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圓桌對話：具身智能，「馬拉松」剛剛開跑｜2025年36氪產業未來大會

雷達

圓桌對話：具身智能，「馬拉松」剛剛開跑｜2025年36氪產業未來大會

9月10日 ， 由36氪主辦的2025年36氪產業未來大會在中國廈門盛大啟幕 。 本次大會重磅攜手商務部主辦的“中國國際投資貿易洽談會” ， 以“精耕時代 ， 潮涌嘉禾”為核心主題 ， 傾力打造一場兼具國家高度、產業深度與市場熱度的高規格、高價值、高影響力產業盛典 。
大會緊密錨定國家戰略導向與產業發展前沿 ， 聚焦人工智能、低空經濟、先進制造、新能源、大消費五大核心賽道 ， 匯聚行業頂尖力量共商發展路徑、擘畫產業未來 。 在為期兩天的議程中 ， 大會以“產業協作鏈條”為邏輯主線 ， 重點聚焦“政、資、產”三方協同機制 ， 深入探討如何打破壁壘、整合資源 ， 精準破解產業發展中的痛點堵點與瓶頸制約 。
36氪在產業未來大會策劃了一場“具身智能 ， 「馬拉松」剛剛開跑”的圓桌對話 。 卓源亞洲創始合伙人林海卓 ， 博原資本合伙人丁浩 ， 一葦資本合伙人林文欣 ， 幾位大咖共同探討投資圈與產業圈最熱的話題之一——具身智能 。
以下為圓桌內容 ， 經36氪整理編輯：
主持人：各位來賓 ， 各位嘉賓中午好！今天非常榮幸邀請到卓源亞洲創始人林海卓總 ， 博原資本合伙人丁浩總 ， 和一葦資本合伙人林文欣總 。
今天很高興有機會跟各位投資圈、產業界的朋友們一起探討具身智能這個話題 ， 也是當前無論是投資圈還是產業圈最熱的話題之一 。
下面請每一位嘉賓先簡單做自我介紹 ， 我們先請林海卓總介紹一下 。
林海卓：卓源亞洲是專注人工智能、機器人、半導體產業鏈的投資機構 ， 核心圍繞三大方向布局：一是人工智能產業鏈上游的強鏈補鏈 ， 包括數據中心、基礎設施 ， 機器人核心零部件及下游場景化解決方案；二是AI基礎模型；三是半導體核心設備及計算、傳輸、交換等關鍵基礎要素 。
丁浩：大家好 ， 我是博原資本丁浩 ， 博原資本是博世集團在中國設立的市場化硬科技投資平臺 。 博世是全球最大的汽車零部件供應商之一 ， 去年實現全球營收超900億歐元 ， 其中超過60%來自汽車和智能出行相關領域 。 值得一提的是 ， 中國已經連續四年成為博世全球最大的單一營收和利潤貢獻國 。
【圓桌對話：具身智能，「馬拉松」剛剛開跑｜2025年36氪產業未來大會】所以 ， 在中國本土我們正在積極展開硬科技領域投資布局 ， 并圍繞博世在本土及出海的產品、戰略展開協同 。 在此背景下 ， 人工智能和機器人成為我們這兩年重點關注的投資方向 。 博世在供應鏈和生產制造等環節具備大量的人工智能及具身智能應用場景 ， 并沉淀了豐富的行業knowhow ， 作為產業“鏈主” ， 這是我們高度重視具身智能并積極參與布局的核心原因 。
林文欣：各位好 ， 我是一葦資本的林文欣 ， 我們是2017年底成立的FA機構 ， 成立到現在八年累計成功幫助400多家創業公司客戶融了700多億人民幣 ， 主要關注科技相關行業 。 其中具身智能是我們非常重視的一個行業 ， 我們最開始服務相對傳統的機器人公司 ， 包括服務機器人、工業機器人、AGV等等 ， 在過去三年花了非常多時間在具身智能這個領域 ， 我們現在服務的客戶 ， 包括像自變量機器人、地瓜機器人、松延動力、戴盟機器人等等十幾個在市場上比較活躍的具身智能企業 ， 包括具身智能產業鏈上下游的各個方面 ， 因為我們一直覺得具身智能確實是一個非常大的機會 ， 也是這幾年為數不多可能在較短時間內誕生非常大公司的產業 ， 所以也投入了比較多的時間和精力 ， 我本人在美國和歐洲都工作過 ， 既做過投資也做過創業 ， 做得時間最長就是FA ， 確實是覺得中國創業者 ， 尤其是技術背景的創業者需要深度對接資本市場的服務 ， 大概是這樣的情況 。
