1. 繼續享受AI甜頭，互聯網大廠第二季度財報喜人，發力方向卻各不相同

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電子發燒友網報道（文/周凱揚）隨著不少國外互聯網大廠乘著AI之風股價大漲，加上年初以來優異的業績表現，已經明顯透露出了一個信息。那就是即便在宏觀環境不佳的當下，互聯網企業依然靠著AI帶來的紅利撐起了自己的主營業務，甚至在AI市場局勢千變萬化的當下，他們也愿意將這筆投資延續到2024年之后。至于個中原因，我們不妨從微軟、谷歌和Meta這三家最新發布的亮眼財報中分析一番。

微軟：將AI創收擺在第一位

微軟于7月底公布了23財年第四季度的財報，其中該季度總營收達到562億美元，同比增長8%。凈利潤達到了201億美元，同比增長了20%。相較其他競爭對手而言，這樣的增長速度已經算是表現優異了。在三大業務業績中，最為扎眼的還是智能云業務，貢獻了240億美元的營收，同比增長達15%。

這主要得益于Azure與OpenAI展開的ChatGPT服務，微軟CEO 薩提亞·納德拉表示全產業超過11000家組織都在使用該服務，既包括宜家、奔馳、沃爾沃、蘇黎世保險這樣的傳統企業，也包括Flipkart、Typeface之類數字化企業。在單個季度內，這樣的擴張速度可以視作每天增加近100個新客戶。

相對其他跟風開啟AI進程的公司，微軟可謂率先實現了產品AI附加服務商業化，達成了直接創收。以Github Copilot為例，作為微軟首個開啟AI創收的產品，已經成了開發社區首選的AI輔助代碼工具。目前已有27000多家組織在使用Github Copilot為其開發者提高生產效率，其中不乏Airbnb、戴爾這樣的大型公司，相較上季度客戶數量達到了2倍以上。

可以看出，微軟已經為其所有業務都做好了AI商業化創收的準備，云服務以及生產力工具首當其沖。至于個人計算業務，由于當下PC市場的萎靡，即便微軟已經有所布局，卻依然在小心探索的階段。

谷歌：AI成為兩大主營業務的新增長動力

Alphabet（谷歌）也在近期公布了今年第二季度的財報，總營收達到746.04億美元，同比增長了7%，凈利潤達到了183.68億美元，同比增長15%。這樣的業績水平超出預期，尤其是在谷歌云上的增長，云服務貢獻的營收達到了81.42億美元，同比增長了24.2%。

這都要歸功于谷歌云作為高性能基礎算力設施，為各種生成式AI模型提供了優化，吸引了一大批客戶。谷歌強調，70%以上的生成式AI獨角獸都是谷歌云的客戶，包括Cohere、Jasper和Typeface等。谷歌云也在其云端開發工作流中引入了與微軟Copilot對標的Duet AI，利用AI來生成代碼和分析數據。

當然了，要說谷歌目前貢獻主要營收的業務，還是來自搜索引擎和視頻網站的廣告業務。該季度中來自谷歌云服務的營收雖然有著明顯的增長，但相較581.43億美元的廣告業務營收還是有不小差距的，盡管其廣告業務只有同比3%的增長。

即便如此，谷歌從上季度開始已經在為其廣告業務引入新一輪的AI功能。此前谷歌已經在其廣告業務中引入了諸如智能出價、效果最大化之類的人工智能推薦、展示等功能，但隨著生成式AI的爆發式發展，谷歌為其廣告投放客戶提供了新的AI特性。

比如對于新手商家來說，啟動新的廣告宣傳往往無從下手，而谷歌通過生成式AI可對商品界面進行總結，并生成相關有效的關鍵字、標題、描述和縮略圖等。甚至谷歌可以通過AI來自動制作非誤導性的廣告素材資源，進一步減少制作廣告文案所需的手動工作量。

Meta：下調非AI服務器的資本支出

同為廣告業務為主的Meta也在今年第二季度收獲了超出預期的業績表現，其季度營收為319.99億美元，相比去年同比增長了11%，凈利潤達到77.88億美元，同比增長了16%。占營收大頭的依然是高達314.98億美元的廣告業務，而AR/VR業務的Reality Labs營收下滑明顯，且帶來了37.39億美元的虧損，看樣子是打算全力押注今年秋季發布的Quest 3了。

