前不久，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）从重点行动领域、基础要素支撑、组织实施等方面，针对实施“人工智能+”行动进行了全面部署。在这个过程中，AI技术正从“炫技”走向“实用”。
这也意味着，一方面，企业的AI技术应用能力已经成为企业能否抢占未来发展先机的决定性因素；另一方面，对于提供AI技术能力的厂商来说，正迎来一个重要转变、一项深刻挑战：从“卖工具、卖服务”转变为“卖收益”。
面对这种转变，企业当前的AI需求虽然不断涌现，但在应用落地的过程中，仍然面临诸如场景选择、技术落地、ROI等众多问题，价值衡量与集成交付也颇具挑战，如何解决这些问题，将成为企业级AI能否真正实现商业化、规模化应用的关键。
对于这一话题，奥哲并不陌生。
诞生于信息化时代末期的奥哲，敏锐察觉到企业对规范化管理体系的需求日益迫切，选择了BPM切入，提供帮助企业优化业务流程、提升运营效率的核心工具，并获得了成功。数字化时代，奥哲再次洞察企业关注点的转移——企业开始更倾向于借助灵活、高效的工具快速响应市场变化，并以“业务数字原生”的低代码平台姿态再次扩展了受众市场，并曾多次蝉联低代码平台软件厂商第一的宝座。
早在两年前，低代码因生成式AI爆发而备受质疑之时，奥哲创始人&CEO徐平俊就颇为笃定：对业务的了解才是企业数智化服务的核心价值，而这一点大模型暂时还无法替代。这一判断来自于奥哲十几年来与企业业务、流程深度融合不可替代的经验沉淀，是穿越不同技术周期的底气。而低代码恰恰是当前AI落地业务场景中决定价值的关键一环。
经过两年的演进，10月17日，奥哲宣布进行全新战略升级并发布了企业级AI平台，提出了“AI+数据+低代码”的闭环链路——用低代码深入业务产生的数据训练AI，再让AI进一步回到低代码场景构成企业AI应用。直指目前企业级AI应用所面临的单点能力整合、业务逻辑闭环等商业化困局。
全新战略建立在奥哲对行业和客户的深刻洞察基础上。
在行业层面，徐平俊认为，AI技术将进一步扩大市场增量，既解决过去的难题，也创造了新的场景；其二是能够更好地应对企业个性化需求，进而实现更敏捷和创新的增长；其三AI时代的软件行业更注重价值增值的“结果交付”。
在客户需求层面，首先大小模型结合是更适合企业级AI应用的方式，实现泛化能力和精准输出的平衡；其次企业级AI平台正在从原先解决单点问题，转向形成业务闭环；同时数据质量的提升与数据的应用成为关键，AI需要能理解的数据；最后AI编程不会取代低代码，从需求到代码，要增加模型层才能解决问题。
奥哲的企业级AI平台正是切中了这些需求，并提出了真正可用的解决方案：一是以“AI+数据+低代码”的融合解决“闭环”需求，并以统一的平台推进企业各个环节的AI化，以更低的成本，达到更好的效果；二是低代码平台本身具备敏捷开发能力，和AI的智能化能力结合后，用户可通过自然语言交互即可完成AI应用的开发，更好地响应企业的个性化需求；三是奥哲为客户提前做足了功课，在上千个模型中甄选和二次封装了一些小模型，并结合企业实际应用场景进行了自动化适配，提前做好模型的“训推用”一体化，提供更便捷的使用体验。
可以看到，奥哲不仅是在推出一款产品，而是借企业级AI平台进一步将技术开发平民化推向极致。在确保满足企业个性化需求的同时，也让AI从工具向价值转变的难题也迎刃而解。
在BPM时代，奥哲希望能让企业成为信息化时代最顶尖的公司，不仅完成信息系统的完善，还要能打破信息孤岛、系统墙，实现端到端的流程闭环；数字化时代，奥哲的逻辑是让企业实现数字驱动，用数字化工具“武装”自己，成为业务数字原生企业；在AI时代，奥哲希望通过“AI+数据+低代码”的引擎，帮助企业实现AI原生。
在徐平俊看来，对ToB企业而言至关重要的一点能力是：看准“终局”，然后围绕客户进行稳健和前瞻性的逐步迭代。
