◇ 汪欢欢
精华速览：
本文基于“大脑—身体—集成”分析框架，选取北京、上海、深圳、杭州、南京、宁波、合肥、苏州等城市，考察我国人形机器人产业链的城市分工格局、形成机制与结构性问题。研究发现，城市之间已形成差异化分工，分工格局由资源禀赋、“链式迁移”和政策引导共同塑造，但仍存在若干结构性问题。据此提出聚焦价值链两端补短板，优化区域差异化分工体系，基于比较优势精准定位， 纠偏“重整机轻部件”理念、引导商业模式创新，以及建立产业链安全监测与能力披露机制等对策建议。
2025 年，“具身智能”首次被写入《政府工作报告》。2026 年，“ 具身智能”再次被写入《政府工作报告》，并被“十五五”规划纲要纳入国家未来产业重点布局；工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会发布的《人形机器人与具身智能标准体系（2026 版）》规划6 大板块、300 余项标准，成为我国首个覆盖人形机器人与具身智能全产业链、全生命周期的标准体系。我国人形机器人产业已上升至国家战略层面，正式迈入体系化建设阶段。我国人形机器人产业在全球发展格局中规模领先、优势突出，据北京赛迪出版传媒有限公司和中国电子报联合发布的《2025 年人形机器人市场研究报告》显示，2025 年我国整机企业数量超140 家， 出货量约1.44 万台， 占全球总出货量的84.7%，市场规模达到15.5 亿元， 全球占比约53.8%。与此同时， 随着专项政策与产业基金相继落地，人形机器人已成为各大城市抢占未来产业制高点的核心赛道。
基于“大脑—身体—集成”框架的城市比较
根据摩根士丹利2025 年发布的《人形机器人100 ：绘制人形机器人价值链图谱》（以下称“百强榜单”），我国上榜企业超过30 家，且多数位于京津冀、长三角、珠三角地区。本文选取北京、上海、深圳、杭州、南京、宁波、合肥、苏州等城市作为分析样本，覆盖三个地区。人形机器人技术体系围绕“大脑— 小脑—肢体”构建，因“小脑”与硬件执行高度耦合，本文将“小脑”即运动控制环节归入“身体”环节，将人形机器人产业链拆解为“大脑”（即智能决策层）、“身体”（即物理执行层）和“集成”（即整机与应用层）三个环节，考察各城市环节占位与深度。部分企业跨环节布局，环节归类以企业核心业务为依据。
（一）“大脑”环节：创新策源中心的城市分布
“大脑”环节涵盖AI 大模型、VLA 模型、世界模型、AI 芯片、训练数据与云端算力等，在前述三个环节中技术壁垒最高，附加值最大，处于微笑曲线顶端，其核心资源需求为顶尖AI 人才、算力基础设施和高质量训练数据。该环节高度集中于AI 人才密集城市，制造业城市基本缺位，城市间分化最为悬殊。
北京在“大脑”环节占位最深。据国际权威市场调研机构英富曼（Omdia）2026 年2 月发布的《中国具身智能AI 云市场，1H25》报告， 百度智能云以35% 的市场份额位居中国具身智能AI 云市场第一， 支持智元、宇树、银河通用等30 余家重点企业。北京市海淀区汇聚300 余家具身智能企业，21 所高等院校开设了与人形机器人、具身智能、人工智能等相关的专业或学科方向，培育1.9 万专业人才。北京经济技术开发区（也称“北京亦庄”）则出台“具身智能机器人十条”，在全国首创数据券、打样券、销售补贴等政策。北京的优势源于顶尖高校及科研院所的AI 人才密度，以及领先的算力基础设施。
深圳的“大脑”能力来自华为昇腾芯片与机器人平台、腾讯AI 大模型等跨界布局，是ICT 平台型企业技术外溢的结果，在AI 芯片层面有一定竞争力。
杭州的“大脑”优势集中在算法层。DeepSeek 在大模型领域影响力突出，宇树科技在运动控制算法上实现23—43 自由度动态动作控制。五八智能是具身智能方向的央企代表，在国防安全和公共安全方向实现产业化突破。杭州的算法人才积累与互联网产业发展路径高度相关。