主持人：謝謝林總 ， 通過各位嘉賓的自我介紹 ， 可以看到今天清華系的投資機構 ， 也有CVC和FA機構 ， 還有像我們這樣的地方國資 。 今天想問的第一個問題：具身智能的產業鏈有點類似于新能源汽車產業鏈 ， 甚至想象空間更大 ， 從上游芯片、傳感器到中游機器人的本體、大模型 ， 再到下游的應用場景 ， 這條價值鏈很長 ， 目前還存在變數和不確定性 ， 所以開場想問各位嘉賓第一個共同的問題 ， 假如我們要把100%資本都all in到具身智能的賽道 ， 您個人或企業在大腦、本體四肢以及場景這三者上的投資比例大概會怎么布局 ， 這個比例的投資邏輯和判斷標準又是什么 。 那我們先請林海卓總給我們分享一下 。
林海卓：比例大致是4:4:2或4:5:1 。 場景側占40% ， 本體及零部件（含傳感器、電子皮膚等感知設備）占40%-50% ， 大腦占10%-20% 。 核心邏輯是：本體形態差異大（港口、礦山、家庭場景需求不同） ， 且零部件是產業落地的基?。 懷【笆羌壑刀蟻值墓丶?， 需優先布局；大腦目前仍處早期 ， 泛化能力待突破 ， 因此暫不重倉 。
主持人：謝謝林總 ， 重點會投資布局在場景側 ， 然后是本體和零部件這塊 ， 在模型、大腦這塊比例少一些 。 下面有請丁浩總分享一下 。
丁浩：在我們看來 ， 具身智能的發展階段與七八年前的自動駕駛（L4）非常相似：融資節奏快但商業化落地仍相對緩慢 。
對應到“大腦-本體/四肢-場景”三個方向 ， 可以類比到智能駕駛的發展路徑：大腦就像當年L4的智駕算法 ， 控制器、傳感器等硬件產品對應到四肢 ， 最后場景劃分類似L2到L4 ， 過去自動駕駛的發展周期 ， 或許能為具身智能提供參考 。
首先 ， 大腦是行業早期最不可或缺的部分 ， 如果沒有大腦 ， 整個賽道都無法前進 ， 雖然這時期大腦的能力也就40分水平甚至不到 ， 具身智能的發展也是如此 ， “大腦”是在行業發展中早期非常值得關注和投入的 ， 且會貫穿整個行業發展始終 ， 但模型和算法的成熟需要經歷漫長的過程 ， 從40分到60分再到90分水平每一步都依賴長期的數據和場景的積累和迭代 ， 就像今天的自動駕駛 ， 基于端到端模型和龐大的數據沉淀 ， 才逐漸實現如今的L2+的產品形態 。 未來的機器人也會經歷類似漫長過程 ， 先有特定場景下的小模型和小數據集 ， 再發展到通用性更強的大模型產品如VLA模型 。 因此 ， 我們在“大腦”端會持續保持長期關注 。
其次 ， 站在產業資本角度 ， 我們認為場景端至關重要 。 沒有真實場景 ， 就無法積累數據迭代產品 ， 就無法驗證商業模式和實現規模化 。 具身智能在泛工業領域有非常大的應用價值和市場潛力 。 過去一年 ， 我們和多個頭部機器人公司在工廠端展開POC和應用試點探索 ， 包括工業物流、復雜裝配和復雜工藝作業等 ， 收斂了首批可落地工業場景 。 雖然商業化推進尚需時日 ， 但只要找到可復制、具備真實經濟性的場景 ， 具身智能走向產業化和規模化就未來可期 。
最后 ， “四肢”對應的是零部件及供應鏈的環節 ， 中國玩家在這方面具有顯著優勢 。 當大腦達到基礎水準 ， 場景初步具備 ， 大家都會涌入到供應鏈的各個環節 ， 包括關節電機、零巧手、減速器、絲杠和傳感器等 。 事實上 ， 我們已經看到非常多上市公司、汽車零部件廠商以及眾多的創業公司切入到機器人各個零部件環節 ， 既有通用型部件也有機器人特有的零部件 。 核心零部件及本土供應鏈發展是中國成為具身智能最大市場的關鍵 ， 也是我們的重點投入方向 。
