亚马逊的招聘广告正刷爆全网。25万个新岗位、经济复苏、人类与机器的共赢等等词条层出不穷。可就在同一周，一份泄露文件显示，一批 AI机器人正在取代超过60万个岗位。外面是热闹的招工现场，里面是机器的冷光闪烁。在效率成为信仰的时代，连「自动化」这个词，都被 悄悄改名。 这个时代最有戏剧性的两类新闻，竟在同一天出现： 一则写着「亚马逊将在美国扩招25万人」；另一则写着「亚马逊计划让机器人取代60万个岗位」。 前者出现在新闻发布会上，后者藏在泄露文件里。 「招人」与「裁人」也只是计算出的结果。 而亚马逊，是最先写出这段代码的那一个。 对企业来说，这是效率的胜利；对工人来说，却意味着，连被裁掉的资格都没有。 更现实的是，这场自动化革命将让亚马逊在每件商品上节省约0.3美元的成本，三年累计节约126亿美元。 亚马逊的双重剧本：扩招与解聘 就在几天前，亚马逊高调宣布：今年假日季将在美国扩招25万人。 新闻稿洋溢着乐观的词汇：就业机会、经济复苏、新岗位遍地开花。 但纽约时报拿到的一份泄露文件，暴露了另一面：亚马逊正计划让机器人取代超60万个岗位。 这份文件显示，到2033年，公司希望在美国实现75%的运营自动化，在销量翻倍的 ...

涉及的行业与公司 * 报告主要涉及汽车与工业科技行业，特别是人形机器人领域 [1] * 重点分析的公司包括特斯拉、捷普、伟创力 [1] * 提及的北美主要人形机器人公司包括Agility、Apptronik、Boston Dynamics、Figure AI、Sanctuary和1X [1] * 报告中还提到供应链中的亚洲公司，如三花智控、Harmonic Drive、Leaderdrive、鸿海、广达、立讯精密、领益智造、海康威视、华勤技术、科大讯飞和商汤科技 [16] * 在工业科技生态系统中，关键产品提供商包括TE Connectivity和Amphenol等公司 [15] 核心观点与论据 市场潜力与预测 * 人形机器人市场预计将从2025年的约2万台增长至2035年的约140万台，收入达到约380亿美元 [3][35] * 高盛的"蓝海"情景预测市场规模可达2050亿美元，特斯拉CEO则提出Optimus长期可能产生超过10万亿美元的收入 [8] * 当前全球工业机器人市场每年约55万台，这表明2035年140万台的预测将依赖于在工业和消费/商业场景的共同采用 [8][56] * 人形机器人被视为解决劳动力短缺的潜在方案，例如美国制造业有约1300万从业人员，美国材料处理领域有超过100万个职位空缺 [39] 技术现状与挑战 * 人形机器人技术借助AI正在快速进步，但在规模化部署前仍需解决硬件、软件/推理以及整体解决方案安全性方面的挑战 [2] * 硬件挑战包括手部触觉/精度、工作速度和电池续航 [2] * 软件挑战主要涉及在复杂环境中的推理能力，以及收集训练机器人AI所需的数据 [2][20][27] * 行业预计至少还需要几年时间，人形机器人才能在受控环境（如工厂）中开始规模化应用 [2][57] 特斯拉的机遇与优势 * 特斯拉可能通过内部使用和对外销售Optimus机器人双重受益 [10] * 公司可以利用其在车辆/能源领域的专业知识，包括功率电子/半导体、导航相关AI软件和制造能力，这可能为每台机器人带来数千美元的成本优势 [10][62][66] * 特斯拉的工厂环境可用于收集训练数据 [10] * 预计到2030年，人形机器人业务可能为特斯拉每股收益贡献0.10美元至3.00美元，到2035年可能贡献0.20美元至13.00美元 [10][66] EMS公司的角色与机遇 * 捷普和伟创力等EMS公司凭借其在制造、自动化、供应链、材料科学、计算和功率电子等方面的能力，有望在人形机器人市场中扮演重要角色 [11][14][71] * 捷普与Apptronik合作，并因其与亚马逊和特斯拉的牢固业务关系而处于有利地位 [11] * 到2030年，人形机器人业务对捷普的每股收益影响可能高达约1美元，对伟创力可能高达约0.25美元 [11][14] * 到2035年，对捷普的每股收益影响可能高达约4美元，对伟创力可能高达约1美元 [13][14] 平台与功率的重要性 * 人形机器人是另一个可以围绕"平台"和"功率"领域进行审视的市场，这两个领域对汽车和工业科技行业的成功至关重要 [9][17] * 功率效率对于电池寿命至关重要，功率管理对于为训练AI所需的数据中心供电也至关重要 [9][17] * 长期来看，人形机器人可以成为高利润软件和服务的平台 [9][17] 其他重要内容 主要人形机器人公司动态 * Agility Robotics的Digit机器人专注于物流和制造，目标是通过其RoboFab工厂每年生产1万台机器人 [76][77][82] * Apptronik的Apollo机器人正部署于物流和制造领域，并与梅赛德斯-奔驰和捷普等公司建立了合作伙伴关系 [84][85][90] * Boston Dynamics（现代汽车旗下）推出了电动版Atlas机器人，并与丰田研究所和英伟达建立了合作伙伴关系 [92][94][98] * Figure AI开发了自己的基础模型Helix，并与宝马合作，其BotQ工厂计划每年生产高达1.2万台机器人 [101][102][108] * Sanctuary AI专注于手部的触觉能力和灵活性，其Phoenix机器人已进行商业部署 [110][112][113] * 1X Technologies专注于家用机器人，其NEO平台计划于2025年底开始家庭测试 [115][116][121] 投资重点与供应链 * 当前在美国覆盖范围内投资此机会的最佳方式是关注工业科技生态系统，特别是那些为电动汽车、自动驾驶汽车平台和数据中心提供核心技术的公司 [15] * 亚洲供应链中有多家公司涉足此市场，相关细节可参考报告"Humanoid Robots III: The supply chain dynamism" [16] * 谐波传动系统公司被视为人形机器人发展的核心受益者，因其在精密减速齿轮领域的全球主导地位 [129][130]

产品发布与市场反响 - Figure 03人形机器人通过展示在模拟家庭环境中端茶送水、叠衣绕娃等自然流畅动作，引发广泛关注[1] - 与2024年8月发布的Figure 02相比，Figure 03重量减轻9%，体积显著减小，并采用多密度泡沫防夹伤设计和柔软织物外壳，更易于在家庭空间移动[1] - 创始人Brett Adcock特别强调视频内容未使用远程遥控操作，此举被视为对特斯拉擎天柱机器人此前被指远程操控的间接回应[1][2] 技术升级与核心创新 - 公司终止与OpenAI合作，转而自研视觉-语言-动作模型Helix，采用双系统设计：S2系统负责慢思考理解场景，S1系统负责快反应控制关节[6] - 通过Project Go-Big计划，利用成百上千台Figure 03采集数据，构建全球最大人形机器人预训练集以持续优化Helix模型[7] - Figure 03每只手掌内置摄像头提供冗余视觉，指尖可检测小至3克的力变化，并采用更柔软材料以稳定抓取不同物体[8] - 脚部采用镂空足弓与可独立活动脚趾结构，改善步态稳定性，并支持感应式无线充电，便于连续工作场景[8][10] - 机身覆盖浅灰色织物外套，表明其在散热与能效控制上取得进展，克服了人形机器人电机散热难题[12] 行业竞争格局与技术路线 - 行业技术路线呈现分化：波士顿动力Atlas代表运动控制巅峰，亚马逊Digit专注于仓储物流，而Figure 03与1X Technologies的NEO则聚焦家庭场景融合[13] - 1X Technologies创始人暗讽Figure 03在外观与理念上模仿其产品NEO[3] - 国内企业如宇树科技、智元、逐际动力等在人形机器人机电系统与运动控制层面快速迭代[14] 技术成熟度与商业化挑战 - 《时代》杂志记者实地体验发现，搭载同款软件的Figure 02在演示“将衣物放入洗衣机”时连续失败两次，揭示演示视频的“自然流畅”是反复训练与调参的结果[16] - 行业从业者评论指出，多数机器人演示视频为精选完美镜头，真实可靠性存疑，关键标准在于产品是否可购买和使用[18] - 创始人承认机器人仍有局限，但声称Helix模型能以极少数据学习新任务，例如仅靠80小时视频训练完成毛巾折叠，并认为数据增长将解决现有问题[16] 公司融资与战略叙事 - Figure AI融资节奏与产品发布同步：2024年2月完成6.75亿美元B轮融资，估值26亿美元；2025年9月完成10亿美元C轮融资，估值飙升至390亿美元，成为全球估值最高人形机器人企业[18][21] - 创始人Brett Adcock擅长资本运作，其公开表达聚焦于量产、降本与交付节奏，例如宣称Figure 03制造成本将比Figure 02降低90%，但较少披露具体技术原理与突破细节[21][25] - 分析认为，在技术落地尚有距离时，公司战略侧重于构建吸引投资人的“未来故事”，演示视频更多服务于融资与市场公关目的[18][25]