合肥的“大脑”占位是AI 产业存量转化的典型。例如科大讯飞的星火通用大模型、中国声谷集聚的1500 余家AI 产业链企业，从语音AI 向具身智能AI 延伸的路径特征明显。
上海在“大脑”环节占位不如北京和杭州显著，但在算力与触觉感知两个细分方向有差异化优势。穹彻智能专注具身智能“大脑”，千觉机器人在触觉感知技术上取得突破，天数智芯、云赛智联提供算力支撑。
宁波、苏州、南京在“大脑”环节优势并不突出，三市产业基础分别集中在注塑与轻量化结构件、精密制造、软件与电子元器件领域，但在AI 大模型、具身智能算法领域，少有代表性企业或研究团队落地。
（二）“身体”环节：核心零部件的制造供给格局
“ 身体”环节涵盖减速器、电机、 驱动器、力传感器、灵巧手、行星滚柱丝杠、一体化关节及运动控制算法等， 精密制造壁垒较高但低于“大脑”环节， 附加值处于微笑曲线中段。该环节产业布局较广泛，国产化进程呈现显著分化， 其中一体化关节国产化率最高，六维力传感器从空白走向起步突破阶段，电子皮肤处于全球同步探索阶段，灵巧手国产化程度快速提升。
宁波“身体”环节零部件企业集聚， “百强榜单”入选5 家。宁波的优势源于汽车零部件产业集群向机器人零部件领域的“链式迁移”，例如宁波韵升的业务从稀土永磁材料延伸至关节核心部件， 双环传动依托精密齿轮和RV 减速器制造基础实现跨界。
苏州以绿的谐波为核心，该公司是国产谐波减速器领域龙头企业，与全球该领域龙头企业日本哈默纳科的差距在持续缩小，呈现“单品突破”特征。同时，苏州已布局8 家具身智能机器人特色产业园。
深圳在运动控制与伺服系统方面占位突出。汇川技术是国内工业自动化龙头企业，伺服系统市场占有率长期居国内产品前列；雷赛智能和固高科技从工业自动化领域切入，将运动控制与伺服驱动技术向机器人领域延伸。上述企业的共同路径是依托工业自动化积累的运动控制核心技术向人形机器人“小脑” 环节迁移。
南京埃斯顿连续8 年（2018—2025 年）居国产工业机器人年出货量首位， 在伺服驱动与运动控制领域技术积累深厚。埃斯顿酷卓已发布第二代人形机器人产品，将工业机器人的运动控制能力向人形机器人领域延伸。
北京在“身体”环节的占位值得关注。蓝点触控六维力传感器市场占有率约70% ；坤维科技在人形机器人与协作机器人六维力传感器细分市场占有率超70% ；灵心巧手占全球高自由度灵巧手市场份额80% 以上，是全球唯一实现高自由度灵巧手万台量产的企业；因时机器人是我国首款商业化量产五指灵巧手的企业，年交付量已超万台；他山科技触觉传感器在人形机器人赛道全球市场占有率超80%。这些企业集中在力觉传感器和灵巧手两个细分品类，使北京在“身体”环节的感知部件领域形成了突出优势，说明“大脑”环节的人才溢出正在向“身体”环节的智能感知部件领域延伸。
上海在“身体”环节通过引育结合完善供应链配套。本地代表企业包括主攻触觉传感器的千觉机器人，以及专注一体化关节的意优科技和钛虎机器人； 外部头部企业方面，绿的谐波、汇川电机、奥比中光等已相继进驻。
（三）“集成”环节：整机与场景应用的城市竞争
“集成”环节涵盖本体设计、系统集成、整机测试和场景解决方案，技术门槛相对较低，但规模化量产能力是关键分化因素。Omdia 数据显示，该环节产品全球出货量排名前六位的品牌均来自中国，智元机器人占据全球39% 的市场份额，出货量与市场份额均位居全球第一；宇树科技紧随其后，二者合计占据71% 的市场份额。该环节分布最广，八城市均有布局。
深圳在“ 集成” 环节领先。“ 百强榜单”中入选“集成商”板块的中国企业中，深圳有3 家，分别为优必选、比亚迪、腾讯；全市5.11 万家机器人相关企业居全国第一，南山区机器人谷集聚200 余家产业链企业，供应链本地化率超60%。这一优势来源于深圳消费电子和汽车供应链的规模化制造能力以及形成的高密度产业配套。
