硅谷银行 2026物理人工智能与机器人技术的未来 审视从硅到钢铁塑造下⼀代硬件技术的⼒量聚-从芯片到实体

审视从硅到钢铁塑造下一代硬件技术的力量聚焦由以下驱动的仓聚焦由以下驱动的仓向实体AI的转变正以前硅谷正在重新拥抱硅。在应用商店出现之前，芯,而是主角。思科、英特尔和高通在世纪之交曾是全球最具价值的公司。从21世纪初到21世纪20年代初，硬有风险投资中仅占不到五分之一。如今全球五分之一的风险投资公司至少有10%的2026年投资流向美国硬件公司。实体AI颠覆性潜力的最大机遇之一是一个关键领域：供应链。工厂和仓库等工业环境是机器人证明自身实力的理想场所。为了了解物流设施如何采用和试验自动化技术，我们与理着超过13亿平方英尺的仓库空间，对塑晰的认识。在对约400家Prologis客户进行的调查中，83%尚未实种怀疑与技术发展轨迹之间的差距，反映出机难挑战。虽然这一轮创新周期在挑战方面并无不美国在边缘计算和数据中心技术方面的风险投资正以创纪录的速度发展→返回目录海峡对话：供应海峡对话：供应承压的供应链伊朗关闭霍尔⽊兹海峡正在全球贸易渠道中引发连锁反应。美联储⽤来追踪27个阻碍贸易因素的全球供应链压⼒指数（GSCPI）正处于四年来的最⾼⽔平。⾃1⽉份以来，西德克萨斯中质原油（WTI）价格上涨了70%，⽽通过空运、海运或陆运的货物运输成本也随之上升。铝和树脂等原材料的供应中断，导致从电动汽⻋电池到化肥等各种成品的下游产品短缺。因此，价格全⾯上涨。美国通胀率在5⽉飙升⾄4.2%，创下2022年以来的最⾼⽔平。该海峡通常承载⽇均35亿美元的贸易额，其中包括全球五分之⼀的⽯油产品没有这⼀供应，许多国家已动⽤战略能源储备，这些储备在富裕国家虽充⾜但并⾮取之不尽。供应中断对⽀撑⼈⼯智能热潮的半导体供应构成⻛险。⽇本是芯⽚原材料的主要供应国，其90%以上的原油通过该海峡进⼝，⾃3⽉以来⼀直在动⽤能源储备。⽽台湾地区则因依赖液化天然⽓进⼝——这对芯⽚⼯⼚供电⾄关重要——⽽⾯临最⼤⻛险。电⼒供应商在现货市场上积极竞标以确保液化天然⽓供应，从⽽维持了储备不变，但每批货物的成本是之前的两倍。供应链压⼒达四年来最⾼全球供应链压⼒指数543210供应压⼒仍接近历史平均值供应压⼒仍接近历史平均值。电路板短缺销售攀⾼：油价飙升推⾼航运成本电路板短缺空⽓运费深海运费卡⻋运输运费原油空⽓运费深海运费卡⻋运输运费原油（WTI）80美元60美元40美元20美元所有商品裸印刷电路板价格变动电路板所有商品注释：1）根据标普全球及其他⼤宗商品新闻报道来源：标普全球、路透社、美联储、美国劳⼯统计局及硅⾕银⾏分析物理⼈⼯智能与机器⼈技术未来20266先进技术仍依赖海外美国先进技术产品贸易差额²友岸外包：贸易重⼼远离中国美国主要贸易伙伴及产品进⼝份额最⼤波动（2019-2025年）¹600亿美元400亿美元-200亿美元-400亿美元-600亿美元-800亿美元各国进口份额的百分点变化先进技术仍依赖海外美国先进技术产品贸易差额²友岸外包：贸易重⼼远离中国美国主要贸易伙伴及产品进⼝份额最⼤波动（2019-2025年）¹600亿美元400亿美元-200亿美元-400亿美元-600亿美元-800亿美元各国进口份额的百分点变化中国加拿⼤俄罗斯。德国台湾越南爱尔兰墨西哥。