而“打造AI原生企业”，正是奥哲企业级AI平台面向的“终局”。在“AI+数据+低代码”的闭环上，如何寻找应用“天花板”与使用“低门槛”之间的平衡点？我们与奥哲创始人&CEO徐平俊进行了深入对话。
核心观点摘要：1.AI时代，最明显的一个变化就是：原先追求效率的、价值的转型会更加明显，并逐渐变成了价值交付和结果交付的方式。
2.AI价值发挥源于数字化，也需要融入数字化系统，因此，AI会重构所有系统，也将重构企业数字化系统。
3.未来企业将从数字化走向数智化，当这个过程做到“极致”的时候，将彻底实现自动化——自动化感知、自动化决策、自动化执行。
4.奥哲企业级AI平台的核心是帮助企业从数字化转向数智化，奥哲希望利用AI的原生开发能力，开发出原生的AI应用。
5.通过“AI+数据+低代码”，打造企业级AI引擎。低代码产生的数据用于训练AI，AI又进一步回到低代码场景中去，从而构成企业AI应用，形成闭环。
6.大模型能力泛化，小模型输出精准，两者结合起来，才能发挥更大的商业价值。
7.很多企业不缺数据，只是AI读不懂，无法理解。当前，将企业内部数据变成AI能理解、用好的数据是关键。
8.AI编程难以满足企业应用严谨性与可维护性需求，核心是缺乏描述业务架构的中间语言，奥哲通过Vibe coding+低代码的模型层，实现通过BA+AI的方式，替代原先BA+开发人员的方式，将是更优解。
9.AI时代，我们要用企业级AI平台帮助企业完成从数字化到数智化的升级，重构千行百业，帮助更多的企业成为AI原生企业。
奥哲的发展与面临的新形势问：创立奥哲之初，为何选择从BPM这个领域切入？后来为什么转向低代码领域？
徐平俊：2008年，珠三角地区是世界工厂的核心区域，在金融危机冲击下，面临产业升级的迫切需求。彼时，国内最热门的数字化软件是ERP，而大多数海外服务厂商在整体管理体系与商业模型上与国内企业展现出完全不同的路径。
那个阶段，奥哲认为：中国的产业升级不能仅靠硬件设备更新，必须同步升级管理体系。企业流程管理便成为企业发展的核心。彼时国内外都很看好BPM的发展前景。正是在这种背景下，奥哲选择了BPM作为创立之初的业务切入点。
而选择转向低代码可以从2014年—2015年前后说起。伴随着国内电商发展快速崛起，以及云计算、移动互联网的逐渐兴起。在电商时代，随着大家思维发生了变化，也带来了更大的、新的市场增量。这时候，企业的关注点从内部流程优化转向快速抢占新市场，这对企业服务领域产生了深远影响。
在云计算和互联网的时代，国内外SaaS市场发展也在发生变化。彼时，奥哲开始布局低代码。低代码技术也与原先的BPM一脉相承（当低代码技术刚出现的时候，大家也分不清什么样的技术是低代码技术，后来才发现，BPM其实也是一种低代码技术）。
在此背景下，奥哲“顺势而为”，对产品和服务进行了升级。这个过程是奥哲基于环境以及自身的积累，自然而然转向低代码的“升级”，而不是转向一个新技术，换个赛道。
问：AI时代，软件行业发生了哪些变化？对于奥哲业务的影响与契机？
徐平俊：AI的发展对软件行业的影响非常大。特别是企业运营管理软件方面。我认为这个（企业级软件）市场会从三个方面进行重构：
第一，市场规模持续扩张。从信息化时代的标准化，到数字化时代的数字驱动，再到如今的智能化。更多的产品和业务实现了进一步的数字化，从而带来了极大的增量市场。特别是AI时代，将出现前所未有的产品/服务，推动新场景落地。
第二，企业个性化需求进一步增强。数字化时代很多企业就开始追求个性化（这点与信息化时代追求标准化截然不同）。到了AI时代，将会进一步增强企业经营的敏捷性。因为AI本身带来的创新能力会不断变强，也就造成了很多业务的敏捷性和创新性会进一步增强，从而推动了企业软件的个性化程度变强。
第三，软件行业会逐渐变成“价值交付、结果交付”。目前，行业已形成共识：“AI要直接交付结果”。企业通过AI可以“脱离”人完成业务，并形成业务闭环。在AI时代，最明显的一个变化就是：原先追求效率、价值的转型会更加明显，并逐渐转变为价值交付和结果交付的方式。
