2022德勤预判：制造、金融等行业的头部企业将转向数字化战略

2022德勤预判：制造、金融等行业的头部

企业将转向数字化战略

日前，德勤管理咨询正式发布报告《2022技术趋

势（中文版）》，该报告不仅详解了未来18到

24个月或将深远影响企业的重要技术趋势，还展

示了全球诸多领先企业的数字化创新实践与心

得，同时也融入德勤管理咨询中国团队对国内市

场的洞察，旨在帮助广大政企用户精准把握科技

趋势，构建技术驱动的未来。

《2022技术趋势（中文版）》报告显示，以下关

键技术趋势值得重视：

信息技术自我颠覆网络人工智能：有效防御技术

堆栈实体化延伸数据共享更加便捷云向垂直领

域渗透区块链：商业化应用启程

德勤管理咨询中国团队认为，以上技术趋势在国

内不仅应用前景广阔，并有望形成更多“中国特

色”创新实践，因此，此次发布的《2022技术趋

势（中文版）》中文版不仅涵盖英文版全部内容，

还包含了来自德勤管理咨询中国团队的中国洞

察：

行业云：边界、机会、洞察。

制造、金融、贸易、医疗等很多行业里的头部企

业，突破了原有的内部优化，自我提升的局限性，

转向了全局优化、行业赋能的数字化战略，这些

企业将协同云厂商、专业咨询服务机构、软件服

务商和系统集成商开发一系列基于云的带有行

业特定属性的解决方案，形成面向垂直领域的行

业云平台、行业一体化供应链平台、工业互联网

平台、行业大数据中心等

配合国家战略的区块链技术。

在国家政策的支持下，区块链应用在中国已经形

成“百花齐放”的格局，各种区域性和小型的联

盟链、协同链等层出不穷，从业者未来重点应是

促进不同区块链生态圈的互融互通，并探索如何

通过生态融合去创造更大价值。

除了上述技术趋势，《2022技术趋势（中文版）》

报告还指出，量子、指数级智能和环境体验可能

会在未来十年或更长的时间内主导整个数字化

领域。

数据跨界共享更便捷

强大的数据共享和隐私保护技术开辟了新的数

据货币化时代。

诸多新技术致力于在保护隐私的同时，简化组织

内和组织间的数据共享机制。越来越多的组织开

始借助大量以前没有权限获取的外部数据，不断

挖掘自身敏感数据的价值，从而实现企业增长。

这将带来全新的数据驱动机遇。

实际上，在同一个生态系统或价值链内的安全数

据共享，将催生新的商业模式和产品。例如，新

冠肺炎疫情刚刚爆发时，很多平台共享了临床数

据。研究人员、医疗机构和药企通过共享平台汇

集临床医疗数据，加快了治疗方法和疫苗的研

发。而且，这些数据共享协议还帮助药企、政府

机构、医院和药店协同行动，大范围地执行疫苗

接种计划，在保护知识产权的同时确保效率和安

全。

研究机构ForresterResearch调查发现，70%以

上的全球数据和分析决策者都在不断扩大自身

利用外部数据的能力。随着数据共享趋势的推

进，报告预测会有更多的组织参与“数据协

作”，以应对共同的挑战。

同一价值链中的合作伙伴。许多制造商和零售商

从第三方数据公司购买消费者数据，但数据的质

量往往不够好，不足以发挥作用。假如同一价值

链内合作性质的系统（从供应商到制造商，再到

市场营销商）能够合并池化消费者数据，形成更

细致的需求图，那么将会怎样？

外包AI模型训练。AI模型往往被认为是高度敏

感的知识产权形式。由于它们可安装在一个U盘

上，这就表示安全风险较高，所以许多组织一般

选择内部自行建模。得益于加密技术，这种模式

可能会发生改变。利用安全的建模数据，首席数

据官可以将AI建模和训练安全地外包给第三方。

数据供应商简化交付。在数据共享平台上，实时

市场或物流数据使用权的购买非常简单，一键即

可完成。数据供应商无需提供API或发送文件。

云走向行业垂直化

行业云解决方案帮助组织将手动任务自动化，将

重心转移到具有竞争力的差异化方面。

数字化转型的重心已经从满足任何行业组织的

IT需求，转变为满足具体行业甚至细分行业的特

殊战略和运营需求。超大规模云服务商和SaaS

（软件即服务）供应商正与全球系统集成商和客

户合作，提供模块化的、行业垂直的商业服务与

加速器，这些服务和加速器易于被采用和部署，

从而帮助组织打造自身独特的竞争优势。

随着这种趋势越来越明显，部署应用程序的过程

将从创造（create）变成组装（assembly）----

这种转变可能会令整个价值栈重新排序。业务流

程将成为需要购买的战略商品，使组织可以将宝

贵的发展资源集中在战略和竞争差异化的关键

领域。

在未来18到24个月内，报告预计，越来越多的

市场组织将开始探索使用行业云满足其独特的

垂直需求的办法。实际上，根据德勤管理咨询的

分析，预计未来五年行业云市场的价值将达到

6400亿美元。

攀登堆栈：云服务供应商对不断增长的订单业务

流程进行自动化和抽象化，以创建行业优化平

台。

加倍重视差异化发展：通过云采购商品行业流

程，首席信息官可以将人才资源和预算的投入重

点放在打造竞争优势的系统上。

建立变革能力：云能力帮助组织通过少量行动打

开视野。更少的定制化代码也就意味着更多灵活

性。

区块链：

商业化应用启程

分布式账本技术正改变业务经营性质，帮助公司

重新设想如何管理有形资产及数字资产。

新潮的加密数字货币和不可伪造的代币(NFTs)

