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德国人工智能产业与空间布局浅析

发布时间:2018-06-04 来源:搜狐科技 类型:国际新闻 人浏览
关键字:

德国 工业4.0 人工智能研究中心

导  读:

德国人工智能研究中心的CEO——沃夫冈?瓦尔斯特尔(Wolfgang Wahlster)教授是德国总理默克尔的科技顾问,也是“工业4.0”构想三人发起者之一。目前,研究中心拥有519位资深研究工作者以及来自60多个国家的384位高校毕业生在这里进行295个项目的研发。

本文转载自华高莱斯(ID:RL-CONSULT)

作者:德国研究中心

自2015年以来,各发达国家都将人工智能列为本国高科技发展战略重点,一场人工智能全球竞赛已拉开帷幕。在这场全球人工智能竞赛中扮演重要角色的德国,其发展战略如何?目前取得了哪些进展?带着这些问题,让我们从《德国人工智能产业与空间布局浅析》一文中略窥一斑。

从上世纪的工业机器人,到如今的工业4.0,德国的人工智能发展起步较早,并且特点是注重生产端,提升生产效率。与美国以创新生活方式的消费端为主的人工智能研发有很大不同。事实上,德国也在不断地向美国与以色列学习,将自己深厚的人工智能研发优势与基础兑换为更大的商业价值。首先介绍一下德国的人工智能权威机构与分布。

德国人工智能研究中心

布点全国的AI领域核心大脑

1.世界最大的人工智能研究机构之一

德国人工智能研究中心(DFKI)是德国顶级的人工智能研究机构,也是目前世界上最大的非营利人工智能研究机构,1988年成立,在萨尔布吕肯、凯泽斯劳滕、不莱梅设有研究机构,同时在柏林设有一个项目办公室。研究方向覆盖人工智能的主要产业方向, 包括大数据分析、知识管理、画面处理和理解以及自然语言处理、人机交互、机器人。由于非常注重对从研究到实际应用的转化,将近30年来形成了大量的产业成果。孵化设立了84家分拆公司,创造了2500个工作岗位。

目前活跃的50家拆分公司

德国人工智能研究中心的CEO——沃夫冈?瓦尔斯特尔(Wolfgang Wahlster)教授是德国总理默克尔的科技顾问,也是“工业4.0”构想三人发起者之一。目前,研究中心拥有519位资深研究工作者以及来自60多个国家的384位高校毕业生在这里进行295个项目的研发。其研究室主任都是德国大学的教授及全世界很多的精英研究机构管理领导委员会成员, 有来自包括德国国家科学院、欧洲科学院、瑞士皇家科学院、德国自然与文学科学院、德国自然与工程科学院、柏林勃兰登堡自然与人类学科学院等知名科学院的院士。

研究资金除了来自包括Google、Intel、微软、宝马、SAP、Airbus在内的全球顶级科技企业,也来源于政府机构,例如:欧盟、德国联邦教育和研究部、德国联邦经济事务与能源部、德国联邦政府以及德国研究基金。研究中心每两年会接受项目的审计与进程评估,德国联邦教育和研究部也会定期对研究中心进行评估。企业能够入股研究中心,成为未来技术研发领域的决策人。

2.人工智能优势领域:从基础到分析到应用类技术全领域研究

德国人工智能研究中心的优势领域与竞争力在这22个方面:

3.空间载体:五个城市分别拥有研究、转化与测试功能分支

研发项目由18个研究部门(研究组)、10个能力中心以及7个生活实验室进行开发。研究部门大部分是与当地大学一起合作,进行应用技术导向型的研究;能力中心是知识、技能与技术结合的载体;生活实验室则是将最领先技术进行展示、测试、评估的空间。

参考资料:

德国人工智能研究中心官方网站

弗劳恩霍夫

垂直细分领域的点状研究机构

除了DFKI这种组织架构明确、层级多元的AI研究大脑,德国还有很多研究垂直细分领域的人工智能研究机构。他们大多数是德国学会旗下的分支机构,例如弗劳恩霍夫协会(Fraunhofer)。他们虽然在某些人工智能领域会进行共同研究,但在空间联系上很少,可以被看做是点状的研究机构。

