圆桌对话实录 | AI原生时代：人机共生的产业机遇与挑战

9月28日，由南山区企业发展服务中心、深圳市战略性新兴产业发展促进会、广东省粤港澳大湾区战略性新兴产业发展促进会联合主办的NEXWAVE 2025大湾区战略性新兴产业与未来产业生态链接大会圆满落幕。在“共创未来”圆桌对话环节，产业大咖围绕《战新产业如何穿越周期、基业长青》《“内卷”与“出海”：中国智能网联汽车产业链的破局之路与未来生态构想》《AI原生时代，人机共生的产业机遇与挑战》三大前沿议题展开深度研讨。

其中， 在“AI原生时代，人机共生的产业机遇与挑战”对话中，深圳市都会城市研究院院长高海燕，同创伟业联合创始人黄荔，战新会副会长、万魔声学董事长谢冠宏，若铂智能机器人联合创始人邹光富，强脑科技具身智能负责人张知阁，丰翼科技副总经理陈涛，帕西尼感知科技VP顾宏康等嘉宾聚焦AI在医疗、制造、服务等领域的深度融合前景，并就AI治理、数据安全、就业结构影响等议题进行了建设性探讨。

今天，小新为您带来“共创未来”圆桌对话《AI原生时代，人机共生的产业机遇与挑战》实录。

主持：高海燕 深圳市都会城市研究院院长

嘉宾：黄 荔 同创伟业联合创始人

嘉宾：谢冠宏 万魔声学董事长

嘉宾：邹光富 若铂智能机器人联合创始人

嘉宾：张知阁 强脑科技具身智能负责人

嘉宾：陈 涛 丰翼科技副总经理

嘉宾：顾宏康 帕西尼感知科技VP

以下为“共创未来”圆桌对话实录

01

高海燕：

AI是人人的AI，也是千行百业的AI。在深圳特别能感受到生产力爆发与产业迭代升级的交互效应。纵向看这二三十年，从IT到互联网、数字化再到AI，节奏越来越快，融合效应越来越强，对企业的挑战几乎无时不在——过几年就要升级，过几年就要进化，时刻都在剧烈变化中。所以我常说，深圳是生产力大爆炸和产业融合度最高的城市。

今天谈AI与人机共生有现实意义。所谓人机共生，我从字面理解不一定很专业，就是AI时代人和机器在生活、产业场景中如何高效协同、价值碰撞、价值共创。从这个角度讲，深圳很有谈论价值——在这里，人机共生不是虚幻想象，而是超强现实。所以在深圳这座最重要的AI城市之一，甚至可以说没有之一，设置议题谈论人机共生很有必要，应该常谈常新，有深圳意义、时代意义、未来意义和行业意义。今天在座的嘉宾都是这一行的实践者、投资者，非常专业，我想把更多想法和话题抛给他们回答。

问题就是：你所在的领域中，你认为AI与人机共生的标志是什么？你观察到的标志是什么？或者你实践中的标志是什么？第二个问题，作为知名投资机构联合创始人，你现在投AI看好哪些赛道？未来3～5年，是脑机接口、具身机器人还是其他领域？另外你更看重什么？是产品、技术、场景还是商业模式？这几个问题请你一起回答。第一个，想问同创伟业联合创始人黄荔总，请您分享分享！

黄 荔：

首先感谢吴宪会长，战新会确实给深圳带来很多创新活力，其次感谢主持人提的问题。同创伟业总部在深圳，是土生土长的投资机构，我们比较务实，不会铺太多赛道。从我的研究和投资经验来看，我们会在具身智能机器人赛道投入更多精力——目前具身智能机器人的物理本体，尤其在深圳的产业化和成熟度已经比较高，大脑部分还有不同技术路线在迭代。

所以我们更看重物理本体这一块，这也是为什么能看到很多高难度动作的Demo，包括各种操作场景的Demo，我们认为这部分比较容易成熟。但世界模型和VLA模型这两块，不管是强化学习还是模仿学习，如果未来能融合，我们有自己看好的方向，但不敢说完全掌握技术前沿。

所以，我们会在不同产业领域和实践场景中，首先看技术领先性，其次看融合能力。目前没有哪家能做到本体和大脑都十全十美，或者在某个细分赛道、单一工种完全覆盖，但一旦突破，至少能在单一工种中替代人类劳动。关键是要为人所用、为人服务。

