脑洞大开!51位顶级专家预测2018年的人工智能

微软研究院AI头条

毋庸置疑,2018年人工智能将继续处于市场炒作周期的顶端。但接下来的来自51位全球顶级专家的预测,也预见到它会变得更加实用和有用,自动化会增减许多工作,将看到机器学习和大数据相结更多新的见解,以及聊天机器人在企业中的广泛应用等等,真是脑洞大开!

Affectiva首席执行官兼共同创始人Rana el Kaliouby

随着汽车行业会遭受巨大的破坏,现有的设备制造商正日益意识到,他们需要立即采用人工智能,不仅要解决外部车辆环境问题,而且还需要了解驾驶室内的体验。半自主和完全自动化的车辆将需要基于人工智能的计算机视觉解决方案,以确保安全驾驶,无缝切换到人类驾驶员,以及基于乘客情绪,认知和健康的丰富的旅行体验。

剑桥咨询公司机器学习主管Monty Barlow

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在2018年,我预计会看到许多第一,包括AI系统可以直接解释自己(“第一人称”),而不是被外部评估(“第三人称”);由于日益个性化和优化的AI驱动内容交付,网络中立性;以及深度学习泡沫的破灭。仅仅在特定领域应用AI的初创公司将不再受到过度膨胀的估值。那些幸存下来的企业,将在AI能力方面向前迈进一大步。我们还会看到至少还有一起涉及道路上自动驾驶车辆的致命事故,人们认识到人类自主驾驶将比现在的乐观预测更长时间地进行测试和走向成熟。

Albert首席执行官Shani

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AI会开始回答“为什么?在过去的几年中,我们看到早期采用者与AI系统交互所学到的两件事情是:1)人类并不善于清楚知道人工智能正在做什么?2)人工智能不善于告诉人们它在做什么。这让用户感到沮丧,想知道“为什么?”面对AI现在唯一的解释:“因为我这样认为”。在2018年,AI创作者们需要满足用户对于更多透明度的渴望,因为他们认为机器每秒钟处理数千个变量的事实缺乏沟通。为了获得用户对AI系统追求共同目标的信任,AI开发人员将开始优先考虑高级形式的问责制,报告和系统查询,以便用户针对特定问题询问“为什么?”

Personali首席执行官Dan Baruchi

个性化动态定价。我们预测主要的电子商务网站(主要是时尚,电子产品,食品和药店)做到实时定价的个性化。网上和实体定价将基于行为,供求和具有竞争力的定价。与今天的动态定价不同,这种定价根据变量而变化,而不是与客户有关,个性化定价将反映每个购物者所收到的独特报价。价格会经常变化以反映个人报价。在线体验将在离线模拟下进行,所有店铺供应都以电子定价标记。网页或书架上会有价格,然后会有属于“您的”价格——专属的报价。

Veritone首席执行官兼主席Chad Steelberg

在不久的将来,我们将首次看到人工智能与人工智能的对决。战争冲突将从国家,黑客和参与过程的人类转移到人工智能。人工智能将被引导到以人类无法捍卫的准确性攻击国家和公司,所以现在是时候讨论由目标驱动的人工智能,以及应该实施的法规了。

Boldstart Ventures创始人Ed Sim

如果你是一家软件公司,并没有考虑在你的产品或服务上添加某种智能AI,那么你将落后。人工智能就像水或者我们身边的空气。这不是一个范畴,但它无处不在,无论我们是否知道,它都将被嵌入到大多数我们使用的软件中。

Nintex工作流技术副总裁Mike Fitzmaurice

2018年的目标不是创造奇点,而是要做出合理的判断。它发生得太快了,而且这种情况发生在我们不能触及的大数据集上。如果没有提供其他软件给用户的话,那么这些都不是可以使用的格式。我们终于看到API和客户端应用程序的出现,这说明已经发展到一定的阶段。

计算技术行业协会(CompTIA)首席执行官兼总裁Todd Thibodeaux

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硅谷不会是这个领域唯一的创新。已经有几个国家正在大肆投注人工智能。这将是真正的未来技术战场。如果一家公司要将人工智能作为他们未来业务计划的一部分,他们最好制定一个长期的发展计划,这可能包括几个重建和中断的时期。人工智能将经历几个缓慢而迅速变化的时期 。