比如:2016年由弗劳恩霍夫协会发起的面向工业大数据的旗舰项目:工业数据空间,即是由十二个协会旗下研究所共同来承担研发任务 ,目的在于凝聚各方的研发力量解决工业4.0的数据共享的重大难题,比如位于慕尼黑的弗劳恩霍夫应用集成信息安全研究所(AISEC)负责提供工业4.0跨领域数据可信任共享和信息安全、北莱因圣奥古斯汀的智能分析和信息系统研究所(IAIS)则负责智能大数据分析的课题研究等。

这类的点状机构中,比较有名的就是弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究院(IAIS)。

1.数据为本,专攻数据处理50年

弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所位于波恩市边上的小城圣奥古斯汀(Sankt Augustin)。该研究所的前身是1968年成立的数学与数据处理协会(GMD, 1968-2001)。当时联邦德国认为核能研究领域应向计算机数据处理领域转变而设置了大科学研究院,由波恩大学数学系的应用数学研究所扩张而来。在1998年,数学与数据处理协会(GMD)开设了自动智能系统研究所,也就是现在的弗劳恩霍夫IAIS。

藏在波恩边小城圣奥古斯丁古老城堡里的IAIS

因为其50年的数据处理科学研究传统,弗劳恩霍夫IAIS在大数据应用研究领域:数据科学、样本识别、系统建模以及分析等方面位于欧洲领先地位。目前有200位科学家在此机构工作。

2.人工智能优势研究领域:数据分析为核心的智能领域

弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所下设五个研究部门,分别是:自适应反应团队、网络媒体部门、媒体工程部门、知识挖掘部门、企业信息系统部门。主要的研究领域为:数据科学、多媒体模式识别、深度学习、认知机器人、人工智能、语义技术与关联数据。

而在其将与数据相关的人工智能技术应用转化的未来实验室里主要研发以下几种技术:

信用卡诈骗识别技术、数字化辅助及实时推荐技术、文档自动识别技术、语言识别技术、自动驾驶技术、机器人编程学习、数据科学家深度学习培训、企业知识图像、智能广告、自适应内容等。

其中,最引人注目的一项研究就是旨在用摄像头替换传感器的自动驾驶技术:

2016年12月启动的AutoConstruct研究项目,德国政府负担部分资金。该项目旨在设计一系列待用、成本优化的摄像头,可替代自动驾驶用传感器。该研究机构还担负着开发相关图像处理软件的职能。对自动驾驶车辆而言,在高速上建立建站挑战性较高:道路较窄,车道更窄,容易引起拥堵。倍感压力的驾驶员们通常会采用不太安全的方式予以应对,容易引发交通事故。传感器系统和自动驾驶系统的算法无法应对复杂的交通情况,如:车道标记重叠、指向标数量有限、传感器难以识别锥形交通路标(traffic cones)。路标还含有允许车速等信息。

特斯拉引以为傲的系统,再怎么智能都无法真正辨别路上所有范围内的所有标识,即便它足够的高清、计算速度足够的快。除了天气外,例如车道标记重叠、指向标数量有限、传感器难以识别锥形交通路标(traffic cones)。路标还含有允许车速等信息往往是造成车辆无法识别的主因。就此问题,位于德国圣奥古斯丁(St. Augustin)的弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所的研究人员正采用人工智能攻克技术难关。Stefan Eickeler负责目标识别,他表示:“我们的新技术使系统能够读取并理解路标的意思,精确度极高。获取数据后将从语义层级进行数据处理,确保系统能够完整地了解所表达的含义,以便车辆处理该数据。通过深度学习功能,我们能让软件学会如何更为快速、高效地识别路标表达的内容。”采用该方法后,未来导航系统和驾驶辅助系统能够共同协作,正确地区分高速公路上的出口标识,更为精确地调整车辆间的行驶间距并及时调整车速。

该设备尚在研发阶段,将基于当前采用的车用摄像头技术,每秒帧数为20-25。该系统能否分析运行中的图像,识别信息标识、交通车道标线(traffic lane marking)和LED交通信息等的相关信息。未来愿景:摄像头将成为自动导航系统的主接口,使各类传感器变得多余,可有可无。

