超自动化市场 - 按技术、部署、解决方案、最终用途、组织规模、增长预测,2025-2034年

超自动化 市场规模

全球超高自动化市场在2024年的价值为464亿美元,估计在2025年至2034年期间,CAGR为17.06%。 企业不断面临提高效率的要求,同时尽量减少资源使用。 Hyper Automation通过使用AI,机器学习和机器人流程自动化实现单调和劳动密集型活动的自动化来解决这个问题. 这种组合有助于消除瓶颈,减少错误,提高工作流程的精度.

因此,各组织可以更有效地运作,对市场需求作出更快的反应。 对提高性能、速度和精确度的追求迫使公司投资于超自动化。 通过优化时间和减少开支,它提高了生产率,并促进了更加智能化的业务,使其成为在速度快、技术驱动的部门保持竞争力的关键。

工业界正在迅速接受数字化改造,以保持其竞争优势,通过流程自动化精简系统并促进实时决策,超自动化在这一过渡中至关重要。 这一技术使各组织能够从过时的手工方法转向灵活的数字工作流程。 无论是在供应链管理还是客户服务中,超自动化都促进更快和更智能的操作. 其可扩展设计允许企业在没有重大系统变化的情况下扩展. 随着对无缝数字解决方案的需求日益增加,各公司正在实施超高自动化,以更新其基础设施,并跟上不断变化的技术和客户需求。

各组织正在不断寻找尽量减少业务费用的方法,同时有效地扩大业务规模。 超自动化利用AI、ML和RPA等技术,实现重复和高容量任务的自动化,以此促进这项工作。 它减少对体力劳动的依赖,减少错误,并增加反应时间,特别是在客户服务、会计和人力资源等部门。 这可节省大量费用,提高业务灵活性。 由于企业的目标是在成本不相应增加的情况下增长,超高自动化为在有限的预算范围内提高生产力、优化资源和维持效率提供了完美的框架。

例如,2024年12月,德意志银行承诺每年在自动化方面投资20亿欧元,以便将AI和机器学习纳入其基本业务,目的是降低成本和提高业务效率。 在10月的西博斯2024年,该银行与以柏林为基地的Kodex AI一起发布了一份白皮书,详细说明了基因AI对银行流程的潜在影响,包括客户服务和合规. 这些努力凸显了德意志银行在战略上强调超自发性,以促进创新,提高可扩展性,并在迅速变化的金融环境中保持竞争力。

超自动化市场趋势

• 低码和无码平台在超自动化中越来越重要. 它们赋予非技术人员通过直观视觉接口开发自动化工作流程的权力. 这种方法使自动化民主化,使各部门能够独立于信息技术支助而设计解决方案。 因此,它加快了项目时间表,降低了开发成本,提高了灵活性。 在迅速变化的时代,企业需要这些平台特别擅长提供的灵活和反应迅速的解决办法。 通过减少技术障碍,低码和无码工具能够对业务需求作出快速反应,并促进各组织的创新。
• 云技术的融合与超自动化的兴起密切相关. 通过利用基于云的自动化解决方案,公司可以实现更大的可伸缩性,改善数据存取,与多种系统平稳结合. 这种方法支持远程协作,允许实时更新,并促进不同地点的团队合作. 此外,云驱动自动化减少了对现场基础设施的依赖,导致成本降低,维护更便捷。 随着各组织战略的发展或调整,云提供了快速修改自动化工具的基本灵活性。 因此,云集是一个突出的关键趋势,它使企业能够有效地提高自动化能力,并对数字环境的需求作出反应。
• 超自动化的一个主要趋势是从任务级自动化转向全过程自动化. 企业不是将一个小步骤自动化,而是将多个任务与一个连续的自动化工作流程联系起来。 这种方法减少了人工移交,缩短了处理时间,消除了沟通的空白. 这在财务、人力资源和供应链管理等领域特别有益,因为在这些领域,业务由多个阶段和系统组成。 在整个过程中实施自动化不仅提高了效率,而且提高了可见度和控制。 这有利于更快地作出决策,并保证各种业务取得更统一的结果。
• 超自动化的发展已经超越了仅仅消除工作或替代人类劳动力. 它现在被用来协助雇员,管理繁琐、重复的任务。 这使得个人能够花更多的时间从事需要批判性思维、创造性和真正解决问题的工作。 因此,团队的满意度更高,疲劳程度降低,生产率提高。 许多人现在不认为自动化是一种危险,而是将其视为宝贵的资源。 各组织正在制定人类和机器合作的框架,营造一个更加平衡和更具支持性的工作环境。
• 2023年3月,大众汽车采用超自动化方式来帮助生产线工人,而不是替代他们. 机器人承担焊接和提升等重复任务,使员工能够优先进行质量控制和解决问题. 该战略提高了生产率,提高了雇员的工作场所。 工人现在花在疲劳的任务上的时间较少,花在增值角色上的时间也更多. McKinsey & Company的2023年报告显示,这种协作既提高了制造业环境中的工作满意度,也提高了生产率. 现在许多公司都效仿这个模式。

