天准科技：2022年年度报告摘要

公司代码：688003 公司简称：天准科技

苏州天准科技股份有限公司2022年年度报告摘要

第一节 重要提示

1 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。2 重大风险提示

公司已在年度报告中详细描述了可能存在的相关风险，敬请查阅年度报告“第三节 管理层讨论与分析”之“四、风险因素”中关于公司可能面临的各种风险及应对措施部分内容。3 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。4 公司全体董事出席董事会会议。5 中汇会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。6 公司上市时未盈利且尚未实现盈利

□是 √否

7 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案

公司2022年度拟以实施权益分派股权登记日登记的总股本扣减公司回购专用证券账户中股份为基数分配利润，向全体股东每10股派发现金红利3.00元（含税）。截至2023年3月31日，公司总股本194,701,000股，回购专用证券账户中股份总数为3,280,000股,以此计算合计拟派发现金红利57,426,300.00元（含税）。本年度公司现金分红金额占公司当年度合并报表归属上市公司股东净利润的比例为37.75%。上述利润分配预案已经公司第三届董事会第十九次会议审议通过，尚需公司股东大会审议。8 是否存在公司治理特殊安排等重要事项

□适用 √不适用

第二节 公司基本情况

一、公司简介

公司股票简况

√适用 □不适用

公司存托凭证简况

□适用 √不适用

联系人和联系方式

二、报告期公司经营情况讨论与分析

(一) 公司主要业务、主要产品和经营情况

天准科技致力于以领先技术推动工业数字化智能化发展，致力打造卓越视觉装备平台企业，主要产品包括视觉测量装备、视觉检测装备、视觉制程装备和智能驾驶方案等。天准面向精密制造领域，提供视觉测量、检测、制程等高端装备产品，促进制造业向更高效率、更高质量和更高智能化发展。同时在智能驾驶领域，提供域控制器、边缘计算产品与解决方案，推动行业进步，改善人们的生活。报告期内公司实现营业收入158,916.74万元，比去年同期增长25.60%；实现归属于母公司所有者的净利润15,210.36万元，比去年同期增长13.40%。报告期末，公司总资产为292,810.55万元，比年初增长12.99%；归属于母公司的所有者权益为168,391.25万元，比年初增长9.35%；归属于母公司所有者的每股净资产8.7969元，比年初增长8.54%。受公司股权激励的影响，报告期内公司股份支付费用对归属于母公司所有者的净利润影响为

4,368.46万元。在剔除股份支付费用影响后，报告期内归属于母公司所有者的净利润为19,578.81万元。

1. 主要业务情况

报告期内公司主要业务数据如下：

（1）视觉测量装备产品实现营业收入7.58亿元，同比增长23.66%，占公司营业收入的47.70%；

（2）视觉检测装备产品实现营业收入5.30亿元，同比增长68.40%，占公司营业收入的33.37%；

（3）视觉制程装备产品实现营业收入2.44亿元，同比下降15.10%，占公司营业收入的15.37%；

（4）智能驾驶方案产品实现营业收入0.57亿元，同比增长13.94%，占公司营业收入的3.56%。

2. 战略产品矩阵

公司以“视觉装备平台企业”为核心定位，始终保持高强度研发投入，持续打造战略规划中的产品矩阵。2022年，公司持续升级已有产品，进一步增强竞争力；同时既定新产品开始陆续投向市场，为后续发展打开持续增长空间。公司发布了新一代高速光伏硅片检测分选设备，设备采用传统视觉检测算法与深度学习算法相融合的检测技术，将检测时间加速至200ms以内，瑕疵检出率提升至98%以上，设备整体效率提升50%，达到12000PCS/H的超高速产能，新产品已经获得批量订单。此外，公司启动了光伏镀铜图形化设备的研发，预计将在2023年交付客户试用。

2022年，德国MueTec子公司持续推进Overlay产品的升级研发，且其部分产品实现在中国国内生产。公司参股的苏州矽行半导体有限公司，其面向半导体前道微观缺陷检测装备，已经形成原型样机，进入内部测试阶段。