上海被业内公认为具身智能领域“国内最容易且最快实现量产的城市”。一方面，头部整机企业云集，智元机器人、傅利叶、开普勒、卓益得等企业出货量位居全国前列；另一方面，产业集群加速成型，张江机器人谷汇聚近百家具身智能产业链企业，宝山区落地百余家， 闵行马桥集聚超150 家。其优势源于供应链完整性，以上海为圆心的周边150 公里范围内可100% 配齐核心零部件， 本地配套率达80%。
北京“集成”环节以大企业牵引为主导。头部企业中，小米机器人、优必选北京亦庄基地领跑，带动亦庄新城集聚上下游企业300 余家；新生力量中，智身科技2025 年整机量产下线超5000 台、营收突破1 亿元，展现出强劲的量产潜力。但整体来看，北京集成环节高度依赖大企业牵引，供应链本地配套能力仍与长三角、珠三角存在差距。
杭州以宇树科技为核心，公司在参与2025 年央视春晚后关注度暴增，已涵盖全尺寸H1/H2 系列 、 动态G1 系列 以及 轻量级R1 系列等多款产品。云深处科技绝影系列在电力巡检等场景规模化应用。杭州人形机器人产业以少数明星企业带动，尚未形成集成企业集群。
南京体现了工业机器人产业基础的可转化性。埃斯顿酷卓发布第二代人形机器人， 亿嘉和推出RK100 康养应用机器，天创推出T9-W 防爆轮式机器人， 但一些企业的品牌力和市场认知度尚不足。
宁波以工业场景为牵引，形成“零部件向整机延伸”的特色路径。均普智能发布贾维斯2.0，浙江人形机器人创新中心推出面向服装制造与零售业的“领航者2 号”，加速打通从核心部件到整机集成的产业链闭环。
合肥仍处于产业发展培育阶段。本地企业无论科技推出教育仿生机器人“小安”，搭载34 自由度仿生表情头，依托AI 大模型能力向整机集成拓展，是合肥在人形机器人赛道的初步探索。
人形机器人产业城市分工格局的形成机制及面临的挑战
（一）形成机制
1. 资源禀赋决定环节分布
人形机器人产业的三大核心环节对要素禀赋的需求存在本质差异，这一差异从根本上决定了城市间的分工格局。第一，“大脑”环节高度依赖顶尖AI 人才储备与大规模算力基础设施，因此天然会向少数科教资源密集、数字经济发达的城市集中。北京凭借清华、北大、中国科学院等顶级高校、科研机构和AI 专业人才形成“人才高地”；杭州依托阿里、之江实验室等平台积累了深厚的互联网算法人才优势；合肥则以科大讯飞为核心构建起本地AI 研发优势。相比之下，宁波、苏州、南京等传统制造业强市因缺乏顶尖AI 人才与算力集群， 在这一环节相对缺位。第二，“ 身体” 环节依赖精密加工、伺服电机、减速器、传感器等长链条产业配套，广泛分布于长三角制造业腹地与珠三角制造业集群，呈现“多点开花”格局。这些城市数十年积累的精密制造能力与产业工人红利， 是短期内难以复制的核心优势。第三，“集成”环节考验供应链整合效率与系统工程能力。深圳凭借电子信息产业的高密度供应链与快速试错生态领跑；上海依托长三角完整产业链与顶尖工程师资源，在成本控制与规模化量产上占据高地。要素禀赋的空间差异，自然导向了环节分工的地理分化， 即越是依赖稀缺人才的环节，空间集聚效应越强；越是依赖产业链协同的环节， 越呈现网络化、多中心分布的特征。
2.“链式迁移”塑造“身体”格局
从既有产业领域向机器人零部件领域的“链式迁移”，是人形机器人“身体”环节区域格局最显著的形成机制。所谓链式迁移，指城市在制造业长期积累中形成的核心工艺能力、产业工人体系与供应链网络，能够以较低的边际成本迁移至技术相邻的机器人零部件领域，从而使既有产业基础外溢为新赛道的先发优势。一是从汽车零部件向精密传动件领域的迁移。例如宁波作为国内汽车零部件重镇，本地龙头企业将长期服务于整车厂的精密加工能力迁移至机器人核心部件领域，为宁波企业进入人形机器人赛道奠定了坚实基础。二是从工业自动化向运动控制的迁移。例如深圳依托电子信息与工业自动化产业双重优势，孕育出汇川技术等具备全球竞争力的运动控制企业。