8亿联姻JAI,凌云光入场全球机器视觉高端局
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8亿联姻JAI,凌云光入场全球机器视觉高端局

近期,机器视觉领域发生了一件标志性事件,那就是凌云光以8亿元人民币收购国际知名工业相机企业JAI。

那么,JAI的核心技术、全球化资源与凌云光的“视觉+AI”战略如何碰撞出火花?技术协同、市场拓展又将给凌云光带来怎样的改变?更重要的是,这场并购是否能引领中国机器视觉企业进一步走向世界?

为了搞清楚这些问题,接下来,就让我们一起来了解凌云光和JAI那些背后的故事。

一、30年合作奠定信任基础,凌云光与JAI的“双向奔赴”

在全球化并购中,文化冲突和管理摩擦往往是难以回避的挑战。然而,凌云光与JAI的这场收购却少了一份紧张,多了一份从容。这一切,源于双方长达30年的合作基础和深厚的信任。

凌云光与JAI的合作始于上世纪90年代,彼时的凌云光尚处于发展初期,JAI则已是国际工业相机领域的重要玩家。双方的合作从最初的产品代理逐步深化,凌云光帮助JAI开拓中国市场,而JAI则为凌云光的业务发展提供了重要的技术支持。

在这三十年里,凌云光从JAI身上看到了全球领先企业的技术标准和品质追求,JAI则从凌云光身上感受到中国市场的无限潜力和迅速崛起的市场领导力。两家企业之间的合作逐步从单纯的业务往来,演变为战略层面的深度互信。在这个过程中,JAI创始人Jorgen Andersen先生,与凌云光的管理团队建立了深厚的友谊。

当Jorgen Andersen决定为企业寻找接班者时,凌云光成为了他心中最理想的选择。他不仅看重凌云光在技术和市场上的成长,更相信这是一家能够真正理解并延续JAI企业价值观的公司。这种信任,为本次收购奠定了坚实基础。

真正成功的企业并购,往往源于双方在使命和愿景上的高度契合。凌云光多年来致力于“视觉+AI”战略,专注于通过底层核心技术创新持续打造视觉器件、视觉系统和智能装备系列产品,推动智能制造多行业的发展。而JAI则在多光谱成像、棱镜分光等工业相机技术上深耕多年,为机器视觉的精准化、智能化提供了坚实基础。

两家公司不仅在技术路径上高度互补,更在企业使命上找到了共鸣。正如杨艺在专访中所言:“我们都是很多年的老朋友,每年都会交流,信任就是这样一点一点建立起来的。”这种一致性,使双方团队在本次收购中形成了天然的协同。

跨国并购后,如何实现文化、管理和业务的深度融合,是企业面临的一大挑战。而凌云光与JAI的并购,却因长期的合作基础而显得更加顺畅。

JAI团队对凌云光的企业文化已有深刻了解,信任凌云光的管理能力和市场执行力。这种“先合作、后并购”的模式,不仅降低了文化融合的难度,也为未来技术与市场的协同效应奠定了基础。

凌云光则充分尊重JAI在技术研发和产品创新上的独立性。杨艺表示:“我们并不希望简单地接管,而是让JAI保持技术的专注性,同时借助凌云光的市场和资源能力,进一步放大JAI的价值。”

这种基于信任与尊重的协同,将为并购后技术整合、市场扩张提供巨大助力。两家企业的“双向奔赴”,不仅是一场资本与技术的结合,更是一场基于共同使命和深厚信任的战略联手。

在商业世界中,信任往往是最稀缺的资源,而凌云光与JAI用三十年的合作积累,让这场并购充满了底气与期待。

二、JAI的加持,让凌云光的技术产品体系再上一个台阶

需要指出的是,凌云光和JAI的联姻,可不仅仅是因为友谊,而是建立在坚实的商业逻辑基础上。JAI的加入,将在技术产品升级、加速全球化两个方面,给凌云光带来显著的助力,而这才是这场并购案最核心的原因。