公司在2022年开始向消费电子领域大客户批量交付缺陷检测装备，主要应用于手机玻璃盖板、金属外框等零部件。装备采用多重影像缺陷分析检测算法、深度学习算法等AI技术，全方位检测消费电子零部件正面、反面和侧边的缺陷。

公司在PCB领域的系列产品陆续投向市场。PCB AOI/AVI装备开始形成销售，产品基于深度学习的AI算法，配备自主研发的光源模组，可实现PCB、IC载板等领域缺陷的在线、实时全检，提升PCB板生产效率。此外，PCB激光直写装备（LDI）销量持续提升，PCB激光钻孔装备开始交付客户试用。

2022年，公司与地平线正式达成深度合作，作为地平线征程5芯片的官方授权硬件IDH合作伙伴，围绕高级别智能驾驶、车路协同等大交通领域开展技术研发与产品的深度合作，为智能汽车行业提供自动驾驶域控制器和舱驾一体中央计算控制器解决方案。

平台化的产品矩阵，是公司最核心的资产，是未来可持续发展的最重要保证。为实现更强的产品竞争力，公司与各领域头部客户密切合作，深入理解前沿工艺需求；同时，持续打造强大的平台能力，包括研发技术平台和组织管理平台等。

3. 打造强大平台

在2022年，公司继续保持高强度研发投入，投入研发费用2.42亿元，占2022年营业收入的

15.22%。截止2022年末，公司研发人员数量为817人。

在研发技术平台方面，公司进一步提升Vispec3D、VispecAOI、VispecIOT等机器视觉算法平台及工业软件平台，持续升级其功能、性能及易用性水平；同时面向半导体前道制造等领域，展开超精密运动台、超精密光学系统、驱控一体控制器等核心部件的自主研发，持续完善核心技术平台体系。

2022年，公司新增专利申请173项，其中发明专利申请112项，获得专利授权162项，其中发明专利授权104项，获得软件著作权21项。截至报告期末，公司累计获得专利授权334项，其中182项发明专利，累计取得130项软件著作权。公司获得 “国家企业技术中心”认定，同时获得江苏省科学技术一等奖，为公司创新发展奠定了高水平的研发平台基础，可有效支撑公司核心技术的持续创新升级。

此外，在组织管理平台方面，2022年公司完善了基于财务模型的经营数据管理系统，能够实时核算每个产品的各项主要经营指标，实时掌握各产品和部门的盈利情况、异常数据等信息。这为公司的战略决策和管理改善提供更准确的数据支撑，使得公司的精益化管理水平进一步提升。

(二) 主要经营模式

1. 盈利模式

公司主要通过向客户销售产品及提供服务获得收入和利润，产品主要为工业视觉装备，服务主要为对相关设备的升级改造服务，相关收入均计入主营业务收入。

公司售出产品的关键部件在保修期后提供更换需要收费，形成零部件销售的收入和利润。此外，对于公司售出产品的标定和校准服务，在保修期外需要收费。上述收入计入其他业务收入。

2．采购模式

在产品中使用的通用机器视觉镜头、相机、激光传感器等部件，公司一般直接向供应商采购。机加件等非标准化零部件由公司提供设计图纸，供应商根据图纸进行生产后由公司进行采购。为保证采购物料的质量，公司制定了严格、科学的采购制度，对于从选择供应商、价格谈判、质量检验到物料入库的全过程，均实行有效管理，采用谈判式采购、竞争性采购、询价式采购等模式。

3．生产模式公司产品生产过程主要包括生产计划、零部件采购、整机装配、电气安装调试、软件安装调试、标定、整机检验、产品入库等步骤。在生产过程中，公司采用ERP系统对流程进行统一管理。对于光伏硅片分选设备、激光直接成像设备、精密测量仪器等标准化产品，在生产的工艺和流程上较稳定，销量可预测性较好，生管部门根据订单情况和市场预测制订生产计划，公司对畅销产品维持一定数量的库存，保证较短的交货周期。