总是占据媒体头条，激发公众想象。不过，这些

技术和其他区块链和分布式账本技术(DLTs)也

在企业中掀起波澜。

事实上，区块链和DLT平台已经走出了技术成熟

度曲线的低谷期，正转化为实际生产力。它们从

根本上改变了跨组织开展业务的性质，帮助公司

重新思考创建和管理身份、数据、品牌、来源、

专业认证、版权等有形资产和数字资产的方式。

技术的进步和新监管标准的制定，特别是在非公

共网络和平台上的技术和标准，促使金融服务机

构以外的企业采用区块链和DLT技术。

随着企业对区块链和DLT的适应，各行各业的创

造性应用案例纷纷涌现。成熟的行业领袖努力扩

大投资组合并创造新的价值流，而初创企业则致

力于挖掘振奋人心的新商业模式。

规模化区块链：成熟的技术、标准和交付模式促

进企业的区块链技术应用。

金融业以外的应用：企业的区块链应用实践使得

多个行业中涌现出区块链的创造性用途。

从需求出发：成熟企业和初创企业都必须以真实

的需求为出发点，通过区块链实现商业利益。

IT的自我颠覆：

自动化技术的规模化应用

那些着眼于未来的IT组织，已经开始对“IT后

台”进行现代化改造，以形成具有前瞻性的自主

服务和工程自动化模式。

技术日益复杂，用户对稳定性和可用性的期望日

益高涨，促使部分企业CIO对所在IT组织进行

大刀阔斧的改革。他们怎么做呢？他们借鉴了云

服务供应商的经验。他们识别重复的人工流程，

并综合运用工程、自动化和自助服务。这样可以

缩短时间，加快价值传递，全面提高IT技术的

有效性和稳定性。这种自我颠覆式的自动化预示

了一个巨大的、但仍未被充分认识到的机遇。以

前的技术趋势，如NoOps、零信任和DevSecOps

拥有一个共同的主题，即将整个组织代码化。从

人工管理向工程和自动化迁移，组织可以更有效

地管理复杂系统，并通过提高可用性和弹性来改

善客户体验。

对于正在寻找自动化机会的首席信息官和其他

领导来说，时间是至关重要的。在如今急速发展

的创新环境中，花钱雇人维护服务器和数据中

心，并没有多大的商业价值。随着首席信息官利

用自动化技术对其组织进行大刀阔斧的颠覆性

变革，将有成熟的契机把员工的注意力从打补

丁、监控和测量转移到更高价值的工程活动上。

自动化技术可以广泛地延伸到开发、部署、维护

和安全等领域，从而有可能提升更多IT运营的

效率并保持一致性。

网络人工智能：

有效防御

数据和机器智能增强安全团队的实力。

由于检测网络攻击涉及的庞大数据、复杂性和高

难度等问题，安全团队可能很快就不堪重负。企

业面临的攻击呈指数增长。5G覆盖越来越广，联

网设备也越来越多，更多企业转向远程办公，因

此第三方攻击也变得更加致命。人工智能这时候

就派上用场了。网络人工智能作为一种加速器，

不仅能够帮助组织以比攻击者更快的速度进行

响应，还能够提前预判网络攻击，并采取相关防

御措施。

人工智能可以扩展至新的应用范围，例如用来提

升数据分析速度、识别异常、检测威胁。这些新

兴的人工智能技术可以帮助分析师专注于预防

和补救，并形成更积极、更有弹性的安全态势。

而且，如果整个企业都应用了人工智能技术，它