3.不仅关注前沿技术,同时也致力于人工智能的未来人才培育

与所有弗劳恩霍夫的分支机构一样,IAIS十分注重人才的培育与科学的传播普及。在人工智能方面,早在2014年就与谷歌合作发布了一个名为“Open Roberta”的云平台,它的目的是简化小型机器人的编程工作,希望通过Open Roberta鼓励儿童利用“乐高头脑风暴”来编程。所谓的“乐高头脑风暴”基本上都是可编程的机器人。谷歌与IAIS合作的部分内容是将所需软件放在云中并且将软件开源,这样就可以让编程变得更加容易,让学生们无需安装任何软件或工具,也不用对软件进行升级。还将为教师们提供关于如何在兼顾男孩和女孩的不同兴趣的情况下使用Open Roberta的辅导内容。Open Roberta项目现已面向德国全部16个州的所有学校开放。

参考资料:

IAIS帮助自动驾驶车辆识别并区分交通标识;

IAIS官网;

谷歌发布Open Roberta云平台 推广机器人编程

志在比肩硅谷的赛博谷

国际化、自由化的最新区域

如果说前两类的研究机构还属于传统型的研究模式,即空间联系较弱,仅在特定共同研究课题之下有着强学术联系。德国一些声音认为这种传统的研究方式不利于人工智能这种不可预知的未来技术的发展,德国的这些空间组织与学术、商业联系方式更适合解决某个具象问题的研发。硅谷之所以能成为人工智能的世界技术中枢,是因为其自由与天马行空的创意、充足的人才储备、完备的企业生态等等都聚集在一个空间内,能将最前沿的想法快速实施落地。因此,德国开始刻意模仿硅谷打造新的人工智能片区,也就是由斯图加特与图宾根两个城市组成的赛博谷(Cyber Valley)区域。

2016年12月,马克斯-普朗克学会的两家分支研究机构与巴登符腾堡州政府,联合斯图加特大学与图宾根大学、以及国内外的巨头企业Facebook、Amazon、保时捷、宝马、戴姆勒、ZF公司一起打造赛博谷。这是在德国前所未有的学术与商业合作的新模式。企业均投资并在赛博谷合作设立研发机构。这个AI研究集群与其它德国传统的人工智能研究网络不一样的是,它很明确自己就是要成为硅谷那样的区域。两所大学就是要像斯坦福大学一样,帮助片区成为新的世界级技术中枢。

赛博谷的区位以及合作伙伴

1.国际化的片区、自由化的研究领域来营造区别于传统德国的研究氛围

“这是一个完全开放的领域,没有人能预见AI会变成什么。”

——Martin Stratmann ,马科斯普朗克学会主席

赛博谷从开始建立就并不局限于德国本土。在这里,英语是第一语言,“如果你想进入AI世界,你必须说英语”赛博谷的协调工作人员Tamara Almeyda说道。“有些德国的研究人员甚至不会用德语来讨论AI话题,这里的任何研究都是用英语完成的。”

赛博谷以马普研究所的30个三年制的博士学位为吸引,收纳来世界各地的AI人才,在这三年内,这些人工智能领域的年轻人才可以研究任何他们想研究的课题。例如放弃了加州NASA研究工作的Sarah Bechtle,来到赛博谷开始其博士研究生涯。“虽然是机器人与机器学习博士,但是在这里,只要我们能很好地解释清楚我们研究与AI的相关性,我们就是自由的。” Sarah Bechtle觉得自己对AI伦理与政府政策研究感兴趣。在赛博谷,Sarah Bechtle并不被要求与任何企业合作,但如果她需要调用自动驾驶的数据作为研究的基础材料,那么她可以与赛博谷内的 宝马和保时捷公司合作。

2.巴符州强势机器人产业基础作支撑

赛博谷区别于其他研究片区的一个核心竞争力在于,不仅拥有学术机构与大学,更有强势的巴登符腾堡州的智能与机械产业基础。片区内的雷宁根(Renningen)小城是博世集团的研发总部所在地,也是赛博谷人工智能机器人学习领域核心片区。全世界52%的自动驾驶专利来自德国,排名前十的企业中有六家是德国企业,而其中的NO.1就是博世,博世在2010-2017年之间以958项自动驾驶专利排名世界企业第一,远超谷歌。

无人驾驶汽车专利拥有量前十的企业排行

(2010年1月-2017年7月专利数量)