对于其他专用设备、定制化设备产品，主要采用订单导向型的生产模式，以销定产。由项目经理与客户沟通并确定需求，协调开发部门制订产品方案，包括设计图纸及物料清单等；生产部门制造样机，经过调试和检验达成客户需求后，公司与客户签署订单并制定生产计划、展开批量生产。

4．销售及定价模式

（1）销售模式

公司境外销售和境内销售的销售模式基本一致，具体如下：

公司销售的来源主要有四种情况：一是客户通过一些渠道获得公司的信息，主动与公司商洽合作；二是公司根据业务规划，主动与相关领域的客户取得联系；三是已有的存量客户有新需求后，与公司进一步合作；四是通过经销商拓展终端客户。

公司采用的是直销为主、经销为辅的销售模式。对于标准化产品，为更好地开拓市场采取了直销和经销结合的方式进行销售。对于根据客户需求研发生产的专用产品，主要以直销模式进行销售。

公司在华东、华南、华中、华北等主要经济圈的多个城市设立销售与服务机构，向客户直接销售产品和服务；同时通过经销商扩大销售网络并逐步扩展欧美、韩国等境外市场以及中国台湾地区。

公司的销售和技术部门与客户的各部门、各层级有着良性且深入的沟通，不断挖掘客户需求，切实解决客户问题，以持续不断地了解和开发客户的新需求，获得新订单，维持和强化与客户之间良好的供销关系。此外，公司通过成功案例在客户行业中建立良好的口碑，为公司持续获得新客户提供了良好的基础。

公司进行境内外新客户的开拓后，由各业务部门负责与客户直接沟通。业务部门收到客户订单或者初步达成与客户签订合同的意向，并通过相应审批后安排产品生产，完工入库后委托物流公司进行发货。

（2）定价模式

公司根据产品设计方案及产品生产所需的原材料成本为基础，并综合考虑产品的技术要求、设计开发难度、创新程度、产品需求量、生产周期、下游应用行业及竞争情况等因素，确定产品的价格。同时，公司持续跟踪产品的具体情况，在出现设计优化、原材料价格波动、汇率波动及出口退税政策变化等必要情形时，及时对产品价格进行相应的调整。

(三) 所处行业情况

1. 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛

公司所处行业为机器视觉行业，专注于机器视觉核心技术，并商业化应用于工业领域，为客户提供工业视觉装备产品与解决方案，推动工业转型升级。机器视觉的崛起源于工业自动化生产日益增长的技术需求。现代工业自动化生产中涉及各种各样的检测、定位及识别工作，如零配件批量加工中的尺寸检测，自动装备中的完整性检测，电子装配线中的元件自动定位等。中国的机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而崛起的，自从90年代末开始起步，经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段。

目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济各个领域，其中工业领域是机器视觉应用比重最大的领域，重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入中国。最具代表性的是消费类电子产品应用，如手机、电脑等产品组装生产过程中的尺寸检测、缺陷检测、定位引导等。与此同时，机器视觉产品的应用范围也逐步扩大，由起初的半导体和消费电子行业，扩展到汽车制造、光伏半导体等领域，在交通、机器人等行业也有大量应用，进一步增加了机器视觉行业的发展前景。

机器视觉行业属于科技创新型产业，核心技术的积累和持续的技术创新能力是企业掌握核心竞争优势的关键因素之一。将机器视觉技术深度融合到消费电子、汽车制造、光伏、半导体制造等工业场景中，需要在包括算法、软件、精密光学、精密驱控技术等领域积累大量的技术，跨越多个学科和技术领域，无论从理论上或是产品研发、设计、生产等方面，都需要生产厂商具备较高的技术水平。因此，较高的技术门槛对潜在的市场进入者构成了壁垒。

2. 公司所处的行业地位分析及其变化情况

天准科技在国内的工业机器视觉领域具有领先的市场地位。中商产业研究院研报显示，2021年全球机器视觉市场规模约122亿美元，近5年复合增长率约 14.9%。根据中国机器视觉产业联盟 2021年度企业调查结果，2021年国内机器视觉市场规模约164亿元。天准科技近年销售额持

