2024/07/12 15:20

AI機器人是什麼？

輝達（NVIDIA）創辦人黃仁勳繼3月的GTC大會中，大力看好機器人前景後，6月底舉行的輝達股東會上再表示，AI（人工智慧）浪潮將推動規模達50兆美元（約新台幣1630.9兆元）的重工業全面自動化，未來將由機器人來製造產品，甚至是管理機器人，使得相關議題成為焦點。

7月4日至6日於上海登場的2024世界人工智慧大會（WAIC）進一步引起各界關注，這屆大會聚焦AI、大模型、數據、高運算力等十大重點議題，現場有45款AI機器人展出，帶動機器人概念股題材再起。

高盛（Goldman Sachs）預測，人型機器人將在2035年呈現爆炸式成長，出貨達140萬台，全球市場總規模達380億美元（約新台幣1.23兆元）。高盛估，全球從事物流、製造業的人型機器人將在2030年左右達100萬台，有望在10年內走入服務業、家庭護理、健康和教育產業。

相關個股

1.金寶（2312）收盤價27.55元 週漲幅27.25％

電子代工大廠金寶近日舉行法說會，Q1營收329億元，年減16.36％，毛利率6.59％，稅後每股盈餘0.3％，首季營收雖然衰退，但整體淨利增加，金寶表示，主要歸功公司組織精簡、作業流程改變、自動化流程升級、集團資源整合，帶動毛利往上提升。6月營收134.05億元，年增5.49％；上半年累計營收731.63億元，年減6.98％。

金寶總經理陳威昌指出，市場大環境在2023年面臨挑戰，金寶積極尋找新產品和客戶，由於首季獲利已接近去年全年，加上部份虧損事業清算，最壞情況已過去。而金寶的消費性電子產品、印表機、儲存設備、網通等都與世界級大廠合作，從目前掌握的情況來看，訂單能見度長達12至14個月，預估「今年營運不會比去年差」。外傳接獲AI伺服器訂單，金寶則強調，公司在市場大趨勢都不會缺席。

陳威昌也提到，金寶近年嚴格控管成本，獲利有望維持水準。產能佈局方面，金寶在全球投資地區包括泰國、中國、馬來西亞、菲律賓、墨西哥、巴西、美國小廠生產醫療、國防相關產品，全球稼動率約在85％。

產品組合來看，陳威昌表示，主要來自消費型電子產品，新訂單加入後，佔比從30％擴大到40％，儲存設備、印表機事務各佔約20到25％，網通則佔10-15％。

2.訊舟（3047）收盤價42元 週漲幅7.14％

網通廠訊舟受到子公司康全業績衰退營運大虧影響，去年每股虧損0.15元，隨著訊舟發展利基產品，針對飯店、辦公室、智慧城市、充電樁推出新解決方案，客戶需求逐步回溫及新產品出貨挹注動能帶動下，今年營收從Q2開始重回成長，營運也將由虧轉盈。

訊舟6月合併營收8.11億元，年增100.27％；上半年累計營收30.57億元，年增40.13％。近年訊舟朝專業網路通訊大廠邁進，除了深耕既有Switch、WIFI 利基市場，開發工控網通市場外，也積極推出飯店、辦公室、智慧城市、充電樁等解決方案，期望開創更多持續性服務收入。

展望今年，訊舟表示，因網通產業原物料供貨已趨穩定，目前市場預期美國開始降息及客戶去庫存，在企業及零售端市場產品、電信端市場、智慧物聯網（AIOT）三大市場需求將逐步回溫。

6月的台北國際電腦展（COMPUTEX），訊舟也搭上AI熱潮，推出獨特的Expo 2024，展示最新產品和解決方案，點出在AI導入智慧生活中，訊舟如何引領未來智慧生活的發展，一起深入探討AI智慧連接未來的無限可能性。

3.羅昇（8374）收盤價103.5元 週漲幅-20.99％

羅昇專注於自動化機電零元件的通路貿易，攜手母公司工業電腦大廠友通（2397）強化佈局AI智動化領域，業務前景持續受到市場看好下，帶動股價衝高。

本業表現來看，羅昇去年以來因為俄烏戰爭衝擊，導致中亞需求減少，台灣工具機也受到日圓貶值的影響，在中國市場面臨日本廠商的競爭。在營運表現低迷的情況下，羅昇今年Q1本業小虧，稅後損益兩平。羅昇6月營收2.55億元，月減5.39％、年增2.19％，稅後純益約330萬元，每股盈餘0.03元。Q2累計營收7.66億元，季增9.1％、年減3.6％；上半年營收14.69億元，相較去年同期減7.93％。

法說會上，羅昇釋出營運復甦的展望，儘管智動化事業（Automation）受中國市場復甦緩慢而影響客戶資本支出，不過台灣市場開始出現回溫跡象，接單逐漸回穩。

看好AI智動化產品布局與通路互補綜效，羅昇日前也攜手母公司友通，宣佈共同投資台灣最大的捆包機業者怡進工業，以新台幣12.5億元共取得怡進股權70.65％，其中羅昇持有39％、友通持有31.65％股權。

羅昇總經理李長堅表示，羅昇是傳動控制產品及工廠智動化的最佳夥伴，包裝堆棧是顧客產品出貨前的最後關卡，更要追求高效、毫不馬虎，因此羅昇已發展多年結合產線的打包堆棧解決方案，透過提高操作效率和精確度，協助客戶節省打包時間和成本。李長堅指出，投資怡進後，將可完善智慧包裝堆棧解決方案，整合機器視覺發展高速檢測，達成生產履歷數位化、即時監控和調整等，有效提高效率並降低人為錯誤風險。