从伦理角度和发展目标来看，发展取代人类的技术有点不切实际。但我们选择赛道时还是以服务人为核心，取代单一工种，这是目前的发展逻辑。所以我们选择具身智能机器人赛道，未来可能以世界模型为主导，结合端到端的VLA模型。

如果能和本体结合，相信会有很多突破，技术成熟需要迭代，不会一蹴而就，所以我们比较看好这个赛道。至于其他领域，比如人机共生，我觉得还没到最优或最成熟的阶段，不是不值得研究，而是目前还停留在设备阶段，谈不上智能和意识。如果能解决残疾人问题，是值得做的；但其他方面，大脑的秘密还没完全解开，所以还为时过早。

高海燕：

谢谢黄总。黄总讲得很清楚，投资逻辑立足具身智能机器人领域，看重先进技术、数据模型支撑和大脑研发，以及与应用场景的有效融合，能解决实际问题。我追问两个问题：第一，深圳被称为中国机器人第一城，去年机器人领域投资案例最多，有72个，同创伟业在其中有没有投资项目？第二，刚刚马主席提到耐心资本，你觉得这个领域需要耐心资本支撑吗？

黄 荔：

是的，我们从PE做到VC，再到天使基金和种子基金。以前有耐心是因为没有退出渠道，不得不等；现在布局天使期和种子期项目，有了良性循环，心态更好，愿意看到行业周期发展和新周期的崛起。主持人提到的具身智能机器人，我们在全国范围内投资，最近投了十几个案例。我们没具体比较过数量，简单统计大概有十几个，包括大脑模型、世界模型、本体、关键零部件和终端等，覆盖具身智能机器人的各个环节。投资阶段有首轮、二轮和三轮，再往后就没有了，情况大概就是这样。

高海燕：

谢谢黄总，下面我们把话筒交给万魔的谢总。AI与人机共生及业务场景的融合，万魔应该做得不错。我们都知道万魔是知名品牌，我想问个具体问题：在AI与人机共生的场景时代，万魔的新一代智能耳机是否具有探索性和先达性？也就是说，音频有没有可能成为人与AI连接的重要入口？过去互联网时代，我们讲“入口为王”，对吧？那在今天的AI场景时代，你觉得音频会不会是其中一个很重要的入口？

谢冠宏：

我们不敢说自己多高大上，毕竟AI和机器人领域已经很高科技了，我们做的算是科技里比较接地气的部分。核心就是围绕人体提供交互入口，客户对AI的最大需求就是穿戴设备要做到最轻、最舒适、无感且省电——叫它能马上回应连线，不叫就绝不打扰，还不能泄露隐私。语音识别准确率要做到极致，这些都是我们在AI边缘计算层面做的事。

怎么实现低功耗？怎么优化运行？这些都是长期布局的方向，所以我们很早就投资了类神经算法，用来提升语音质量、降噪效果和听觉清晰度，还投了存算一体、人工皮肤、人工肌肉这些领域。最近我们觉得能做些贡献的是人体健康领域，毕竟设备贴近身体，能做运动辅助和健康监测。运动方面还在保密阶段，我们正和最知名的运动鞋公司合作开发下一代产品，要把运动习惯指导变得更实惠、更方便。

健康方面，现在很多产品都做心率监测，但基本没用——你跑着步，心率显示140，继续跑还是停？有没有危险？根本不知道。我们坚持和合作伙伴把耳机做到通过FDA，也就是美国药监局的认证，因为每年心血管疾病出事太多，等出事再处理就晚了。我们的技术能让你花十几秒，提前三周预测心率异常、房颤风险，甚至瓣膜冠状动脉问题。

听起来很神，对不对？以前这不可能，但现在有了AI。现在病例数据很扎实准确，同类病例有几万个，记录都很准确，标签数据很扎实。学习后准确率很高，FDA临床实验显示有95%~96%的准确率，AI技术、算法学习和数据准确性确实改变了世界。所以我们会继续围绕人体需求做研发，也感谢现场芯片公司的支持。

目前我们合作的品牌包括华为、小米、荣耀，现在市场竞争激烈，二线厂商像倍思这些我们也都合作了。虽然做的是高科技，但提供的是性价比最高的服务，大概就是这样。

高海燕：

谢谢谢总分享的新的拓展场景，下面请若铂智能机器人联合创始人邹光富分享。其实我想问的是，AI与人机共生及业务场景的融合，在你们做机器人本体研发的公司，我经常在商业化上遇到一个问题：场景需求往往比较个性化，但从边际效应来看还是需要标准化，这两者之间的矛盾在你们领域是怎么处理的？