綜合來看 ， 我們對三部分的投入比例大致是：場景40% ， 供應鏈40% ， 大腦20% 。
主持人：下面我們有請林文欣總跟我們分享一下 。
林文欣：我們的選擇可能跟前面兩位的選擇不一樣 ， 因為我自己是覺得這一波具身智能最核心的驅動力是AI ， 所以實際上大腦是最大的變量 ， 但是我覺得大腦和本體之間并不能完全截然分開 ， 因為真正希望能夠把聰明的機器人落到場景中一定需要結合本體的 ， 而這個本體可能對很多大腦廠商會是自研的本體 ， 對于我來講我會將這兩塊合在一起看 ， 大概在五成 。
關于核心的供應鏈上面的零部件 ， 如果和現在汽車產業鏈或和其他先進制造供應鏈重合的部分 ， 投資的價值沒有那么大 ， 因為其實上市公司也好 ， 之前在這些領域做得很好的企業 ， 只要投入足夠多資金 ， 足夠多關注 ， 是能夠做起來的 。 但是如果是一些比較新的傳感器 ， 我覺得這是不一樣的 ， 在這個環節我主要會投在比較新的傳感器和芯片上 。
最后是場景 ， 場景是在相對短期內有非常好投資回報的品類 ， 但是由于我個人的偏好是高度偏向科技的 ， 所以不會在場景方面放非常多的比例 ， 所以可能對于我們來講大概是5：3：2的比例 。
主持人：謝謝林總 ， 剛才的問題是比較有意思的 ， 我們可以看到從在場各位嘉賓的答案來看 ， 其實投資機構對具身賽道價值鏈上到底投哪個環節 ， 每個環節下注的比例 ， 是和而不同的 ， 還沒有收斂到最終的狀態 。 這也代表了現在具身智能產業的發展現狀 ， 正如今天的主題是“具身智能馬拉松”剛開局 ， 所以在馬拉松剛開局的時候 ， 下注或選手細分的賽道并沒有完全收斂 ， 我們可以一起拭目以待 ， 隨著未來整個賽道動態的發展 ， 也許這個比例還會有調整 。
卓源亞洲是非常具有全球化視野的機構 ， 在硬科技的領域非常強 ， 這幾年投了很多明星項目 ， 想問的第一問題 ， 在當前具身智能價值鏈中 ， 您覺得最具全球競爭力的投資機會會出現在哪個環節？
林海卓：主要有四個方向 。 第一 ， 解決“預訓練數據與機器人本體不適配”的技術型公司 。 目前模型魯棒性不足 ， 本體升級（如傳感器更換）會大幅影響推理效果 ， 若能通過 AI 優化、分層模型設計解決這一問題 ， 潛力巨大 。 第二 ， 深耕工業場景的本體公司 。 中國是唯一覆蓋全制造門類的國家 ， 在船舶、港口等“臟活累活”場景中 ， 機器人替代空間大 ， 且容易做到全球領先 。 我們投資的清華團隊就是深耕船舶噴涂清洗場景 ， 依托中國造船業優勢快速切入市場 。 第三 ， 機器人本體減重材料 。 傳統金屬材料在重量、成本上有局限 ， 新型材料、超材料是重要突破口 。 第四 ， 端側AI芯片 。 未來機器人數量激增 ， 不可能全依賴云端算力 ， 超低功耗邊緣芯片是必然趨勢 ， 我們投資的輕微智能已在該領域積累深厚 。
主持人：林總從全球化的視野給我們分享了具體智能馬拉松里面的投資機會 ， 從剛才分享來看 ， 您提到四個機會 ， 從預訓練、產業場景的應用、減重方案 ， 甚至到終端側AI上面都是比較有投資機會的 。
想問一下博原資本的丁總 ， 因為我們知道不久前博原資本剛剛宣布跟銀河通用有戰略合作 ， 可以說是博原資本對人形機器人發展上的一次關鍵的戰略下注 。 目前市場上對于人形機器人這個賽道可能還覺得硬件上并不是那么完美 ， 從性能到成本 ， 都有改進的空間 。 另外在特定的場景 ， 比如工業場景上可能原來有特種機器人 ， 所以相當于具身在特種領域也要面臨現有特種機器人的性價比的挑戰 ， 所以請教一下丁總 ， 您覺得引爆機器人的第一顆原子彈到底是向供應鏈上成本的突破 ， 還是下游應用場景上最有爆發點？
