本月行业报告传递重要动态,国内乱码现象：一线二线三线城市的差异与应对策略

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本月官方渠道传达政策动向:昨日官方披露行业研究成果,国内乱码现象：一线二线三线城市的差异与应对策略

随着我国城市化进程的不断加快，城市之间的差异日益明显。在这其中，乱码现象作为城市治理中的一个难题，在不同线城市中呈现出不同的特点。本文将从一线、二线、三线城市三个方面，探讨国内乱码现象的现状、成因及应对策略。 一、一线城市的乱码现象 一线城市，如北京、上海、广州、深圳等，是我国经济发展水平最高的城市，人口密度大，城市基础设施完善。然而，在这样的城市中，乱码现象依然严重。 1. 原因分析 （1）城市人口流动性大：一线城市人口流动性高，外来人口增多，导致城市面貌不断变化，乱码现象随之增多。 （2）城市管理难度大：一线城市城市规模庞大，城市管理难度加大，部分区域管理不到位，导致乱码现象难以根除。 （3）法律法规不健全：我国相关法律法规对乱码现象的处罚力度不够，导致乱码现象屡禁不止。 2. 应对策略 （1）加强城市管理：政府部门应加大对城市管理的投入，提高城市管理水平，减少乱码现象的发生。 （2）完善法律法规：加强对乱码现象的立法，提高处罚力度，形成震慑效应。 （3）提高全民素质：通过宣传教育，提高市民对乱码现象的认识，培养良好的城市文明习惯。 二、二线城市的乱码现象 二线城市，如成都、杭州、武汉等，经济发展水平较高，城市基础设施逐步完善。与一线城市相比，二线城市的乱码现象相对较少。 1. 原因分析 （1）城市人口流动性相对较低：二线城市人口流动性相对一线城市较低，外来人口数量较少，城市面貌变化较小。 （2）城市管理相对有序：二线城市城市管理相对有序，乱码现象得到有效控制。 （3）法律法规逐步完善：二线城市在法律法规方面逐步完善，对乱码现象的处罚力度加大。 2. 应对策略 （1）借鉴一线城市经验：二线城市可以借鉴一线城市在乱码现象治理方面的成功经验，提高自身管理水平。 （2）加强宣传教育：通过宣传教育，提高市民对乱码现象的认识，培养良好的城市文明习惯。 （3）完善法律法规：逐步完善相关法律法规，加大对乱码现象的处罚力度。 三、三线城市的乱码现象 三线城市，如洛阳、绵阳、抚州等，经济发展水平相对较低，城市基础设施有待完善。与一线、二线城市相比，三线城市的乱码现象较为严重。 1. 原因分析 （1）城市人口流动性小：三线城市人口流动性小，外来人口数量较少，城市面貌变化不大。 （2）城市管理相对薄弱：三线城市城市管理相对薄弱，乱码现象难以得到有效控制。 （3）法律法规不完善：三线城市在法律法规方面相对滞后，对乱码现象的处罚力度不够。 2. 应对策略 （1）加强城市管理：政府部门应加大对城市管理的投入，提高城市管理水平，减少乱码现象的发生。 （2）完善法律法规：逐步完善相关法律法规，加大对乱码现象的处罚力度。 （3）加大宣传教育力度：通过宣传教育，提高市民对乱码现象的认识，培养良好的城市文明习惯。 总之，国内乱码现象在不同线城市中呈现出不同的特点。针对这一问题，各地政府应结合自身实际情况，采取有针对性的措施，共同推进城市文明建设。

一家成立仅三年的机器人初创公司，凭借明星创始人、快速迭代的产品，在科技热潮中迅速崛起，成为全球估值最高的人形机器人公司，Figure 的成名史非常具有 " 硅谷特色 "。当地时间周二（9 月 16 日），Figure 在官网宣布，公司 C 轮融资筹集了超 10 亿美元，投后估值达 390 亿美元，一举成为目前全球估值最高的人形机器人公司。本轮融资由知名投资机构 Parkway Venture Capital 领投，Brookfield Asset Management、英伟达、英特尔资本、LG Technology Ventures、赛富时、T-Mobile Ventures、高通创投等行业巨头参投。