文章核心观点 - 海外人形机器人产业已迈入智能化发展阶段，技术研发、量产落地及商业应用迎来跨越式发展 [2][7] - 大模型深度赋能人形机器人突破感知-决策-执行闭环技术瓶颈，应用落地聚焦工业制造、物流仓储及家庭服务三大场景 [7][33] - 特斯拉Optimus引领产业化趋势，软件与硬件端同步突破，2025年有望成为量产元年 [4][8][44] - 头部厂商如Figure AI、Boston Dynamics等产业化进展加速，多元化技术路线并行 [3][9][18] 发展历程 - 萌芽探索阶段（20世纪60年代末至90年代）：以实现双足行走为目标，代表为日本早稻田大学WABOT系列，运动能力较弱 [11][42] - 集成发展阶段（21世纪初至2010年）：整合感知和智能控制，本田ASIMO实现环境交互与动作预测 [12][42] - 高动态发展阶段（2010年至2022年）：控制理论进步提升运动能力，本田ASIMO和波士顿动力Atlas分别实现电驱与液压复杂操作 [13][42] - 智能化发展阶段（2022年至今）：大型语言模型赋能智能化感知与决策，电驱动成为主流，特斯拉Optimus为代表 [14][42] 技术路线 - 日本侧重仿生模拟与服务应用：早稻田大学WABOT实现双足行走，本田ASIMO提升行走与交互能力，索尼开发娱乐机器人 [18][42] - 美国侧重功能学习与复杂环境操作：Willow Garage的PR2执行复杂操作，NASA的Robonaut 2执行太空任务，波士顿动力Atlas展示动态平衡 [19][42] - 欧洲等国多元化创新：法国Aldebaran开发NAO和Pepper，德国DLR开发TORO，意大利iCub研究认知，英国Engineered Arts开发Ameca [21][22][23][25] 竞争格局 - 科技巨头通过全栈布局、内生发展及外延拓展加速入局：谷歌投资Apptronik，微软投资Figure AI，英伟达发布GR00T模型，特斯拉自研Optimus [28][43] - 美国凭借AI积累领跑赛道：初创公司数量与中国持平（13家），过去10年融资总额达13.7亿美元 [30][43] - 头部企业注重技术融合与场景落地，通过资本绑定创新主体，行业处于资源整合与技术验证阶段 [29][43] 发展趋势 - 具身大模型赋能技术突破：Figure AI的Helix模型实现跨场景泛化，1X Technologies强化具身学习，Physical Intelligence的Hi Robot提升指令跟随准确率40% [33][44] - 应用落地加速：工业制造场景中Figure AI与宝马合作目标交付10万台，物流分拣场景中Figure 02实现零样本到应用突破，家庭服务场景中1X的NEO Gamma目标进入10万家庭 [35][36][37] - 技术路径分层架构为主流，端到端模型推动执行效率质变，2025年成为智能化跃迁关键拐点 [33][44] 特斯拉Optimus进展 - 软件端：2024年具备上肢重物搬运与动态抓握、下肢复杂地形自主运动能力，2025年将优化步态与跌倒恢复功能 [8][44] - 硬件端：Optimus 3预计2025年底推出，2026年量产，搭载22自由度灵巧手（微型丝杠+腱绳传动），采用轻量化方案 [8][50] - 量产计划：2025年出货量预计5千-1万台，2027年目标百万台级别，售价预估2-3万美元 [8][56] - 轻量化材料可能采用铝/镁合金或PEEK材料，以提升运动性能、工作效率和续航能力 [53][54] 其他头部厂商动态 - Figure AI：推出VLA模型Helix支持双机协作，全球融资最多（B轮6.75亿美元，C轮洽谈15亿美元），与宝马合作目标年产能扩展至10万台 [64][70][73][75] - Boston