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AI全球競賽持續演繹，算力成為AI時代主引擎。隨著Chatgpt帶來的人工智能熱潮，全球互聯網廠商紛紛逐浪AI。AI的底層基礎便是算力，算力支撐著算法和數據，亦決定AI的訓練和推理進程。站在全球視角，全球算力保持高速穩定增長態勢，2021年全球計算設備算力總規模達到615EFlops，增速達到44%。據華為GIV預測，2030年人類有望迎來YB數據時代，全球算力規模達到56ZFLOPS。站在中國視角，2021年我國算力總規模達到202EFlops，保持50%以上的高位增長。

　　光芯片為光通信核心器件，國產替代空間廣闊。AI大模型的搭建離不開底層基礎設施的建設，光模塊作為高性能計算網絡核心部件需求率先爆發。光芯片作為光模塊的基礎部件，其性能直接決定了光通信系統的傳輸效率，有望與800G光模塊迎來高景氣共振。從市場競爭格局來看，2.5G及以下光芯片市場中，國內光芯片企業占據主要市場份額；但25G以上高速光芯片的國產化率仍較低（2021年約為20%），高端市場基本被美國、日本公司壟斷，先發優勢顯著。近年來，以源杰科技為首的國內光芯片廠商大刀闊斧，技術上取得較大突破。隨著800G、1.6T升級周期加速，高速率光芯片需求高速增長，海外產能受限或將加速國產替代進程。 　 　　復盤海外龍頭成長之路，橫縱發展或成未來進階方向。通過復盤海外光通信龍頭Lumentum和II-VI的成長之路，我們發現海外龍頭有以下兩個進階特點：1）多次進行收購，產業鏈縱向延伸，一體化降本增效優勢顯著；2）產品品類橫向擴張，下游應用領域多點開花，抵御單一產品需求周期性風險。國內廠商通常專注于細分賽道精細化發展，深度綁定優質客戶。長期來看，我們看好技術積累深厚、有望實現橫向擴張、縱向延伸的光芯片企業。 　

大模型主導的生成式AI，尤其是GPT-4的發布，讓人類社會看到了通用人工智能時代的曙光。這意味著，經過“大工業化”的高效預訓練后，具備了強大的泛化能力，能夠在眾多領域像人類一樣進行思考、解決問題，并進行持續、快速的自我進化，大模型主導的生成式AI，將擁有極為廣闊的應用前景，有望賦能千行百業。未來，每個行業都將再進行一次智能化改造！

在政策層面，中央首次提到通用人工智能，為AIGC產業的發展提供了積極政策環境。

技術層面，作為AIGC生態的核心，大模型本身可根據可交互對象分成文本、音頻、圖像、視頻等不同模態以及跨模態，更多的模態，則意味著更多的交互和應用場景組合。我國AIGC產業目前尚處于發展初期，各模態技術發展進度不盡相同。目前，以文本生成、音頻生成應用相對廣泛。

當前，在應用層面，縱向看，在垂直應用方向上，傳媒、教育、營銷、客服、數字人等數字化程度更高、容錯率相對較高的領域先行先試；橫向看，在價值鏈角度，主要集中于技術嘗鮮、組織內部的提效降本，下一步將朝著終端用戶側的價值創造及傳遞場景展開。

圖片報告關鍵發現

大模型支撐的生成式AI，讓人類社會有望步入通用人工智能時代，擁有廣闊的應用前景，有望賦能千行百業。 當前生成式AI的落地整體處于初級階段，不同模態的落地時間表差異明顯，企業需求主要集中在數字化程度高、容錯率相對較高的領域，以借助中間件調用大模型能力為主要方式。數字內容產業、客戶服務是生成式AI滲透的典型行業和場景。 AIGC+數字內容：數字經濟快速發展，帶來國內數字內容消費需求的持續快速增長，但國內數字內容產業面臨需求變化快、供給側內容整體過剩而優質供給不足的問題。以長音頻數字內容生產為例，AIGC能夠助力內容生產的工程化、高質量、個性化。 AIGC+客戶服務：大模型依托自身強大泛化能力優勢，有望給國內智能客服領域的服務前、服務中、服務后各環節帶來效能提升。但由于存在效果不明、數據安全等問題，短期內大模型很難對現有智能客服體系實現完全替代和顛覆，廠商需要探索如何在融合大模型能力的同時實現模式突破。