SPR副总裁Naresh Koka

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AI不会很快就摆脱炒作周期。目前先进的分析解决方案将继续使机器学习和深度学习转变为AI解决方案。展望2018年,期望公司投资自驾车研究,并实施新车型的辅助驾驶功能。其中一个例子就是计算机视觉,如果驾驶员出现疲劳迹象,那么自动驾驶汽车就可以控制。我们预测传统上使用高级分析解决方案的统计模型(例如,改进预测)的公司将投资基于机器学习的自适应解决方案,从内部和外部来源提取数据以改进其模型。

Liaison Technologies CEO Bobison Renner

现在可以将AI与通过单一平台流动的实时交易数据混合在一起。这打开了一个新的可能性的世界。比如在采购各种商品(如能源)时优化单位成本。在风能、太阳能和电网能源单位成本信息平台上,人工智能可以使公司根据成本波动实时调整行动,利用价格变化来最大限度地降低能源费用。这只是一个用例,人工智能和实时交易数据可以使组织利用其他短期机会。

Cogito Corp首席执行官兼联合创始人Joshua Feast

2018年,在企业中实施的人工智能技术将以人为本,并带来可衡量的业务成果。强化后的AI将被广泛接受,因为它提高了技能并对社会产生了积极的影响,而不是使人类对机器的恐惧延续下去。

Anaplan产品营销和战略副总裁Subrata Chakrabarti

我们预计风险投资、技术和非技术部门将继续对人工智能进行投资。这是发展的下一步计划,发挥和利用数据的全部潜力。无论是坐在一个组织或连接到外部的行业资源和宏观经济趋势或来自传感器和设备的数据。我们期望通过训练和学习,这些数据的洞察力将在70-80%的时间内实现自动化。但是,这将需要正确的人力技能和反馈循环与技术进步保持一致。

Redwood Software美洲地区总裁兼亚太地区总裁Dennis Walsh

2018年,“智能自动化”的实施将为组织带来最直接的结果。许多企业仍然依赖数十年的传统手动流程,会在数字商业世界中造成瓶颈。自动化技术已经发展到这些人工任务 - 主要在后台和共享服务中心 - 可以有效地从人手中取出。重要的是,我们现在正处于一个阶段,企业用户自己可以管理这个过程,而不需要全职的IT关注。这意味着我们将看到CIO在越来越多的业务方面有发言权,因为他们构建了企业级的自动化战略。这些战略为企业提供了直接的价值,并将为人工智能的长期成功奠定基础。

Sisense产品总监Guy Levy-Yurista

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在2018年,我们将看到人工智能(AI)技术使商业智能(BI)能够以量级的速度前进。甚至是呈指数级的颠覆性创新。在当今的BI和Analytics(分析)领域,可能花费不必要的时间和数百万美元来查询真正的大型复杂数据集,以数TB和PB为单位。随着商务智能在商务智能方面的进步,2018年的企业将能够以毫秒为单位查询非常大的数据,使他们能够以更快的速度学习更多,不仅向更高的商业智能过渡,而且还向真正的商业认知方向“理解”业务数据,而不是简单地报告它。

创新推广人员Timo Elliott

2018年人工智能方面,公司将开始招聘能够正确分析算法的人员。明年,聊天机器人将协助每个人从手机中融入到实体购物体验中。未来,所有产品、服务和业务流程都将自我改进。

思杰医疗保健传播者Christian Boucher

分析人工智能的进步将会在未来一年都在医疗保健领域发挥重要作用。不仅在患者群体工具中,而且在住院患者和门诊患者方面都优化工作流程。从根本上改变他们的工作方式,治疗病人,并在医疗环境中接受护理。

Allego首席执行官兼共同创始人Yuchun Lee

AI将加速简单的订单销售的消失。通过有效阐述商业价值,提高咨询销售商赢得更多客户的能力。人工智能驱动的销售学习工具将根据客户需求评估,销售代表的技能和经验,以及销售过程中的竞争动态,为销售代表建议行动,微观训练和即时内容,就像Netflix建议的那样。