瑞⼠3.73.0台积电如何在亚利桑那州投资1650亿美元台积电⾃2020年以来在凤凰城的投资时间线已宣布正在⽣产。晶圆⼚1(4纳⽶3芯⽚)纳⽶芯⽚)第四⾄第六晶圆⼚、研发中⼼、包装设施650亿美元1000亿美元在晶圆⼚和数据中⼼投⼊5000亿美元美国计算机与芯⽚制造及数据中⼼建设⽀出（12个⽉总额）芯⽚制造数据中⼼1200亿美元900亿美元600亿美元300亿美元0美元3900亿美元芯⽚⼯⼚数据中⼼注：1）贸易以美元计量。2）⼈⼝普查定义的先进技术包括500个商品编码和10个核⼼类别：⽣物技术、⽣命科学、光电⼦、信息通信、电⼦、柔性制造、先进材料、航空航天、武器和核技术。3）纳⽶。物理⼈⼯智能与机器⼈技术的未来20267来源：⾕歌趋势、美国⼈⼝普查局和硅⾕银⾏分析。贸易⻛向转变芯⽚本⼟化回流产业与我们同在吗？⾃新冠疫情贸易瓶颈以来的这些年⾥，这些术语“近岸外包和回流”从未远离公众视野。过去三年中，⾕歌对这些术语的搜索量达到七次历史新⾼，最近⼀次是在⼀⽉从⾔论来看，你可能会预期有数百家外国⼯⼚迁往阿拉巴⻢或佛罗⾥达等地。但⼯⼚的开设数量并未跟上实际上，我们正在⻅证的是从中国向其他（主要为）远⽅市场的转移。⾃2019年以来，中国在美国进⼝中的份额下降了9个百分点，⽽台湾（推动数据中⼼热潮的芯⽚制造商）、越南（新兴电脑制造商）、爱尔兰（制药业中⼼）和墨西哥（汽⻋装配中⼼）等地区正在各⾃专业领域占据主导地位。⼀个显著的例外是半导体制造业。过去四年间，美国制造业设施（主要⽤于计算机芯⽚）的建设规模增⻓了六倍。然⽽，这些投资距离产⽣成果仍需数年时间。例如，⾃2020年以来，台积电宣布在亚利桑那州建设的六座晶圆⼚中，仅有三座破⼟动⼯，且只有⼀座投⼊⽣产。在更多此类⼯⼚投产之前，美国仍将是先进技术的净进⼝国。→返回目录主要制造地(供应商)提供57%的输入材料。玻璃纤维：4清洁化学品：3测试插座：2硅通孔材料：7HBM内存堆栈：5阻挡金属靶材：3石英元件：2硅中介层：4装是当前芯片生产组件组(供应商)注释：1)基于SVB对AT加速器供应链中超过100家供应商(包括上游材料、逻辑制造、HBM和CoWoS先进封装)的主要制造地点的分析。供应商数量反映主要制造地点。RDL指再分布层。C4指可控塌陷芯片连接。CMP指化学机械平坦化。TSV指硅通孔。2)晶圆上芯片基板。22⼀............2.2...5.AI、劳伦斯伯克利国家实验室和硅⾕银⾏分析。物理⼈⼯智能与机器⼈技术的未来传统⼯作负载传统⼯作负载AI训练AI推理拥有你的AI并使⽤它如果⼈⼯智能正在成为计算的核⼼，那么Token就是⼈⼯智能成本的原⼦单位。然⽽，推理的经济性会因部署⽅式的不同⽽产⽣巨⼤差异。⽤于知识⼯作的云端推理正变得更加智能和廉价，这推动了其在⽩领岗位中的普及。用AI写一封电子邮件大约需要1000个令牌，约合5美分。总结一个60分钟的团队会议呢？那是10万个令牌，即5美元。像这样单个任务的成本已经在迅速下降。挑战在于如何将这些任务串联成完全自动化的角色。代理型AI可以做到这⼀点，但代价是⾼昂的令牌倍数，这更难量化；代理使⽤的令牌数量⽐简单查询多出多达1000倍。1⾼盛估计，到2030年，代理型⼯作流将使令牌消耗量增加24倍。