海外大模型助力用戶活躍度增長，ChatGPT/GPT-4+應用或為最大機會 22 年末以來，海外大模型快速更迭，ChatGPT/GPT-4 向開發者開放 API， 且價格下探，帶動應用層面持續落地，并從單一的文字模態向圖文跨模態拓 展。在技術加持下，應用性能極大提升，助力用戶活躍度增加。我們認為， AI 時代，應用層將擁有巨大發展潛力，其中搜索、電商、社交、游戲、營銷、 教育、辦公、文學創作等領域空間較大。產業鏈相關公司包括：昆侖萬維、 湯姆貓、三七互娛、愷英網絡、藍色光標、易點天下、中文在線、光線傳媒、 捷成股份、風語筑、完美世界、吉比特、巨人網絡、寶通科技、三人行、值 得買、平治信息等。 搜索通過分析總結，直接展示結果； 電商實現個性化推薦 搜索領域代表公司包括微軟 new Bing 等。據微軟官網，自 2023 年 2 月 7 日 new Bing 發布以來，在 GPT-4 的加持下，截至 3 月 8 日，Bing 搜索引 擎日活躍用戶破 1 億；據七麥數據，Bing App 在美國 iOS 效率應用免費榜 排名從 1 月初的 100-140 名提升至 3 月末的 15-20 名。此外，一些海外的 電商平臺也紛紛接入 ChatGPT，形態包括：1）聊天客服：能夠為客戶提供 實時信息，實現降本增效；2）個性化推薦：ChatGPT 能夠根據用戶的興趣 和偏好篩選產品并進行推薦，優化購物體驗提升轉化率。代表公司包括 Shopify、Instacart 等。 龍頭布局社交聊天機器人；游戲賦能 NPC 聊天與代碼生成 社交方面，通過在社交媒體中嵌入聊天機器人，能夠解決用戶的實際問題， 如推薦食譜等；同時部分聊天機器人還具備上下文理解能力，具有聆聽、陪 伴等功能。此外，還有社交軟件將 ChatGPT 用于個性化的簡歷生成，提升 用戶的約會體驗。代表公司包括 Snap、Iris Dating 等。游戲方面， ChatGPT/GPT-4 技術在海外應用包括 NPC 聊天內容、劇情大綱、代碼生成 等，同時我們認為伴隨著多模態技術的發展，相關技術在游戲素材生產等領 域或持續落地。代表公司包括湯姆貓、ElectricNoir、中文在線（Chapters、 My Escape 宣布接入 ChatGPT）等。 **ChatGPT 驅動虛擬人交互與營銷內容生成；教育在學與教方面均快速落地 **

在營銷領域，我們認為 ChatGPT/GPT-4 的主要應用領域包括：1）營銷內 容生成：借助 ChatGPT 進行營銷文本、營銷視頻、音頻廣告、評論區回復、 虛擬物品、虛擬空間等內容生成；2）虛擬人：接入 ChatGPT，使得虛擬人 的回復更加智能，提升交互性能。代表公司包括 Jasper、SOCi、藍色光標、 天娛數科等。教育方面，主要落地方向包括：1）面向學生，作為虛擬導師， 提供一對一、個性化的輔導，營造沉浸化的學習環境，此外還能夠更好地總 結教學內容；2）面向教師，自動編寫教學材料，分析學生課堂表現，及時 了解學生的近況。代表公司包括 Duolingo、可汗學院、Nerdy 等。 辦公領域作為生產力工具，提升工作效率；文學創作不斷探索 辦公方面，3 月 16 日，微軟推出 Microsoft 365 Copilot，一方面將 AI 技術 集合到 Word/Excel/Powerpoint/Outlook/Teams 等日常工具中；另一方面， 推出商務聊天功能，通過將數據匯集，通過簡單的聊天即可隨時獲取工作信 息。此外，一些垂直類生產工具持續涌現，在郵件、新聞內容撰寫等結構化 領域落地。代表公司包括微軟、Salesforce、BlueMail、BuzzFeed 等。文 學創作不斷探索，部分作品已商業化。據韓國經濟新聞，全球首本 ChatGPT 撰寫、AI 翻譯校對插圖的圖書在 2023 年 2 月 22 日上架。