特朗普行政关税

• 在特朗普总统时期对来自中国等国家的进口商品实行关税后,美国许多制造商更仔细地审视了他们的供应链,开始将生产带回国内. 然而,国内劳动力成本上升的挑战出现了。 超自动化成为关键解决方案,使得公司能够通过机器人流程自动化(RPA),AI,以及机器学习技术来减少对人力的依赖. 通过使重复性任务自动化和精简流程,即使投入成本较高,企业仍可保持竞争力。 这一战略变革有助于制造商减轻与关税有关的压力,同时确保生产的质量和效率。
• 川普的关税可以在严重依赖全球来源的行业中实现数字化转型. 为了减少供应链的脆弱性和管理不断增加的费用,企业采用了超自动化,以加强采购、后勤和合规业务。 人工智能技术为贸易条例和关税修改提供了实时可见度,降低了人为错误的可能性,加快了决策进程。 这种自动化不仅加强了业务反应能力,而且提高了风险管理能力。 将超自动化列为优先事项的组织认为,它是一项关键的长期战略,可指导复杂的贸易情况,确保在不断变化的地缘政治环境中的稳定。
• 考虑到关税造成的利润率压力,超高自动化可以作为成本管理的一种可行战略,同时尽量减少劳动力削减。 公司调整了工作角色,将大量的任务委托给机器人,使雇员能够集中精力履行分析、战略或客户服务职能。 这一转变既提高了生产率,也提高了雇员的士气,因为工人摆脱了重复的任务。 在受到关税影响的部门,如汽车和电子,超高自动化工具对于提高生产效率和解决部件的可变性至关重要。 通过统一劳动力和机器能力,企业保持了产出水平,说明智能自动化在政策变化造成的中断期间如何提供稳定性。

超自动化市场分析

基于技术类型,市场被分割成机器人流程自动化(RPA),人工智能(AI)和机器学习(ML),业务流程管理(BPM),智能文件处理(IDP),低码/无码平台. 2024年,机器人工艺自动化部分拥有超过156亿美元的市场收入,预计到2034年将超过665亿美元。

• 机器人过程自动化(RPA)通过担任管理单调和重复任务的数字助手,革命化了超自动化. 想象一个不折不扣的雇员,他高效地处理数据输入、发票处理,甚至新工作人员的上岗,而不需要休息或出现错误的风险。 机器人过程自动化(RPA)工具旨在模仿人类与计算机的互动,执行点击按钮等任务,填表,系统间移动数据. 最大的好处? 它们不遗余力地融入现有工作流程,使各组织能够享受这些优势,而不对其整个技术框架进行全面改革。 这使爱国军成为包括银行业、保险业和物流业等重复性任务所负担的行业的重要解决办法,提高效率是最重要的。
• 人工智能和机器学习的结合,通过赋予系统从数据中学习和逐步进步的能力,推动了自动化. 在超自动化方面,这些技术有助于识别模式、进行预测性分析并提供实时决策支持。 例如,大赦国际可以发现金融交易中的欺诈活动,或加强客户在零售领域的经验。 机器学习模型可以在处理更多数据时不断自我完善,使系统更加智能. 这一段为自动化工作增加了深度和适应性,使得有可能超越简单的任务自动化,进入更具战略性和洞察力的操作.
• 业务流程管理(BPM)强调在业务工作流程自动化前的设计,分析和增强. 在高度自动化领域,业务流程组合和项目管理使各组织能够了解其现有程序并查明必要的改进。 它通过划定精确的步骤和目标,成为有效自动化的关键基础。 这种办法保证企业不仅使无效的程序自动化,而且事先对其进行优化。 诸如保健、制造业和金融等行业广泛使用生物和微型企业工具,在这些行业,遵守条例和精确度至关重要。 它为自动化工作提供了一个框架和持久的效益。
• 例如,2024年2月,设在德国的一家陶瓷公司Villeroy & Boch通过将SAP Intelligent RPA与AI Business Services合并,在超自动化努力中取得了显著进展。 这种开发自动化的复杂任务,例如处理电子邮件附件和安排文件,使每年能够自主处理6 000多份文件。 通过安装RPA、AI和业务流程管理软件,该公司提高了工作流程效率和业务绩效。 这一战略举措使工作人员能够致力于价值较高的活动,从而加强客户服务,并与公司的数字转型战略保持一致。