运⾏AI推理模型的数据中⼼依赖于供不应求的HBM。争夺HBM的⼀个群体是AI具⾝机器，它们还必须应对另⼀个因素：延迟。现实世界中的AI需要⾼内存,⽆法外包给云端。在聊天机器⼈中可以容忍的延迟，对于⼈形机器⼈来说可能是灾难性的，这使得HBM短缺成为机器⼈供应链的制约因素。因此，如今仓库⾃动化领域的创始⼈必须同时应对令牌定价和HBM供应的瓶颈。各种推理任务的估算令牌成本29%50%37%9%50%37%到2030年，数据中⼼的⼯作负载中将有37%⽤于AI推理。2025年2030年任务代币2026年成本起草⼀封介绍邮件约1K0.05美元审查100⾏代码0.50美元总结⼀篇5000词的⽂章1.25美元⽐较两份50⻚的合同5美元总结⼀个90分钟的视频讲座约18万9美元分析⼀份10-K⽂件（代理模式）约30万100号路线客服⼯单（智能代理）约35万筛选200名候选⼈（智能代理）约80万40美元AI模型正在变得更便宜，但并不均衡按近似内存和延迟要求划分的AI应⽤即便最差的AI模型现在也已经相当智能AI模型正在变得更便宜，但并不均衡按近似内存和延迟要求划分的AI应⽤⼀百⼋⼗六⼗⼆⼗⼗五⼗五零⼆零⼆⼆2023202备注：1)斯坦福数字经济实验室《AI代理如何消耗你的代币？》2)基于每1000个代币五美分的混合推理率以及已发布的代币成本和性能基准估算。3)⾼⼒国际估算。来源：⾼⼒国际、EpochAI与硅⾕银⾏分析物理⼈⼯智能与机器⼈学的未来202611筹资与投资→返回目录CloudInferenceEdgeCompute边缘与云：⼯作世界中两条分叉的⼈⼯智能路径按近似内存和延迟需求划分的⼈⼯智能应⽤1美国⻛险投资对边缘计算公司的投资 物理⼈⼯智能公司⾯临⼀个云⼈⼯智能公司没有的约束：它们不能落后。为了避免关键美国⻛投在边缘计算领域的投资有望在2026年达到34亿美元，涉及100笔交易，这两项都将创历史新⾼。40亿美元CloudInferenceEdgeCompute边缘与云：⼯作世界中两条分叉的⼈⼯智能路径按近似内存和延迟需求划分的⼈⼯智能应⽤1美国⻛险投资对边缘计算公司的投资 物理⼈⼯智能公司⾯临⼀个云⼈⼯智能公司没有的约束：它们不能落后。为了避免关键美国⻛投在边缘计算领域的投资有望在2026年达到34亿美元，涉及100笔交易，这两项都将创历史新⾼。40亿美元30亿美元7120亿美元⼈形机器⼈拣选/包装机器⼈视频监测传统组装⾃动驾驶⻋辆机器⼈本地计算云计算⼤语⾔模型推理10亿美元美国⻛投在数据中⼼公司的投资 交易资本150亿美元120亿美元低所需内存带宽⾼像⽂档处理这样的云推理应⽤可以容忍延迟，但挑战在于规模者正将创纪录的资⾦投⼊致⼒于提升数据中90亿美元注：1）边缘计算领域⻛投包括描述中包含边缘计算相关关键词的公司，如边缘计算、边缘AI、物联⽹AI、嵌⼊式AI、神经形态计算、神经形态芯⽚和边缘设备。数据中⼼公司的⻛投关键词包括：数据中⼼基础设施、AI基础设施、云计算基础设施、GPU云、液冷和数据中⼼。2）DRAM即动态随机存取存储器来源：PitchBookData,Inc.和SVB分析物理⼈⼯智能与机器⼈2026未来13你做了什么随着边缘计算和云端推理的扩展，两者正在争夺同样受限的供应链资源。然⽽，其经济性在关键⽅⾯有所不同。