三是从工业机器人领域向人形机器人关节领域的迁移。工业机器人与人形机器人在核心部件上的高度同构性，使得南京、上海等城市依托工业机器人产业积累向人形机器人核心关节这一领域的自然延伸路径尤为顺畅。四是AI 人才向智能感知部件跨环节延伸。北京依托中国科学院、清华、北航等顶级科研机构、高校与航天科研院所， 孕育出一批以“AI+ 精密制造” 为特色的智能部件企业。这一路径与传统的产业链迁移不同，它并非从制造业存量向机器人零部件的横向延展， 而是AI 人才与前沿科研成果“由脑及身” 的纵向渗透，将高维感知算法、柔性控制策略与精密结构设计融合，孕育出智能化程度更高的新一代“身体”部件。
3. 政策引导牵引分工体系
政策作为区域产业格局的重要引导力量，在人形机器人赛道呈现出顺势强化与逆势偏差并存的双重效应。浙江省的省级空间分工方案是政策顺应市场逻辑的典范，通过划定杭甬整机引领区、零部件协同区、智能系统赋能区，与各市要素禀赋高度契合，起到锦上添花的作用。上海则展现了政策精准招商的另一种可能，通过吸引绿的谐波、汇川电机等外部头部企业入驻，以“引入”而非“自建”的方式补齐本地供应链配套能力。但政策的能力边界问题值得关注。在“集成”和“身体”环节，通过招商引资、场景开放等手段能够较快推动企业集聚； 但在“ 大脑” 环节， 顶尖AI 人才密度取决于高校资源与科研生态的长期积淀，难以通过短期政策刺激实现根本改变。政策的双重作用揭示出一条基本规律， 顺应比较优势的政策才能事半功倍，唯有政策与市场同向发力， 才能真正形成健康可持续的产业格局。
（二）结构性问题
1. 环节层面：微笑曲线两端能力仍然不足
要素禀赋差异在决定分工的同时， 也造成了产业价值在微笑曲线上的失衡分布。一是高端“大脑”环节短板突出。“百强榜单”专注机器人“大脑”的22 家代表性企业中，美国占13 家，中国仅3 家；高端AI 芯片对外依赖尚未得到根本性改变，具身智能大模型的算力底座受制于外部供给。北京虽在国内处于领先地位，但尚不足以支撑全国人形机器人产业智能化能力的整体跃升。通用能力的每一次提升，都伴随着研发、算力、集成成本的显著上升，客观上构成规模化推广的障碍。若“大脑”环节难以取得实质性突破，我国在全球人形机器人产业链中的定位跃升可能受限。二是中端“身体”环节存在瓶颈。长三角供应链密度居全球前列，但高端零部件的性能瓶颈仍待突破。一体化关节国产化率虽已较高，但在超大扭矩、超高精度与长寿命可靠性等指标上，与日本哈默纳科等国际领先企业仍有差距； 六维力传感器虽从空白走向起步，但高端产品差距依然是核心制约；高端行星滚柱丝杠、精密轴承等关键部件对瑞士、日本厂商的依赖仍未打破。三是低端“集成”环节拥挤且同质化现象突出。八城市几乎均在“集成”环节有所布局，但真正形成差异化定位的企业为数不多，部分整机企业在技术路线、目标场景与商业模式上高度趋同。从深层次原因看， 同质化竞争的形成与政策导向密切相关，各地倾向于将门槛较低、见效较快的“ 集成” 环节作为布局重点， 未能充分考量本地要素禀赋与环节需求的匹配度， 客观上加剧了整机赛道的拥挤程度。
2. 链条层面：关键节点存在多重脆弱性
“链式迁移”在造就“身体”环节发达的同时，也形成了部分关键节点的脆弱性。一是关键零部件的进口依赖风险。“链式迁移”可以解决中低端零部件的国产化问题，但高端行星滚柱丝杠、六维力传感器、高端AI 芯片等核心部件依赖的是原始创新能力而非制造经验的横向延展，这些环节的国产替代进度直接决定了全产业链的安全韧性。这些部件在整机成本中占比虽有限，但一旦受制于人，即可能引发全链条停摆的系统性冲击。二是供应链地理过度集中的系统性风险。长三角凭借150 公里半径内配齐全部零部件的供应链密度成为全国乃至全球标杆，但这种由“链式迁移”自然形成的高度集中，也意味着一旦发生自然灾害、公共卫生事件、贸易摩擦等区域性风险事件，其冲击或将迅速传导至全国供给体系。供应链效率与供应链韧性之间的内在张力，是当前产业布局必须正视的结构性矛盾。