1、AI模型從單模態向多模態演進，未來有望實現認知智能： 　　AI模型走向多模態必然性的三大因素：跨模態任務需求+跨模態數據融合+對人類認知能力的模擬。 　　2、多模態AI融合多種數據，可大幅延伸應用場景： 　　多模態AI能夠實現基于文本、語音、圖片、視頻等多模態數據的綜合處理應用，完成跨模態領域任務。 　　3、多模態AI五大技術環節，模態融合為核心： 　　多模態AI以模態融合為核心技術環節，圍繞“表征-翻譯-對齊-融合-聯合學習”五大技術環節，解決實際場景下復雜問題的多模態解任務。 　　4、國內外多模態AI布局進展，關注OpenAI及谷歌動向： 　　國內外大廠及科研院所自2021年起相繼推出跨模態AI模型，目前OpenAI及谷歌（DeepMind）布局較完善，未來有望基于各任務模型，構建多模態AI生態。 　

隨著ChatGPT等語言大模型落地，AIGC技術落地在各行各業中得到發展和推進。根據模型的分類，AIGC的應用可被分為單模態和多模態兩類。單模態模型可以助力各個應用，提升原有的能力和生產力。諸如ChatGPT已與Bing結合，使搜索更智能化。同時，搜索引擎又能很好地彌補語言模型預訓練時不具備的數據實時性。單模態模型與操作系統的連接也能改變傳統的人機交互模式，使系統響應更智能，軟件間的數據流通更廣泛；與游戲應用的結合可以使NPC更鮮活，與玩家的對話更真實；應用于文學作品可以激發創作靈感，提高寫作效率，掀起AI電子書熱潮；應用于客服場景可以提升原智能客服的多輪對話能力，個性化回答能力。 　　多模態的模型是AIGC的發展趨勢，現有的DALL-E或StableDiffusion已經在文本到圖像的跨模態領域很好地落地，可以更容易地生成高質量海報和提升三維場景重建的效果；與視頻剪輯應用的結合降低視頻制作的門檻，拓展影視領域的空間；Google的多模態模型PaLM-E將豐富機器人操作場景，智能化機器人反饋。最新的GPT4多模態模型與Office辦公軟件的結合將顯著提升生產力，使辦公軟件間的聯動更智能；GPT4可以賦能教育科研領域，緩解教育資源短缺，降低獲取知識的門檻；GPT4可以賦能數字人，使數字人落地場景更豐富，交互更擬人；GPT4還能助力應用開發，簡化發開周期，降低開發的門檻。

**為什么 ChatGPT 如此重要？AI C 端產品中的第一個爆款，可能代表著商業 化的拐點。**1）從用戶體驗上，比起競品和上一代產品，ChatGPT 的連續對話 能力明顯更強，具備了大范圍商業化的潛力。2）從應用場景的潛力上，語義 文本類產品想象空間較圖片類更大。短期看有望落地的包括更專業的客服機器 人、更垂直更專業化的 AI（如醫療教育領域）、新一代的智能搜索等。3）ChatGPT 的出現或將加快巨頭對于 AI 的發展速度。ChatGPT 的成功或將促進各科技巨 頭加大對于 AI 的研發投入，如谷歌近日宣布投資 OpenAI 的競爭對手 Anthropic。大廠的競爭有助于技術的進步和商業化的加速。

? 為什么是 ChatGPT？比起競品和上一代產品，ChatGPT 在多方面有了明顯改 善。1）道德性的增強，敢于質疑提問者提問前提的正確性和正當性。避免出 現偏見、歧視等毒害信息。2）主動承認錯誤或主動承認無法回答某一問題。3） 可以理解整段對話上下文的語義，而不是孤立的回答其中一個問題。4）對提 問者意圖判斷能力大幅提升，并非單純根據相關性進行答案羅列。因此整體上， ChatGPT 有著比其他 AI 機器人更好的用戶體驗，具備了真正意義上的連續對 話的能力。