基于这些变化，奥哲从两个方向重点布局：
首先是持续加大在AI和低代码领域的投入，特别是在市场仍处于不断扩大阶段的当下。低代码作为企业数字化转型的驱动引擎，对企业个性化（需求）能力的支撑会越来越大；AI方面的价值和机会也会更大，奥哲会在如何更好地将低代码与AI融合方面进行探索。
其次是强化“价值交付”“结果交付”的能力。具体来看，会在更多行业和领域，沉淀出行业“模板”和“场景”，从而能够直接帮助客户快速地拿到结果，实现价值。
问：过去，中国SaaS行业盈利生态备受质疑，你认为AI对SaaS行业而言有哪些机遇或挑战？
徐平俊：AI肯定是一个机会。AI价值发挥源于数字化，也需要融入数字化系统，因此，AI会重构所有行业，也将重构企业数字化系统，这本身就带来了又一次市场增长的机会。
尽管与国外的SaaS行业发展仍存在差距，但与上一轮数字化市场相比，国内SaaS行业往前走了一大步。因为AI带来的市场增长机会，可以让企服类的公司再继续往前一大步，（有些公司）能进入到主流的资本市场，进而可以进行一些并购重组，从而改变整体生态环境。
AI时代，奥哲的布局问：10月17日，奥哲以战略级更新推出企业级AI平台，有哪些组成？
徐平俊：奥哲企业级AI平台的核心是——帮助企业从数字化转向数智化。原先，低代码是企业数字化的引擎；现在，企业级AI平台是企业数智化的核心引擎。进一步而言，奥哲希望利用AI的原生开发能力，开发出原生的AI应用。
具体来看，奥哲企业级AI平台可以分为三层：
第一层是背靠各大AI大模型厂商，同时利用企业原有的数字化基础。
第二层是通过“AI+数据+低代码”的理念，形成业务闭环，打造企业级AI引擎。因为低代码本身就是企业核心数据产生的地方，低代码产生的数据用于训练AI，AI又进一步回到低代码场景中去，从而构成企业AI应用，形成闭环。
在AI层面，AI Designer通过自然语言就能实现应用开发；AI Discovery能够帮助企业训练模型进行预测、决策；AI Agent可以帮助企业执行这些决策。
在数据层面，我们帮助企业将低代码平台产生的核心数据与第三方数据融合，并实现数据资产化、数据标签化等数据管理，让数据更好地应用于AI与决策。
低代码层面，核心是“氚云”和“云枢”两个低代码产品。
以上加起来就构成了奥哲的企业级AI平台的引擎层。
第三层是AI原生应用层，奥哲在包括制造、金融、建筑、石化等行业在内的多个行业，涵盖CRM、SRM等多个领域进行原生AI应用开发，并将这些应用作为企业的数智化基础，在此基础上进行能力叠加，能让企业更快地拿到结果。
问：现在已经有很多企业都推出了针对不同领域、具备不同能力的AI平台，奥哲为何要在现在这个时间点推出AI平台？这个时间推出企业级AI平台，晚不晚？
徐平俊：大概是2022年底到2023年初，奥哲就开始在AI进行布局。2023年，奥哲也发布了一些AI产品，不过当时主要是在小范围内服务客户，并未进行大规模推广。那时仅仅是辅助客户完成开发任务，并不是“最终形态”，不过客户展现出了较强的购买意愿，彼时还处于“摸着石头过河”的探索阶段。
进入2024年，我们提出了“All in One”的概念，并在2025年初对奥哲·云枢进行了全面升级。按照现在对企业级AI平台的定义来看，云枢已经算是一个企业级AI平台了，只不过当时奥哲并没有这样定义。
至于为什么在今年这个时间节点发布企业级AI平台？主要因为传统的AI平台更多是提供单点能力，距离打造企业实际业务闭环还有很大差距。特别是和企业实际数智化环境距离较远、成本很高。通过传统的AI平台，企业只能慢慢推进，每个场景从数据环境搭建到实际应用落地都需要大量工作，ROI也不理想。
