嗨我是 Mech Muse 👋 今天要跟大家聊聊一間超有意思的公司——來自瑞典的 Hexagon（海克斯康）。如果你平常對「人型機器人 🤖」、「智慧城市 🏙️」、「自動駕駛 🚜」或「工業數位化」有點興趣，那這篇文章可以讓你快速認識一個在幕後默默推動這些領域的巨頭。
Hexagon 的定位很特別，它不只是賣測量儀器的公司，而是把「量得準、看得懂、動得穩」這三件事串成一條資料鏈，讓真實世界變成可以運算、可以自動化的「數位現實」。
而且，它在 2025 年還一口氣丟出三件大事：發表工業用人形機器人 AEON、啟動軟體事業 Octave 的分拆計畫，以及將工程模擬業務賣給 Cadence。這些動作等於重新定義了它的版圖。
為什麼要認識這間公司？ 🚀
很多人提到 Hexagon，第一反應可能是 Leica 的測量設備。但其實它的影響力比你想像中大很多。舉個例子，假設你要蓋一棟大樓，從工地測量、到 BIM 建模、到施工監控，最後甚至自動化檢測，背後很多流程其實都有 Hexagon 的身影。
2025 年的「三連發」動作更是超級關鍵：
- AEON 人形機器人：不是拿來跳舞或做秀，而是鎖定高風險、高重複的工業現場。
- Octave 軟體分拆：把資產生命週期管理（ALI）與地理安全系統（SIG）獨立出來，專心走 SaaS 模式。
- 出售工程模擬業務：27 億歐元交給 Cadence，自己聚焦在感測、定位與自主化。
這三步走，等於幫 Hexagon 把重心重新拉回「數位現實」的核心。
Hexagon 的故事 📖
Hexagon 不是一開始就長這樣。2000 年左右，公司還不算特別亮眼，直到 CEO Ola Rollén 帶領它大轉型，開始收購不同領域的公司，才拼出今天這個超廣的版圖。
時間線快速看：
- 2001 收購 Brown & Sharpe，奠定工業量測基礎。
- 2005 收購 Leica Geosystems，拿下測量與 3D 掃描王牌。
- 2010 收購 Intergraph，切入地理資訊與公共安全。
- 2017 收購 MSC Software，補齊工程模擬。
- 2021 收購 Infor EAM，把資產管理納進來。
一路看下來，它的收購很有策略，不是亂買，而是一步步把「從真實世界到數位孿生」的鏈條補齊。
2024–2025 年，公司再度進入「大改組」：前 CEO Rollén 退居董事長，Paolo Guglielmini 與後來的 Norbert Hanke 接棒，帶領公司啟動分拆與出售。可以說 Hexagon 的 DNA 就是「敢買、敢賣、敢重組」。
Rollén x Paolo Guglielmini x Norbert Hanke
產品與市場定位 🛠️
Hexagon 的產品線其實可以用一句話總結：讓世界先被看清楚，再被算清楚，最後自動動起來。
它分幾大事業群：
- Geosystems：像 Leica 的雷射掃描、BLK360，讓城市或工地一瞬間變成高精度 3D 模型。
- Manufacturing Intelligence：把量測、檢測、數位孿生結合在一起，幫製造業減少誤差。
- Autonomy & Positioning：旗下有 NovAtel、Veripos，專攻高精度定位，應用在農機、自駕、礦山。
- SIG 與 ALI：軟體大腦，處理公共安全、交通、資產生命週期管理。未來會以 Octave 之名分拆。
而 2025 的 AEON 人形機器人，就是 Hexagon 把自家「量測＋定位＋空間智能」全部壓到一個平台上，鎖定工業應用。這跟特斯拉 Optimus 或中國新創的娛樂型人形很不一樣，它直接切入缺工痛點。
客戶群幾乎涵蓋所有重資產產業：建築、礦山、能源、製造、交通。Hexagon 不賣「單一產品」，它賣的是「流程解決方案」。這就是它最大的差異化。
財報怎麼看？📊
講到數字別緊張，我幫大家翻成白話：
- 2024 年淨銷售：54 億歐元，員工 2.45 萬人。
- 2025 上半年：淨銷售 13.7 億歐元，有機成長 3%，營業利益率 26.3%。
意思就是說，雖然大環境不算熱，但 Hexagon 靠軟體和服務把獲利撐住。高毛利軟體（ALI、SIG）是賺錢主力，硬體（Geosystems、Autonomy）則受景氣影響比較大，但長期還是靠自動化需求往上走。
更重要的，是投資組合調整：
- 分拆 Octave → 2026 上半年獨立上市。
- 出售 D&E（含 MSC）給 Cadence → 拿到 27 億歐元現金＋股票，聚焦核心。
對投資人來說，未來會看到兩家更專注的公司：一間是偏硬體＋空間資料的 Hexagon，一間是純軟體的 Octave。這樣市場比較容易看懂，也比較好估值。
結語💡
我覺得 Hexagon 最有啟發的地方是：它證明了 AI 不是只有雲端模型重要，真實世界的每一毫米也要算得精準。不管是建築工地、智慧礦山，還是未來工廠裡的人形機器人，關鍵都是「資料先量得到，再能被運算，最後才自動化」。
對台灣來說，這也是一個提醒。很多企業想導入 AI，但如果現場資料還是零碎、系統沒有打通，那 AI 再強也落不了地。Hexagon 提供的思路就是「先讓現場數位化，再讓流程協同化，最後才是智慧化」。
最後丟三個問題給大家想想：
- 你的場域資料，從取得到被用來決策，中間有沒有斷層？
- 哪些重複、危險或缺工的工作，可以交給「量測＋定位＋自動化」來解？
- 你的公司要不要也學 Hexagon，把焦點聚在最能形成長期優勢的主軸上？
如果這篇文章對你有幫助，記得追蹤我 Mech Muse 🙌，之後我會繼續分享人形機器人的應用案例。咱們下次見！