**? 如何落地？**短期看是降本增效的新生產力工具，長期看可能帶來新的內容生 產范式。ChatGPT 的成功證明了生成式模型的進化，實現通用人工智能 AGI 的可能性進一步提高。其重要性體現在 AI 對人類傳達信息的載體有了更好 的學習，在此基礎上各個媒介之間的互通成為可能。例如從自然語言生成編程 語言，可以產生新的人機交互方式；從自然語言生成圖片和視頻，可以革新內 容行業的生產范式。短期直接落地的場景可能是在文本端，提高人的效率：搜 索、營銷文案、客服、輔助寫作；更長期的可能在于提高人機互動的智能， 如在游戲、虛擬人方面的應用。

3月15日 OpenAI發布多模態大模型GPT-4，其不僅在語言處理能力上提高，還具備對圖像的理解和分析能力。GPT-4商業化進程加快，開放API的同時還發布了在6個不同商業場景的應用落地。隨后微軟發布了震撼的微軟365 Copilot，極大提升office的生產力和交互方式。此前，ChatGPT就已經展示了強大的能力，在文字創造、人機交互、教育、影音、零售等多場景落地應用。我們認為，多模態大模型已在多領域具有專家能力，未來將深度賦能千行百業，改變生產生活方式。  **1. 2023年3月15日，OpenAI目前最強大的多模態預訓練大模型GPT-4正式發布。**其能夠處理文本、圖像兩種模態的輸入信息，單次處理文本量是ChatGPT的8倍，GPT-4的表現大大優于目前最好的語言模型，同時在學術考試中的水平遠超GPT3.5。這意味著GPT-4不僅在學術層面上實現了模型優化與突破，同時也展現出了成為部分領域專家的能力。

**2. GPT-4商業化進程加快。**GPT-4在發布時便開放了其純文本輸入的API，這與GPT-3和GPT-3.5的滯后開放不同。同時，GPT-4這次一起推出了6個商業場景的具體應用落地，在優化人機交互體驗、提供專業服務、提升組織效能、文化傳承與保護等方面都展現了巨大的潛能，未來有望看到更多場景中的商業化拓展與落地。 **3. ChatGPT已經刮起GPT生態狂潮。**2023年3月1號，OpenAI基于GPT 3.5 Turbo模型開放了ChatGPT API。API收費模式為0.002美元/1000tokens。相較于前一代開放接口GPT 3.5，性能更強的同時，價格下降90%，加速ChatGPT相關應用生態的發展。 **4.應用百花齊放，創造新的生產方式。**微軟先后在搜索引擎Bing、企業服務平臺Dynamic 365及開發者工具平臺Power Platform等接入 ChatGPT/GPT-4能力。微軟還發布了震撼的Microsoft 365 Copilot，極大提升office的生產力和交互方式。與此同時，在越來越多的企業宣布接入ChatGPT的能力，其中不乏一些已經取得優秀商業化的應用。如Jasper、Quizlet、Shop等，在語言文字創造、人機交互、教育、繪畫、影音、零售等多場景落地應用。 5. 我們認為以GPT4/ChatGPT為代表的預訓練大模型是這一輪AI浪潮的重要革新，重點推薦關注海內外優秀應用落地情況，AI芯片產業鏈等投資機遇。

**GPT技術發展不及預期：**GPT屬于先進AI算法，若后續GPT算法更新迭代效果不及預期，則會影響GPT演進及拓展，進而會影響其商業化落地等； **算法歧視與人權道德風險：**GPT引入基于人工反饋的強化學習，在人工反饋中，不可避免的會參雜歧視問題，從而會將歧視帶入后續的人機交互中；大模型在進行預訓練過程中，使用了大量數據，其中會涉及相關隱私問題； **數據數量與數據質量不及預期：**大模型需要大量的高質量數據進行訓練，若數據數量和質量存在短板，則會影響模型效果。 **GPT接口開放不明確：**目前GPT是否能對國內開放API還不明朗，若未來無法接入，可能將導致相關應用在國內無法落地。 **算力受限：**目前大模型訓練以GPU為主，尤其是英偉達的GPU。未來若GPU產能或者中美摩擦升級，可能導致國內廠商的算力布局。