来源:科隆德国经济研究所

3.鼓励在赛博谷区域的大学生积极创办AI企业

学习硅谷的一个重要因素就是,像斯坦福大学为硅谷的数字科技产业创造的建设性创业氛围一样,为赛博谷创造人工智能的创业氛围。因此赛博谷旨在打造全新的“创业文化”。在赛博谷从事研究的年轻工作者们将被鼓励创办自己的企业,这样才能快速将科学发现转化为产品与服务。博世集团的董事Volkmar Denner博士认为:“人工智能必须被证实在经济上有价值,因此创业文化在人工智能中很重要。”戴姆勒公司也为“数字转化的企业家精神”立项出资。

由于赛博谷目前成立一年,还在建设之中,新创立的5个研究团体在搬到新的基地之前,将在马普研究所的两个分支机构以及两所大学校中进行研究。

参考资料:

Germany's Cyber Valley aims to become leading AI hub;

赛博谷官方网站;

Daimler supports Cyber Valley research initiative through endowed professorship;

Cyber Valley: Bosch establishes an endowed chair for machine learning

柏 林

德国人工智能创业中枢

1.柏林是德国乃至全球的AI中枢

德国AI领域投资公司ASGARD在2017年2月时对德国的AI领域初创企业进行了一次梳理与总结。德国AI初创企业中,54%的企业位于柏林,随后是慕尼黑、汉堡以及法兰克福。虽然德国的著名研究机构与大企业的研发总部都不在大城市,但是可以看出初创企业还是愿意在资本充足、人才聚集、国际氛围更好的大城市聚集。

在欧洲国家排名中,英国的AI产业发展最好,其次是德国、北欧、法国以及荷比卢。在全球范围,北美拥有最多的AI企业(921家),位于欧洲(632家)以及 亚洲(258)之前。硅谷是其中最强的AI中枢,随后是伦敦、柏林以及巴黎。

欧洲AI创业中枢排名

2.德国大部分创业者选择用AI解决广泛存在的问题

他们认为德国的AI初创公司的核心特点是:用AI解决已知的问题。在德国AI初创企业中,数量最多的领域分别是:客户服务、客户沟通、营销&市场、软件开发、计算机视觉/图像识别。这五个领域AI初创企业数量占48%。

因为软件工程师对机器学习以及计算机视觉这类的话题更接近,所以他们出来创办AI初创公司的可能性别人更大。因此大量公司将计算机视觉(图像识别)作为其主要的AI产品。在最新机器学习技术风潮中,计算机视觉属于研究最久的领域。这个领域中已经存在很多可用的软件与数据包,所以也是最容易涉足的市场。

对于非专业技术背景出身的创业者来说,他们多选择客户支持、营销、市场推广以及客户沟通这类比较容易上手的领域。

另一方面,德国AI初创企业中只有很少一部分选择汽车、法律、工业、供应链、安防以及物流产业。很多创始人缺乏对这些产业的深度见解,因此也就很难提供能真正解决这些产业问题的方案。

参考资料:

THE GERMAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE LANDSCAPE

↓德国著名创新加速器介绍↓

柏林 “创意工场”

传统大企业与数字创新企业的联动平台

英国伦敦一直是无可争议的欧洲技术中心,而德国柏林所呈现出的创新趋势让这一地位可能被取代。2015年,世界各国的投资者们向柏林创业公司注入了超过21亿欧元的投资,超过了伦敦的17亿欧元,使德国柏林成为欧洲获得创业投资资金最多的城市。2017年的德国的创业环境所呈现的两大趋势也成为了这一预言的重要风向标。首先,进入德国的国际投资者数量比欧洲其他任何国家比例都要高,而这些国际投资者不可避免地大部分都流入了柏林。其次,德国的风险投资退出科技企业数量已经与英国相提并论,甚至会超过英国。

左:国际背景投资者数量占比(来源:SlideShare-Startups and VC in Germany, 2017 Edition; Page4);右:VC-backed IT Exits-Germany vs.UK(来源:Pitchbook)

这一系列的趋势都在表明,德国,尤其是柏林正在向建设欧洲最好的创业生态系统迈进,柏林是如何建设这一生态系统并带动城市科技创新的呢?本文将通过对德国最大的初创企业园区创意工场的发展和运营进行剖析,以期了解一二。