根据部署,超自动化市场分为基于前提的和基于云的. 以云为基础的部分在2024年占有约53%的主要市场份额,预计在预测期间将大幅增长。

• 各组织正转向基于云的超自动化解决方案,因为它们具有灵活性,便于用户使用。 这些系统不需要大量基础设施或长时间的设置,因此适合公司迅速部署和远程使用。 企业可以很容易地加强其自动化战略,而不会产生重大的硬件成本。 自动更新有助于不同地点的团队之间的实时协作. 这一趋势对强调灵活性、节约成本和迅速适应不断变化的商业需求能力的新兴企业和增长企业特别有吸引力。
• 各组织赞成部署房地以加强对其数据和系统的控制,特别是在银行、国防和保健等受到严格管制的部门。 这种办法包括直接在公司内部服务器上安装自动化工具,提供更好的安全和完全的定制。 虽然初始投资和维护成本较高,但前提解决办法使各组织完全拥有其基础设施。 这一部分吸引了那些有严格合规需要的企业或那些处理敏感的客户数据并希望将自动化工作流程完全保留在内部以便增加保护的企业。
• 超自动化环境将部署分为基于前提和基于云的选项,每个选项都满足独特的组织需求。 现场部署可加强控制和安全,使其适合数据管理和合规需要严格的公司。 另一方面,基于云的解决方案提供可扩展性、灵活性和降低前期费用,从而能够更快地实施并更容易更新。 这两个模式都支持AI、RPA和业务流程管理等技术的整合,帮助各组织有效精简工作流程,同时与其业务政策和战略目标保持一致。
• 例如,在2024年6月,FreshLeaf实施了基于云的超自動平台,以改善其订单处理和客户服务业务. 这项战略允许在不花费大量基础设施费用的情况下快速部署,同时也满足了远程小组之间灵活性和合作的需要。 FreshLeaf在各个地点的团队通过自动更新和实时数据访问,提高了工作流程效率和响应时间. 以云为基础的战略使公司能够在经济上实施自动化举措,与它们动态的商业环境和增长目标完全一致。

根据最终用途,超自动化市场分为BFSI(银行、金融服务和保险)、保健、制造、零售、电信、政府和公共部门、运输和物流等。 BFSI(银行、金融服务和保险)部分在2024年占有约28%的主要市场份额,预计在预测期间将大幅增长。