主要觀點： 　　ChatGPT帶來大模型時代變革，數據要素重要性提升 　　ChatGPT是由OpenAI研發的一種語言AI模型，其特點在于使用海量語料庫來生成與人類相似的反應。初代GPT模型參數1.17億，GPT2模型、GPT3模型參數分別達到15億、1750億。不斷提升的參數量級，使得ChatGPT3當前已經能夠應用在商業、研究和開發活動中。 　　當前此類參數體量龐大的模型，成為各大科技廠商研發重點。大模型的基礎為高質量大數據。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000億單詞、超過40T的數據。此類大數據基礎的前提為三部分1）有效場景下的采集數據；2）大數據的存儲、清洗和標注；3）數據質量檢驗。 　　大模型發展之下，算力與網絡設施建設成為剛需 　　算力：ChatGPT類人工智能需要更充足的算力支持其處理數據，帶來更多高性能的算力芯片需求。英偉達表示，GPT-3需要512顆V100顯卡訓練7個月，或者1024顆A100芯片訓練一個月。2012年以來，AI訓練任務中的算力增長（所需算力每3.5月翻一倍）已經超越摩爾定律（晶體管數量每18月翻一倍）。 　　網絡設施：以微軟Azure為例，其AI基礎設施由互聯的英偉達AmpereA100TensorCoreGPU組成，并由QuantuminfiniBand交換機提供橫向擴展能力。服務器節點多、跨服務器通信需求巨大，網絡帶寬性能成為GPU集群系統的瓶頸，解決方式包括增加單節點通信帶寬與降低網絡收斂比，帶來光模塊、交換機等需求。 　　下游應用場景豐富，多行業落地可期 　　1）“生成式AI(generativeAI)”在互聯網及元宇宙領域市場化空間較為廣闊。基于現行的NLP算法發展程度及數據集規模。在不久的將來，生成式AI有較大可能在“智能客服”和“搜索引擎”進行增值，并有希望以“插件”的形式賦能現有的“生產力工具鏈(工程軟件/音視頻制作工具等)”。 　　2）AI在制造業的應用可分為三方面：a）智能裝備：指具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，典型代表有工業機器人、協作機器人、數控機床等；b）智能工廠：重點在于實現工廠的辦公、管理及生產自動化，典型的代表場景有協作機器人、智能倉儲物流系統等；c）智能服務：指個性化定制、遠程運維及預測性維護等。 　　3）人工智能在智能汽車領域的應用包括：a）智能駕駛依托AI，將從駕駛輔助發展至自動駕駛；b）智能座艙在AI支持下，從出行工具演變為出行管家。

數字孿生與元宇宙對偶，是元宇宙在生產制造領域的映射。

　　數字孿生可視為工業元宇宙：通過實時IOT數據在數字孿生模型中推動工業全業務流程閉環優化，并持續通過數據修正和完善物理模型。隨著工業互聯網、邊緣計算、5G、云計算等技術成熟度提升，數字孿生有望逐步從概念走向現實。數字孿生的本質是設備可識別標識、工程人員知識經驗及管理層關鍵決策在系統流程中的閉環傳遞，最終實現高水平的智能化轉型。

　　數字孿生包括連接層、映射層和決策層：連接層具備采集感知和反饋控制功能，是數字孿生賦能制造業的關鍵環節；映射層具備信息互通、模型互通和數據集市功能，基于信息模型構建和融合實現工業通信優化，打通數據孤島；決策層以低成本的方式將指令反饋至物理實體，實現閉環控制。

　　數字孿生應用以分立的單場景及精細化為主：在增加數字孿生深度、拓展數字孿生維度和精細化數字孿生顆粒度三個方向中，精細化數字孿生顆粒度累計占比高達87%，遠超過其他兩個方向。綜合分析各方向占比，2021年數字孿生落地應用情況以分立的單場景應用及精細化為主，而對于全生命周期優化及復雜場景的賦能不足，發展水平及成熟度處于較初級的階段。

