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　　与传统人工智能相比，具身智能在实现路径与能力表现上存在本质差异。 传统人工智能的学习完全依赖大规模、高质量的特定数据集进行离线训练，缺乏与物理世界直接且持续的交互，因此，传统AI系统环境适应能力表现较弱。相比之下，具身智能通过具身交互来学习，借助物理实体与真实环境进行实时互动，其核心功能完全由AI驱动，不仅具备深层的环境理解与自主运动控制能力，更能通过“感知-决策-执行-学习”的闭环机制，实现对非结构化环境的主动适应，无需依赖预先编程或大量标注数据。

　　与传统人工智能相比，具身智能在实现路径与能力表现上存在本质差异。 传统人工智能的学习完全依赖大规模、高质量的特定数据集进行离线训练，缺乏与物理世界直接且持续的交互，因此，传统AI系统环境适应能力表现较弱。相比之下，具身智能通过具身交互来学习，借助物理实体与真实环境进行实时互动，其核心功能完全由AI驱动，不仅具备深层的环境理解与自主运动控制能力，更能通过“感知-决策-执行-学习”的闭环机制，实现对非结构化环境的主动适应，无需依赖预先编程或大量标注数据。

　　得益于工业具身智能机器人产品的强劲增长，微亿智造持续亏损的业绩也在2024年得以扭亏。 财务数据显示，2022年至2025年上半年(以下简称“报告期”)，微亿智造实现的营业收入分别为2.21亿元、4.34亿元、6.00亿元、4.12亿元；对应的净利润分别为-0.92亿元、-1.14亿元、1573.9万元、668.4万元。同时，公司的毛利率分别为32.5%、42.4%、47.9%、49.4%，实现了持续增长。

　　据招股书介绍，微亿智造需采购对生产至关重要的关键零部件和设备，包括原材料、自动化机构组件和算力服务。 报告期内，微亿智造从前五大供应商处进行采购的金额分别为1.02亿元、2.03亿元、1.86亿元，2.18亿元，分别占总采购额的74.2%、64.1%、46.6%、61.7%。 其中，各期来自最大单一供应商的采购额分别为6300万元、5190万元、5030万元、9500万元，分别占总采购额的46.0%、16.4%、12.6%、26.9%。

　　客户层面，微亿智造目前已建立多元化的客户群，覆盖3C电子、汽车制造、新能源、快消品、半导体等多个新兴高科技领域下的细分行业。 报告期内，微亿智造来自前五大客户的收益分别为1.31亿元、2.27亿元、1.70亿元、1.71亿元，分别占总收益比例的59.1%、52.4%、28.3%、41.6%。 其中，各期来自最大单一客户的收益分别约为4620万元、5860万元、4200万元、5390万元，占总收益的比例分别为20.9%、13.5%、7.0%、13.1%。

　　其中，张志琦有权行使微亿智造已发行股份总数约15.92%所对应的投票权，包括其持有的约5.99%的直接权益以及通过上海微涌、上海志策持有的间接权益，两家实体均为有限合伙企业，张志琦担任其普通合伙人。潘正颐有权通过常州阿思菲思间接行使公司已发行股份总数约19.62%所对应的投票权，其控制常州阿思菲思约82.62%的股权，因此被视为对常州阿思菲思具有控制权(该控制权主要通过直接持有常州阿思菲思30.46%股权，以及担任常州力天、上海微霸、上海微玖、常州微拾合伙人而形成)。