6T时代需要65GHz采样示波器、120GBaud时钟恢复单元，属于“换一代”的刚性升级需求。

光模块产线中，测试仪器设备的支出约占总设备支出的‌40%到50%‌，是产线投入的核心组成部分。

测试设备一次性采购成本占光模块研发总投入的12%，但可将产品验证周期缩短60%，能够大幅降低批次性召回风险

另外，硅光技术将测试重心前移至晶圆级，需要完成光学、电学、热环境的协同验证，新增大量晶圆级测试节点。

CPO架构把测试从模块级推向板级、系统级，单光引擎测试通道数从传统4到8个提升到了32个，验证项目和流程显著增加。

综合来看，未来光模块，尤其是高速光模块的检测需求，只会多，不会少。

二、光通信OCS/ OIO等业务有望逐步放量，OIO光芯片提前卡位

凌云光指出，在光通信环节，公司除了传统代理业务外，还积极与全球知名品牌合作，代理布局下一代产品，主要涵盖光交换与光芯片、先进封装设备方向。

目前各产品进展如下。

在光交换与光芯片代理业务方面，OCS全光交换产品已在国内光模块测试应用中实现小批量订单，但是大型算力中心或云厂商尚未批量采购应用，仍处于前期验证阶段。

OCS全光交换机，相当于算力集群里的光路切换器，不用把光信号转成电信号处理，直接切换光纤通路，延迟更低、功耗更小，适配万卡级AI集群。

OIO光芯片则通过向奇点光子投资加业务协同方式提前卡位，其第一代产品已完成流片，下一代产品开发中，目前处于商业化早期。

OIO光芯片，就是光输入/输出芯片，是下一代AI集群的芯片级光互联方案。

这种光芯片把光路直接集成在GPU封装内，替代传统铜电互联，带宽更高、功耗更低。

凌云光不靠自研，通过投资奇点光子+业务协同，提前卡位布局。

在先进封装设备方面，公司代理引进了PWB光子引线键合和TGV玻璃基板飞秒激光加工设备，分别面向先进封装和下一代玻璃基封装场景。

PWB光子引线键合设备，相当于光子版本的引线键合机，用3D激光直写，在光芯片、光纤之间直接“打印”光波导（光子导线），完成光信号互联。

传统方案需要极高精度对准，这套设备容错更高、耦合更简单，用于CPO、高速光模块先进封装，解决光芯片之间光路对接难题。

TGV玻璃基板飞秒激光加工设备：专门给玻璃转接板打微米级垂直通孔。

飞秒激光先在玻璃内部改性，再经腐蚀形成贯通微孔，孔内电镀铜，做成玻璃基板内部垂直导电通道。

玻璃基板相比传统基板高频损耗更低，适配下一代AI光互联、OIO这类高密度芯片封装。

以上两款产品（PWB、TGV设备）均于今年上半年实现首单突破，目前处于早期验证阶段，未来随着光芯片工艺成熟及产业发展，有望逐步进入放量期。

由于以上相关技术太先进，商业化落地需要大量验证、评估，业绩和订单转化也没那么快。

所以凌云光就说了，整体来看，光通信下一代产品目前多处于首单突破或早期验证阶段，对公司整体业绩尚未构成重大影响。

三、机器人数据采集增速80%以上，客户涵盖富士康、立讯、京东方等等

凌云光表示，目前，公司数据采集业务的客户以机器人本体企业、数据采集中心、高校科研院所为主，上半年销售收入同比增长 80%以上，超出年初预期。

公司构建了多模态数据采集能力，融合光场成像等技术，可满足物理AI对高质量训练数据的需求。

当前，该业务正处于从基础人体数据采集向细分领域跨进的阶段。

未来工业场景的数据采集是重要增长点，主要基于三点判断

一是工业数据具有专用性、保密性强、精度要求高（达微米级）等特点，与公用数据形成差异化。

二是单客户采购需求预计高于本体企业，工业大客户在ROI可观时付费意愿强。

三是公司元客视界的数采能力与工业客户资源、行业工艺积累形成独特协同优势。

凌云光的核心业务，就是AI/机器视觉，营收和利润占比都高达80%左右。

凌云光表示，公司核心竞争力体现在三方面

一是基因差异，从创立起直接服务富士康、立讯、京东方等大客户，积累了深厚的行业经验，能真正了解客户需求，如何去做。

二是AI+视觉双核心能力，算法平台与国际主流厂商处于同一竞争水平，在部分新兴领域具备优势。

三是光学成像能力，先进成像为公司起家技术和独特优势。

在上述核心能力基础上，公司正通过AI+视觉能力推动商业模式优化，构建方案化和标准化能力，比如公司的机器视觉用于AI基建（AI服务器、光模块）、机器人等领域。

叠加供应商物料复用率提升，今年已在一定程度上看到利润率改善。

面向未来，公司聚焦机器视觉和光通信双轮驱动，缩减边缘化产品，聚焦大客户、大产品、大项目，强化产品泛化能力，核心竞争力将逐步在业绩上获得体现。

意思就是通过现有的技术、产线，加速拓展到AI算力产业。

注意：以上内容不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供交流研讨。

免责声明：以上信息、数据来自市场公开消息，仅供参考，部分图片和封面图片用AI技术生成，均不作为投资的依据，投资有风险，入市需谨慎。

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