　　綜合考量數字孿生的應用維度、發展成熟度及對場景的賦能水平，最具投資價值的應用場景是物料需求預測及良品率提升。另一方面，數字孿生在生產和安全環節實用性得分最高，投資價值最高，原因在于生產環節涉及大量設備，自動化程度較高從而對實時性要求高，數字孿生可低成本實現實時系統，而安全環節對人的依賴性強，亟需數字孿生仿真降低成本。

《2020技術趨勢報告》(Tech Trends 2020)提出的2020年五大重點趨勢為：

數字孿生：連結現實與數字世界

長期以來，使用虛擬的模型來優化流程、產品或服務的想法并不新鮮。但隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，使企業逐漸意識到創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型成為可能。我們可以看到數字孿生技術能夠在提高生產效率、優化供應鏈、改變預測域維護、有效緩解交通擁堵等領域發揮重要作用。越來越多的企業，特別是那些從產品銷售向產品+服務捆綁銷售轉變的企業，或銷售即服務的企業，正在廣泛應用數字孿生技術。隨著企業能力和成熟度的不斷提升，我們可以預見未來會有更多企業使用數字孿生技術進行流程優化、數據驅動決策，和設計新產品、新服務及業務模型。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

架構覺醒

越來越多的技術和首席高管們逐漸意識到，此刻，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業就需要不斷改進他們的架構——這個過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。在接下來的幾個月里，我們期待有更多企業將架構師從傳統象牙塔轉移到新的陣地。這些富有才華但沒有被充分利用的技術人才將通過擔任服務和系統的職責，參與到系統運營當中。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方，比如，加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時，加大對架構師的人才培養，在整個企業范圍內提升他們的戰略價值，有助于把這一IT崗位的職能演化為數字經濟中的競爭優勢。

技術道德與信任

在不斷變化的趨勢中，先鋒企業越來越意識到，企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。對他們而言，信任更是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。如今，信任更作為先鋒企業的一個全方位承諾，確保企業內部的技術、流程和人員等各個方面都能夠齊心協力，維持眾多利益相關者所期待的高度信任。企業領導者也開始重新評估他們在產品、服務以及有關數據管理、合作伙伴關系和員工培訓等相關領域的策略是如何構建信任的。CIO們也紛紛強調“技術道德”，并開發出一套工具用來輔助企業：當企業需要引入并使用顛覆性技術時，能夠準確洞察其中的道德困境。同時，那些將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業的領導者們正在向世人展示他們“從善”的承諾，這有助于與利益相關者建立長期的互信關系。

人感體驗平臺

越來越多的人工智能（AI）解決方案——將被稱為“情感計算”或“情感AI”——正在重新定義我們感受技術的方式。在接下來的幾個月里，更多的公司將積極響應人們對AI技術日益增長且沒有被滿足的需求，從而更好地了解人類感情并與人類互動。回顧歷史，計算機一直無法將事件與人類的情感或情感因素聯系起來，但這種情況正因創新者目前大規模地將情商(EQ)添加到技術的智商（IQ）中而發生改變。人感體驗平臺就是將人工智能技術、以人為本的設計和目前神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當地響應。事實上，利用人感智能平臺進行認知和大規模使用情感數據的能力確實是企業未來發展的一大重要機遇。

財務與IT的未來

就在技術戰略日漸成為企業業務戰略的核心部分同時，人們對其在改進結果上的要求也有所增加。為了實現這一目標，我們相信會有越來越多的IT和財務領域的領導者將會共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。無論是為了支持創新、抵御顛覆或實現數字化轉型，IT都需要財務的支持，以便反思并對技術創新進行有效治理，適應敏捷方法，獲得創新資本。同時，避免向支持創新的新型財務、預算和會計流程的過渡一蹴而就。但對于CIO和CFO來說，他們都有強烈的動機去尋找有效資助創新的方法。有些公司已經開始順應這一趨勢，并大力探索未來的各種可能性。他們處于領先地位，而且很可能率先享受到由財務以敏捷的速度資助創新所帶來的競爭優勢。