上证报中国证券网讯（记者 高志刚）8月7日晚间，博泰车联发布公告，宣布以不超过14亿元收购成都明夷约70%股权。该公司是一家专注于高性能通信芯片设计的Fabless企业，核心产品覆盖光电芯片、射频前端及模拟芯片。 这是公司登陆港交所以来的首次重大产业并购，也是其“软硬芯云”一体化战略，从智能座舱向AI基础设施层纵深推进的关键一步。 事实上，博泰车联今年以来已获得多家银行的授信支持，相关资金安排明确指向产业并购。从获得授信到锁定标的，周期紧凑、目标明确。公告中亦将“收购方已取得相关银行下发的同意发放并购贷款的文件”列为交割先决条件之一，可见公司在交易启动之初即已完成融资闭环的顶层设计。 公告明确指出，标的公司成都明夷采用Fabless模式，产品已进入国内头部通信设备厂商及主流芯片平台厂商供应链，是国内极少数可实现单通道100G TIA电芯片量产的企业，解决了数据中心算力高速互连的关键环节，实现了自主可控，具备全面替代国际领先通信芯片的潜力。其射频前端芯片性能指标对标国际头部厂商，处于行业领先水平。 财务层面，成都明夷2025年实现营收约3.05亿元。同时，受益于收入上涨、毛利率改善和费用结构优化，其已逼近盈亏平衡点。根据转让方业绩承诺，2026至2028年营收分别不低于4.8亿、6.2亿和8.0亿元，税前利润不低于4500万元、9000万元和1.2亿元。 从产业趋势看，随着AI大模型进入万亿参数时代，算力瓶颈正从GPU转向互连环节，光互连成为释放系统有效算力的关键。机柜内高速光互连与机柜间全光网络已成为智算中心核心基础设施，国家明确支持超节点光互连部署，推动光通信电芯片需求持续攀升。而25G及以上高速率电芯片国产化率仍然偏低，替代空间广阔。标的公司所处的赛道兼具高增速与高壁垒，是典型的“长坡厚雪”型标的。 交易方案的设计同样值得关注。对价基准综合考量了标的所处行业前景、技术研发实力、历史财务表现、尽调结果及协议保障条款。此外，本次交易设置了多项交割先决条件，覆盖尽调、核心人员知识产权归属及竞业禁止、董事服务承诺等。博泰车联还将委派董事长及财务负责人，在保持标的经营自主性的同时确保战略方向与合规管理的可控性。 市场人士分析认为，此次收购的长期看点不仅在于AI数据中心长期成长空间，更在于车载光通信。博泰车联以合理的价格提前锁定一个稀缺的光电芯片技术平台，既是对“软硬芯云”战略的实质性落地，也为智能汽车与AI基础设施的交叉融合预留了充足的产业接口。

上证报中国证券网讯（记者 高志刚）8月7日晚间，博泰车联发布公告，宣布以不超过14亿元收购成都明夷约70%股权。该公司是一家专注于高性能通信芯片设计的Fabless企业，核心产品覆盖光电芯片、射频前端及模拟芯片。

这是公司登陆港交所以来的首次重大产业并购，也是其“软硬芯云”一体化战略，从智能座舱向AI基础设施层纵深推进的关键一步。

事实上，博泰车联今年以来已获得多家银行的授信支持，相关资金安排明确指向产业并购。从获得授信到锁定标的，周期紧凑、目标明确。公告中亦将“收购方已取得相关银行下发的同意发放并购贷款的文件”列为交割先决条件之一，可见公司在交易启动之初即已完成融资闭环的顶层设计。

公告明确指出，标的公司成都明夷采用Fabless模式，产品已进入国内头部通信设备厂商及主流芯片平台厂商供应链，是国内极少数可实现单通道100G TIA电芯片量产的企业，解决了数据中心算力高速互连的关键环节，实现了自主可控，具备全面替代国际领先通信芯片的潜力。其射频前端芯片性能指标对标国际头部厂商，处于行业领先水平。

财务层面，成都明夷2025年实现营收约3.05亿元。同时，受益于收入上涨、毛利率改善和费用结构优化，其已逼近盈亏平衡点。根据转让方业绩承诺，2026至2028年营收分别不低于4.8亿、6.2亿和8.0亿元，税前利润不低于4500万元、9000万元和1.2亿元。

从产业趋势看，随着AI大模型进入万亿参数时代，算力瓶颈正从GPU转向互连环节，光互连成为释放系统有效算力的关键。机柜内高速光互连与机柜间全光网络已成为智算中心核心基础设施，国家明确支持超节点光互连部署，推动光通信电芯片需求持续攀升。而25G及以上高速率电芯片国产化率仍然偏低，替代空间广阔。标的公司所处的赛道兼具高增速与高壁垒，是典型的“长坡厚雪”型标的。

交易方案的设计同样值得关注。对价基准综合考量了标的所处行业前景、技术研发实力、历史财务表现、尽调结果及协议保障条款。此外，本次交易设置了多项交割先决条件，覆盖尽调、核心人员知识产权归属及竞业禁止、董事服务承诺等。博泰车联还将委派董事长及财务负责人，在保持标的经营自主性的同时确保战略方向与合规管理的可控性。

市场人士分析认为，此次收购的长期看点不仅在于AI数据中心长期成长空间，更在于车载光通信。博泰车联以合理的价格提前锁定一个稀缺的光电芯片技术平台，既是对“软硬芯云”战略的实质性落地，也为智能汽车与AI基础设施的交叉融合预留了充足的产业接口。