凌云光作为“视觉+AI”领域的先行者,多年来通过自主研发和技术整合,构建了完整的技术产品生态,也在多个行业领域实现了广泛的应用落地。

然而,在多光谱成像、高速线阵相机等高端工业相机领域,技术壁垒依然较高。这些领域对于硬件性能的极致要求,成为凌云光在某些市场竞争中的瓶颈。

杨艺在中提到:“高端工业相机领域的竞争,不仅仅是算法的比拼,更是对硬件基础设施极限的挑战。如何进一步提升产品的稳定性和精确度,是我们必须解决的问题。”

凌云光所需要的,正是JAI所拥有的。JAI在多光谱成像、棱镜分光技术和线阵相机领域的积累,使其成为全球工业相机领域的佼佼者。其产品覆盖2400万像素到4500万像素的多种高端型号,能够满足复杂的成像需求。尤其值得一提的是,JAI以其产品的高可靠性赢得了行业认可。过去五年,JAI工业相机的现场故障率低于2‰,成为业内少有的“品质标杆”。而且,它是全球唯一一家为工业相机提供6年保修期的企业,这种承诺背后是对自身产品性能的绝对自信。

这种硬件层面的高可靠性,正是凌云光急需的技术短板补充。在市场对设备可靠性和耐用性提出更高要求的今天,JAI的技术实力无疑是凌云光产品线升级的重要支撑。

并购后,JAI硬件技术的引入,将与凌云光在视觉算法和智能软件领域的优势形成互补。凌云光的软件算法能够在JAI高精度成像硬件的基础上,实现更高效的图像数据处理,尤其在计算成像和智能相机领域。杨艺指出,“硬件决定下限,算法决定上限。我们希望通过硬件和软件的双重提升,为客户提供从感知到决策的完整视觉解决方案。”

这一技术协同不仅能提升凌云光产品的市场竞争力,也为其在半导体、汽车、医疗成像、工业4.0等高端应用领域提供了开发更具竞争力产品的能力。例如,多光谱与3D视觉技术的结合,将帮助凌云光进一步拓展其在医疗影像和智能制造领域的业务。

也许,在不远的将来,结合JAI硬件技术和凌云光算法优势的新产品,将率先在半导体、汽车、医疗成像等高增长领域推出。这些行业对视觉技术提出了极高的精准度和可靠性要求,也正是此次收购整合后新产品大显身手的舞台。

可以说,本次收购所带来的技术协同,是凌云光迈向高端工业相机市场的重要一步。通过补全短板、深度整合,凌云光不仅优化了技术产品体系,更获得了在全球市场中与顶尖企业一较高下的资本。正如杨艺所说:“这次收购是一次技术与市场的双赢,而最终受益的,将是我们所服务的每一个客户。”

三、8亿收购案,按下凌云光加速出海的快进键

随着全球制造业加速迈向智能化,机器视觉技术的需求正在全球范围内快速增长。对于中国机器视觉企业而言,国际市场已经从“可选项”变为“必选项”。凌云光在完成对JAI的收购后,其全球化战略也按下了“快进键”。

在全球范围内,北美、欧洲和日本等地区一直是机器视觉技术的高需求市场。数据显示,亚太、EMEA、美洲、日本为全球机器视觉规模最广的地区,其中,亚太(日本除外)、EMEA(含中东、非洲)规模近似,约20亿美金;美洲市场规模约15亿美金,日本市场规模约10亿美金。

这些地区的机器视觉市场规模庞大,特别是在半导体、自动化制造、医疗影像等领域,市场对高端视觉技术的需求不断扩大。这些市场不仅具备强大的购买力,更对产品的技术含量和可靠性有着严格要求。

然而,这些区域也长期由本土或欧美老牌企业主导。对于中国机器视觉厂商来说,要想打破这一局面,需要的不仅是高性价比的产品,更需要深厚的技术积累和强大的市场执行力。凌云光选择此时加速国际化,正是为了在这场全球化竞争中抢占先机。

JAI作为国际知名的工业相机品牌,已在35个国家建立了成熟的销售网络,并拥有一批高质量的客户群体,包括半导体、汽车制造、生命科学等高端行业的龙头企业。这种覆盖广泛的销售网络,将直接帮助凌云光在进入欧、美、日韩等高端市场时少走弯路。