我们认为，“AI+数据+低代码”的融合才是未来企业级AI平台最理想的形态。这也是为什么奥哲选择发布企业级AI平台的原因——基于过去的积累，结合AI的能力，以及市面上的产品，具备直接解决客户需求的能力。“AI+数据+低代码”的企业级AI平台能够帮助企业实现数智化“终局”，成为AI原生企业。
问：企业级AI平台在奥哲的产品/服务矩阵中的定位是什么样的？
徐平俊：企业级AI平台将成为奥哲的核心产品以及统一对外输出的产品形态。在这个平台上，我们有面向中大组织的企业级AI平台奥哲·云枢以及面向中小组织的企业级AI平台氚云。
问：与其他企业的AI平台相比，奥哲企业级AI平台的差异化优势在哪？
徐平俊：近两年友商推出的企业级AI平台大多是解决单点问题的平台。因此，我们也在探索，直到去年年底重新定位了研发产品的方向。具体而言，奥哲企业级AI平台的差异化优势主要体现在以下三个方面：
第一，实现了业务闭环。客户真正需要的是“AI+数据+应用”的闭环，结合客户本身的需求，奥哲将AI、数据和低代码平台融合成统一的平台，将企业各个环节AI化，且低代码与企业的应用结合本身就更紧密，能够以较低的成本达到更好的效果。
第二，支持高度个性化。奥哲企业级AI平台能够满足企业本身对个性化的需求，低代码平台本身具备敏捷开发能力，结合AI之后，用户可通过自然语言交互即可完成AI应用的开发，且开发效率更高，更好地响应企业的个性化需求。
第三，融合大小模型，封装常用能力。在企业级AI平台上，奥哲对企业常用的小模型进行了筛选，对大模型以及常用的第三方AI能力进行封装，企业在面对成百上千的大小模型时往往难以抉择，而我们结合企业的实际应用场景自动做好适配。帮助客户结合实际业务场景，做好模型的“训推用”一体化，让用户使用AI更简单。
问：在企业从数字化步入了数智化时代后，奥哲观察客户群体发生了哪些变化？
徐平俊：客户群体本身没有发生太大的变化，但客户对接的部门发生了很大的变化。
一方面，我们能看到目前对AI（数智化）需求较大的客户群体，其实还是上个阶段对数字化需求较高的企业，这些企业永远是走在最前列的那一批企业。其次，还有一些是文字输出类的行业，比如律师、设计行业，他们会利用AI辅助文字输出、辅助设计及重构业务等。
另一方面，尽管客户群体没有发生变化，但内部对接角色发生了一些变化。在低代码时代，我们更多的是跟技术部门交流；现在AI时代，我们更多地跟业务部门直接交流，讨论如何优化业务，提升效率，以及如何让业务更智能化、自动化。
总体来看，虽然是同一个客户，但交流的部门发生了变化，在AI时代，企业业务部门的数智化升级积极性有所增强。
问：在AI时代，奥哲通过对客户或者行业的观察，得出了哪些趋势性的结论？这些趋势如何体现在奥哲企业级AI平台的能力上？
徐平俊：我们在四个方面有比较深刻的洞察。
第一个趋势，大小模型结合是更适合企业级AI应用的方式。AI时代虽然是大模型催生的，但实际上企业的业务场景中，一定是大小模型结合的方式。
在奥哲企业级AI平台上，我们对企业常用的小模型进行了筛选与封装，结合实际的应用场景，选出最合适的小模型自动做好适配。总的来看，大模型将能力泛化，小模型输出更精准，两者结合起来，才能发挥企业更大的商业价值，形成闭环。
第二个趋势，企业级AI平台正在从原先的解决单点问题，转向形成业务闭环。现在许多企业级AI平台都是通过独立运行的方式，帮助企业解决单点的问题。如果真正要形成业务闭环，平台必须要有融合企业内部所有软件和系统的能力，形成整体业务闭环。
比如说，通过AI帮助企业进行面试，肯定要覆盖面试前期邀约到面试结束之后的评价等全部环节，这就需要AI参与到企业整个系统中，形成闭环。奥哲的企业级AI平台将AI与低代码融合在一起——因为低代码平台本身具备开发应用的能力，能够直接赋能业务。
第三个趋势，数据质量的提升与数据的应用成为关键，AI需要能理解的数据。其实现在很多企业不缺少数据，原先数字化阶段，很多企业都搭建了数据仓库、数据湖，企业内部有大量的数据。但当AI时代到来之后，企业发现他们的数据用不上、不好用，到了数据场景中，发现企业原先的数据，AI读不懂，无法理解，还需要企业重新整理成AI能理解的数据。