ISG总监兼首席分析师Stanton Jones

通用AI还有几十年了。然而,随着呼叫中心、财务和IT管理人员开始将对话式AI、图像识别和自主应用从试点模式转变为生产,狭窄的人机交互应用将在2018年引起企业支持功能的巨大飞跃。这些应用程序将提高员工生产力和运营速度,使其远远超出传统行业基准水平。

SAP机器学习主管Markus Noga

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我预计2018年将是企业走向智能企业的一个更加激动人心的一年。越来越多的公司将从概念证明中脱颖而出,并将有效地开始在整个业务中应用人工智能。由于成熟的机器学习算法,破坏性商业模式将会出现。他们将迫使整个行业认识到数字化转型不仅是趋势,而且是保持竞争力的关键。同时,深度学习被确立为标准的机器学习商品,但是现在将争取在系统内部提高效率和可扩展性。最后,我们可以等待强化学习的进一步突破,并将看到学术界进一步调整到工业研究,以确保其竞争力。

Alation联合创始人兼产品负责人Aaron Kalb

AI将推动对数据质量的需求。许多组织将人工智能在更多的地方发挥作用,比如,如何定价航班、货架,甚至是分流ER病人。与此同时,研究人员发现,曾经训练过的“黑盒子”深度学习算法无法调整,甚至无法真正被人类理解。由于垃圾输出的结果变得越来越重要,高质量的训练数据将成为一个令人垂涎的资源,如信息时代的石油。科技界最尖锐的人类头脑甚至可能将他们的注意力从创建算法转移到为这些算法提供最佳数据饮食。

Qubole首席数据科学家Horub Margarit

随着公司希望通过机器学习和人工智能进行创新和改进,在云端将采用更专业化的工具和基础设施,以支持特定用例,例如合并多模态感官输入以实现与机器人的人机交互的解决方案(思考声音,触摸和视觉),或将卫星图像与财务数据合并以弹射算法交易能力的解决方案。我们预计在基于云的解决方案方面将出现爆炸式的增长,这将加速当前的数据收集速度,并进一步证明托管云提供商需要按需计算和存储。

SAP Hybris首席技术官Moritz Zimmerman

今年,企业利用人工智能和机器学习来改变客户体验,通过在商店中使用机器人和使用虚拟现实让消费者试驾汽车、设计室等等,从科幻故事中变成现实。 2018年将是这些组织将从与人工智能合作中汲取的经验教训用于面向客户的功能,并通过使用这些技术简化和自动化后端过程的时候。他们还可以探索将人工智能和机器学习与其他工具(如物联网,AR等)融合的能力,以进一步增强前端和后端功能。

HubSpot联合创始人兼首席技术官Dharmesh Shah

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就像几十年前任何企业都可以一天24小时提供有关企业的关键信息一样,我们将看到机器人开始使企业能够为客户提供的最常见问题提供答案。自然语言处理和机器学习将会越来越多地被中小企业所接受。

Voxpro首席执行官Dan Kiely

2018年将是人工智能混合年。尽管人工智能和聊天机器人的兴趣日益增长,但人际互动永远不会消失。虽然有些品牌的目标是将通话量降低50%,但实时交互会增加(Forrester预测,更多品牌将逐步淘汰电子邮件,以支持客户实时互动沟通)。人际互动将成为震撼人心的客户服务中的AI,成功并不见得满意度下降势在必行。我们仍然需要认知思维来调整算法,并在需要的时候帮助客户,品牌不应该把所有东西都留给机器人。

Informatica首席执行官Anil Chakravarthy

数据是数字化转型计划的基础,我们相信在未来一年,企业和消费行业将会有更多的主要品牌利用人工智能驱动元数据。这些数据将在整个企业中统一起来,使组织能够实现AI的全部潜力。通过将机器学习和人工智能应用于整个企业的元数据,企业将能够更快、更准确地捕捉前所未有的见解,并根据数据进行智能预测他们从未考虑过的事情。这将促进创新,从而创造更好的客户体验,提高敏感信息的安全性,并改善整体业务成果。

Cogito Corp首席执行官兼联合创始人Joshua Feast

2018年,在企业中实施的人工智能技术将以人为本,并带来可衡量的业务成果。这些技术将增加人类的智慧,使我们获得更好的版本。强化人类的AI将被广泛接受,因为它提高了技能并对社会产生了积极的影响,而不是使人类对机器的恐惧延续下去。