• 由于高度自动化,BFSI部门正在进行转型,使各种职能自动化,包括贷款处理、欺诈侦查、索偿管理和客户服务。 银行和金融机构处理大量交易和单据,经常受到严格的管制要求。 超自动化有助于减少人为错误、加快批准和确保遵守。 AI bots有能力分析财务数据,而RPA管理诸如更新记录等日常任务. 随着竞争的加强,BFSI组织正在采用超自动化方式,以提供更快、更安全和以客户为重点的服务,同时不增加业务费用或员工队伍需求。
• 超自动化通过协助医院、诊所和卫生技术组织精简行政职能、完善病历管理和加快保险程序,在保健方面发挥关键作用。 任用、计费、索偿和合规文件的处理往往占用大量工作人员时间。 自动化技术减轻了这种压力,使保健人员能够更多地关注病人的护理。 AI为诊断和决策提供了便利,而机器人过程自动化则提高了日常任务的准确性. 随着医疗保健逐步发展成为一个更以数据为中心的领域,超自动化为专业人员提供了必要的工具,以导航复杂性,减少等待时间,以及提高患者在机构生产力的同时取得的结果。
• 制造业越来越多地实行超自动化,将商店楼层与公司系统联系起来。 包括库存监测、质量评估、供应链协调和预测维护在内的活动正在得到更有效的开展。 这种方法使制造商能够迅速适应需求的变化,减少停工时间,确保运行畅通. 将RPA与AI和分析相结合,可以进行更明智的规划,更好地利用资源。 在一个效率和时机至关重要的部门,超高自动化能提供精确度、可扩展性和实时的见识——在全球供应链中保持竞争力和市场波动的关键因素。
• 例如,2024年8月,轴心银行通过在包括贷款处理、欺诈侦测和客户服务在内的功能方面采用超自动化,推进了其数字化转型。 AI bots的部署使得财务数据分析变得复杂,而RPA则提高了更新记录等日常任务的效率. 这一自动化将人为错误降到最低程度,加快了批准时间,并保持了监管合规性。 为应对日益加剧的竞争,轴心银行在不增加业务费用或人员配置的情况下提高了服务速度和安全性,显示出超高自动化对提高金融服务部门效率和客户经验的重大影响。

北美在超自动化市场占据主导地位,2024年占比超过36%,美国在本区域领先市场.

• 美国采用超自动化的动力是强大的数字基础设施和政府对新技术的重大支持。 各种行业正在纳入AI,机器学习和机器人流程自动化,以提高操作灵活性和降低成本. 这种过渡使公司能够迅速适应市场变化和客户需求. 教育机构、技术公司和行业领导人之间的伙伴关系促进了持续的创新,同时技术专业人员的广泛提供加快了实施进程。 因此,超高自动化对于维持竞争优势和鼓励不断变化的商业环境中的长期增长越来越重要。
• 超自动化主要由美国推动,美国受益于技术资源,并大力强调创新和竞争定位。 全国各地的组织正在利用自动化来提高效率,从而改进客户的经验,并适应不断变化的市场条件。 包括金融和物流在内的多个行业广泛采取举措,通过智能自动化改造过时的系统。 领先技术公司和新兴初创企业的存在加快了发展,而有利的投资环境促进了创新。 在美国,超自动化被视为行业主导的关键战略资源,而不是单纯优化运行的方法.
• 例如,沃尔玛的供应链转型成为美国超自动化的突出例子. 零售头目采用了AI,机器学习,机器人流程自动化等组合,以监督库存,预测产品需求,提高仓库效率. 通过实施这种集成,沃尔玛可以实现标准任务的自动化,减少人为错误,并迅速适应不断变化的客户需求. 这导致交付速度加快,业务费用降低,客户满意度提高。 沃尔玛的方法表明,超自动化不仅仅是改进流程,它还加强了企业的复原力并保持了长期的竞争优势.

2025年至2034年,德国的超高速自动化市场预计将有显著和有希望的增长。

• 超自动化因其致力于德国在超自动化方面的快速演变而推动,其动力是强调可持续性和能源效率。 公司采用自动化技术更好地管理资源,减少浪费,遵守环境标准. 创新的人工智能和机器学习系统正在纳入供应链和设施管理,以预测维护需求并提高业务复原力。 工业领袖与研究机构之间的合作促进了绿色技术的进步。 这种方法将超自动化确立为提高效率和加强德国对可持续工业发展和气候目标的承诺的一个关键因素。
• 德国正在采用超自动化,以提高工业效率和智能制造。 国家以其强大的工程基础而闻名,正在将AI、RPA和智能分析等技术纳入其生产线、后勤和行政程序。 德国公司强调精度、可靠性和系统集成,使超自动化成为工艺现代化的适当方法。 此外,在金融和保健等行业,越来越多的举措是使业务数字化,同时保持质量和合规性。 在政府对工业4.0的大力支持下,德国认为超自动化对于保持全球范围的竞争和技术进步至关重要。
• Siemens在德国示范了超自动化,在其Amberg电子设备中展示了先进的自动化方法。 西门子公司利用AI,IOT,和RPA,运行了一条高度自动化的生产线,实现了几乎零的缺陷,同时每天处理1000多个产品变体. 机器进行通讯和实时调整,提高速度和精度. 此外,行政程序是自动化的,以优化业务。 这种智能工厂模式说明了超自动化如何提高德国制造业部门的灵活性和准确性,反映了德国更广泛的工业4.0举措.

