【智慧城市网 上市公司】近日，高分辨率数字激光雷达供应商Ouster和知名激光雷达传感器和解决方案全球企业Velodyne宣布，双方已达成最终协议，将以全股票交易的方式进行合并。
据报道，合并后公司的市值约为4亿美元。根据两家公司于11月4日周五签署的协议条款，每股Velodyne股票将在收盘时交换0.8204股Ouster股票。以当前流通股计算，该交易完成后，Velodyne和Ouster的现有股东各自拥有合并后公司约50%的股份。
在合并交易完成之前，两家公司将继续独立运营业务。目前合并后的公司命名尚未公布，合并交易预计将在2023年上半年完成。
Velodyne的产品支持包括自动驾驶、驾驶辅助、地图和机器人等解决方案的应用，而Ouster的数字激光雷达传感器主要支持工业自动化、智能基础设施、机器人和汽车行业。此次两大激光雷达龙头企业合并，预计将推动显著的价值创造，并通过强劲的产品供应、提升的运营效率和快速增长的终端市场互补客户基础，带来强大的财务业绩表现。
领导团队由现任Velodyne首席执行官Ted Tewksbury担任董事会执行主席，现任Ouster联合创始人兼首席执行官Angus Pacala担任合并后公司的首席执行官。
两家公司在与专业目的收购公司(SPACs)合并后成为公开交易实体。Velodyne在2020年6月与Graf Industrial Corp达成协议后于2021年9月开始交易。Ouster在2020年12月与Colonnade Acquisition Corp完成协议后于2021年3月开始交易。
Velodyne以其Puck激光雷达传感器而闻名，该传感器支持低速自动驾驶和驾驶员辅助应用。在过去的两个月里，该公司与斯坦利机器人公司(Stanley Robotics)、雅马哈汽车有限公司( Yamaha Motor)和Visimind Group签署了正式协议，将为他们供应和交付Puck传感器。Velodyne上个月还收购了一家专注于人工智能的软件公司Bluecity，双方已合作多年共同为智慧城市应用提供基于激光雷达的解决方案。
Ouster的目标则是工业、机器人和智能基础设施市场，去年公司收购了用于汽车系列生产的数字固态激光雷达传感器开发公司Sense Photonics。通过此次收购，该公司还在公司架构中组建起了Ouster Automotive部门，专注于推动数字激光雷达在消费和商用车的大众市场采用。此外，Ouster公司于2021年11月推出了Digital Flash系列汽车激光雷达。
对于此次合并，Ouster首席执行官Angus Pacala表示：“Ouster尖端的数字激光雷达技术能够带来强大的单位经济效益和新产品的性能收益，再加上Velodyne数十年的创新、高性能硬件和软件解决方案，以及已建立的全球客户足迹，使合并后的公司能够在快速增长的市场加速采用激光雷达技术，满足各种客户需求。我们的目标是在满足客户需求的同时，实现足够低的价格，以促进激光雷达的大规模采用。”
而Velodyne首席执行官Ted Tewksbury博士则表示：“激光雷达是一项有价值的自动驾驶技术，能够显著提高自动驾驶的效率、生产率、安全性和可持续性。我们的目标是通过提供负担得起的高性能传感器，推动广泛的客户应用程序的大规模采用，并通过创造规模来推动盈利和可持续的收入增长，从而创建一个充满活力和健康的激光雷达行业。”
国外激光雷达市场多家企业近期均传来负面消息，而这两家公司最近也都出现了亏损：
- Velodyne今年第二季度净亏损4430万美元(合每股亏损0.22美元)，此前2022年第一季度净亏损4910万美元(合每股亏损0.25美元)。今天(11月8日)，Velodyne将会公布最新的第三季度收益。
- Ouster于11月7日公布了第三季度财报，本季度公司净亏损增至3600万美元；此前该公司在2022年第二季度净亏损2800万美元。今年9月，Ouster还表示，2023年的现金支出目标为1.07亿美元，与2022年第二季度的年化现金支出相比减少了15%以上，同时该公司还宣布了裁员约10%的计划。
截至2022年9月30日，Ouster和Velodyne的现金结余合计约为3.55亿美元，并计划在完成合并后的9个月内实现至少7500万美元的年化成本节约。
而通过此次合并，两家公司将实现客户基础、合作伙伴和分销渠道的共享互补，同时还将带来更低的产品成本和创新的产品路线图，将加速激光雷达在快速增长的终端市场的采用。随着全球商业足迹和分销网络的扩大，合并后的公司预计将增加销量，降低产品成本，并推动自身的可持续增长。
合并后公司将拥有超过20年的激光雷达技术创新综合经验，其知识产权组合将包括173项已授予专利和504项未决专利。此外，管理层计划将精简公司的运营支出，以建立一个与合并后公司预计收入增长相一致的整体成本结构。
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