完全併購!鴻海旗下樺漢8.14億吃下AIS開曼,佈局機器視覺與自走機器人技術
完全併購!鴻海旗下樺漢8.14億吃下AIS開曼,佈局機器視覺與自走機器人技術
2020.12.02 | 物聯網

鴻海子公司樺漢科技再度出手併購,以增資換股方式,對已經持股62.36%的子公司AIS開曼加碼換股,取得剩餘持股,這也顯示鴻海集團正全力佈局AMR(自主行走機器人)與機器視覺等工業應用技術。樺漢財務長吳友梅表示,此舉將加強延伸歐美觸角,垂直產業整合,加強工業應用佈局能力。

而透過一舉換股完成100%持股,樺漢集團旗下已有三大品牌,除Kontron及樺漢中國,AIS開曼旗下轉投資超恩為樺漢第三個自有品牌,品牌業務經營也將挹注樺漢整體毛利率提升。

樺漢過去在工業電腦領域以零售及博弈等業務為主,此舉將大幅強化機器視覺系統業務能力,樺漢總經理蔡能吉日前才表示,全球機器視覺市場逾3,000億元,樺漢將加強AI機器人、AMR(自走機器人)、ADAS(高級輔助駕駛系統)、AGV(無人搬運車)、工業4.0及視覺檢測等商機。

樺漢
樺漢董事長朱復銓看好工業物聯網商機。
圖/ 王郁倫

超恩數日前才宣佈攜手英特爾推出AMR自主移動機器人解決方案,而樺漢透過AIS開曼也合作拿下日本機場巴士自駕車、美國農場無人機負責噴灑藥品等訂單。

整合海外通路及技術,集團孵化3品牌

樺漢12月1日與子公司AIS開曼換股合併,樺漢將增資發行3,540張股票,換得AIS開曼402.82萬股,相當於以8.14億元市價股票完成AIS開曼剩餘37.64%股份收購,股份交換基準日暫訂1月21日,屆時AIS開曼將成為100%子公司。

雙方換股比例約定為每一股樺漢,換發1.1379144股開曼AIS持股,樺漢為收購剩餘持股,股本微幅增加3.7%,來到9.5億元。

鴻海法博凌華
鴻海科技集團看好AMR技術,與凌華科技合資「法博智能移動」也合作AMR機器人。
圖/ 鴻海

對於AIS開曼旗下100%持有美國AIS及台灣超恩兩家子公司,美國AIS暨超恩總經理游鈴曉表示,公司專注於人工智慧高效能機器視覺運算主機開發設計,產品特色是高運算能力、無風扇耐震高效能工業計算系統,專長在HMI人機介面工控產品,以工業自動化市場為主,跟樺漢業務重疊不高,美國有些專案會合作供貨。

AIS開曼分工上,美國AIS以美國市場為主,歐洲也有少部分、以大型客戶專案為重,超恩則在台灣,主打自有品牌,服務全球中小型客戶,兩公司營收貢獻約6:4。

根據財報顯示,美國AIS在2019年營收12.7億元,年增1.95倍,稅後純益0.92億元,年增4.81倍,是高速成長企業,2020年前三季營收10億元,獲利1億元,已經超越2019年獲利成績,2021年預期還有雙位數成長空間。

樺漢總座來自AIS,操盤歐洲2併購

由於AIS開曼業績高速成長,樺漢總經理2019年底宣佈由美國AIS總經理蔡能吉接任,也顯示樺漢對AIS開曼的重視。

事實上,樺漢本來就因為持有AIS開曼股權比例過半,財報是完整認列AIS開曼營收,獲利則按照持股比例認列,收購100%股份後也只是多認列剩餘37.64%獲利。吳友梅表示,換股合併對樺漢財報獲利貢獻有限,也不是最終目的,董事會是期望藉此加速雙邊產品技術整合,拓展更多市場。

樺漢
樺漢董事長朱復銓(右)與總經理蔡能吉(左),新總座2019年底上任,他先前即為AIS開曼總座。
圖/ 王郁倫攝影

吳友梅表示,此次合作可以由AIS開曼北美及歐洲通路,接觸更多國際品牌客戶,並整合AIS開曼的標品產品線及機器視覺、人機介面產品軟硬體,透過AIS的業務與經銷通路銷售,加速全產品線品牌行銷,擴張市佔率。

她指出,由於樺漢在嵌入式系統設計研發實力好,整合AIS開曼技術,有助於提供客戶完整終端系統,加上超恩主打自有品牌,毛利率較高,對樺漢也有正面幫助。目前樺漢集團旗下品牌共有Kontron、超恩、樺漢中國3業務。

樺漢2020年陸續加強海外市場通路整合,7月剛宣佈子公司S&T AG投資3,750萬歐元取得斯洛維尼亞系統服務商ISKRATEL telekomunikacijski 100%股權,藉此佈局東歐及俄羅斯市場,強化當地電信、運輸、公共安全與能源佈局;並投資600萬歐元取得德國資訊服務商CITYCOMP Service Gmbh 55%股權,掌握伺服器、儲存系統、PC、工作站等硬體維護服務。

責任編輯:蕭閔云

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

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2025 年活動論壇現場,資料照
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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