中国的超高速自动化市场预计将在2025年至2034年取得显著和有希望的增长.

• 中国正通过注重自动化与广泛的城市发展和基础设施举措相结合,推进超自动化. 企业正在利用AI、机器人和数据分析来改进智能城市服务、管理交通和加强公共安全系统。 政府对数字基础设施的承诺有助于广泛实施公用事业和运输的智能自动化。 此外,制造业正在采用超自动化,以提高生产灵活性,尽量减少停产时间。 这一全面战略确定高度自动化是支持快速城市化和经济发展,同时提高生活质量的关键。
• 中国在追求数字现代化和工业提升的过程中,在“2025年中国市场”等强有力的政府方案下,正在推进超自动化,各公司正在逐步利用AI、机器学习和机器人来改进其制造、物流和客户服务业务。 中国的领先技术公司和创业企业处于多个部门自动化创新的前列,尤其是在电子商务、银行业和智能城市举措方面。 鉴于业务规模广泛,需要快速高效的系统,因此在迅速数字化的全球经济中,超高自动化是保持速度、准确性和竞争力的战略需要。
• 例如,Alibaba将人工智能和机器人自动化纳入其物流框架是中国超自动化的一个典型例子。 该公司利用智能机器人在仓库中进行包装排序,并实施AI算法来增强交付路线,在Singles's Day等高需求销售活动中大大加快订单处理. 这种自动化的结合可以尽量减少错误和劳动开支,同时增强客户的经验. 阿里巴巴的策略体现了超自动化如何精准高效地有效处理大量量,巩固了中国在数字创新和电子商务物流方面的领先地位.

超自动化市场份额

• 超自动化行业的前7家公司是UiPath,Oracle,微软,Honeywell International,TCS,Google和SAP SE在2024年占据了约74%的市场份额.
• UiPath被认为是超自动化的关键角色,提供适合不同规模企业的自动化解决方案。 该平台专门从事机器人流程自动化(RPA),协助各组织完善重复的,基于规则的任务. UiPath的突出功能是其可访问的界面,它甚至允许非技术团队快速有效地构建自动化工作流程. 这种方便用户,加上先进的AI功能和充满活力的社区,使得UiPath成为金融,保健和制造业等行业的流行选择,使企业能够节省时间,减少错误,提高整体生产力和业务反应能力.
• 微软的Power Automate是使用微软365和Azure云服务为企业驱动超自动化的关键玩家. 它使用户能够实现日常任务的自动化,并方便地连接到微软框架内的各种应用程序和服务. 该平台与Outlook、Excel和Teams等广泛使用的工具进行了不费力的整合,使各组织能够建立自动化工作流程,而不需要深层次的技术能力或信息技术帮助,从而凸显了该平台的真正能力。
• SAP SE被公认为企业软件中的主要全球力量,通过利用包括AI、RPA、分析和机构资源规划系统中的机器学习在内的技术,SAP帮助大型组织实现财务、供应链、人力资源和客户服务功能自动化,影响超自动化领域的创新业务流程自动化解决方案。
• Oracle利用其云基础设施,人工智能和集成应用组合来提供广泛的超自动化. Oracle具有智能的流程自动化能力,使得业务流程能够改善决策,降低成本,成为数字化转型努力的领头公司.
• Honeywell在操作和工业环境中使用超自动化,提供端到端的硬件和软件解决方案. 该组织利用Honeywell Forge和分析技术,为制造业、物流业和寻求数字化的能源等行业的预测维护、流程优化和企业自动化提供便利。
• Google以其Google Cloud平台和AI产品,通过提供云源提供,机器学习和数据分析解决方案,实现了超自动化. Google使公司能够将业务流程自动化,改善客户互动,并有效扩展与其著名的AI和自动化产品的业务.
• TCS提供端到端的超自动化解决方案,整合了RPA,AI,以及分析技术,使企业流程自动化. TCS凭借自己的内部框架和协作伙伴关系,帮助各行业的客户实现业务精品,加快创新,并在各种商业生态系统中实现智能和可扩展的自动化.