Dynamics：从液压转向电驱，电驱版Atlas成本降至几十万人民币，与英伟达、丰田研究所合作提升学习能力 [76][82][83] - 1X Technologies：发布NEO Gamma家庭机器人，采用肌腱驱动和自研LLM，获OpenAI和英伟达支持，计划2025年家庭测试 [84][86][90][91] - Sanctuary AI：Phoenix 8集成新型触觉传感器，提升操作精度与适应性，融资超1.4亿美元 [93][96][97] - Agility Robotics：Digit机器人年产1万台，与亚马逊合作物流自动化 [61][35] - Apptronik：谷歌参投3.5亿美元A轮融资，与奔驰合作推动Apollo商业化 [62][28]

行业概览与市场数据 - 2025年上半年全球人形机器人赛道融资额达140亿元人民币 其中国内市场贡献84亿元 Pre-IPO轮融资占全球融资额比例升至30% [1] - 2025年全球人形机器人市场销量预计达1.24万台 市场规模63.39亿元 2030年销量预计接近34万台 市场规模超640亿元 [1] - 行业面临商业化挑战 包括应用场景单一、核心部件依赖进口及盈利困难等问题 [1] 竞争格局与梯队划分 - 全球人形机器人市场形成四大梯队：第一梯队包括波士顿动力、本田、Agility Robotics等企业 凭借技术积累和产业化进展成为行业先驱 [2][3] - 第二梯队包括特斯拉、优必选、宇树科技等企业 通过技术路线或应用场景定位崭露头角 [3][4] - 第三梯队包括智元机器人、银河通用、Figure AI等企业 虽进入行业较晚但发展迅速 [3][5] - 第四梯队包括动易科技、九光智能等初创企业 为行业带来创新活力 [3][5] 代表企业技术进展 - 特斯拉Optimus第二代原型机搭载自研FSD芯片与端到端控制算法 实现流畅关节运动及接近人类水平的动作完成度 [5] - 波士顿动力Atlas机器人通过液压驱动与动态平衡算法实现高难度动作 2024年升级为全电动系统提升灵活性与静音性能 [5] - Agility Robotics双足轮式机器人Digit已部署于亚马逊15个仓储中心 全球装机量超12万台 成为物流场景规模化落地案例 [6] - 宇树科技H1人形机器人采用电机驱动方案 最大负载8公斤 续航2小时 是国内首个实现量产交付的产品 [6] - 智元机器人远征A1搭载自研大模型 支持自然语言交互与自主路径规划 可完成无预设程序的物流操作流程 [7] 订单与商业化现状 - 订单呈现头部大单与中小规模订单分层格局 智元机器人量产超2000台 2026年预计量产上万台 优必选合同金额达4亿元但规模不足700台 [8] - 订单类型分为高端资源型（如乐聚机器人、星动纪元）、科研与区域需求型（如众擎机器人、加速进化）、常规商业服务型（如开普勒、优理奇） [9][10] - 2025年上半年全球融资事件超80起 金额突破140亿元 但可量产能力仍稀缺 [10] - 高校采购订单占比高 单笔金额多在10-50万元区间 多用于科研验证和教学演示 [11] 行业痛点与挑战 - 核心零部件占生产成本40%以上 国产化使整机成本下降但单机成本仍居高不下 价格战压缩利润空间 [11] - 2024年全球已落地的机器人中72%用于高校科研、15%用于商业表演 仅13%进入工业和服务等实用场景 [12] - 国内超800家人形机器人企业中70%以进口零部件组装为主 缺乏自主核心技术 [12] - 技术协同不足 感知系统环境适应性缺陷导致控制系统决策滞后 [12][13] 技术发展与突破路径 - 行业破局需聚焦刚需场景 如工业高危作业和服务领域老龄化照护需求 [14] - 银河通用与美团合作的智慧药房解决方案使取药准确率从85%提升至98.7% 越疆科技医药配送机器人分拣效率提升40% [15] - 端到端大模型推理成为技术关键 如自变量机器人WALL-A系列模型实现多模态输入输出闭环 智元机器人灵犀X2在复杂环境中无故障运行时间突破1000小时 [16][17] - 2025年谷歌、微软、华为等推出千亿参数级别机器人专用大模型 推动端到端自主决策 [23] 应用场景拓展 - 工业场景在高危、高重复性劳动环节率先爆发 