也可以用来协助保护宝贵的人工智能资源，阻止

人工智能驱动的攻击。

技术堆栈实体化延伸

首席信息官愈发需要对实体技术堆栈加以管理。

随着“智能设备”大规模应用以及作业自动化

程度的提高，IT覆盖范围日益扩大，超越了笔记

本电脑和手机的范畴。CIO们现在必须考虑如何

连接、管理、维护各种各样核心业务资产并保障

它们的安全，例如智慧工厂设备、自动烹饪机器

人、检查用无人机、健康监测仪等。由于停机可

能危及企业或生命，不断演变的实体技术堆栈中

的设备对系统正常运行时间和弹性的要求是最

高的。同时，可能需要一种新的设备治理和监督

方法，来帮助IT应对不熟悉的标准、监管机构

以及责任和道德问题。最后，CIO可能需要考虑

如何招募所需技术人才和重新培养现有员工的

问题。

扩大的实体技术堆栈有可能极大地改变公司创

造和交付价值的方式。由于具备了运用行业洞察

力并通过人机交互促进收入增长的能力，各公司

的商业模式可能会不断发展演变。例如，一家公

司可能会将设备的监控和维护业务作为设备部

署的附加服务项进行出售；可能会开发一种共享

资产模式，在该模式下，客户将多余产能放回市

场继续售卖；可能会利用传感器开发一款用于自

动重新订购打印机墨盒等耗材的程序；可能从经

销商模式扩展到直接面向消费者的模式；或者将

其设备数据货币化。

预判未来：来自未来的报道

《2022技术趋势报告》在最后一章中提供了一个

框架，为目前似乎刚出现在地平线上的技术的可

能性进行战略角度思考。重点讨论了以下三种值

得注意的可能性：

量子技术有望在未来十年内改变计算、传感和通

信

指数级智能是有望了解人类情感和意图的下一

代人工智能技术

环境计算将使技术在我们的工作和家庭环境中

实现普及

量子技术及其他

富有前景的重点领域包括：

计算。量子计算机是解决先进计算问题的专用工

具，利用量子现象处理信息和进行高度专业化的

计算。考虑到这一点，量子计算机可能不会取代

传统计算机，而是会与传统计算机共存，并根据

复杂计算工作量的需要提供先进的计算能力，在

这些演示中，量子计算机在五分钟内完成了专门

的任务，研究人员指出，这些任务需要传统超级

计算机花费数千年的时间才能完成。

通信。量子通信是一种基于硬件的解决方案，利

用量子力学原理创建理论上能够检测截获和窃

听的防篡改通信网络。量子密钥分发（QKD）是

达到这一安全通信水平技术之一，是指通信各方

通过交换高度安全的加密密钥在光网络间传输

数据。尽管量子密钥分发技术尚未完全成熟，但

已有多个量子通信网络部署完成或正在开发。

感知。由于亚原子粒子灵敏度高，量子感知装置

比传统传感器响应速度快，准确度更高。未来十

年，量子传感器很可能在某些应用中取代传统传

感器。事实上，量子感知在能源、交通和医疗保

健等领域都用很好的用例。量子传感器已经可以

应用，但目前只在有限范围内应用。研究人员正

在努力使量子传感器更便宜、更轻、更便携、更

节能。

指数级智能：再次感受

随着创新者利用下一代深度学习技术来训练机

器，识别和模仿人的魅力、情感等特征，未来十

年，情感计算还将继续变化发展。而这些技术也