不過，Meta的主要AI產品已經在計劃中，比如計劃集成到社交媒體軟件中的AI機器人，幫助其更好地面對來自Twitter和Tiktok等產品競爭。為進一步節省成本，Meta甚至將今年全年的資本支出下調了30億美元，不過這主要針對的是非AI服務器的支出。Meta CFO表示直到2024年，他們的主要資本支出都將由數據中心和服務器的投資驅動，用于支持該公司未來在AI產品上的投入。

雖然Meta明面上在AI上的投入不如另外兩家明顯，但從其在AI計算基礎設施上數百億美元的投資可以看出，除了用于廣告業務排序和推薦系統的Meta Advantage、Meta Lattice等AI技術外，Meta始終在尋找下一個AI爆點應用，從而為其廣告業務創造更多營收。預計在今年9月舉辦的Connect大會上，我們會看到更多AI產品的消息。

繼續享受AI帶來的甜頭

可以說自今年年初以來，微軟、谷歌和Meta等公司都因為AI帶來的熱潮，收獲了一波股價暴漲，三者的股價分別從年初的240美元、89美元和124美元，一路飆升至目前的327美元、128美元和314美元。AI已經開始集成到他們各自的產品中去，為其帶去更高的附加價值，但三者由于產品不同，所以目前發力方向也有所不同。

以微軟和谷歌為例，兩家都有云平臺服務，尤其是在規模與體量上更大一些的微軟。兩家公司在承載自身AI計算業務的同時，也在為第三方AI初創公司提供基礎計算設施，所以兩家都在瘋狂采購英偉達GPU，上線新的AI服務器，比如谷歌的A3 AI超算就是全面基于英偉達的H100 GPU。除此之外，谷歌還在繼續加大自研TPU的量產和研發，并表示這一趨勢將一直延續到2024年。

而微軟除了云服務外，還有生產力與企業工具和個人計算兩駕馬車，目前無論是Microsoft 365還是Windows 11，都在這一季度迎來更深入的AI集成，開始了Copilot的部署。比如Office 365已經率先開啟了Copilot預覽版測試，相信正式推出以及公布定價之日也不遠了。

微軟也在該季度推出了Windows Copilot，同時將Bing Chat插件擴展到Windows 11上。此外，微軟也計劃將Windows打造成一個全硬件平臺適配的AI開發平臺，從Azure到客戶端提供對AMD、英特爾、英偉達和高通芯片的全面支持。

至于Meta，在AI模型上持開放開發的態度，比如與微軟合作，推動Azure和Windows對Llama 2大語言模型的支持，但這并不代表Meta并不打算將AI集成到自己的產品中去。作為與谷歌一樣以廣告業務為主要營收來源的公司，Meta也開始推出自己的生成式AI工具AI Sandbox。

AI Sandbox與谷歌引入的一系列廣告AI功能類似，比如在不影響廣告文本核心思想的前提下，針對不同受眾生成廣告文本、背景以及畫幅等，便于客戶在不同的平臺進行投放，不過AI Sandbox目前還在測試階段，待到大面積推廣后，或許能再為其吸引一波營收。

2. 馬云投資新動向！“一米八科技”成立，巨頭涌向智慧農業？

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電子發燒友網報道（文/吳子鵬）根據天眼查的信息顯示，近日一米八海洋科技（浙江）有限公司（以下簡稱：一米八科技）成立，注冊資本高達1.1億人民幣，該公司法定代表人為鄧中華。經營范圍涵蓋水產養殖、食品銷售、水產品冷凍加工、海上風電相關系統研發等領域。引起市場廣泛討論的是，一米八科技第二大股東為杭州大井頭貳拾貳號文化藝術有限公司，持股比例為10%，而馬云持有該公司高達99%的股權。也就是說，馬云間接持有一米八科技公司的股權，因此這也被解讀為馬云投資的新動向。

馬云對智慧農業早有企圖？

事實上，一米八科技并非馬云第一次關注農牧漁業，早在2020年馬云關聯公司布局海南水產養殖的消息就引起了廣泛的討論，公司名為耕海牧業（海南）投資有限公司（以下簡稱：耕海牧業）。