此外,JAI在本地化服务方面也有着丰富的经验。无论是在欧洲、北美,还是在亚洲市场,JAI都能根据当地客户的需求,提供快速响应的技术支持与个性化解决方案。这种服务能力,正是凌云光此前拓展海外市场时所需要的关键能力补充。

更重要的是,JAI的品牌知名度在国际高端市场中已获得广泛认可,这将为凌云光树立全球品牌形象提供强有力的背书。通过这次收购,凌云光不仅收获了一套成熟的销售和服务体系,更拥有了一张能够快速打入高端市场的“金名片”。

借助JAI的全球市场资源,凌云光的全球化进程将更加高效。以往,中国企业在国际市场(尤其是欧洲和北美)的扩张往往面临渠道建设慢、客户信任难建立的困境。而现在,凌云光可以通过JAI的销售网络和现有客户,直接切入高端市场,快速获得业务增长。

可以预期的是,有了JAI的加持,凌云光可以在不同区域市场实施差异化策略。例如,在欧美日这样的成熟市场,主打高性能、高附加值产品;在新兴市场如东南亚和南美,利用技术与成本优势,提供高性价比的解决方案。通过这种区域化策略,凌云光能够更精准地分配资源,实现全球化和本地化的平衡。

全球化布局的另一关键,是供应链的整合与优化。本次收购完成后,凌云光将借助JAI在全球范围内的供应链网络和生产能力,特别是JAI在日本的研发与生产设施,以及其卓越的产品质量管控体系。这种整合将显著提升凌云光在全球市场的生产与物流效率,并提升凌云光产品的质量水平,进而实现从研发到生产、再到产品交付的全流程优化,为客户提供更快速、更可靠的服务支持。

此外,凌云光也可以把自身在国内供应链上的投资优势与JAI的国际资源结合,进一步降低供应链成本。近年来,凌云光已在国内投资了多家上游企业,包括芯片(含CMOS、红外与MEMS)、镜头和传感器制造商。这些核心零部件将为JAI产品提供稳定、高效的供应支持。例如,凌云光投资的长光辰芯,可以为JAI提供多种类型的CMOS芯片,抢抓市场先机;光学镜头CHIOPT(长步道光学科技),可以为JAI的多光谱相机提供定制化镜头组件,这不仅能降低生产成本,还能缩短供货周期。

这种供应链的双向整合,将帮助凌云光在保证产品质量的同时,进一步提升全球市场的竞争力。

某种程度上,通过收购JAI,凌云光正在完成从区域市场玩家到全球化企业的重要跃迁。凭借JAI的市场资源、供应链能力和品牌优势,凌云光有望在全球机器视觉市场中占据更加有利的地位。

正如杨艺所言:“全球化不是目标,而是我们的工具。通过JAI,我们希望为全球客户提供更高质量、更加高效的视觉解决方案,让中国的机器视觉技术真正走向世界。”

四、凌云光正走在康耐视、基恩士当年走过的路上

纵观全球机器视觉行业的发展历程,头部玩家的崛起并非偶然。他们无一例外地抓住了技术和市场的关键窗口期,通过持续的收购整合,构建起难以撼动的竞争壁垒。康耐视和基恩士,就是这种策略的典型代表,也是我们学习的榜样。

康耐视的崛起可以追溯到1981年成立之初。当时,它专注于工业读码器这一细分市场,通过在该领域的精耕细作,逐步积累了技术优势和客户资源。然而,真正奠定其全球机器视觉巨头地位的,是一系列精准的并购行动。

从2005年开始,康耐视便大刀阔斧地布局全球市场。它通过收购DVT Corporation,迅速扩大其分销网络,使康耐视产品覆盖全球150多个国家。这一步为其在视觉检测系统领域的快速扩张奠定了市场基础。随后,康耐视开始针对终端应用行业深挖技术。2006年,它收购了Assist Wave Technology,切入重型卡车行业,为自动驾驶领域的技术积累铺平了道路。