将通过“符号化”和“连接主义”技术将演绎

推理和逻辑推理能力嵌入人工智能和人工神经

网络。很快，这些技术将能够像人脑一样揭示统

计相关性，确定这种统计相关性是有意义的还是

只是缺乏内在意义的支持数据的随机特征。换言

之，机器将能像人类一样更好地欣赏世界，而不

只是缺少上下文的。和1集合。

环境体验：屏幕之外的生活

更顺畅。当今的移动设备只需要一个本身就是数

字应用程序的“快速启动”功能即可。虽然底层

技术变得更加复杂，但用户体验却变得更加简

单。环境技术有望进一步降低学习和使用新工具

的困难。

更主动、更直观。想象一下，世界上每个人都有

一位聪明无比、有能力又专注个人助理。这些高

性能助理是数字化的，受到各类传感器、语音识

别、分析和指数级智能能力的支持，能全天候监

测环境，并尽可能减少用户会面临的困难。

眼睛看得到。用数字信息增强个人的实际体验将

是玻璃之外生活的另一个主要维度。想一想：通

过观察太阳来确定距离日落还有多久难道不是

自然而然的吗？或者，通过看公交站来知道下一

辆公交还有多久到呢？

具体内容如下

Deloitte.

Insights

趋势分析：十三年潜心岳

京字体卷

技术业务网也与俅任移心现代化俄享现实

环境体■

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技术堆枝网络

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执行摘要云走向行业垂直化区

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区块链：C

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编辑寄语

去两年就冠”虐全球，而现在我们众志成城，努第三方之间的流行口茄Z,从而消缺人Tift据交换.数据

力构崖.下个后常态••件为•技大履势”历录入和技告的需求,团渔”记杲即报各”的环境.仃部门

•1队的成员.我们相信.这是我们创造美好未来F将其核心系统基锚设施宰的大部分内容自动化,讣丁浦

的契机因为我们不仅要寓续传统的IT发展.还要由V武回到实际工科设计中.人工智能在网络安金松域件用F

思考如何康子前行.拄凸更一自确睑测够胁户做出哈应,减依河珞安全人5

的负担.

亳无疑问•前进需要我们旬一个人的55力最好的艺术演绎

人们的生涔.最父秀的新闻报道表达群众的呼声，无败,公当然，疫情也推动了今4的技术趋势发收，但趋券并非是

众一亘担忧”机器人带er的崛起.这就是为什么我/能看龙新冠肺炎影响的直接反应.与其说寝情量新调整了企W

到大星关于这方面的出道,然而事实上，由人工管能辅助的目标，还不如说它进步突出了¥前优先事项的重要,冬

的未来.不会是一面喷黑的侵了，也不会是解决一刁馍忧的企W过去认为我们美泞的各项举禧会在未来而到十年内W

万能药，事情并不是曹黑因白.现文是很多组级正在自动化现，但现实是？这些句题先要马上值决、客户西里茨符多

处理紫净的南复件工作,把人类解放出来.专注于解决更有传的数字+实体体4.员I公单可以随时暗地开叔工作.