Valassis Digital高级副总裁 Pehr Luedtke

我们预计人工智能市场,特别是涉及到聊天机器人的市场在2018将继续增长,因为广告商更了解该技术如何适应他们的顾客参与计划,并相应地增强购物体验。Chatbots使品牌能够与客户进行24/7/365的直接自动对话。2018年品牌的关键将是通过这种新媒体(聊天机器人或语音识别设备)提供相关信息和参与,作为以消费者为中心的全面方法的一部分,其中包括观众了解、定位、交付和测量。

Abhay Singal联合创始人兼首席营收官InMobi

移动广告技术是一个数据驱动的行业,是人工智能和机器学习蓬勃发展并产生影响的完美平台。然而,尽管能够解决诸如优化活动以降低基础设施成本以及动态创造性优化等紧迫问题,但整个行业还没有被采用。2018年将带来人工智能和广告技术之间的协同效应,这将随着更广泛的采用而得到发展。

MediaMath公司首席战略官Dan Rosenberg

在所有客户接触点上做出明智的营销决策,使用所有可用的数据来推动复杂的业务成果是一项艰巨的任务,而人工智能则是完成所有工作的绝对要求。2018年,我们终于开始看到人工智能交付全信息承诺,使消费者和价值链中的其他人进行营销。IBM Watson等公司的技术已经比较成熟,现在是时候把正确的流程和人员付诸实践。

NICE联络部门和产品营销副总裁Chris Bauserman

在发挥卓越的客户体验方面,人工智能将在2018年发挥更加积极主动的作用,而快速和准确的分辨率是关键。AI在自助服务领域(例如聊天机器人)有助于为事务性或传统自助服务解决的问题提供快速服务。

Intermedia云语音产品营销副总裁Mark Sher

人工智能在沟通和协作方面将发挥关键作用。通过新的沟通方式试图在劳动力市场上占有一席之地,在2018年也希望看到传统工作的动态发生重大变化。例如,人工智能将转变和定制人们与模式和位置识别的方式,以简化会议和呼吁每个员工。此外,员工将通过他们的设备进行沟通,从而达到设备与人类沟通的状态。

HouseCanary首席执行官兼共同创始人Jeremy Sicklick

人工智能和数据将把八卦从房地产行业带走。就像技术改变了金融市场一样,我们也会看到人工智能革命化了世界上最大的数据资产类别——房地产。没有更多的主观意见或猜测;决策将基于人工智能与海量数据集一起,创建一个真正有竞争力的行业。无论我们是在谈论单个街区还是整个国家的房价趋势,AI都会消除那些试图通知消费者、投资者和抵押贷款人的八卦传闻。

iManage战略副总裁Peter Wallqvist

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人工智能将在2018年变得更加实用,而不是被看作是对所有东西的一种解决方案。事实上,在许多情况下,人们会更多地关注人工智能紧密集成到日常应用中的新方法,具体的业务问题。他们会发现AI不仅仅是一个概念,而且会让他们变得更有效率,并能够发现以前不可能的新见解。此外,技术行业的领导者,甚至人工智能客户都发现,整合不同的人工智能技术是有价值的,并发现当这些不同的人工智能技术整合在一起时,其交付的不仅仅是其部件的总和,将会带来更为显著的影响。

Infosys金融服务和保险业务以及健康护理和生命科学总裁兼首席执行官Mohit Joshi

在2018年,我希望AI技术能够应用于解决组织在设计、测试和工程产品认证方面面临的更多复杂的工程问题。通过利用知识管理平台来扩大和增加人的决策,人工智能可以通过历史数据来了解传统工程所不能解决的问题。

Albert Tomer Naveh的CTO

人工智能将变得更容易获得非专家。早期的业务形式AI展示了他们如何能够帮助组织扩展和最大限度地提高效率,但在他们达到主流采用之前,他们将不得不实现主流的可用性。 2018年,我们将看到两个趋势:人机交互界面将变得非常容易,跨组织和角色的非技术用户将能够操作它们。此外,越来越多的开发人员将开始学习如何对AI系统进行编程,使得AI变得不那么晦涩难懂,并成为标准开发人员工具箱的一部分。