耕海牧業成立于2020年9月，注冊資本2億元，控股股東為海南云鋒企業管理集團有限公司，馬云在該公司的持股比例為50%。據介紹，耕海牧業以海洋漁業科技研發為核心，以工廠化循環水養殖、優質海產育種、深遠海養殖、水產品精深加工、飼料加工為主導產業。

為了更好地開展上述業務，目前耕海牧業已經取得2925畝的海域使用權，陸基科研用地52畝，設施農用土地445畝。陸基主要用作育苗育種和東風螺等經濟品種工廠化養殖；海上網箱主要用于養殖。

當然，馬云并非簡單地搞農業和養殖，而是關注數字農業。在2019中國綠公司年會上，馬云就在公開演講中提到，“未來的農業是數據農業，是定制化農業，是智能化農業，上一代的農民很多人離鄉背井，到城里做農民工。今天農民不需要離開土地就可以成為農業工、農民工。過去的農民面朝黃土、背朝天，靠天吃飯，未來的農民要面向屏幕，要靠計算，要靠數據來吃飯。”

為了做好智慧農業，近幾年馬云專門前往荷蘭、日本、泰國等國家的多個農業研究機構考察農業、漁業技術。

過去幾年里的很長一段時間，馬云都定居在日本，到訪日本海洋養殖大學，考察海洋養殖技術，并針對性地進行了學習和研究。根據消息人士透露，2022年馬云花了大概3個月的時間在日本專注研究養殖漁業技術，包括在9月參觀位于日本和歌山縣的近畿大學水產養殖研究所的大島站。

2022年7月，馬云現身荷蘭，參觀了以農業研究聞名的荷蘭公立大學瓦赫寧根大學。據校方信息顯示，馬云此行要深入了解可持續畜牧業和漁業，特別是戈壁沙漠地區在內的農業，以及糧食生產的可持續性。

今年年初，馬云在香港與泰國首富、正大集團資深董事長謝國民及謝國民的三兒子、正大CEO謝镕仁會面。入華40余年，正大集團在國內的產業已涉足農業、地產、零售和醫藥等多個領域，旗下擁有正大飼料、正大食品、正大雞蛋、正大種子、正大種植等品牌。招股書顯示，正大股份是國內規模最大的飼料生產商和生豬養殖企業之一。因此，毫無疑問，“農牧食品”正是其核心業務之一。

說回到一米八科技，根據相關報道的統計，目前“一米八”系公司大概有四家公司，均是和1.8Meters Technology Holding Limited有關聯，包括智農咨詢服務（海口）有限公司、一米八農業科技（海南）有限公司，以及一米八海洋科技（舟山）有限公司。

并且，天眼查平臺數據顯示，這些公司的股東信息很多和阿里系員工同名，比如丁銘、龔玉萍、林志峰等。公開資料顯示，丁銘曾為螞蟻金服投資部總監，林志峰曾為螞蟻集團數據可視化方向負責人，龔玉萍曾為阿里巴巴HR資深總監。

因此有業者猜測，一米八科技等公司的動作可能和阿里公司的大戰略相關。2019年10月10日，阿里巴巴數字農業事業部正式宣布成立。該事業部曾在2020年中發布戰報稱，經過大概8個月的努力，阿里數字農業已經遍布全國26個省(自治區、直轄市)。因此，可以看到這一項業務在阿里集團內部的進展也是非常快的。

智慧農業引起巨頭爭相布局

目前，不僅是阿里，科技大廠都盯上了農業這條賽道。當然，和阿里一樣大廠們并非投身于傳統農業，布局的方向基本都是智慧農業。

智慧農業是農業生產的高級形態，也是農業發展的未來出路。近些年，智慧農業的發展得到了廣泛的政策術支持，包括2015年發布的《農業部關于推進農業農村大數據發展的實施意見，2019年發布的《創新驅動鄉村發展專項規劃（2018-2022年）》，以及2022年8月發布的《農業現代化示范區數字化建設指南》等。

在政策的支持下，我國智慧農業的發展也取得了積極的成果。統計數據顯示，2022年我國智慧農業核心市場規模約為743億元，預計2023年將達到826億元。如果從智慧農業經濟市場規模來看，預計2023年將超過4200億元，到2030年將超過1.6萬億元。因此，無論是核心市場還是帶動的經濟市場，智慧農業未來的發展前景都是巨大的。