其他企业级AI平台的环境准备的成本很高，而在奥哲企业级AI平台内，因为低代码平台本身就能构建业务模型，且数据理解能力很强，同时针对一些需要训练小模型的场景，在数据输入过程中，会通过对模型的理解和分析，选择合适输入的数据，这样一来就降低了环境准备的成本。
第四个趋势，AI编程不会取代低代码。最近AI编程十分火爆，也有一些声音说“AI编程发展这么快，是不是以后就不需要低代码了？”我认为不是这样的。直接从需求到代码，始终无法解决企业应用的严谨性，以及可维护性的问题。即便后续AI编程发展的再好，也需要增加模型层才能解决问题。
基于此，奥哲的AI Designer实际就是一个Vibe Coding产品，不过它比普通Vibe Coding产品多一个模型层，这样就能解决企业应用过程中，面临的严谨性和可维护性的问题。
问：在与客户的沟通中，他们关注的普遍存在于AI落地过程中的痛点、未解难题有哪些？奥哲企业级AI平台可以解决哪些问题，是怎么解决的？
徐平俊：其实我们的客户都会在AI方面进行一些尝试和应用，目前来看，有三个方面的问题。
第一个，目前大家的AI应用还都比较“浅”。企业普遍还停留在利用RAG（检索增强生成），进行一些文字输出的层面，而Agent则是很难用起来。因为将原来一些数字化系统，与Agent进行关联的过程中，相互的关系仍搞不清楚。此外，在构建Agent过程中，需要配置流程，前期环境准备成本比较高，跟一些应用无法结合，这也导致了很多场景用不起来。造成了很多企业购买企业级AI平台后，产生不了价值。
第二个，企业数据难以被AI理解，成为AI落地的门槛。很多企业的数据无法直接拿来用于AI训练，AI理解这些数据的门槛，以及数据本身原先的结构不一定是支持模型训练的。
第三个，小模型训练的门槛比较高。小模型的专业性和复杂度比较高，在进行模型选择、数据准备，以及参数调优方面，企业现有的AI人才不足以支撑企业完成（小模型）与业务融合、参数调优等工作。这个过程中，奥哲通过AI Discovery，能够帮助企业更好地完成模型封装和对接。
问：在AI发展趋势下，奥哲整体的商业逻辑和产品逻辑有哪些变与不变？
徐平俊：奥哲原有的商业逻辑和产品逻辑并不会有大的转变。
BPM时代，基于信息化基础，逐步完善了大量的系统，但（系统之间）仍存在孤岛。通过BPM，帮助企业打破孤岛、部门墙，帮助企业构建完整的端到端的业务流程。
低代码时代，企业需要通过数字化驱动，就需要更敏捷的数字化能力。这种数字化驱动不仅是数字驱动企业业务，业务也需要跑在系统之上，从而能更快地响应市场环境的变化。这个阶段我们强调的是：让企业真正做到数字原生。
到了AI时代，强调的是通过“AI+数据+低代码”帮助企业在AI时代，开发AI原生的应用，成为AI原生的企业。
这个过程中，尽管产品在不断升级，但整体的大逻辑没有变化，都是技术平台驱动企业进步。AI时代，在逻辑不变的情况下，我们又迈出了新的一步，进行了增强——我们不仅提供一个企业级AI平台，还会在各个领域、各个行业，提供最佳的企业级AI实践。希望可以在工具上增加一层，将客户在AI上的最佳实践加进去，实现从以前的“工具交付”到现在“结果交付”的转变。
奥哲会在结果交付上做更多的导向，增强原有的商业逻辑。一方面，AI时代，希望通过最佳实践能够快速地复制给更多的企业；另一方面，奥哲希望在AI、数智化方面，能够让客户真正地拿到结果，产生更大价值。
问：价值交付、结果交付的模式，会不会对用户的付费方式有所转变？比如，有些客户在付费时，会选择将一部分钱在项目交付之后，看到效果之后，再进行付费？
徐平俊：这是一种我们很期待看到的模式，但是需要整个行业向着这个方向共同努力。现有的商业环境下，为结果付费的模式并不可行。比如，在结果可以预期的情况下，如果我们按照结果付费，而友商还是坚持“成本+少量利润”模式，那么结果付费不一定会成立。