1.德国最大的初创企业园区——“创意工场”(Factory Berlin)

2011年,Udo Schloemer作为柏林天使种子投资公司JMES Investment以及大型房地产公司S+P Real Estate的CEO,将两大公司资源进行整合,联合开发创立德国第一个也是最大的一个初创企业园区——创意工场。创意工场位于德国柏林米特区,建筑的红砖外墙或许还能让你联想到这里是奥斯瓦尔德啤酒厂大楼,进入创意工场,内部叠加复式办公区、自动感应玻璃门、现代艺术装饰的办公环境,让人很难想象到,在1989年柏林墙推倒之前,这里曾作为东德的瞭望台存在。

创意工厂在柏林的位置

创意工厂今昔对比

创意工场是德国目前最热门的新技术公司的创业空间,占地1.6万平方米,有2000多名会员,入驻了600多家初创企业,是像Uber和Twitter这样的硅谷巨头的欧洲前哨。2012年,谷歌向创意工场投资100万欧元,达成了3年的合作,3年期结束之后,谷歌与创意工场重新建立伙伴关系,并继续投入额外的资金。同时谷歌也将其全球孵化器 “Google for Entrepreneurs”的德国中心设在了创意工场。

一般而言,柏林办公场所的平均月租为每人每月200欧元。而初创企业入驻创意工场,只需要支付每人每月50欧元的的会员费,即可享受创意工场提供的各类资源,例如办公位、茶水间以及公用的用于测试产品应用的各类移动终端,如平板电脑等。创意工场所呈现的创新优势,不仅仅停留在创新成本的降低和周全的服务配套上,抓住与龙头企业的合作机会,在扶持初创企业发展的同时,激活大型企业的数字化转型,是创意工场能够始终保持在德国领先地位的关键。

2.创意工场“商业俱乐部”——配对初创企业与大型企业

目前创意工场已经吸纳了德国大型传统企业德意志银行、阿迪达斯、奥迪等作为会员,与世界创新巨头Google、Facebook等达成了投资合作关系,Twitter、Uber、SoundCloud这一类企业也将其欧洲拓展的中心选在了创意工场。读到这里,你或许会疑惑,为何一个初创企业的孵化器却汇聚了如此多的大型公司力量,这则要从创意工场的初衷谈起。

创意工厂合作企业

“德国中小企业大多为百年家族企业,被称为‘隐形冠军’,在各自的行业里做到世界领先水平。但这些传统百年企业,在数字化转型方面却显创意不足。如果提供一个平台,让这些家族企业与高度依赖数字技术的初创企业一起合作,就会取得双赢。”创意工场的另外一位合伙人,卢卡斯˙康普夫曼(Lukas Kampfmann)表示这其实就是创意工场的创立初衷。之所以传统企业数字化转型创意不足,在于其缺乏转型动力。德国目前股市行情好,很多传统企业并没有看到创新带来的价值点,让他们看到初创企业通过创新带来的“甜头”十分必要。与此同时,德国民族特性中的完美主义,让德国人对失败的容忍度很低,来自大型成熟企业的支持让初创企业得到更多的资金和发展机会,可以让创业者看到失败风险的降低,以及即使失败之后,还有很多东山再起的机会。基于这样的初衷,创意工场希望建立一种让传统企业为初创企业提供资金,初创企业帮助传统企业数字化改革的合作模式。

创意工厂内部空间

在具体的运营过程中,创意工场采用“商业俱乐部”的模式,将有前途的初创科技企业家与大型企业联系起来,致力于弥合创新型科技创业公司和大公司之间的差距。大型企业入驻创意工场每月的会费是1500欧元,大型企业可提出数字化转型的具体需求,由“创意工场”筛选10到15家合适的初创企业,组织“配对会”,初创企业逐一介绍产品理念和合作可能,大型公司即可拍板、配对,开展具体合作项目,快速有效。

在多方力量共同合作之下,创意工场已经孵化出了致力于打造时尚可穿戴技术的ElektroCouture,共享汽车公司Getaway,基于区块链的数字身份证为每个人提供银行服务的Taqanu公司,及将企业与应用程序开发人员网络连接起来的平台公司Hankerbay。

3.“商业俱乐部”模式分析

◇ 大型企业资源从哪儿来?