题.更良价慎的向3L如果占什么不问的话,那么就是对于

雇士来说员工交博更加主费,人力争夺.尤R是科技锁域的那么您的竞争对手泥？过去的对手变得更加高效.新的对二

人才争今，从未如此激夕也《他们的W务并未弓您的W务里合）也在宗妖欲试,忠饕:

您踢出舞台C敢字化覆考并不是因为规模小才成功的力

在今年的技术趋势报告中，我们展不了领先企业正通过不是因为他O笆架构增筏，使其更加米廿、敏捷和弹它.所。

同的方式，进行自动化.抽象和外包.将他f的业务流程才能够在竞争中日据一旦e为了在当今的环境中薄勃发展

通过日拄/大的技术工具来充成.我们发现，领*企业利企业也开始认识到，要想获得更多•吨们必须做卷越少,这

用强大的心技力里,不断武笠员工,让他们能够轻松应充M是为什么他幻寻求自动化.分会和外包.并舞崇支持这4

创新项目,实现竞争差并化。例如.区块链指力企业实现与理念的技术要素.如云，安全和数据.

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ScottBuchholzMikeBechtel

建勘管理咨询首谕未又主义学家

新兴技术室究总逵

穗勤管理咨询

兼政府与公共服务自弄技术官

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sbuchhW故feha跄com

©sfon-b^chhoiz@rikebechtel

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执行摘要

案例分析、洞察和趋势

数据跨界共享更便捷IT的自我颠覆：

•CVSHealth自动化技术的规模化应用

•Catena-X•美国第一贯本金成公司(CapitalOne)

•美奇国防部高级研究i|加尼(DARPA)•UiPath

•KyleRourke,Snowflake•安a保吟公司(Anthem>

•BillMcDermottandCJ.Desai,ServiceNow

云走向行业垂直化

•MarijanNedic,SAP网络人工智能：

有效防御

区块链：商业化应用启程

•SapperLabsCyberSolutions

•工国公共金融机构(CaisscdesD6p6tset

•关3圣母大学(UniversityofNotreDame)Mike

Consignations)

Chapplee

•周大福(howTaiFook)

•美网佳至iUSArmy)AdamNucci

•美里财政部(USDepartmentofTreasury)

•宝马集团(BWMGroup)AndreLuckow博士

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数据跨界共享更便捷云走向行业垂直化

话多断技术致力于在俣护数字化转更的后心已经

隐私的同吃,简化绢织内足任何行业期纭的IT需

和蛆织丽的数据共事机忖变为淌足具体行业县

制.越来越多的乔织开始分行”的气珠找珞和运

信助大呈以前没向或限获高求、超大戏嗔云服务，

取的外部数据,不断挖寄SaaS(蚊件乩朦务)供工

自身收感数搪的价值,从正与仝球系统集成商权

而实现企北塔长，这左带合作,拚供模块化的.f

来全能的数据装动机遇C垂直的商比唐务与加速

实际匕在奇个生态系这些服务和拉法器居于

统或价值链内的安全数据乂卒.将傕生#的商立蟆式和产品、佻用和部署.从而邓耽组家打造臼身猛特的竞争优势.随苟这种

如,第用肺炎险情刚刚爆发时、很多平台共享了海床故里.研究势越来越昨&、部各应用程.学的过程将从创造(create)变成;

人员、医疗矶构和药企通过我拿半当”集哈康医疗数据，加快？tassembly)—这犯找麦可隹会令整个价修栈室新排序.

治疗方汰和狡苗的屐发.而且，这些政揖共享•办议还帮助药企，漉程将成为需更购买的成略商品.使组织可以将宝贵的发展式

政府机构、陕院和药店协同行动，大范宝堪执行疫色接种计电.心左敬略和竞争差异化的关键领域；

在保护知识产权的同时资保效率和安全.

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IT的自我颠覆：网络人工智能:

自动化技术的规模化应用有效防御

技术日存长东用户对

•由干啮测网终攻击涉及

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就冗上M室了.网络人工音绥作为一种加速器,不仅能够帮劭:

这样可以缩短时间.加快价值传逐,全面提富仃技术的有效

以比攻击考史快的速度进行响应,还能够提汇侦判际络笈击,

件和稳定冲.这种自我籁范式的自动化预示了个巨大的、但

采取相关防邻市施。人工智能可以犷晨至新的应用范围，例如

仍未被充分认识到的机遇.以就住绫木趋势.如NoOps.零突瑁升数据分析速度、识别舞常,松澜破舫，这些新兴妁人工

信任和蔚有一个共司的主瓯即将整个案或代

DevSecOps耗汶术可以帮助分析用专注二预防和补救.并形成更积极,更

码化.从人工修理向工程制自动化迁移,组织可以史效斑膏

©弹性的安全志势.而且.如枭些人企业都应用/人工智能技术

建复杂系统.并通过提高可用性和弹性来改善客户体聆.