邹光富：

你这个问题问得非常好，我们目前也面临同样的问题。过去做标准产品比如汽车产线、手机产线，很容易标准化，这是工业制造的过去式。未来在农业等特殊领域会出现大量非标场景，比如摘苹果、杀鱼——我们天天吃的酸菜鱼，每条鱼都是人工宰杀的。

用机器人怎么解决这个问题呢？打个比方，每条鱼都不一样，哪怕两斤重的鲈鱼和鲫鱼，体型肥瘦长短都有差异，个性化非常明显。我们不可能为每条鱼做一台机器人，所以若铂的思路是：从工具到人机辅助再到标准化。首先要构建核心零部件及组件的标准化，通过定制化开发满足非标需求，最后形成行业标准化产品。

具体做了三件事：第一是软硬件架构标准化，硬件上以高精度伺服驱动技术为核心，打造运动控制、电源管理和移动模组的硬件平台；传感器做成标准组件，根据场景适配不同传感器，再开发一套微型工业化操作系统，调度AI机器人的所有行为，通过AI算法和感知系统采集、分析、识别数据并决策。同时开放软硬件接口，让更多人参与。

第二点是模块化与定制化结合。比如用标准化模组，针对工业、农业、制造业、服务业的不同场景，根据用户需求选择相应模组进行标准化改造，形成看似定制化的产品。

第三是开发第一代小模型人工智能与通用人工智能的结合。现在大家都在讲大模型，但我们团队是软件出身，知道创新型企业和中型企业玩不起——需要大量资金，具体数额我就不说了，这是我们在项目中被逼出来的方向。

小模型的优点是针对具体场景只需修改部分参数，通过适配组装就能满足需求。不过像水果识别，比如识别荔枝这类需求，可以先用大模型训练数据，优化后再转换成小模型应用。

有了这些技术后，我们特别重视与大企业或行业龙头合作。目前服务的基本是行业龙头企业，过去很难进入成功企业，现在重点突破——比如最近入股天安新材，结合他们的电子皮肤探讨农业和医疗领域的应用。我们已建成全球首个无人化水产加工厂，能自动杀鳖、虾、鱼等。

另外是橡胶加工，汽车轮胎原料是柔性材料，每块胶都不同。我们通过核心技术、软硬件能力和小模型学习能力，做出了行业标准化产品。在电池、汽车、手机行业看似非标，但在我们领域却是标准品。

所以标准品和非标定制是相对的。刚才刘刚总提到做定制化标准品，我觉得只做一套产品的非标确实难设计，我们通过这种技术路线正在逐步推进。

高海燕：

谢谢邹总，您讲的内容含金量其实很高，尤其对很多创新创业公司。我觉得您提到机器人领域面临两端非标化问题：一端是需求端的个性化，因为每个客户需求不同；另一端是产品部件的非标化。但为了建立这种能力结构，若铂首先解决了核心部件的标准化，然后把非标部分开放共创，对吧？这样响应速度会很快，再结合软件和大模型训练，加上标准核心部件的标准化，构成核心能力，两端的组织能力就会更强。这应该是个很好的解决方案公司，采用BtoB的商业模式，对吧？不知道我说的有没有道理。

邹光富：

说得非常正确，我们也是toB端的公司，主要是解决行业应用的一些细分领域应用问题。

高海燕：

我不知道你的经济规模，如果对一个几亿级的公司以下的公司，尤其是 BtoB 的，其实最好的方式还是现在这种就是组织方式、产业的组织方式，是吧？

谢冠宏：

可以冒昧补充一句吗？那个我觉得我们中国这边有很好的土壤，就是做那个工业化的机器人。不要去跟外国去抢这个模拟类人类的机器人，因为我们像BtoB，我一听到这个好高兴，因为整个工厂里面那个设备制具、自动化设备，每一个产品都要重新安排、重新定制，人有时候也经不起这样子。

邹光富：

我非常赞成。

谢冠宏：

所以在产线的几百万人力中，很容易聚焦一件事——专门锁螺丝、专门上胶，不用买那么多设备，结果大家都很卷，只能做低价，调整起来也方便，这是个好机会。

高海燕：

太好了，谢总也get到了这个事情的底层逻辑和本质。其实我个人听到谢总和邹总讲的，都很兴奋，觉得邹总这里完全有机会成为重要的工业机器人平台。今后靠大客户带动核心能力，走平台化方向，有机会服务更多企业。