创意工场的成功关键在于其掌握了德国乃至世界最佳的企业资源,在这个过程中不得不提的就是创新工场的首席关系官(Chief Relation Officer)Niclas Rohrwacher。2013年,他与卢卡斯˙康普夫曼(Lukas Kampfmann)等人一起创办了数字代理机构Midnight Digital,并将谷歌、荷兰壳牌以及德意志银行发展成为客户,随着2015年Midnight Digital被创意工场的收购,这些世界知名企业也随之成为了创意工场的重要会员。

◇ 大型企业与初创企业合作模式分析

(1)大型公司提供资金购买初创企业服务

创意工场的一家初创企业Hackerbay成立于2016年,是一家将企业与应用程序开发人员网络连接起来的平台。Hackerbay已经拥有包括Twitter,Facebook,奥迪Audi和Wirecard在内的客户。其主要的服务形式是公司创始人为大型公司的项目工作,如前不久Hackerbay为Twitter的柏林公司完成的桌上足球数字化项目。初创企业的小而精,让他们能够快速的理解并执行服务项目,使得这项为Twitter提供的服务在24小时内得以完成,而这样的一项服务价值约1.5万欧元。

Marc Seitz - Hackerbay的首席技术官兼创始合伙人

(2)大公司创新实验室入驻创意工场,联合开发企业产品

ERGO 是德国和欧洲的重要的保险集团之一。在全球范围内,拓展了30余个国家的市场,专注于欧洲和亚洲。在德国本土市场,ERGO是保险领域的领先供应商之一。ERGO将其创新实验室设置在了创意工场,便于以更快的速度与具有潜力的创业公司和科技公司建立新的合作关系,使用创意工场完整的技术网络,将专业知识与ERGO的创新项目相结合。同时集团在创意工场设置了ERGO的一个销售公司,让公司的保险销售代表可以与技术人员共同设计,为企业量身定制数字化产品,以满足未来客户的需求。创意工场社区也是EGRO新产品的第一个应用场景,帮助企业进行项目试点运行。

德意志银行采用了同一模式与创意工场进行合作,合作的一个重要目标是在中型企业与创业公司之间建立更强大的网络。德意志银行在创意工场拥有专属空间,用来接待来其柏林和整个德国的企业客户,他们可以在此与初创公司建立和拓展业务关系,建立网络,达成合作伙伴关系。

(3)引入世界顶尖创业孵化器,对初创企业进行全面扶持

在2012年,创意工场创立之初,谷歌就已经与其达成了合作关系,注入了100万欧元的资金。在合作期满的2016年,谷歌继续了与创意工场的合作,并将其继伦敦、圣保罗、首尔、特拉维夫等城市之后的第七个Google for Entrepreneur——初创企业孵化机构“柏林校园”(Berlin Campus)设在了此地。整个柏林校园占到了创意工场中约2400平方米的面积,其功能与创意工场的不同之处在于,创意工场为初创企业提供公共办公空间与联系网络,柏林校园的重点在于初创企业创始人的研讨会、培训和交流活动上。

创意工场营造出的大型企业和初创企业营造出的互利共生的创新网络吸引了更多的优质公司来此,如SoundCloud、Uber等等。SoundCloud选择创意工场一方面是因为这里可以为其员工提供如同谷歌般的开放式、自由化的办公空间,另一方面更是被这里公司之间的互动所吸引,SoundCloud有很多其他创业可以借鉴的地方,同时也可以从创业公司中吸纳创新方法。在实际的场景之中,一个初创企业程序员正在研发关于苹果平板电脑的应用软件,他可以直接与SoundCloud的苹果平板应用开发者交流讨论,这种自由创新的氛围就是创意工场所想要实现的。

SoundCloud在创意工场的办公空间

4.总结

创新工场的成功之处在于建构了一个能够相互联动的创业创新生态系统。在创新工场内,既有具有强大培训和孵化能力的谷歌柏林校园,也有来自大型企业的资金支持和企业数字转型创造出的需求,打开了一个初创企业能够共生发展的市场,根据这些需求,初创企业通过创新能力促进大型企业的数字化转型,同时借力各类成熟企业和孵化器,完善自身的技术核心能力和管理能力,不断成长。


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