服务场景在医疗康复、养老陪护、物流配送等领域潜力巨大 [25] - 数字华夏仿生机器人夏澜S01应用于政务大厅和商用服务 智元机器人灵犀X2青春版适配文娱文旅场景 擎朗智能XMAN-R1可完成餐饮服务长任务闭环 [25] - C端市场逐步开拓 万元级产品出现（如松延动力、宇树科技产品定价3-4万元） 情感陪伴成为核心卖点 [26][27] 未来发展趋势 - 人形机器人有望成为继PC、智能手机和新能源汽车后的新一代智能终端 [20] - 发展趋势体现在技术融合（具身智能与大模型结合）、场景多元（工业和家庭场景渗透）、C端需求满足（情绪价值与实用功能结合）三大维度 [21][25][26]

投资交易概览 - Humanoid Global Holdings Corp 承诺通过一只基金对 Agility Robotics 进行 145,000 美元的间接战略投资 [1] - 该投资交易尚未完成 仍需满足惯例交割条件 [7] 投资标的分析：Agility Robotics - Agility Robotics 是首批成功实现人形机器人商业化的公司之一 其机器人已被财富500强公司使用 [2] - 公司成立于2015年 是俄勒冈州立大学的衍生公司 成为全球领先的人形机器人和先进自动化解决方案制造商之一 [2] - 公司在俄勒冈州开设了全球首个专用人形机器人工厂 通过在分销和履约领域的实际应用确立了行业早期地位 [3] - 公司在2022年完成了1.5亿美元的融资轮次 持续的投资者参与反映了对人形机器人行业的信心 [3] 产品与技术优势 - Agility Robotics 的旗舰人形机器人 Digit 设计用于在人类使用的空间内自主安全运行 其灵活性使其区别于单一用途的自动化设备 [4] - Digit 能够解决美国仓储、物流和制造业中可能空缺的190万个制造业岗位 [4] - 该机器人可承载高达35磅的重量 能在狭窄过道中机动 操作范围5.5英尺 单次自动充电后可运行长达4小时 同时保持动态稳定性和安全性 [5] 市场定位与战略意义 - Agility Robotics 采取务实方法 旨在增强而非取代劳动力 通过处理重复性、高流动率和易受伤的岗位 将人力解放出来从事更复杂和有价值的工作 [6] - Digit 在现实受控环境中的部署使公司能够收集性能和交互数据 为未来在酒店、家庭等更复杂场景的应用开发提供信息 [6] - 此项投资使公司能够接触到一家推动机器人技术进步并实现人机协作应用的企业 [6] 投资公司背景 - Humanoid Global Holdings Corp 是一家公开上市的投资发行人 致力于在增长中的人形机器人和具身AI领域建立先驱公司投资组合 [8] - 公司作为一个全球投资平台 提供流动性并覆盖该新兴生态系统的价值链 包括先进软件、硬件和使能技术 [8] - 公司由拥有全球范围内扩展变革性技术经验证的团队领导 采取长期、伙伴关系导向的方法 提供资本、市场进入战略咨询 并促进客户和战略合作伙伴的对接 [8]

Vancouver, BC & Salem, Oregon, Sept. 16, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Humanoid Global Holdings Corp. (“Humanoid Global” or the “Company”) (CSE:ROBO, FWB:0XM1, OTCPK:RBOHF), a publicly traded investment issuer focused on building and accelerating a portfolio of pioneering companies in the humanoid robotics and embodied AI sector, is pleased to announce that it has committed to an indirect strategic investment of US$ 145,000 into Agility Robotics, Inc. (“Agility Robotics”), via a fund that holds shares of Agility ...