站在今天的立场上，结果付费这种模式，很难下结论，但我们肯定会秉持一个开放的心态，进行尝试和探讨。
未来-奥哲的商业版图问：奥哲企业级AI平台未来走向哪里？
徐平俊：奥哲的企业级AI平台是面向“终局”的——助力企业实现AI原生。
大家肯定都会考虑“什么是‘终局’？”今天大家讨论的“终局”是实现AGI。
企业侧的“终局”一定是打造AI原生的企业。AI原生企业可以分为两层：一层是真实的物理世界，企业在现实世界的运转，生产、物流、交付等。这个过程中会产生很多结构化、非结构化，甚至多模态的数据；另一层是数字世界，在数字化世界中，一些功能将承载这些数据。要实现这一目标，需要完成三个关键环节：
第一个，数据能否通过自动化感知。通过包括物联网设备、视频设备，实现自动化感知。而目前很多感知的工作，仍是人工进行操作；第二个，在实现自动化感知的基础上，通过大模型+小模型的结合，实现自动化决策；第三个，在实现自动化感知、自动化决策后，通过众多Agent以及数字化世界中的系统，实现自动化执行。
综上，未来AI原生的企业，其核心结构是：能够实现自动化感知、自动化决策，以及自动化执行。AI能够帮助企业，将每件事都做到最优。
奥哲企业级AI平台一定会向着“终局”的方向进行设计。但是，不是马上就能做到100%的智能化，因为AI技术还有些准确性等方面的问题，需要一步一步（解决）。不过我觉得企业最终都会面向这样（自动化感知、自动化决策、自动化执行）的“终局”逐步迭代。奥哲的“AI+数据+低代码”平台是通向“终局”的路径。
问：目前来看，AI迭代的速度很快，同时结合当下的趋势，奥哲未来如何把握产品的迭代节奏？
徐平俊：ToB企业与ToC企业不同，ToB企业的主导思想最重要的还是看准“终局”，然后稳健地、踏实地围绕着客户，稍微做一些有前瞻性的逐步迭代。
奥哲的产品迭代最大的一个原则是：结合客户的实际需求和发展阶段，进行产品迭代。具体来看，会围绕自动化感知、自动化决策、自动化执行这三个方向持续深耕。
比如，近期企业比较关注的——如何通过Agent从事一些重复的人力工作？虽然我们现在已经做了很多大小模型的结合，尤其是小模型的封装，以及抽象的工作。但随着企业场景的增加，我们会不断扩展现有模型，并且提升模型的精准度。
围绕如何基于数据+AI帮助企业做好决策，进一步提升大小模型结合的应用范围和准确性，以及应用与Agent融合之后，如何将开发效率进一步提升，如何通过vibe coding与模型的结合，实现更快速的自然语言的交互等方面进行迭代。
此外，在形态的转变方面，我们觉得如果vibe coding将模型层的能力加起来之后，可以实现通过BA+AI的方式，替代原有的BA+开发人员的方式。
问：这个过程中，奥哲有没有制定一个迭代的计划周期？
徐平俊：我们采用“大版本+特性版本”的节奏：每半年迭代一个大版本，同时根据AI技术发展，随时更新相关技术能力。因此，我们不会有特别固定的更新周期，固定反而意味着不够敏捷。
问：奥哲未来的公司定位是什么样的？
徐平俊：奥哲希望成为企业级AI平台的引领者。在BPM时代，奥哲就是市场第一；在低代码时代，奥哲的低代码平台也是独立厂商第一；所以在AI时代，我们也希望成为企业级AI平台的引领者。
目前，我们的目标是：未来2～3年如果企业都特别认可企业级AI平台概念的前提下，奥哲希望能成为企业级AI平台领域的第一。
在这个目标的引导下，我们要做好自己的事情，用企业级AI平台帮助企业完成数智化，重构千行百业，帮助他们实现从数字化到数智化的转型，帮助更多企业实现AI原生——这是我们坚定不移的定位。（文｜Leo张ToB杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
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