丁浩：如前所述過去一年 ， 我們在博世多個工廠的產線各環節嘗試使用具身機器人 ， 包括工業裝配和工業物流 。 在工廠需求調研中 ， 我們收集到的需求有幾百個 。 通過對每一個場景都進行拆解 ， 明確所有工序、環節、節拍和動作要求等 ， 我們發現目前90%以上的場景 ， 現有的具身智能產品尚無法有效覆蓋 。 需求和產品之間仍有巨大鴻溝 。
很多黑燈工廠已經實現了高度自動化 ， 但與此同時 ， 產線中仍然存在大量人力作業環節 ， 無論是復雜裝配還是物流環節 ， 人力的需求依然龐大 。 以工業物流場景為例 ， 我們僅在一座工廠就收到了三千多替人需求 。
因此 ， 從試點第一天開始 ， 我們就以ROI和替代人工的經濟性作為應用落地的最終衡量標準 。 目前行業中的大部分解決方案距離真正的商業化均還很遙遠 ， 但我們認為 ， 在ToB領域工業會是最大的市場和最具前景的應用方向 。
作為產業投資方 ， 我們的優勢主要體現在三個方面：第一 ， 作為產業鏈“鏈主” ， 我們擁有豐富的場景和應用 ， 可以基于真實場景需求進行挖掘；第二 ， 通過聚焦場景實現數據沉淀 ， 并具備平臺化的賦能能力；第三 ， 依托場景與數據 ， 能夠推動產品的設計與迭代 ， 形成兼具經濟性與規模化價值的解決方案 。
我很同意前面嘉賓的觀點 ， 機器人未必需要做成人的形態 ， 它可能只是具備AI能力的自動化產品 ， 我們更多會關注它AI和智能化的能力以及動作執行的部分 。 結合智能大腦在工業場景中實現經濟性替代 ， 是我們做了這么多POC、場景驗證力求找到的機會點 。 如果中短期沒有場景作為支撐 ， 賽道一定會經歷非常艱難的周期 ， 就像自動駕駛從L4回落到L2追求商業變現的過程一般 。 在工業領域應用邏輯類似 ， 我們正在尋找真正能夠用上具身智能的場景 ， 并通過場景去重新定義機器人產品 。
所以我的觀點是 ， 具身智能行業真正的加速器來自于場景應用 。 一旦進入到產品迭代階段 ， 供應鏈將會發揮巨大的推動作用 。
我們和銀河通用成立的合資公司“博銀合創” ， 定位就是在泛工業場景中聚焦復雜工藝流程的核心作業 ， 包括裝配、物流、質檢等環節 ， 目標是技術推動這些核心場景下的具身智能產品走向經濟性和規模化 。
主持人：謝謝丁總 ， 我們也了解到無法把供應鏈的成本控制和下游的場景完全脫離開 ， 認為哪一點先爆才能帶動產業的發展 ， 兩點是相互互動、互相收斂的過程 ， 最終可能是最具有經濟性的場景下 ， 有可能是在泛工業化的場景下找到引爆行業整體起量的爆點 。
一葦資本深入具身智能的全技術鏈條 ， 從大腦、觸覺到靈巧手 ， 以您的視角看 ， 在當前的資本市場 ， 哪一類故事更能打動投資人？
林文欣：就像您剛才說的 ， 目前為止具身領域的投資邏輯還沒有完全收斂 ， 大家看重的 ， 覺得有價值的環節是非常不一樣的 。 比如大腦環節 ， 大部分的投資人覺得天花板非常高 ， 是有可能形成馬太效應的環節 ， 所以確實也有不少投資機構在這個領域下了重注 。 觸覺大家一般認為是在精細操作中不可或缺的環節 ， 基本上看偏操作的具身智能的投資人都會看觸覺傳感器 。 靈巧手的環節 ， 因為所有精細操作最終的末端執行器除了通常用的夾爪之外 ， 靈巧手肯定是大家非常想要、但是目前為止對于它的可靠性、成本還不夠滿意的環節 ， 所以會有很多公司做靈巧手這個環節 。 如果能在這個環節做到極致 ， 也很有投資價值 。 可以說 ， 現階段具身智能的全技術鏈條投資人都有所關注 ， 只是大家的看法不太一樣 。