正因為看到了智慧農業市場的藍海屬性，科技大廠近些年紛紛布局這一賽道。在阿里之前，業界廣泛關注的是網易和京東的養豬產業布局。網易養豬的歷史已經超過了10年，為了實現生態養豬，丁磊團隊奔走歐美十幾個國家，從一開始就采取了智能化的管理模式，攝像監測、豬身體檢測、營養分析以及生物鐘管理等到處充滿了科技的力量，整個養豬場的監控管理，6名技術管理人員就可完成，還能保證豬的健康。

在科學養豬方面，京東是網易戰略合作伙伴，在京東投資網易味央后，曾花費數千萬來改造豬場，打造真正的AI養豬廠。

另外，騰訊、美團、拼多多等公司都在智慧農業賽道有大動作。美團方面，美團和其他投資機構參與了樂禾食品4輪的融資，后者業務涉及B2B食材供應鏈、凈菜加工等，并在農業數字化著力布局，推出了農產品溯源系統、智慧農業云平臺、數字化食堂（米果智能）、數字化農場管理系統等。

騰訊方面，該公司參與投資了新希望集團旗下數字產業子公司“新騰數致”，并入股了農業大數據公司“愛科農”，智慧農業與物流機器人研發商“豐疆智能”等數家農業科技公司。在數字農業方面，新騰數致整合新希望集團在養殖、乳業、冷鏈、環保等領域的多年農業數字化經驗積累，對外輸出農業產業互聯網端到端解決方案，幫助農牧企業增產增效。

正如我們上面提到的，拼多多、58同城等公司都有對智慧農業的布局。當然，各公司的參與程度不同，有些是為智慧農業帶來新技術和新模式，有些是通過智慧農業生態打造更好的農副產品。在大廠的投資下，智慧農業這條賽道已經越來越火熱。

小結

智慧農業是一條優質的發展賽道，當前城市形態承托的互聯網或者人工智能產業已經到了瓶頸期，農牧漁廣闊的空間則給這些創新技術提供了更大的發展藍海。隨著科學技術在農業領域的進一步下沉，農村有望重新煥發對人才的吸引力。

3. ChatGPT增六項功能，GPT-4成默認模型，可上傳文件、用快捷鍵

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2022 年 11 月底，OpenAI 推出的 ChatGPT 掀起了生成式 AI 的狂潮。

在這不到 10 個月的時間里，ChatGPT 被不斷升級完善，吸引了眾多研究者的青睞。

剛剛，OpenAI 又放出一個好消息，他們宣布推出一些小的更新來改善用戶使用 ChatGPT 的體驗，這些改進預計將在下周推出。

此次更新可概括為六點：

首先是 Prompt 示例幫助：以后用戶在開始新的聊天時，將會有入門示例提供幫助。此前，用戶經常會遇到空白屏幕，導致難以開始進行對話。為了緩解這種情況，ChatGPT 將在新聊天開始時提供示例提示，引導用戶進行互動對話。

第二點 ChatGPT 背后默認模型是 GPT-4，即 Plus 用戶開始一個新的聊天時，ChatGPT 會記住用戶對之前模型的選擇，默認模型不再是 GPT-3.5。

接下來是用戶可以上傳多個文件，以后用戶可以要求 ChatGPT 根據上傳的多個文件進行數據分析、生成見解。此外。Plus 用戶在使用官方插件 Code Interpreter beta 版本時也能使用該功能。

網友對這一更新也是滿懷期待，并表示 ChatGPT 上傳多個文件的功能會改變游戲規則：

第四點是保持登錄狀態，用戶不會在每兩周被迫下線一次。當你登錄時，還會看到一個歡迎界面。

第五點是快捷鍵，接下來用戶可以使用快捷鍵了，工作效率必能大大提高，例如，?(Ctrl) + Shift + 為復制最后一個代碼塊；? (Ctrl) + / 查看整個列表等。

最后一點是建議回復，OpenAI 試圖通過提供繼續討論的相關選項來豐富對話。用戶只需單擊一下即可更深入地探索主題，從而使用戶與 AI 模型的交互更加動態和靈活。

以上這六點更新，大家下周就能使用了。

不得不說，OpenAI 對 ChatGPT 的改進越來越利好廣大開發者，但是也不能完全覆蓋到每一個用戶，就有人提出了「有沒有一個搜索欄，可以從你的聊天記錄中找到一個特定的聊天記錄，以便在以前的會話中使用已經提供的信息。」