运⾏物理AI的机器与推理相⽐有着严格的延迟要求。⽆⼈驾驶汽⻋或分拣包装机器⼈在做出瞬间决策时，⽆法容忍AI聊天机器⼈可接受的同等延迟。因此，这些设备必须⾃带计算硬件。下⼀代AI设备并没有从数据中⼼代币定价的经济性中受益，⽽是需要同样的昂贵组件，这些组件正被输送到数据中⼼。这给先进机器⼈的经济性和应⽤场景带来了压⼒。随着机器⼈向通⽤任务⽅向发展，它们的延迟和内存需求也在增⻓。例如，能够完成组装所需灵巧操作的机器需要从传统DRAM内存转向HBM。⻛投⽀持的公司正以针对边缘计算的专⽤产品介⼊。像Hailo和Rebellions这样的公司正在制造专为设备端物理⼈⼯智能设计的推理芯⽚。这⼀领域仍处于发展初期。随着这些芯⽚的成熟和普及，设备端推理的经济性可能会遵循重塑云计算的那条通货紧缩曲线。美国企业沉迷于⾃动化财报电话会议和之前提到的⾃动化提及次数⻛投⽀持的公司财报电话会议中提及⾃动化的次数涉及提及⾃动化的公司的⻛投交易0企业聚焦于⾃动化在疫情后劳动⼒与供应链困境中，其受关注程度超过了投资者的聚焦中断开始。硬件投资达到新⾼度美国⻛投在硬件公司的投资及占总⻛投⽐例资本年终占总⻛投⽐例外推法。（排除Anth30% 以及OpenAI）1600亿美元30%1200亿美元20%20%20%800亿美元400亿美元0美元投资者转向硬件⾄少10%交易涉及美国硬件公司的全球⻛投投资者⽐例¹22%9%9%9%9%军⺠两⽤？⻛投为国防科技⽀付溢价。美国⻛投⽀持下的国防科技公司的投前估值溢价/折价科技公司与美国⻛投⽀持的硬件公司对⽐72%6%22%⻛险投资家们认识到实体⾃动化浪潮即将到来，并正在调整其投资⽅向以顺应这⼀趋势。2022年，仅有9%的⻛投投资者将其⾄少10%的交易投向美国硬件公司；⽽到2026年，这⼀⽐例已跃升⾄22%。许多⻛投⽀持的软件创始⼈担⼼在⼈⼯智能颠覆⾯前被淘汰。由于其物理知识产权，硬件更能抵御颠覆。事实上，新的⼈⼯智能模型增强了硬件的泛化能⼒，使其变得更强⼤。在劳动⼒短缺和运营压⼒下，企业⾼管越来越将⾃动化视为核⼼增⻓战略。⾃2020年以来，企业财报电话会议中提及⾃动化的次数已增⻓三倍。AI技术的应⽤以及对公司效率的⼴泛关注进⼀步强化了⾃动化的焦点。对⼤多数公司⽽⾔，⾃动化不仅意味着实施AI软件，还包括在制造业、仓储和运输中部署实体技术。今年⻛投对硬件公司的投资已超过2025年全年总额，预计年底将达到1200亿美元。除去对Anthropic和OpenAI的投资，硬件公司占今年⻛投总额的近三分之⼀。国防科技是⼀个特别受关注的领域。政府应⽤热情的迹象表明，以国防为导向的公司在估值上⽐所有硬件公司⾼注：1）分⼦为在美国硬件公司中⻛险投资交易占⽐⾄少10%的投资⼈；分⺟为在美国公司中⻛险投资交易占⽐⾄少10%的投资⼈。来源：PitchBookData,Inc.、CBInsights以及SVB分析物理⼈⼯智能与机器⼈技术未来202614而开发的，这些任务通常高度标准化，障碍物少(如光滑地面、统一部件等)链的潜力，还扩大了机器人公司可服务的总目标市那些解锁了Claude和ChatGPT方式适用于物理AI。