英伟达、英特尔等曾参与 Figure 此前的融资。Figure 于 2022 年 1 月诞生于美国硅谷，致力于研发自主通用人形机器人。2023 年 5 月，Figure 完成 7000 万美元的 A 轮融资，由 Parkway Venture Capital 领投，跟投方包括 Aliya Capital、Bold Ventures、Tamarack Global、FJ Labs 和库卡机器人前 CEO Till Reuter，两个月后，其又获得了英特尔资本等的 900 万美元 A+ 轮投资；其在 2024 年 2 月完成约 6.75 亿美元的 B 轮融资时，估值约为 26 亿美元，其中贝索斯通过名下公司 Explore Investments LLC 承诺投资 1 亿美元，微软投资 9500 万美元，而英伟达和亚马逊附属基金则各投资 5000 万美元。立足当下，过去短短一年半的时间里，其估值增长了约 14 倍。同样站在热门风口，为什么这些知名资本、硅谷巨头选择押注 Figure？超绝行动力和全栈式路线成立后不到 12 月的时间里，Figure 团队从零设计出了人形机器人的大部分部件。2023 年 3 月，Figure 的第一款人形机器人 Figure 01 面世，不仅能完成搬箱子等简单的体力任务，还能通过观察人类示范学会煮咖啡。2024 年 8 月，续航能力和计算推理能力更强、软件更高级的 Figure 02 上线。2025 年 2 月初是个重要的时间点，Figure 与 OpenAI 终止合作，转而进行完全自主研发的端到端机器人 AI 模型—— Helix。据介绍，Helix 是首款能对整个人形机器人上半身（包括头部、躯干、手腕和手指）进行高频率、连续控制的视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型。通过直接将视觉语言模型中捕获的丰富语义知识，直接转化为机器人动作，克服了人形机器人领域的多个长期挑战——至少不需要为机器人的每一个动作进行大量训练了。今年以来，Figure 放出一系列演示视频，展示了其人形机器人在多种场景下的作业能力：与 OpenAI" 分手 " 当月，2 月 20 日，Figure 便演示了 Helix 加持的两个机器人能 " 共脑合作 "，即 AI 同时操控两台机器人；3 月 25 日，Figure 更新拟人步态技术，其人形机器人 Figure 02 能够以每小时 2.68 英里（约 1.2 米 / 秒）的速度像人类一样以自然步态行走，机器人行走速度较前代产品提升近七倍；5 月，第三代产品 Figure 03 问世，Figure CEO Brett Adcock 强调这是他迄今为止见过最先进的硬件系统；6 月，Figure 的人形机器人成功学会了在物流产线上分拣包裹；7 月 -8 月，Figure 展示了机器人作为 " 家政员 " 的能力，包括从筐中取出待洗衣物，并将其放入洗衣机滚筒、自主叠衣服；最近的技能更新是在 9 月 3 日（见下图），其机器人能够自主将碗碟放入洗碗机。尽管这项工作看似简单，但光滑或易碎物品的处理需要精准的操作，洗碗机篮筐的误差容忍度仅有厘米级。国泰海通最新研报认为，场景层面，Figure 机器人折叠衣物任务的突破标志其从工业向家庭场景渗透，未来有望围绕日常服务需求（清洁、护理等）拓展能力边界。也就是说，Figure 用三年的时间，完成了人形机器人从概念到原型，再到商业化应用的跳跃，在 AI 模型构建、本体硬件、现实场景运行的数据采集和商业化上实现了闭环，现在正试图在 B 端场景落地，并延伸到 C 端场景。创始人被称作 " 下一个马斯克 "Figure 的创始人兼 CEO、现年 39 岁的 Brett Adcock（布雷特 · 阿德科克）已经有近 20 年的前沿科技创业经验。他曾创立 eVTOL 公司 Archer Aviation，该公司于 2020 年底上市，更早时候 Adcock 创立了在线人才市场 Vettery，该公司后被全球最大的招聘公司德科集团（Adecco Group）以 1.1 亿美元的价格收购。