在我看來 ， 現在國內對于具身智能的關注度雖然是各個領域中最高的 ， 但其實投入的錢還是不夠多 ， 這個行業是想象空間遠超大家預期的行業 ， 畢竟它是創造勞動力的行業 ， 即使再投十倍的錢進去都不算多 。
主持人：謝謝林總 ， 因為林總對接的投資機構更多 ， 了解下來投資機構并沒有達成一致 。 可能也是因為賽道馬拉松才剛開局 ， 故事有很多可講的點 ， 大家關注的故事有不同的偏好 。
再問一下林海卓總 ， 您針對這個賽道中的創業公司、初創企業 ， 您覺得在這一輪的競爭中 ， 國內企業的新興創業公司最大的優勢可能會在哪里 ， 您剛才提到的四個方向 ， 優勢又是什么？
林海卓：有五個優勢 。 一是人才成本低 ， AI 領域研發人員薪資遠低于硅谷；二是地方政府補貼（住房、人才政策等）減輕了創業者負擔；三是供應鏈完善 ， 粵港澳大灣區、長三角能快速匹配硬件零部件 ， 降低樣機成本；四是校企合作緊密 ， 高校先進成果能快速與市場化人才結合落地；五是出海通路成熟 ， 中國科技產品可通過眾籌等模式進入東南亞等市場 。 當然也有挑戰 ， 比如國內創投容錯機制不足、返投等條款可能限制企業發展 ， 但行業正在逐步改善 。
主持人：謝謝林總 ， 相當于從全球化的視角來看 ， 因為在具身人工智能方向上 ， 中美算是在同一起跑線上 ， 加上您提到的一些本土化優勢 ， 我們相信在具身智能這場馬拉松 ， 中國的企業應該還是未來可期 ， 可以跑出偉大的企業 。
問一下丁總 ， 初創企業在做突破的時候 ， 在尋找場景和攻克供應鏈的方向上 ， 您覺得創業公司最關鍵的破局點是在哪里？
丁浩：關于初創企業的破局點 ， 首先要看其在產業鏈中身處的位置 ， 站在產業資本的角度說 ， 我們最關注的兩個維度是：場景和解決方案 。
我們認為 ， 一旦場景落實 ， 供應鏈自然會逐步完善 。 最接近場景的部分就是解決方案 ， 而解決方案往往體現在“本體”能力 。 因此 ， 除了最早期對“大腦”的關注之外 ， 近兩年資本和產業投入最多的方向就是“本體” 。 因為“本體”產品直接決定了能在什么客戶和什么場景端實現何種價值 。
對于創業公司而言 ， 首要的戰略抉擇是 ， 是做零部件公司還是做“本體”和解決方案公司 。 如果是在“本體”和解決方案上進行投入 ， 零部件可以通過外采和合作解決 ， 那么更核心的就是要尋求場景 ， 以及尋求能夠帶來快速落地機會的應用合作 。 這也是為什么很多本體性公司會爭相尋求與頭部B端大廠的合作落地 。
至于ToC端 ， 則需要等待真正的爆款產品出現 ， 這是另外一個話題 。
回到零部件 ， 要看企業的產品差異化和技術特點在哪里 ， 機器人供應鏈和汽車供應鏈有很多重疊 ， 例如電機、絲杠、減速器、控制器等 ， 許多產品已經非常成熟 ， 再入局的難度和競爭壓力會非常大 。 所以一定要關注機器人方向新增量的獨有零部件 ， 包括靈巧手、電子皮膚、特種傳感器等 ， 這類機器人新品類催生出的核心零部件的突破可能會反哺到場景的應用端 ， 原本單一的應用場景現在可能拓展到多個 。
相比之下 ， 同質化嚴重的零部件企業將更難突圍 ， 要么轉向解決方案更貼近場景 ， 要么探索具身智能核心零部件的前沿技術 ， 追求差異化突破 。
除此以外 ， 我們觀察到場景與供應鏈 ， 尤其與核心關鍵部件之間存在深度捆綁 。 場景的推進能夠帶動零部件往前迭代 ， 但場景的演進又取決于核心部件以及關鍵技術——既包括大腦的進步 ， 也包括核心零部件的迭代 ， 這些技術革新最終會反哺到場景 ， 形成重大突破 。