物理AI面临传感器质量与覆盖范围如ScaleAI为PhysicalIn值得关注的物理值得关注的物理AI模型3三维表示的照片级逼真3D世界模型VLA模型：能够感知、解读(通常通过语言)并在可理解多样化视觉场景模型：紧凑表示环境，使智能体能够预测动态、模拟结果并规划物理世界中行动的模型面向物理AT的网络搜索风险投资交易投资资本110亿美元110亿美元美国风投对机器人基础模型(RFM)的投资智能投资的11%,占所有人工智能投资的1%202120222023202420252026自2023年以来，机器人基础模型仅占物理人工数据来源：PROLOGIS°物流枢纽如何实现⾃动化？我们请教了专家。全球物流地产领军企业Prologis谈⾃动化与物理AI的未来按设施规模划分的调研反馈63%我们调研了400余位仓库经理和供应链⾼级领导者——他们深谙⾃动化应⽤的真实状况——了解⼀线实际进展。情况颇为复杂。成熟的⾃动化类别正在领先⽹络中规模化推⼴，⽽按设施规模划分的调研反馈63%我们调研了400余位仓库经理和供应链⾼级领导者——他们深谙⾃动化应⽤的真实状况——了解⼀线实际进展。情况颇为复杂。成熟的⾃动化类别正在领先⽹络中规模化推⼴，⽽AI的应⽤则始于报告、⽂档⾃动化、劳动⼒规划和异常管理等低摩擦流程。⼈⼯智能、机器⼈技术、传感技术和边缘计算的进步，正在拓展技术可⾏性的边界。与此同时，我们的客⼾在劳动⼒、吞吐量、服务⽔平、韧性和成本⽅⾯⾯临持续压⼒。约400位仓库经理接受了调研从机器⼈拣选和码垛到计算机视觉和更灵活的机器⼈，这些较新的能从机器⼈拣选和码垛到计算机视觉和更灵活的机器⼈，这些较新的能8%这就是为什么仓库是物理⼈⼯智能如此重要的试验8%在真实的物流环境中，炒作很快就会被过滤掉。⼀个系统可能在受控演⽰中表现良好，但它仍然需要集成到活跃的设施中，与⼈协作，处理异常情况，适应不断变化的SKU，经受住⾼峰期，并带来可靠的投75万以上每个仓库的平方英尺对于创始⼈和投资者来说，信息是明确的。下⼀波仓库创新将由那些75万以上每个仓库的平方英尺按地点划分的调查回复托德·刘易斯⾼级副总裁PrologisVentures托德·刘易斯⾼级副总裁PrologisVentures全球最⼤的物流空间房地产投资信托基⾦（REIT）通过Prologis设施流动的货物拥有超过100万员⼯⾃2016年以来，PrologisVentures已投资超过50家公司23%按地区划分的受访者1）Prologis数据截⾄2026年3⽉31⽇。来源：Prologis⾸席技术官调查（2026年）、Prologis仓库经理调查（2026年）及SVB分析。物理⼈⼯智能与机器⼈技术未来202617供应链⾼管对⾃动化和⼈⼯智能的乐观情绪⼤幅提升部分⼤型供应链企业⾼管在过去12个⽉对⾃动化和⼈⼯智能的看法变化更乐观⽆变化更谨慎20%7%“……⾃动化能提升安全性、吞吐量，并避免巨额通胀性劳动⼒成本。”“每处都能找到秒数。实现⽬标是⼀场⼀级⽅程式赛⻋！”“当你从理论转向实际、基于绩效的层⾯时，销售与绩效并不匹配。”“⾏业正开始转向战术应⽤。”“改进/进步的节奏⽐⼀年前清晰得多。”60%对人工智能的看法对自动化的看法机器⼈包装和拣货是下⼀个实现规模化应⽤的⾃动化浪潮供应链⾼管对⾃动化和⼈⼯智能的乐观情绪⼤幅提升部分⼤型供应链企业⾼管在过去12个⽉对⾃动化和⼈⼯智能的看法变化更乐观⽆变化更谨慎20%7%“……⾃动化能提升安全性、吞吐量，并避免巨额通胀性劳动⼒成本。”