Adcock 曾喊出了 " 要做世界上第一个商业上可行的通用人形机器人 " 的口号，他在 Figure 首轮便投入了 1000 万美元，A 轮追加 2000 万美元，并表示未来可能至少投入 1 亿美元资金进入 Figure。这种倾注自身家当、孤注一掷的投资风格让包括《福布斯》、TechCrunch 在内的多家媒体将 Adcock 称为 " 下一个马斯克 " 或 " 马斯克 2.0"。2023 年 9 月，在《My First Million》节目中，主持人 Sam Parr 在视频封面将 Brett 贴上 " 埃隆 · 马斯克 2.0" 标签，标明其身价 30 亿美元，并表示在 10 年内他会成为霍德华 · 休斯、埃隆 · 马斯克这样的人物。目前，Figure 正积极推动机器人量产和 B 端应用。3 月 15 日，Figure 宣布 BotQ 量产工厂，第一代产线每年可量产 12000 台人形机器人，未来四年将扩展至年产 10 万台机器人或 300 万个执行器的规模。在商业应用方面，Figure 已经与宝马汽车建立了合作关系。宝马在南卡罗来纳州的斯帕坦堡工厂引进了 Figure 的人形机器人进行汽车产线测试。同时 Figure 将与 C 轮投资方 Brookfield 展开合作，帮助 Helix 开发预训练数据集。行业加速进入淘汰赛，机构聚焦头部厂商供应链有意思的是，据澎湃、投资界的报道，Adcock 曾公开聊到王兴兴的宇树科技，坦言感受到来自中国同行的竞争压力。在他看来，中国工程团队在低成本、高效率等方面的优势，将使中国成为未来全球机器人技术的主要竞争者之一。他还预测，" 最终只有少数几个团队取得成功 "。当下，机器人热潮翻涌不止，Figure、特斯拉 Optimus、宇树科技等均处于第一梯队。中金公司日前发布研报称，未来仅有少数具备全栈能力的机器人企业，有望进一步突破至 " 具身智能 " 层级。该机构认为机器人大模型是破解传统机器人控制瓶颈、迈向通用具身智能的关键路径。当前行业主要基于大语言模型、自动驾驶大模型及多模态大模型探索的发展方向，产业重心已转向 " 小脑 + 大脑 " 系统研发，而不同企业在研发与商业化路径上存在差异。只有极少部分具备全栈技术能力、资源整合优势与长期主义战略的企业，未来将通过收敛技术路径，最终定义 " 具身智能 " 的核心标准，进一步突破至 " 具身智能 " 层级。华泰证券也表示，本轮具身智能热潮起于大模型的技术突破，大模型决定了人形机器人泛化能力的天花板，是现阶段商业化的核心壁垒之一。当前众多科技大厂入局赛道，如谷歌、OpenAl、Meta、英伟达等均在布局大脑，国内大厂虽然布局稍晚，但已有成型产品，如华为、百度、科大讯飞等，同时涌现出一批优秀初创公司，试图打造机器人 " 通用大脑 "，以及 Figure Al 为代表的全球头部人形机器人创企开始自研基础大模型。这会加速行业进入淘汰赛，不具备一定 AI 能力的本体厂或被挤压生存空间。该机构进一步表示，复盘 2022 年以来人形机器人的行情，从 2022 年特斯拉官宣进军人形机器人赛道开始，从早期的主题行情向趋势行情切换，并由 T 链向国产链扩散。赛道估值中枢随产业技术突破而不断抬高，市场的信心跟随产业进度不断加强，至今市场已深度认可人形机器人的广阔空间，对核心零部件公司给予了 " 终局估值法 "（按特斯拉 2029 年出货 100 万台对应的利润空间，再乘相应市占率）。考虑当前特斯拉链估值水位已较高，该机构认为 2025 年下半年市场或更注重有头部主机厂订单的供应链、机器人业务布局边际变化大的个股、新技术方向如摆线针轮、或是国产链条。本文来自：财联社，作者： 宋子乔，原文标题：《起底全球估值 NO.1 机器人公司 39 岁创始人被称作 " 下一个马斯克 " 背后站满硅谷巨头》，题图来自：Figure AI