3. 空间层面：分工体系有效协同有待加强
八城市中，仅上海接近人形机器人产业全链条覆盖，其余七个城市均只在1—2 个环节形成显著占位，这本是要素禀赋差异下的合理分布，但现实中分工格局尚未转化为有效协同，反而呈现出两类空间失衡。一方面，部分禀赋不足的城市盲目追求全环节布局。在缺乏相应要素禀赋的情况下提出打造全产业链，最终只能在门槛较低的“集成”环节实质落地，进一步加剧了同质化竞争。另一方面，区域间协同机制尚不健全。京津冀在减速器、精密电机等传统精密制造领域基础薄弱， 北京整机企业的供应链高度依赖长三角与珠三角地区，跨区域协同一旦有所影响， 本地产业运转可能面临风险；而不同产业带之间， 尚缺乏跨区域统筹机制。产业升级的关键不在于每个地理单元的产业完整性， 建立更高层级的分工协同机制是我国人形机器人产业实现整体跃升的重要保障。
优化人形机器人产业链城市分工格局的对策建议
（一）聚焦价值链两端，补齐“大脑” 与高端“身体”短板
建议政策重心从当前的整机“ 集成”环节向两端延伸，重塑产业价值分布。一是集中资源突破“大脑”环节的底层技术。重点包括VLA 模型工程化落地、世界模型长时序规划能力、国产AI 芯片端侧实时推理、跨体态迁移学习等前沿方向。将具身数据基础设施建设提升至与模型研发同等的战略优先级， 构建“ 仿真预训练+ 真实精标注” 双轨数据管线， 破解当前“ 数据荒” 对大模型落地的根本约束。二是定向扶持关键零部件国产替代。一体化关节在中端性能区间已具备竞争力，但高端性能瓶颈尚未打破，根源在于精密加工设备与工艺参数积累长期不足，无法通过资金投入快速复制。应通过产学研联合攻关方式实现定向突破，而不只是单纯依赖企业自主研发。六维力传感器已越过“不可用”阶段，但缺乏整机验证机会可能使其陷入循环困境，应推动整机企业在研发样机阶段即并行测试国产与进口传感器。三是前瞻布局电子皮肤等新兴品类。电子皮肤是全球范围内尚未形成垄断格局的核心品类，当前的产业化窗口期既是技术约束也是战略机遇。我国企业在柔性显示、消费电子制造与AI 算法领域的综合优势与电子皮肤的技术基础高度契合， 具备弯道超车的现实基础， 建议将其纳入“ 揭榜挂帅” 重点攻关品类。四是把握2026 年标准体系建设的窗口期。建议在《人形机器人与具身智能标准体系（2026 版）》规划的行业标准制定过程中充分吸纳产业链各环节城市的企业参与，确保标准体系的兼容性和开放性，为国产供应链争取制度性话语权。
（二）借鉴有益经验，进一步优化区域差异化分工体系
浙江省“杭甬整机引领区—零部件协同区—智能系统赋能区”的空间分工方案，其核心价值在于不要求每个城市面面俱到， 而是通过省级统筹在区域层面实现完整覆盖， 有关经验对全国重点区域具有一定启发意义。一是长三角应强化跨城市分工的密度优势。当前已初步形成上海集成与大脑、苏州减速器、宁波零部件、南京运控、杭州算法与整机的分工格局， 建议进一步巩固150 公里供应链半径的密度优势， 推动跨城市供应链数据互通共享， 降低协作成本。二是京津冀可着力补齐“ 身体” 环节。引导天津、河北的制造业城市对接北京的整机企业， 构建“ 北京大脑+ 京津冀身体” 的区域分工。北京在机器人力传感器与灵巧手等智能感知部件领域的新优势， 可以作为京津冀“ 身体” 环节的切入点， 与北京周边地区的精密制造能力形成互补。三是珠三角地区可强化内部城市间的供应链协作关系。深圳在整机集成与运动控制方面领先，广州、东莞、佛山可以在零部件配套与场景测试方面形成支撑， 避免珠三角地区内部的同质化竞争。四是建立常态化的区域产业协同机制。包括跨城市项目联合申报、产业基金联合投放、场景资源跨城市开放、供应链信息共享平台等。
（三）基于比较优势精准定位，消除全链条布局路径误区