续增长，2021年在中国机器视觉行业的市场占有率约为 7.7%，处于行业领跑者的位置。2022年度，天准科技获批国家级企业技术中心，标志着公司的综合创新能力获得国家层面的再度确认和认可，进一步提升了公司的行业地位。公司是3个全国标准化技术委员会委员单位、1个全国专业计量技术委员会委员单位，牵头制定或参与制定了多项行业标准、国家标准与国家校准规范，对行业技术的进步起到积极的引领作用。公司也是中国机器视觉产业联盟、中国人工智能产业创新联盟、中国集成电路检测与测试创新联盟、中国机器人产业联盟以及中国智能制造系统解决方案供应商联盟等内多个行业联盟的理事或副理事长单位。公司通过联盟平台积极策划、组织行业活动，在行业内发挥领导作用，推动行业发展。在政策的利好驱动下，国内机器视觉行业近年快速发展，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，中国机器视觉产业联盟预计，到2025年我国机器视觉市场规模将达246亿元。随着公司应用行业的进一步扩大以及公司面向不同行业、不同领域的新产品不断推出，公司产品销售规模及市场占有率有望持续、稳步扩大。

3. 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势

（1）机器视觉技术持续进步，激发新的市场潜力

深度学习相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术解决工业检测问题的能力，加快了机器视觉向更多行业渗透的速度。目前主流的机器视觉技术仍采用传统方式，即首先将数据表示为一组特征，分析特征或输入模型后，输出得到预测结果，在结构化场景下定量检测具有高速、高准确率、可重复性等优势。但随着机器视觉的应用领域扩大，传统方式显示出通用性低、难以复制、对使用人员要求高等缺点。深度学习对原始数据通过多步特征转换，得到更高层次、更加抽象的特征表示，并输入预测函数得到最终结果。深度学习可以将机器视觉的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活性相结合，完成复杂环境下的检测，特别是涉及偏差和未知缺陷的情形，极大地拓展了机器视觉的应用场景。深度学习相关算法不断迭代优化，生成对抗网络（GAN）、强化学习（RL）等新技术也在机器视觉领域不断涌现，并为该领域带来了更多的可能性。另一方面，GPU、FPGA、专用加速模块等硬件平台的计算能力也在持续提升，很多原来处理效果不佳或处理性能不足的机器视觉问题逐步得到较满意的结果，从而有效扩大了机器视觉技术的市场潜力。

3D视觉技术持续普及。传统的机器视觉技术主要基于2D图像的处理分析实现测量、检测、引导、识别等功能。3D视觉技术是对传统2D视觉技术的重要补充。3D视觉技术利用3D视觉传感器采集目标对象的3D轮廓信息，形成3D点云，进而可以实现平面度、翘曲度、段差、曲面轮

廓度等3D尺寸量测、3D空间中的机器人引导定位、基于3D信息的检测、识别等各种丰富的功能，将机器视觉技术从2D世界向3D世界推进。3D视觉技术的推广得益于3D视觉传感器技术的进步和普及，包括基于激光三角原理的3D位移传感器、基于白光共焦技术的3D位移传感器、基于条纹结构光的3D成像技术、TOF相机技术等。机器视觉传感器技术的进步使机器视觉系统的性价比持续提升。一方面，随着半导体技术的持续进步，作为机器视觉核心部件的视觉传感器性能和效率持续提升；另一方面，随着国产厂商的跟进，视觉传感器的国产化程度越来越高。在两方面因素的影响下，核心部件的成本持续下降，机器视觉系统的经济性大幅提升，也有效地扩大了机器视觉技术的应用范围。

此外，工业物联网、大数据及云计算等现代技术的成熟和普及使制造企业可以更好地利用机器视觉相关数据，能从数据中发掘出更多的商业价值，提升制造的质量和效率。这使得机器视觉的能力和作用得到放大，促进了机器视觉技术在制造业的进一步推广和普及。