超自动化市场公司

在超自动化行业运营的主要角色包括:

• 自动化到任何地方
• 谷歌
• 国际Honeywell
• 微软公司
• 甲骨文
• SAP SE 系统
• 现在服务
• 临时秘书处
• 维普
• 工作组合

超自动化行业的著名公司通过提供强力,可伸缩的解决方案,将AI,机器学习,机器人流程自动化和分析功能融合到集成平台中来来区分. 它们的提供使各组织能够简化财务、供应链、人力资源和客户服务等多个部门的复杂业务流程。 众多的解决方案具有低码和无码接口的特点,这些接口可以在没有先进技术技能的情况下快速开发和实施. 这些提议是为了完善工作流程、减少体力劳动和提高准确性而设计的,使它们成为企业一级数字转换工作的关键伙伴。

在这一领域,创新通常侧重于完全的流程可见度、知情决策以及与现有信息技术框架的不努力整合。 主要公司强调创建可定制的平台,以便进行云部署、智能文件处理和预测分析。 这些公司在保健、银行、零售和制造业等各部门都深入融合,提供了满足每个行业独特需求的解决办法。 通过利用强有力的研发能力以及不断更新,它们保持了竞争优势和市场份额,协助企业更新业务,同时确保在迅速演变的数字环境中灵活、合规和为未来做好准备。

超自动化市场新闻

• 2025年2月,Swimlane在采用其Turbine AI超自动化平台方面经历了显著的激增,使用量比前一年翻了一番以上. 值得注意的是,它日益融入财富500强公司,突出表明大型企业现在依赖AI驱动的解决方案来加强其安全业务。 Turbine AI简化了劳动密集型的安全任务,从而导致更快和更准确的反应. 人们对智能自动化工具的信心不断提高,这说明各组织如何以更快和更聪明的解决方案应对不断升级的网络威胁。
• 2024年1月,UiPath推出了最新的AI驱动的商业自动化平台"自动驾驶". 该平台旨在提高日常工作流程效率,并已显示出重大成果,使第一季度的年比增长近20%。 自动驾驶使公司能够通过自动化例行任务来节省时间,使员工能够集中精力执行更具战略性的项目. 强大的市场接收表明,企业世界日益需要智能高效的自动化解决方案。 UiPath的倡议重申,智能自动化不仅仅是一个过去的趋势;它对当今企业的运作方式越来越重要。
• 2024年6月,随着AI +自动化企业系统的推出,"任何地方自动化"(Automation Anywhere)对其产品范围进行了显著的提升. 这一创新系统融合了基因AI模型和智能AI代理,以协助企业更有效地创建和实施自动化. 因此,公司可以加快复杂的工作流程,更快地看到更大的结果. 该公司还报告了其第五个直接盈利的季度,这主要是由于对AI驱动自动化的兴趣越来越大. 其新业务的很大一部分来自客户切换到这个更聪明的平台——巩固其在自动化空间的地位。
• 在2024年6月,SS&C 技术通过推出Blue Prism最新版本的RPA软件,在内部自动化战略方面取得了进展。 更新版本7.3.1提供了增强,包括用于上级决策的Smart Vision,以及与Active Directory的更紧密整合,以改善安全. 除了软件增强,SS&C还积极寻求新的收购,以加强其自动化服务. 通过升级Blue Prism的运营,该公司表现出了对简化复杂流程,加强安全,以及利用AI和自动化不仅减少开支,而且实现更智能化的商业成果的坚定承诺.

超自动化市场研究报告包括对该行业的深入报道 按收入(Mn美元)和2021年至2034年的估计和预测, 用于下列部分:

按技术类型分列的市场

• 机器人工艺自动化(RPA)
• 人工智能(AI)和机器学习(ML)
• 业务流程管理
• 智能文档处理( IDP)
• 低码/ 无码平台

市场,按部署

• 基于云
• 内容

市场,通过解决方案

• 软件
  • 自动化软件
  • 智能文档处理( IDP) 解决方案
  • 云自动化平台
  • 高级分析与报告工具
• 服务
  • 专业服务
    • 部署和整合
    • 咨询
    • 支助和维修
  • 管理服务

市场,按最终用途

• BFSI(银行、金融服务和保险)
• 保健
• 制造业
• 零售
• 信息技术和电信
• 政府和公共部门
• 运输和后勤
• 其他人员

按组织分列的市场规模

• 大型企业
• 中小企业(中小企业)

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
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  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 美国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非