顯然，這位網友也非常贊同這一提議：

但也有網友并不買賬，前段時間大家都在討論 GPT-4 變笨了，3 個月內其數學能力雪崩式下降，代碼能力也變差。這位網友吐槽道：「OpenAI 的行動太遲緩了，本人已經退出 Plus 用戶計劃，現在使用 Bard 和其他替代品。這段時間以來，GPT-4 的回復質量急劇下降。」

不管怎樣，對于很多用戶來說，還是很期待的。我們最后粗略的列舉了一下最近兩個月，關于 ChatGPT 的消息：

• 6 月 22 日：ChatGPT 在移動設備上可以瀏覽和搜索

• 7 月 3 日：ChatGPT 修復問題，暫時禁用瀏覽

• 7 月 6 日：上線 Code Interpreter「ChatGPT 神器 Code Interpreter 終于開放，到底怎么用？這里有一份保姆級教程」

• 7 月 19 日：ChatGPT Plus 用戶發送的消息數量增加一倍，每 3 小時 50 條

• 7 月 20 日：推出自定義指令「ChatGPT 推出自定義指令：說一次就記住，每次對話都能遵守」

• 7 月 25 日：安卓版ChatGPT上線

4. 大廠模型商用開源，阿里云起了個頭

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/7D4Pk-vH5t_uWdSMROATmw

看來開源的力量勢不可擋。

8月3日，通義千問70億參數通用模型和對話模型（簡稱Qwen-7B和Qwen-7B-Chat）出現在AI模型社區魔搭ModelScope上，兩款模型均開源、免費、可商用。

由此，阿里云成為國內大廠中第一個開源大模型的企業。

Qwen-7B是支持中、英等多種語言的基座模型，Qwen-7B-Chat是基于基座模型的中英文對話模型，在許多測基準，比如MMLU、C-Eval 中，Qwen-7B在70億參數規模領域上都取得了良好的表現，阿里云表示其部分能力甚至可以趕超一些120億參數大模型。

用戶目前已經可以從魔搭社區直接下載模型，也可通過阿里云靈積平臺訪問和調用這些模型，而通過開源代碼，用戶可以很方便地在消費級顯卡上部署和運行模型。阿里云基于大模型的服務，包括訓練、推理、部署和精調都可以應用在上述兩個模型上。

這不是國內第一個免費、可商用的大模型。就在半個月前，智譜 AI 宣布 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 允許免費商業使用，百川智能的Baichuan 13B模型在發布的同時就開源允許免費商用。

但通義千問是成為了第一個科技大廠的開源大模型，它的開源將被視為國內“百模大戰”進入新階段的一個標志——現在無論中美，也無論巨頭還是中小初創公司，有關大模型開源的看法正在趨近于一致。

在Meta宣布開源LLaMA 2 的時候，Meta 首席科學家、圖靈獎獲得者 Yann LeCun就宣稱，大模型行業的競爭格局將會改變。這是因為閉源依靠大力出奇跡的方式證明了大模型路線的可性能和極限，而開源則會通過繁榮的生態，讓大模型變得真正可用、易用。

換而言之，大模型本身的神秘光環正在逐漸消褪。當技術不再難以逾越，繁榮的開源生態以及由此帶來的群策群力的技術迭代和突破就成為了新的護城河。在7月舉辦的世界人工智能大會上，阿里云將促進中國大模型生態的繁榮作為自己的首要目標。

為此，阿里云打出了一套組合拳。

比如阿里云的靈積模型服務平臺，它提供了一系列自動化的模型上云工具鏈路，讓模型不僅能通過推理API被集成，也能通過訓練微調API實現模型定制化。另外，去年推出的AI模型社區魔搭，已經聚集了20多家頂尖人工智能機構貢獻的1000多款開源模型。它們彼此的部署鏈路是打通的，也就是說來自社區的模型可以通過靈積實現服務化——這看上去就像是個起步階段的模型自由市場，它能夠實現，當然是開源的功勞。