Alace软件工程总监David Crawford

数据分析师开始获得AI的好处。虽然“数据分析师”似乎是一个自动化的成熟工作,(是不是计算机做什么好?)人工智能的进步将会提供一个有效的助手,而不是替换。我们正在接近数据分析师利用AI进行模式匹配和进行封闭环境分析的地方。很快,分析师的工作就是将AI指向正确的问题进行分析,并决定如何解释现实世界中的结果。

BeSide Digital总经理兼共同创始人Matthew Haber

人工智能将帮助企业脱离离线和在线之间的中间人角色。 2018年,在线优先公司将被迫进入实体领域与消费者联系。增强品牌连线能力的技术将在线受众融入体验中将会产生重大影响。目前阻碍在线体验延伸能力的是,企业需要控制相关的社交媒体内容,以实现品牌的“适宜性”。人工智能将通过基于图像内容的图像分析,实时调整并重新定位内容,并符合预先定义的品牌准则。

Kinetica公司CTO兼联合创始人尼玛·尼格班

企业将从AI科学实验转向真正的实施。随着企业在实施人工智能方面取得进展,他们将利用产品和工具来自动化,管理和简化整个机器学习和深度学习生命周期。数据科学家需要将重点放在代码和算法上,而不是自动化和操作化这个过程。2018年,人工智能生命周期管理投资将增加,数据存储和监控过程的技术将会成熟。

Cosmo Tech USA联合创始人兼首席执行官Michel Morvan

人工智能的争论从“是好还是坏”转变为“是否足够好”。如果2017年是Elon Musk和Stephen Hawking关于AI潜在危机的警告与Mark Zuckerberg和Bill Gates对其潜在好处的预言产生冲突的一年,2018年将是争论转向实际效用的一年。与Alexa,Siri和Google Home相似的更广泛的公众可能会失望,因为当时的专家们承认AI只有这么多方面可以做到。而对于真正复杂的问题,则需要一个新的模式。

集成商与发展商关系副总裁Matt Creager

开发人员将面临开放其AI / ML数据集的问题。 Facebook、谷歌和亚马逊等公司目前垄断了我们的数据,这已经不是什么秘密了。 2018年,开发商需要做出一个决定:把他们的AI / ML数据集捆绑在一起,希望能够抵挡这些垄断,或者放弃马克·扎克伯格和Sundar Pichai依然保留的未来AI创新的关键。一种使这些由开发人员主导的开源计划成为可能的技术是同态加密。通过同态加密,AI / ML模型可以在共享之前在区块链上进行开发和验证,从而将其从当今有限的高度集中的数据集中解放出来。这种做法为更加民主和合作的AI未来铺平了道路,同时也掩盖了对隐私和专有数据的任何担忧。

Sopho首席技术官Joe Levy

脑洞大开!51位顶级专家预测2018年的人工智能

不断攀升的人工智能浪潮提升了所有的科技船只,而在网络安全方面,这意味着我们现在可以比以往更好地预测前所未见的威胁。再加上自动化功能的强化,意味着防御者可能会对攻击者占上风。但是,包括人工智能在内的所有技术都是双重使用的,这意味着它可能被用于好的和坏的目的,这取决于使用者的意图和行为。虽然伟大的机器人起义的风险在科幻小说和非常遥远的地方之间,但是从AI攻击者的AI防御到AI驱动的网络武器或者战役,AI还有更多的直接风险。作为维护者,我们需要对AI带来的好处兴奋,同时也对可能产生的害处做好准备。

Balabit安全传播者Csaba Krasznay

由于基于人工智能的网络安全技术(包括用户行为分析)已经足够成熟,可以用于企业部署,我们预测我们将听到更多的成功案例,说明人工智能如何防止复杂的网络安全攻击,更多的公司在2018年为类似技术分配直接预算。我们也认为供应商应扩展他们与AI相关的网络安全组合,以支持事件管理。在研发方面,我们预计基于人工智能的安全公告将用于保护物联网和智能城市。

Dynatrace首席技术策略专家Alois Reitbauer

为了跟上消费者的创新欲望,企业正在重建云端的旧版应用程序。但是,这些迅速的变化导致了复杂的IT生态系统,这使得监控数字性能和有效管理用户体验变得困难。这就是为什么在2018年,企业会希望人工智能将所有繁重的工作自动化,并主动发现问题,以便在客户受到影响之前找到问题的根本原因。