（2）下游产业的发展带动机器视觉行业的持续增长和繁荣

当前我国的制造业规模已经位居世界第一，制造业占我国GDP比重接近30%。但我国的制造业总体上大而不强，传统制造业面临严重的发展瓶颈。机器视觉作为在工业领域落地最早、应用最广的人工智能技术之一，为制造业的转型升级提供了重要的推动力量。机器视觉通过高精度尺寸测量、精确引导定位、自动化品质检测、智能化识别判断等先进功能帮助制造企业有效提高制造质量水平，提升生产效率。同时，机器视觉技术的应用可以帮助企业有效减少从事简单劳动的人工数量，从而有效降低人工成本以及管理成本。因此，机器视觉技术对制造业转型升级的推动作用将有望越来越受到企业重视，从而也将推动机器视觉行业自身的快速发展。

半导体制造行业是现代电子产业的核心，涉及到计算机、通信、消费电子等领域的许多应用。消费电子、汽车电子、人工智能、物联网等领域的发展将进一步推动半导体市场的增长。半导体行业周期性较强，但长期来看对新设备的需求将保持增长趋势。根据市场研究数据，2021年我国半导体检测设备市场规模约为228亿元，预计2023年将增长至326亿元。考虑到在新的国际商业环境下，各半导体厂商对设备国产化的动力持续提升，内资机器视觉企业有望进入长期被外资设备商把控的高端机器视觉装备领域，为国内机器视觉行业带来历史性的发展机遇。当前国内已经有部分装备企业开始布局半导体领域，随着国际竞争形势的发展和国内企业技术能力的提升，半导体制造领域有望形成新的增长点。

近年来，随着PCB下游应用市场如智能手机、平板电脑等电子产品向大规模集成化、轻量化、高智能化方向发展，PCB制造工艺要求不断提升，对PCB制造中的曝光精度（最小线宽）要求越

来越高，多层板、HDI板、柔性版及IC载板等中高端PCB产品的市场需求不断增长，从而推动了激光直接成像（LDI）技术不断发展成熟。相较于传统曝光设备，LDI设备在曝光精度、良品率、生产效率、环保性、自动化水平等诸多方面具有优势，符合PCB产业高端化升级要求，成为了PCB制造中曝光工艺的主流技术方案。随着技术水平不断提升，设备成本不断降低，LDI设备在中高端PCB产品制造中已经得到了广泛的应用。根据Prismark统计，2021年全球PCB市场市场规模达到了804.49亿美元，同比增长达到了23.35%。根据Prismark预测，2026年全球PCB产值预计将达到1,015.59亿美元。未来，随着全球PCB产品结构不断升级，国产LDI设备有望加速实现对行业内传统曝光设备以及对进口PCB、LDI设备的替代，市场规模有望快速增长。

光伏行业持续保持高速发展，2022年全年，光伏累计装机容量392.6GW，同比增长28.1%。新增装机87.4GW，同比增长60.3%。根据中商产业研究院公布的排名数据，2022年全球光伏企业综合实力前20强中，中国企业占据了其中的17个席位，拥有绝对的领先和规模优势。中国光伏行业协会预计，“十四五”期间全球光伏装机规模有望达222GW~287GW，中国年均新增装机量70GW~90GW，需求旺盛。作为硅片质量控制的关键设备，光伏硅片检测分选设备也将继续保持良好的发展势头。在政策和市场的双重作用下，2022年我国新能源汽车依然保持爆发式增长。根据中国汽车工业协会数据，新能源汽车全年产销量分别完成705.8万辆和688.7万辆，同比分别增长96.9％和

93.4％，连续8年位居全球第一。并且，新能源汽车的市场占有率达到25.6％，高于2021年12.1个百分点。

在新能源汽车的带动下，整个汽车行业向电动化和智能化方向加速发展，对动力电池的需求持续增长。新能源汽车及智能汽车中的电子零部件的成本占比将会达到整车的一半以上，大量的雷达（激光、毫米波、超声波）、传感器、通信（GPS、DSRC、4G/5G）、摄像头、监控、检测、娱乐系统将会被装载在汽车之上。同时，随着汽车技术的发展，汽车的热管理系统、悬架系统、电动执行系统等基础系统及模块持续升级改进，为相关制造装备带来丰富的市场机会。