AI在财富构建中的应用现状 - 人工智能正成为个人理财讨论的前沿工具 ChatGPT等AI模型被广泛用于提供非官方财务建议 特别是在削减家庭预算和培育被动收入流方面[1] - 高收入人群(年收入10万美元以上)更倾向于认为AI或技术解决方案有助于财富构建目标 46%认为AI有帮助 仅16%认为有损害[2] AI对金融知识普及的促进作用 - AI可能在一定程度上实现金融建议的民主化 麻省理工学院金融学教授Andrew Lo指出 可访问的AI模型可能引发金融参与方式的根本性变革[3] - AI为低收入人群(年收入低于5万美元)提供高质量的免费财务建议 这在未来数月和数年将实现重大突破[4] - 金融类AI应用如Digit能自动分析消费行为并将少量资金转入储蓄账户 该应用在短时间内为用户节省了数千美元[5] AI在金融素养教育中的具体应用 - AI工具有助于建立金融素养基础 聊天机器人可即时教育用户金钱话题 同时充当回音板和教师角色[6] - AI通过多种游戏形式指导财富构建 包括知识问答 债务偿还竞赛 预算挑战和投资模拟器等 以强化财务理解基础[6] AI在投资领域的应用发展 - AI驱动的投资组合服务正在快速增长 Betterment和Wealthfront成为中等收入人群(年收入5万至10万美元)的首选平台[7]

融资与合作 - Agility Robotics在C轮融资中获得英伟达风险投资部门NVentures的投资 具体金额传闻为2000万至3000万美元但未获证实 [1] - 公司与英伟达不仅是技术合作 更将共同开发下一代AI加速机器人技术 [1] - 英伟达通过AI基础设施和开发框架助力公司实现双足人形机器人的AI与自主性突破 [1] 公司业务与产品 - 公司专注于双足移动操纵机器人(MMR)领域 创造了全球首款商业化人形机器人Digit [1] - 主要客户包含电商巨头Amazon等企业 [1] - 公司目标是制造能在动态环境中与人类协同工作、移动和适应的机器人 [1] 行业前景 - 2025年被业界视为人形机器人元年 [1] - 通过感测器数据实时处理与强大模型训练 人形机器人自主性技术持续突破 [1]

行业与公司 * 物流机器人行业 包括人形机器人 AMR 无人叉车 AGV 智能搬运车等自动化设备[1][2][6] * 智能物流行业 涵盖数据驱动型 生态协同型 资本加产业联动型 技术突破型 全球生态型等多种商业模式[3][10][11] * 涉及公司包括 Agility Robotics 亚马逊 京东 GXO 舍弗勒 德玛科技 智元机器 北自科技 星动纪元 千寻智能 顺丰 白犀牛 中利股份 Finger公司 吉士佳 安徽合力 杭叉集团 诺力股份 中力股份等[3][6][10][11][15] 核心观点与论据 * 人形机器人商业化以工业场景为主 物流仓储简单搬运契合当前技术能力 工作简单重复 对精度要求不高[1][2] * 人形机器人可降低仓储物流运营成本和投资成本 美国仓储工人年薪约5万美元 2023年存在约100万个物流搬运用工缺口[1][4] * 具身智能推动"货找人"发展 通过AMR无人叉车和双足双臂机器人实现流动式仓储管理 易于部署 节约改造费用[1][4] * 仓储物流数据采集处理相对简单 封闭结构化环境降低训练难度 协作机器人和AGV积累数据可复用于训练 亚马逊已部署超百万台机器人[1][5] * Agility Robotics估值超10亿美元 客户仅需两年即可收回投资成本 其产品Digit配合AMR进行装卸货[3][6] * 京东智狼系列物流机器人应用于北京大兴机场亚一服装仓库 使每单物流成本下降约50%[7] * 全球约有18万个仓库 传统自动化解决方案渗透率仅20%左右 潜在市场规模超过2万亿美元[8] * 通过无人叉车 AMR等设备运输商品到固定窗口 再由人工或人形机器人完成工作 可提高两到三倍拣选效率 节省约20%运营成本[9] * 智能物流商业模式成功关键因素包括数据掌握与采集速度 下游客户资金实力及需求差异 场景适配能力 协调成本与投入要求[12][13] 其他重要内容 * 人形机器人终端售价目前在3万至15万美元之间 有望逐步降至5万至6万美元[7] * 集中式购物节如618 双十一或黑五 以及终端消费者次日送达需求 加剧仓储物流领域用工矛盾[4] * 企业在仓储环节投入成本占总运营成本18%至25% 管理不当造成隐性损耗可能达到37%以上[4] * 德国凯傲集团新签订单从去年同期50亿欧元增长至今年62亿欧元 供应链解决方案订单增长显著[13] * 值得关注公司包括传统系统集成商 新型仓储履约软件开发商 偏叉车类公司[15] * 未来关注细分方向包括机器人 工程机械 通用设备 能源设备以及出口链等[16]