因此 ， 作為產業資本 ， 我們必須更主動地參與 ， 增加自己的主導性 ， 這不僅有助于提升我們在具身智能和AI賽道投資的安全邊界 ， 也能幫助我們更清晰地判斷賽道所處的階段 ， 及時調整策略抓住機會 。
主持人：謝謝 ， 還是需要在具身智能大賽道找到自己的精準場景 ， 在精準場景下提高自己的產品力才是最關鍵的出路 。 下面我想問一下林文欣總 ， 我們知道市場上有一些頭部具身智能的代表公司已經實現了一定量產和出貨 ， 但是行業內也經常說到這個量產不代表已經實現了商業化 ， 以您的維度來看 ， 您覺得一家具身智能硬件公司大規模落地賺錢的真正的拐點或商業化的拐點您認為在什么時間點？
林文欣：其實具身智能硬件公司這個范圍非常之廣 ， 有非常多不同的企業 ， 有些企業就是想做相對小而美的市場 ， 比如做教育科研 ， 也可以在教育科研領域賣到億級別的營收 ， 成本控制得好也可以有規模化盈利 ， 但是如果具身智能硬件公司想做的是更面向于實際應用場景 ， 能閉環把問題解決的事情 ， 那機器人得實際用得起來 。 而在目前市場上看到的絕大多數出貨了的機器人要么用于教育科研 ， 面向研究者和開發者 ， 要么用于數據收集等政府支持的項目 ， 還有另外一類 ， 用于展覽展示 ， 吸引流量或做品牌宣傳 ， 這幾類是目前能夠有一定出貨量的場景 。 但這些技術難度相對低的場景在我看來都不是最值得頭部具身智能企業長期關注的場景 。 真正大家想要的通用機器人的星辰大海 ， 做家務、護理長輩 ， 像這些復雜任務對于AI的能力要求是非常之高的 。 即使在一些B端場景中如果想閉環執行任務也需要比較強的AI能力 ， 這個規模化實現起來還需要一些時間 。
主持人：謝謝林總 ， 商業化的拐點還沒有真正到來 ， 找到拐點還需要一些時間 。
林文欣：當然在教育科研領域出貨實現億級營收也有機會上市 ， 也能做出成功的企業 ， 就看怎么定義 。
主持人：最后一個問題 ， 假如跳出投資回報的框架 ， 如果具身智能真正走進工作和生活 ， 您覺得最先顛覆或者重塑的可能是哪個傳統行業？
林海卓：我看好寵物行業 。 新型電子寵物、寵物智能硬件 ， 能平衡都市人的情感需求與生活節奏 ， 人機交互空間很大 。
林文欣：我覺得物流分揀有可能 ， 抓取對于AI的能力需求稍微低一點 ， 如果確實在這個場景中有一些對于泛化性的要求 ， 那這個場景可能落地落得比較快 。
主持人：隨著未來具身智能可能會顛覆或改變現有很多傳統的行業和方向 ， 我們社會也好、產業也好 ， 甚至教育的整個體系應該做怎樣的改變 ， 請丁總回答一下 。
丁浩：從我們的視角來看 ， 具身智能包括AI在未來很長一段時間里都將是巨大的市場機遇 ， 我們對具身智能的態度可以用“All-in”來形容 。 我們希望依托博世的產業背景、場景資源、數據優勢 ， 以及工業資源和土壤 ， 基于博原資本生態和平臺 ， 去尋找優秀的創業團隊 ， 尤其是具備前沿技術的優秀企業 ， 與他們建立鏈接并展開合作 。
為此 ， 我們也專門搭建了一個孵化器平臺博原啟世 ， 通過這一平臺 ， 我們目標把優秀的團隊和科技公司融入我們的產業平臺和生態圈子 ， 幫助他們完成技術驗證和產品落地 ， 最終實現從實驗室走向商業化落地 。
主持人：感謝各位嘉賓給我們分享對于具身智能未來的暢想 ， 未來讓我們一起關注具身智能這個賽道 ， 一起預見未來！謝謝各位嘉賓！

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