IPSoft CEO Chetan Dube

随着企业加大人工智能运营力度,建立自己的卓越中心,我们将看到一系列学科的人才争夺战。数据科学家和认知程序员、语言学家、心理学家、编剧和用户体验专家将比以往任何时候都有更大的需求。

Rainforest QA CIO Derek Choy

AI将在2018年帮助企业扩大规模,并将占据更高比例的工作。这一年,企业领导将推动业务更有效地运行,并将转向人工智能和机器学习以获得帮助。公司也将转向人工智能来帮助规模和工作,而不是单纯增加人员。我们将看到人工智能的发展和研究从科学、抽象概念阶段转移到更实际的阶段。

Xero产品和合作伙伴副总裁赫尔曼

人工智能将极大地改变会计行业,重新塑造成功所需的技能。我们将看到会计师崛起为小型企业的战略顾问,因为AI越来越多地通过筛选大量财务数据,赋予个人就最佳行动方案提出建议而赋予财务决策权。这将从根本上改变今天会计师的角色,因为焦点从乏味的数据输入转移到使用机器学习发现的数据驱动的见解,而且能帮助小型企业客户做出更好的业务决策。

Digimarc Corporation CTO Tony Rodriguez

Alexa将开始使用她的眼睛。随着Echo Show和其他即将推出的设备的发布,亚马逊通过Lab 126对基于视觉的产品识别工作的广泛投入即将实现。因此,Alexa将开始使用相机来消除可能的购买行为之间的歧义,尤其是对于杂货店。这对于在机器学习算法没有模拟购物者的历史记录的新购物者或订购新物品时将是重要的。此外,像Show这样的设备通过展示无处不在的“买了这个产品的顾客也买了其他另一些物品”的展示选项,可以让亚马逊更好地利用自己在分析方面的优势,以与网站相同的方式交叉销售客户。

ZeroFOX首席数据科学家Phil Tully和threat经理 Zack Allen

正如我们今年WannaCry所简要介绍的那样,人工智能和机器学习技术正在使黑客的武器多样化,这可能会让他们制造出更为复杂的武器 。而这只会在2018年成为一个更为普遍的趋势。明年,组织应该开始思考超越2FA的基本层面,并开始考虑下一步如何保护我们的系统和社交平台。企业必须开始在更广泛的范围内采用自动化安全工具来分析他们的数字化存在以应对威胁和可疑行为,这将会引发一场有趣的人工智能之间的混战。

Bazaarvoice技术副总裁Bryan Chagoly

在当今的数字环境下,营销个性化将继续成为重中之重和主旋律。我期望我们将看到人工智能和机器学习技术在为每个消费者制作更加个性化的营销信息和在线购物体验方面发挥更大的作用。随着大量的客户数据可用,有针对性的提供来自不同的人的信息,并推断更有效率的兴趣或是购买意向是十分困难的。将人工智能用于企业希望的一对一营销,这是很难实现的。

Darktrace网络智能与分析总监贾斯廷·菲尔

脑洞大开!51位顶级专家预测2018年的人工智能

人工智能不会在2018年取代部分人类的工作,相反还会增加部分人员的工作。一个常见的误解是,类似于火箭的人工智能应用将在2018年取代人类的工作。然而,在网络安全方面,我们可以期待相反的结果。人工智能将作为一个力量倍增器,帮助人们有效地分配资源,并把时间花在最重要的优先事项上。 2016年将拥有超过百万的网络安全职位,同时还有一个重要的缺口需要填补。2018年,企业将通过使用人工智能来自动回应并减轻威胁,在损害之前收回时间优势。

Fuze 首席技术官Keith Johnson

2018年,我们将看到AI技术更加专业化,以满足更多个性化决策和管理支持的需求,从而可以增加个人工作流程,这是支持我们最好的工作的小决定。组织日历,跟踪待办事项清单,安排会议这些都是我们将从人工智能和企业通信的交集中获得的真正的价值。人工智能驱动的工具将学习偏好和行为,并随后转向个人工作流程,创造更多专业化的体验,并提高所有人的生产力。

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