各城市应基于要素禀赋精准锁定优势环节，形成差异化竞争而非同质化内卷。一是AI 人才密集城市应聚焦“大脑”环节。北京、杭州、合肥应集中资源投向底层技术突破， 重点攻关VLA 模型、世界模型、国产AI 芯片和高质量具身数据集建设，强化“创新策源”功能，将人才密度转化为技术深度。二是制造业基础雄厚的城市应深耕“身体” 环节。宁波可依托汽车零部件集群深化“链式迁移”，苏州可围绕减速器单项优势向关节模组扩展，南京可依托工业机器人运控积累向人形机器人领域延伸， 将既有产业优势转化为机器人产业链的不可替代性。三是供应链整合能力强的城市应审慎布局“集成”环节。深圳、上海可聚焦“集成”环节的量产能力与场景拓展， 但需警惕在该环节扎堆竞争，避免产能过剩与资源浪费。四是关注“由脑及身”的跨环节延伸新路径。北京蓝点触控、灵心巧手等企业的成长表明，AI 人才密集城市在力传感器、灵巧手等智能感知部件领域具有“ 意外优势”，这一路径为上海、杭州等部分兼具AI 人才与制造基础的城市提供了新的战略思路。
（四）纠偏“重整机轻部件”的理念， 引导商业模式创新突破
针对当前“技术热、资本热，市场冷、盈利难”的具体情况，应建立从关注规模指标转向关注质量指标，从推动量产转向培育可持续商业模式的政策导向。一是产业基金投向应从整机偏好向关键零部件倾斜。借鉴合肥经验，其将最高1000 万元配套核心技术研发、每年5000 万元算力券精准投向“大脑”环节，体现了“投向精准度比基金规模更重要” 的原则。基金考核不应仅看规模和整机产出，还应将关键零部件国产替代率、核心技术攻关进度等指标纳入评估体系。二是场景开放政策应与城市资源禀赋相匹配。制造业较强的城市可以聚焦工业场景验证，汽车制造产线是当前落地最快场景；消费型城市可以探索商业服务场景；核电、化工、高压巡检等特种作业场景，在布局时须着重考虑相关的安全资质。三是积极引导“机器人即服务”模式（RaaS）的验证与推广。该模式将一次性硬件购置转化为按月计费订阅服务，可显著降低部署门槛。建议在产业政策中明确支持该模式试点， 优先验证单台机器人的月度服务收入、运维成本、硬件折旧与资金成本是否构成可持续单位经济，避免在单位经济未经验证前过早规模化量产。四是遵循“先B 后C、先专用后通用”的渐进落地路径。工业场景机器人优先规模化验证，家庭服务机器人随成本下探至合理区间后逐步进入大众家庭，避免因过早追求通用能力而陷入“能力越强、成本越高、越难规模化”的产业悖论。
（五）建立产业链安全监测与能力披露机制，防范系统性风险
针对关键零部件进口依赖、供应链地理集中、市场预期与技术能力错位等系统性风险，应建立常态化的监测与预警机制。一是建立人形机器人关键零部件国产替代动态监测机制。对高端行星滚柱丝杠、六维力传感器、高端AI 芯片等“卡脖子”环节的进口依赖度、国产替代进度、技术差距等指标进行动态评估，为定向政策干预提供依据。二是探索人形机器人供应链韧性与效率的再平衡。在发挥好长三角在该领域核心优势的同时，鼓励关键零部件产能向京津冀、成渝、珠三角等集群适度分散，形成“主集群+ 备份集群”的双层供应链结构，防范因单一区域受冲击引发全国性供给危机。三是引导人形机器人产业建立能力边界的清晰披露机制。以可验证技术指标替代模糊能力描述，以有限范围内的高可靠性交付替代宽泛承诺下的不稳定表现，通过行业协会、第三方评测机构等主体建立能力评级与信息披露制度，防止市场期望与技术现实之间的错位引发系统性信任危机。四是建立产业周期预警与逆周期政策储备机制。政策应预判可能出现的资本退潮、企业出清、市场信任危机等风险，提前储备逆周期政策工具，保障国产供应链韧性和安全水平。
（文中数据来自公开资料及作者调研）
作者为杭州市社会科学院副研究员，杭州市社情民意调查研究中心专职研究员
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