智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。当前行业普遍遵循SAE协会定义的智能驾驶等级，L1级别自动驾驶可以完成特定功能自动化；L2级别自动驾驶可以完成组合功能自动化，同时自动进行多维度辅助，例如自适应巡航控制与车道保持系统的功能结合；L3级别自动驾驶车辆的驾驶员在特定路况或环境中可以不必监视道路，车辆能够实现无需干预的自动驾驶；L4级别自动驾驶在特定条件下全程无需驾驶者接管方向盘；L5级别自动驾驶车辆可以在任何条

件、任何场景下自动行驶达到完全自动化。根据华泰证券研究，考虑到L3以上级别自动驾驶所面临的法规、权责、以及技术长尾问题，2025年之前辅助驾驶配置向L2/L2+级别升级（ADAS）将是大规模商业化落地的主要方向。预计到2025年，L1/L2级别自动驾驶渗透率分别为11%/49%，L3有望取得一定的突破，渗透率2%；预计到2025年中国智能驾驶域控制器的市场规模为317亿元，2023-2025年中国智能驾驶域控制器市场规模的CAGR为17%，行业发展前景广阔。我国消费电子产销规模均居世界第一，我国是消费电子产品的全球重要制造基地，全球主要的电子生产和代工企业大多数在我国设立制造基地和研发中心。根据Statista数据，2019年我国消费电子市场规模达17780亿元，随着市场需求的恢复，我国消费电子规模将进一步提升。消费电子作为机器视觉的重点应用行业，将持续引领产业发展。消费电子产业应用机器视觉技术在二十年前已经开始，目前仍然是机器视觉最主要应用领域，也是带动全球机器视觉市场发展最主要的动力。消费电子行业存在产品生命周期短、更新换代快的行业特征，频繁的型号和设计变更导致制造企业需要频繁采购、更新其生产线设备，对其上游的机器视觉行业产生巨大需求。近年来，随着我国人口结构的变化，电子制造业用工贵、用工难的问题愈发凸显，对机器替代人工的需求持续提升，有利于视觉检测类设备的进一步推广和渗透。机器视觉在制造业转型升级、机器换人的过程中发挥着非常重要的作用，未来将会有更多的行业借助机器视觉的能力，提升制造质量水平、提升生产效率、降低生产成本。

三、公司主要会计数据和财务指标

（一）近3年的主要会计数据和财务指标

单位：元 币种：人民币

（二）报告期分季度的主要会计数据

单位：元 币种：人民币

季度数据与已披露定期报告数据差异说明

□适用 √不适用

四、股东情况

（一）普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前 10 名股东情况

单位: 股

存托凭证持有人情况

□适用 √不适用

截至报告期末表决权数量前十名股东情况表

□适用 √不适用

（二）公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图

√适用 □不适用

（三）公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图

√适用 □不适用

（四）报告期末公司优先股股东总数及前10 名股东情况

□适用 √不适用

五、公司债券情况

□适用 √不适用

第三节 重要事项

1、公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。报告期内，公司实现营业收入158,916.74万元，比去年同期增长25.60%；实现归属于母公司所有者的净利润15,210.36万元，比去年同期增长13.40%。

报告期末，公司总资产为292,810.55万元，比年初增长12.99%；归属于母公司的所有者权益为168,391.25万元，比年初增长9.35%；归属于母公司所有者的每股净资产8.7969元，比年初增长8.54%。

受公司股权激励的影响，报告期内公司股份支付费用为5,353.75万元，影响损益金额为5,139.36万元，该费用计入经常性损益，对归属于母公司所有者的净利润影响为4,368.46万元（已考虑相关所得税费用的影响）。因此，在剔除股份支付费用影响后，2022年归属于母公司所有者的净利润为19,578.81万元。

2、公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。

□适用 √不适用