邹光富：

对，我们现在确实有工业机器人的全套技术，整个技术栈都是全的，但没去血拼工业机器人这个赛道——太残酷了。所以我们开辟了另外一些赛道，其实讲工业机器人和AI，根本逻辑还是机器换人为生产生活服务。不一定非要搬轮胎、搬手机或贴手机屏，里面还有很多细微的工作可以做。

我们最终结论是用机器换人，让人过得更舒服。刚才叶院长的演讲让我感同身受，就是要人和自然更协同，把技术应用到产业化的具体环节，每个企业找到自己的定位就行。

高海燕：

再次感谢邹总！接下来，请强脑科技具身智能负责人张知阁张总分享一下。因为我们是技术型企业，脑机接口又这么高大上，我想问问：在现在这种强技术、前沿技术领域，你觉得发展的障碍是什么？是市场、技术本身，还是市场接受度和认知？或者是市场对产品能力的认知障碍，你觉得是哪个部分？

张知阁：

对，刚开场的时候，海燕老师问了黄荔老师一个问题：现在比较前沿的脑机接口和具身智能这两个领域，更关注哪一块？我们强脑科技很幸运，两块都在做。其实我们一直在思考，我们已经过了从0到1探讨人类大脑与机器接口的阶段了。

那接下来，我们的壁垒到底在哪？经过分析和近十年实践，我们发现目前最高的壁垒并不是单一的技术或产品参数，而是更倾向于理解为一个整体——从技术壁垒到使用可靠性，再到社会认知、伦理道德认知，构成的社会信任壁垒。

这其实是个比较综合的问题。比如脑机接口，大家科幻片看得多，真正未来实现脑机结合，人类的角色是什么？还有刚才讨论的具身智能，当机器人从硬件到“大脑”的成熟度接近甚至超越人类时，人类的角色又是什么？

这其实就是社会认知的问题。回到刚才说的，这三个方向像个三角形壁垒：第一个是技术爬坡，每个企业都会面对。拿我们做的脑机接口来说，数据采集的精准度、设备稳定性、算法迭代能力，这些都是已知内容。

随着技术发展，这些肯定能攻破，路径也很明确，技术层面是从0到1的基础，另一个方面是使用的稳定性和安全性，还包括成本下降到可用水平。这其实是工程和商业结合的问题，技术成熟、产业链完善后，量产成本下降只是时间问题，整个行业努力的话，实现路径也比较明确。

但第三个问题，社会认知和信任，已经超出技术和工程层面，是关于人的认知问题。我们做脑机接口这个方向，也确实面临很多挑战。

现在我们最核心的策略是什么？就是要让用户和社会相信这是可靠、可用，甚至向善的工作。我们的技术是为了解决人类疾病健康问题，同时帮大家提高生活水平。所以我们会多做两件事：一是技术更透明公开，二是多做向善的事。比如我们给残疾人提供的仿生手、仿生腿产品，曝光比较多。给截肢患者装上后，看到他们能回到正常人的工作生活状态，这就是真正帮助他们和社会，解决很多问题。

还有给自闭症小朋友的解决方案，看到他们从不会表达、不会讲话，慢慢开始讲话、交流，这也说明我们本着向善、透明的态度，真正帮到了有需要的人。这样一来，社会信任基础就慢慢建立起来了。

高海燕：

谢谢张总，您讲的我们都明白了。脑机接口在场景中既要在产品上突破，也要在应用场景上突破，还要保持社会认知的一致性。这样的运作需要天使消费者和耐心资本支持吧？当然也需要自己的创新加持。

下面，我想问陈总一个问题，陈总是丰翼科技的，做物流机器人，特别是无人机物流从封闭场景走向开放场景，还是有很多挑战的。想问问你面对这些挑战时，你们做的主要突破是什么？

陈 涛：

我们专注做低空末端物流配送，就是100公里范围内的低空物流配送。现在最主要的挑战不是技术，因为我们在深圳每天无人机能飞1000~1500个架次，运顺丰的快件每天能到2千到3万票的规模，已经在实际运营了，所以技术方面算不上巨大挑战。最大的挑战是空域问题，因为消费者需要的是高确定性的低空物流服务。