而任何市場都需要充分的競爭，歸根結底，阿里云想要通過降低門檻來讓開源大模型生態繁榮起來，就需要提供足夠豐富、足夠高質量的開源大模型參與其中。

通義千問的開源勢在必行。

由此，千帆競渡的百模大戰，現在已經進入到了真刀真槍貼身肉搏環節——模型究竟好不好，不是靠吹出來的，開源到社區里，群眾自會檢驗。歡迎來到自由的大模型開放世界。

5. 何愷明官宣加入MIT，正式回歸學術界！

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/_4cB54Ez_Uf_1j-AvZd9sg傳奇大神何愷明，最新動向塵埃落定！

剛剛他正式宣布，自己將于2024年加入MIT EECS（電子工程和計算機科學系) 。

何愷明是CV領域的翹楚，從CVPR首個華人最佳論文再到ResNet，其谷歌學術被引用次數已經突破46萬次。

消息一出，英偉達AI科學家Jim Fan第一時間發來賀電，并表示：他的成就太多數不過來了，有些人就是為AI而生的！

除此之外，也有網友羨慕表示，MIT的學生有福了！

也有一部分網友對Meta人才流失，發出靈魂拷問：還剩誰在Meta？

MIT最高引第一人

今年3月，何愷明就曾在MIT做講主題為“視覺智能”的Job Talks（求職演講），并透露未來將主要聚焦AI for Science，包括視覺和NLP大一統做self-supervised X+AI。

當時據現場網友描述，會場人滿為患，僅排隊就拐了幾個彎，為此MIT CSAIL還臨時開了隔壁會議室投屏。

這件事當時不僅引起AI圈廣泛關注，也引來不少網友猜測“他會不會加入MIT”。

現在，隨著何愷明親自官宣，一切都終于能確認了！而他也將成為MIT最高引第一人。

此前MIT全校被引用次數最高的，是化學與生物醫學工程系的重量級教授Robert Langer，Google Scholar上次數為39萬+。

而現在，何愷明被引用次數已經高達46萬+！

另外，根據官宣內容，何愷明將于2024年加入MIT的電子工程和計算機科學系（EECS）。

EECS是MIT最大的學術部門，也是世界著名的計算科學和AI研究科系。

這里云集了眾多計算機科學和AI領域的知名人物，包括MIT App Inventor嘗試領導人Hal Abelson等等。

CV大神

何愷明本科就讀于清華大學物理系，博士師從湯曉鷗，畢業于香港中文大學。

2009年，湯曉鷗、何愷明以及孫劍憑借論文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”，獲得該年度 CVPR的最佳論文獎，這也是第一次頒發給亞洲研究學者。

2011年博士畢業后進入微軟亞洲研究院工作，任研究員，并在2016年加入Facebook AI Research（FAIR）繼續研究計算機視覺。

2015年，何愷明提出ResNet（深度殘差網絡），不僅在ILSVRC 2015分類任務競賽斬獲第一名，還拿到了2016年CVPR最佳論文。

ResNet目前也是其最高引研究，單篇引用量在2021年底突破10萬次，目前已漲至17萬次。

在FAIR期間，何愷明和團隊在計算機視覺領域取得不少亮眼的成績，包括Faster R-CNN及后續的Mask R-CNN等一系列研究。

其中，Mask R-CNN解決了圖片中的實例級對象分割問題，不僅能將照片中的人、動物等對象單一檢測，還可為其每個對象實例生成一個高質量分隔遮罩，該研究也獲得了ICCV 2017最佳論文。

他的近期主要研究興趣是無監督學習，21年底提出的MAE，將語言模型的掩碼預訓練方法用在視覺模型上，為視覺大規模無監督預訓練大模型開路。

最近他還將掩碼方法引入眾多AI繪畫應用的基礎模型CLIP，把訓練速度提升了3.7倍。

One More Thing

最近一段時間，回歸學術界逐漸生成一股浪潮，FAIR多位研究大牛離職。

去年9月，ResNeXt一作謝賽寧就宣布離開，將于今年1月加入紐約大學擔任助理教授。

謝賽寧的主要研究方向也是以“深度學習、計算機視覺”為主。目前，他在Google Scholar上的引用量已經超過3萬+。

此前就有網友針對《如何看待Kaiming面試MIT教職?》給出自己的答案。

你如何看待這股“回歸學術界”的趨勢呢？

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