随着市场对机器视觉应用需求的多样化,康耐视在应用软件和3D视觉领域进一步发力。2009年,通过收购WMS,康耐视获得了自动识别和分类系统的关键技术WIS。在3D视觉领域,其战略布局尤为清晰。2016年收购AQSense和Enshape,极大地增强了其在3D视觉实时处理和硬件制造方面的能力。同时,2016年收购Chiaro Technologies和2019年收购Sualab,进一步加码深度学习和3D成像技术,巩固了其在应用软件和3D视觉板块的技术领先地位。

康耐视这些并购,不仅让其快速填补技术短板,还帮助其在多个垂直领域建立起全面的技术壁垒。更重要的是,通过收购全球范围内的技术型企业和区域分销商,康耐视有效扩展了全球市场版图,进一步深化客户资源和分销渠道。凭借“内生研发+外延并购”的双轮驱动,康耐视从一家专注于工业读码器的公司,迅速成长为机器视觉领域的全球领导者。

TKH的成长路径同样值得我们借鉴,这家企业通过对视觉系统的持续研发,以及对全球市场的战略性并购,逐步在国际舞台上确立了自己的地位。2019年,收购德国的SVS-Vistek,一家专注于高分辨率工业相机的公司,为其产品线增添了新的竞争力。2015年,通过收购LMI Technologies,TKH获得了在3D视觉传感器领域的重要技术突破。这些收购为TKH在多光谱成像、3D视觉等高端领域建立了先发优势,同时也帮助其迅速打开欧洲和北美市场。

如今,机器视觉领域再次迎来前所未有的技术与市场机遇期。而且,与以往不同,这次技术升级不再仅限于硬件性能的提升,而是从基础成像到智能决策的系统性变革。

在硬件层面,工业相机的技术发展已经从单纯追求高分辨率,向多光谱、3D视觉、超高速成像等多维度感知技术拓展。例如,多光谱相机能够在多个光谱范围内捕捉细微差异,为半导体检测、生物成像等高精度应用提供强有力支持。而3D视觉则在自动化仓储、机器人导航等场景中,展现出极高的应用价值。

在软件层面,机器视觉不再是单纯的“眼睛”,而是集成了“大脑”。AI大模型在机器视觉中的深度应用,使得系统从“被动感知”迈向“主动决策”,这些大模型能够在图像识别、数据分析和实时反馈方面提供超越传统算法的能力。例如,在工业检测中,大模型可以通过海量数据的学习,实时优化检测流程,实现自我迭代。这一技术趋势,正在重塑整个行业的技术格局。

市场层面,全球制造业的智能化升级,以及中国企业的出海浪潮,为行业带来了巨大的增量空间。

凌云光正是在这一关键时刻,通过收购JAI,将自身的技术和市场布局提升到一个新高度。JAI在多光谱成像、线阵相机等领域的核心技术,为凌云光补齐了高端产品线。同时,JAI覆盖35个国家的销售网络和客户资源,也成为凌云光打入全球高端市场的“快车道”。

这种模式,与康耐视和基恩士的早期成长路径高度契合。凌云光正在借鉴并复制这一成功经验,通过精准并购,不仅加速自身技术能力的提升,还以更快的速度扩展国际市场。

而且,凌云光这次收购,不仅是企业自身战略升级的体现,更为中国机器视觉产业的全球化提供了全新范式。长期以来,中国企业在全球机器视觉市场中,更多扮演“跟随者”的角色。而凌云光正在打破这一局面。

此次收购意味着中国企业有能力通过整合全球技术资源、利用国内强大的供应链优势,在国际市场中实现技术突破与市场扩张的双赢。更深远的意义在于,凌云光的全球化布局,将为中国机器视觉行业争取更多的产业链话语权。从技术标准到市场规则,中国企业逐步从“规则执行者”向“规则制定者”迈进。

凌云光的国际化探索,或许只是开始,但它已在中国机器视觉企业全球化的征程上刻下了重要一笔。在完成收购之后,凌云光接下来还会有什么动作,让我们拭目以待吧。

本文来源:数据猿

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