我打个比方，昨天寄了一个快件，今天想再用无人机寄，运营方却说空域管制飞不了，我也没法百分百保证明天能寄。这样消费者用无人机运输的意愿肯定会大大降低，现在全国各地空域还完全做不到高确定性，这是我觉得整个行业最主要的障碍。

高海燕：

陈总讲得很好，深圳的创新有时候就是这样，有“创新的烦恼”对吧？有管制问题、客观环境问题，还有认知伦理和用户认知的问题，心智上也要突破。这就是创新需要共同面对的问题，很有意思。

陈 涛：

是的，虽然空域问题还很大，但相比前几年开放程度已经高很多了。比如申请空域，今天申请的话大概一个星期左右。

高海燕：

最后一个问题，我想问问顾总，帕西尼也是前沿技术代表，做机器触觉的，您觉得在市场化过程中，现在最大的壁垒是技术、产品场景还是什么问题？

顾宏康：

我觉得是技术壁垒，三个选项里先排除价格——我们大湾区有全球最牛的产业链，深圳和大湾区根本卷得起，所以价格不是问题。短期看是技术瓶颈，未来限制会是市场。先说说技术原因，给大家普及下：人工智能发展分三个阶段，第一个是让AI会思考，比如下棋；第二个是让AI学会看，李飞飞教授搞的ImageNet大家可能不熟，大白话就是谷歌让互联网识别猫的时候，AI大模型就学会"看"了。我们现在做的是第三阶段——让AI大模型会"动"，也就是具身智能人形机器人赛道。什么是具身智能人形机器人？就是有具体载体搭载AI大模型和环境交互，人需要看、听、说，我们帕西尼还要"摸"——老祖宗说手眼结合，我们就做触觉传感器。

为什么市场难打开？技术瓶颈在哪？第一是机器要像人一样灵活操作，具身智能分移动智能和操作智能，我们觉得操作智能更难。人用手本来就不容易，人跟动物的区别就是站起来走路和用手使用工具，这操作难度就是技术瓶颈。

第二是机器人要像人一样自主思考，但现在机器人"脑子"还很笨，而且大语言模型适不适合当"人脑"还不确定。大语言模型有痛点，比如会出现幻觉——你问GPT或DeepSeek，它可能有10%的错误率。要是让机器人带娃，10%的概率把娃扔地上，谁能接受？所以不论是用符号主义，还是深度算法，都还在探索，这是技术瓶颈。另外我们作为厂家，也羡慕ABB、库卡这些四大家族，但现在没多少集成商懂怎么用人形机器人，等于没人会用。所以短期瓶颈，主要体现在一是技术，二是应用门槛。

最后说一下未来市场的伦理问题，我一直坚信科技改变生活——汽车替代马车，新能源替代燃油车，这些都是例子。我没经历过2016年的互联网+，但很庆幸参与人工智能+。在这个时代不拥抱人工智能+，十年后的中美博弈格局就会不一样。

02

高海燕：

好的，谢谢顾总，我看时间差不多了。这样，我们最后每个人用一分钟时间来回答一个共同的问题——AI人机共生的商业化问题，这是我们都关注的，投资者和机构也关心。过去我们在先进产业里，深圳的创新是有准心的，核心赛道里也有领路人，对吧？

你看早期消费电子的发展就是基于果链，有苹果手机在前面引领，我们就在那条赛道里沿着准心跑。后来又有了车链，新能源汽车跟着龙头跑；机器人领域，我们也跟着龙头企业，但机器人现在还不怎么挣钱。到了AI人机共生领域，我们感觉场景还没完全爆发，市场准心又比较分散。这种情况下，作为创新者我们该如何认知和突破商业化？每人用一分钟时间谈谈这个主题，从投资者开始吧。

黄 荔：

我们就用一句话：不管怎么说大脑，谁能破解大脑的秘密，我认为这才是未来真正实现人工智能的关键。不敢说商业化，至少是普及化的，或者是皇冠上的明珠。如果没有这样的重大突破，实际上大家都在互相猜测，或者根据有限的已知论文去猜测方法，或者最后答案就是 Data Science。所以我非常希望于大脑科学的真正突破。

谢冠宏：

我这边的想法是 AI 要更了解人类，这件事很重要。所以我们还是从低科技切入，就是从机器人陪伴——companion这个部分做起。因为现在各种解码能力越来越强，这类陪伴产品能够理解人的需求，agent能够模仿人的操作。我觉得这是一个中间过渡期，在这方面多花时间非常好。