“每处都能找到秒数。实现⽬标是⼀场⼀级⽅程式赛⻋！”“当你从理论转向实际、基于绩效的层⾯时，销售与绩效并不匹配。”“⾏业正开始转向战术应⽤。”“改进/进步的节奏⽐⼀年前清晰得多。”60%对人工智能的看法对自动化的看法机器⼈包装和拣货是下⼀个实现规模化应⽤的⾃动化浪潮根据部分⼤型企业⾼管的意⻅，按采⽤阶段分类的特定技术评估/试点计算机视觉和扫描⼤型组织中，四分之三的⾼管表⽰他们正在进⾏评估或已规模化机器人拣货和码垛⼤型组织中，近三分之⼆的⾼管表⽰他们正在试点大型组织中，2/3的高管表⽰他们已经规模化部署了⾃主移动机器⼈。接近规模化大型组织中，3/4的高管表示他们已全⾯部署⾃动化⽴体仓库或“货到⼈”系统接近规模化输送机和分拣系统⼤型组织中，⼗分之九的⾼管表⽰已全⾯部署输送机和分拣系统尚未考虑评估中试点中已规模化来源：PrologisCTO调查（2026年Prologis仓库经理调查（2026年）和SVB分析实体⼈⼯智能与机器⼈技术的未来202618过去12个⽉，⼤型供应链运营商对⾃动化和⼈⼯智能的态度明显转向积极。约三分之⼆的受访物流⾼管表⽰对⾃动化和⼈⼯智能应⽤的信⼼增强，仅有⼗分之⼀的⼈变得更为谨慎。⾼管们认为⾃动化能带来更安全的运营、更⾼的吞吐量，并能有效制衡持续存在的劳动⼒成本压⼒。但规模化应⽤仍集中在成熟领域。输送机和分拣系统最为成熟，其次是⾃动化仓储和检索系统（AS/RS）、货到⼈系统以及⾃主移动机器⼈（AMR）。机器⼈拣货、码垛、计算机视觉和⼈⼯智能扫描等较新功能⼤多仍处于评估和试点阶段，尚未⼴泛部署。仓库⾃动化从早期创新到⼤规模应⽤，传统上需要数⼗年。系统需要在速度、可靠性、异常处理和操作便捷性上匹配或⽀持⼈类⼯⼈。⼀旦达到这⼀⻔槛，应⽤就能从⼩规模试点快速加速到全⽹部署，并具备可靠的性能，关键是40%⼈形机器⼈热度超越当前现实供应链⾃动化中被过度炒作的技术可靠性与节省往往超出预期部分⼤型企业的性能预期与现实对⽐与⾸席技术官评估的当前运营价值相⽐不及预期符预期四分之三被识别为最被过度炒作的⼈形技术可靠性与正常运⾏时间30%人形机器人节省⼈⼒8%8%42%50%吞吐量灵活性性预测性规范式人40%⼈形机器⼈热度超越当前现实供应链⾃动化中被过度炒作的技术可靠性与节省往往超出预期部分⼤型企业的性能预期与现实对⽐与⾸席技术官评估的当前运营价值相⽐不及预期符预期四分之三被识别为最被过度炒作的⼈形技术可靠性与正常运⾏时间30%人形机器人节省⼈⼒8%8%42%50%吞吐量灵活性性预测性规范式人多数设施的⾃动化程度极低成本与投资回报是最⼤障碍⼤型企业⾼管眼中⾃动化扩展的障碍⼤型仓库中实现⾃动化的设施占⽐三分之⼀的⼤公司拥有少于70%63%9%第90百分位第75百分位第25百分位数第10个百分位数成本/回本。47%制约因素。SKU/需求变异性物理⼈⼯智能与机器⼈技术未来202619来源：Prologis⾸席技术官调查（2026年）、Prologis仓库经理调查（2026年）及SVB分析例外是采⽤仓库技术的制约因素并⾮兴趣不⾜——⽽是要让这些系统在实际运营中发挥作⽤。⾼管们表⽰，许多⾃动化系统⼀旦安装就能良好运⾏，尤其在可靠性、正常运⾏时间、节省⼈⼒和吞吐量⽅⾯。