第二件事我想呼吁的是，深圳号称科技摇篮、创新中心，但我觉得耐心资本在国内还没形成气候。投资人还是会想尽办法设计各种复杂条款，执行时却严格依法依约。这样一来，很难培养出NVIDIA、OpenAI 这样的公司，希望深圳能做出改变，谢谢。

邹光富：

这里大家都提到耐心资本的问题，我们从2016年创业到现在，中间也经历过比较艰难的过程，不过现在挺过来了。我们公司从上到下都是搞技术的，从我们自身角度看，虽然AI很火，但说实话——我们都是圈内人，AI其实还很笨，很多现实问题解决不了。我们现在能做的是，基于已有的一些小成绩和经验，把这些经验应用到当前场景中，最大愿望就是让我们发现的那些需要AI处理的场景问题能落地。

我觉得这已经是个很大的市场了，大家别悲观，要乐观。现在不是没市场，而是我们都在做彼此能做的事。大家都卷，只能卷价格，后来又搞出"卷服务、卷品质"这样的高大上说法，本质上还是技术创新不够。我们觉得坚持技术创新才能看好未来。好，谢谢。

张知阁：

说到AI共生，我觉得它已经跳出了产品参数本身的竞争，其实已经从价格锚定进入价值锚定的时代了。这个时代最重要的是实现可用、可靠、可商用的商业闭环。可用是比较基础的，AI一定要理解人类，理解人类想要的事情。但有个重要的点是，需要把这些理解封装成无需专业工程师操作的形式，做到随地可用。第二个是可靠，使用过程中必须实现硬件和软件的可靠性。第三个最重要的是可商用化。比如现在的具身智能，真正盈利的公司很少，因为前面两位提到的耐心资本问题——资本的耐心很重要，未来关键是找到从投入到价值产出的商业闭环。

陈 涛：

我一句话总结一下，低空经济行业里，判断这个行业商业化是否成功，关键就看整个低空经济行业应用的广度和深度，广度和深度达到一定程度后，才可能实现商业化成功。谢谢。

顾宏康：

最后我讲两点。第一个是，我特别认可“场景落地为王”这句话，好产品就是卖得出去的产品。大家都在追求大模型、搞产学研一体化，其实是不对的。我认为是这样的——卖得出去的产品才是好产品。还有人形机器人是个伪命题，你看扫地机器人能具象化地扫地，所以走进了千家万户；搬箱子机器人就叫搬箱子机器人，倒水的叫倒水机器人，讲解的叫讲解机器人。所谓人形机器人就是“Superman”超人，我很难在十年后看到它成功，而且我的企业能不能活十年还不确定。

我们企业的机器人在做什么呢？深圳地铁的全球第一台安检机器人，能代查包裹、检测水质，还能提供问询服务。很简单，其实谁做了就知道不难，我们就是做对了方向。第一点，是落地为王，要拆分成具体场景，别追求超人式的机器人，那种产品进不了千家万户。第二点，大家一直没关注大模型的三要素——数据、算力、算法，其实数据特别重要。每个人都会产生数据，中美博弈最后拼的就是数据。中国最不缺数据，但数据的采集、标注、清洗和安全，这非常重要。我觉得尤其是深圳，咱们的slogan就是“空谈误国、实干兴邦”。

之前我们和华东某个城市在“卷”的时候，那边有“六小龙”，我们这边也有“六小龙”“八大金刚”。但深圳政府出台了很好的政策，是什么呢？是补贴！补贴什么呢？补贴场景，补贴数据。我觉得这一块是要大家好好地坚持做下去。好，谢谢大家。

高海燕

谢谢各位企业家，AI与人机共生还有机器人这个领域，看来商业道路任重道远啊。我看了一组数据，去年深圳市机器人产业集群的市场主体大概有73000多家，这个行业整体营业额约1200亿左右，算平均值的话，每家企业营业收入大概270万。再考虑行业集中度，大部分企业其实根本不挣钱，对吧？所以这个领域确实任重道远，但我觉得刚才大家讲的“创新烦恼”还是要靠创新解决。

今天圆桌论坛的最后，又和第一场圆桌闭环了——我们还是要坚持价值主义、科技主义、长期主义、耐心资本，还有知识型政府，一起共创结构性创新，久久为功，最后都能“打穿”。好，我们充满期待！