但同样的系统在⾼峰期的实施便捷性和灵活性⽅⾯往往有所⽋缺。结果是各设施的采用情况参差不齐。即使在大型运营商中,自动化也远未普及。在我们调查的运营商中，中位数显示40%的设施已部署了一定程度的自动化，而三分之一的设施在其仓库网络中仅有不到25%实现了自动化。或许最⼤的障碍在于异常情况处理——即当物品因各种原因偏离系统正常流程时该如何应对。在仓库中，异常事件占据了运营⼈员不成⽐例的精⼒。仅适⽤于规范可重复流程的⾃动化系统终将碰壁。要实现规模化扩展，系统必须善于应对变量：处理SKU变更、⼈⼒限制、设施局限、季节性峰值以及层出不穷的意外状况——这些恰恰是仓储⾃动化的最初难点。每名人类和人形机器人的累计总成本估算1范围估算平均估算75万美元50万美元每名人类和人形机器人的累计总成本估算1范围估算平均估算75万美元50万美元自录用/实施以来的年数100万美元100万美元化不成熟。最终胜出的设计可能是人形、轮式或供应链自动化浪潮各技术在财报电话会议中的提及频率，起始为0,最40风险投资交易投资资本目前人形机器人在大多数人类装卸和拣选岗位中并不具风险投资交易投资资本目前人形机器人在大多数人类装卸和拣选岗位中并不具备成本竞争力……在某些情况下有潜力实现一之前的⽂书⼯作之前的⽂书⼯作机器⼈时代即将到来，但仓库中的⼈⼯智能应⽤正从⾏政⼯作流程开始。虽然我们调查的⼤多数运营商尚未在⽇常运营中使⽤⼈⼯智能，但随着设施规模的扩⼤，采⽤率确实有所提⾼。⼤型仓库显⽰出更明显的增⻓势头。早期应⽤案例包括报告与分析助⼿、⽂档及⾏政⼯作流程⾃动化、安全与质量监控、劳动⼒规划以及异常管理。这些是采⽤AI的低⻔槛切⼊点，可在⽆需重⼤物理改造的情况下提升可视性与决策能⼒。这种模式在⼤型设施中尤为明显，劳动⼒规划和预测也更具价值。运营规模越⼤，由需求波动、⼈员配置需求、产量⽬标、安全要求和服务⽔平压⼒带来的管理变数就越⾼。这很可能就是采⽤的推⼴⽅式：⾸先通过运营智能，然后通过与⾃动化系统的更深层次整合。近期的机遇不仅在于具⾝AI，更在于能帮助仓库以更⾼的可视性、灵活性和控制⼒运⾏的AI。⼤多数仓库并未利⽤AI…使⽤AI的仓库经理按细分总计仓库规模是是54%54%72%69%46%28%平方英尺报告/分析助⼿使⽤最为⼴泛报告使⽤⼈⼯智能进⾏以下活动的公司⽐例：报告/分析助⼿报告/分析报告/分析助⼿报告/分析⽂档/管理员⼯作流⾃动化安全/质量安全/质量监控不确定当前有任何⽤途当前⽤途异常管理/⼯作流决策其他其他7%28%⽂档/管理员⼯作流⾃动化⽂档/管理员⼯作流⾃动化大型设施的首要用例异常管理/⼯作流决策异常管理/⼯作流决策来源：Prologis⾸席技术官调查（2026年）、Prologis仓库经理调查（2026年）及SVB分析…但⼤型企业正在努⼒在考虑者中，⼤多数处于早期阶段试点规模化未考虑评估试点规模化⽂档档/⾏政程⾃动化安全/质量监控安全/质量安全/质量监控异常管理/⼯作流决策异常管理/异常管理/⼯作流决策⼯作流程决策劳动划规/预/预测⼈⼯智能⽤⼾实施的解决⽅案较为有限按⽤例数量划分的⼈⼯智能使⽤企业60%22%5%3%实体⼈⼯智能与机器⼈技术的未来202621装货码头的资本近期投资范围涵盖从更奇特的伴侣机器人(如亚马逊3月收购的FaunaRobotics产品)到工业人形机器人(如亚马逊3月投资的Neura公司的C轮融资项目)。这些投资表明少数超大交易吸引风投关注美国风投对供应链AT和硬件的投资(TTM)2风投交易350亿美元300亿美元250亿美元200亿美元150亿美元100亿美元50亿美元交易驱动供应链AI和硬件中超过5亿美元交易的资本份额1仓储巨头正通过风险投资和并购加速自动化布局早期风险投资2019年2020年2021年2022年202种⼦轮活动减少，后期阶段回升按轮次和年份划分的供应链交易百分⽐近半数公司在A轮前退出供应链退出按退出前VC阶段及退出类型划分种⼦轮A轮B轮并购C轮及以上⾸次公开募股破产9%4%5%8%9%20%63%种⼦轮A轮B轮C轮D轮及以上后期未知早期未知2026年全美VC交易仅限供应链交易⼩型退出点缀其间，但⼤型落地寥寥⽆⼏美国供应链退出按类型估值⾸次公开募股去SPAC2杠杆收购并购破产未报告条款的交易种⼦轮活动减少，后期阶段回升按轮次和年份划分的供应链交易百分⽐近半数公司在A轮前退出供应链退出按退出前VC阶段及退出类型划分种⼦轮A轮B轮并购C轮及以上⾸次公开募股破产9%4%5%8%9%20%63%种⼦轮A轮B轮C轮D轮及以上后期未知早期未知2026年全美VC交易仅限供应链交易⼩型退出点缀其间，但⼤型落地寥寥⽆⼏美国供应链退出按类型估值⾸次公开募股去SPAC2杠杆收购并购破产未报告条款的交易⾃2024年以来，未披露估值的交易占交易总数的64%，⾼于2021年的50%。案例中，平均规模为3.6亿美元。0140亿美元120亿美元100亿美元80亿美元60亿美元40亿美元20亿美元1)杠杆收购。2)特殊⽬的收购公司。数据来源：PitchBookData公司、CBInsights和硅⾕银⾏分析。物理⼈⼯智能与机器⼈技术的未来202623供应链创新正在成熟。历史上，由于硬件渗透率⾼，供应链在发展阶段上往往⽐整个美国⻛险投资⽣态系统更偏向后期，因为硬件需要多轮融资才能达到有意义的规模。但⾃2024年以来，种⼦轮投资占⽐已从57%降⾄39%，⽽C轮及以后轮次的投资占⽐则从11%翻倍⾄21%。针对硬件公司的后期⻛险投资⽣态系统有所改善，这推动了后期投资的增⻓。这⼀转变可能有助于供应链公司实现更⼤规模,从⽽改变⾃2020年以来它们⾯临的以早期退出为主的退出情况更为微妙。近⼀半的供应链退出发⽣在A轮，⽽超过D轮后的退出不⾜10%。这些公司中许多为⼤型收购⽅解决了战略痛点，但通常局限于狭窄的⼯作流程、客⼾细分或运营⽤例。这使得它们在成为⻛险投资规模独⽴企业之前，就可能成为有价值的收购⽬标。被收购与独⽴成⻓之间的区别往往归结于通⽤性。在单⼀环境中解决离散问题的公司可能难以在不同设施中规模化。最具规模化路径的公司很可能是那些能够超越点状解决⽅案的企业。2424SVB首席作者投资副总裁rucha.ranade@firstciti社区与战略合作伙伴关系SVB市场洞察作者首席研究员研究员SVB市场洞硅谷银行(SVB)是第一公民银行旗下机行股份公司(纳斯达克代码：FCNCA)是美国前20大金融机构，资产超过2000亿美元。第一公民银行为EDIC成员。了解更多信息请访问。in硅谷银行物理人工智能与机器人技术未来2026