也可以用来协助保才宝安的人工智隹出浜.阻止人工智能欢仄

攻击.

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预判未来：来自未来的报道

我1L知道.我们晡要面

临个充斥各种技术的

精彩未来.但是于

今天的技术发旗，我们

无法准确我矢I未义如何

发辰，以及如何在未来

占品优势，我们如何为

这种哥要发生，但乂不

够明朗的事件造行准爸

和计知c在《2022技术

的最后一看■加利未来：来自未来的报道.中.我们对

比了一种技术的发辰轨ML这一种技术分别是：量子.指效级

智能(exponentialintelligence)和环嚏休哈.它们可能会在

未来十阡或更长的时间内土导整个数字化假域。虽然这些技

术日前尚处十起步阶段，伊它们都体现了研究人员的创造力.

吸引了来臼区验段身家.初创企业和捕*以大理念的企业的大

・投资：未来一定会发学有趣的事情,通过不索努力和基础性

工作的新知.我们可以曲好宸备.迎接它们的到宋.

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趋势1

数据跨界共享更便捷

强大的数据共享和隐私保护技术开辟了新的数据货币化B

着数提共享技术的进步.您可以在高效率的、

身利用外部数据的能力,还有17%的决策者计划荏未来

基于云技术的市场手台上购买和出售具有潜在12个月看手夕大数据利用俭能力」此外,仅全球FHE市

价值的信息资产：将数据与一系舛隐私保护技场的任增长理就让到7.5%,预计到2028年总价僮会达

®术结合，如全同态加密(FHE)丸差分免私等.您可以共享孕,4.37亿美元.目前在众多FHE芯产彼第c,成领工的

加密数提力在加密数疣的基地卜进普计算.而无需对数是医疗保健班*岫行业，270%以・的金球数盘和分研决

据进行解密.这样就^达到展佳半SL在保护安全和除私策者都在不断岁大自身利用外部钛招的能力，是11么推M

的前梅下共享敷摒.了这碑增长？飞单来说,敷振4共享时会增加价值-＞程帆

Gartner*预测.到2023年,积圾提升数迂共享能力的

所有9〃因索.推动形成个扬具潸力的断然努•由于除私爆织,其大部分北务指标将断过冏行J

或笳管问虺.存储在世界各也部务图”的.无法被使用的

敏感致密.开始以新有亚嗯K和新机会的形式,在企业中产

上价侑.在未来的18到24个月中,我们顶潴,金香更多的70%以上的全球数

组织寻求建立无缝.安全数据共享的能力,据令这些集力

过后,它fb.以实现自身信总资产货币化,同时利用他人的据和分析决策者都

敢撼,达成业务目标.

在不断扩大自身利用

尽管目前何处于早期阶段,但数据共享起势已日益加

3L孚究机构ForresterResearch在*近的调查中发外部数据的能力。

现.70%以上的全竦数提和分析决策者都在不爵K大自

类似的通过政据共享和聚合来实现数据变现的场景.可以共享和繁荣新商业模式

种助先行的探索者建寺竞争优势,这也是目前市场上较受

关注的个方盆.数据共享生态系统的新加入由经常会和机遇的前景

碰到他们所谓的“哦,天聃”时At即发现他们的竞争对

手已经在同一平台上进行了粮多利用做姻资产侬笑试.

许多会在此刻下定决心成为量上色的AI和数据蓼动台企共享数据带来共拿机矍，创迨背的商业模式.随着数据其

业.；趋势的推沮.我“12测会市更多的组织参与S数据协

作“，以应对共同的挑成，寻求k和二息的创收.运髯比较

究机会,比外.速种与外那数据值理服务供应商安全Kg

数据的能力，有助丁绍以精普数裾管理流程.降低相关成

共享和相同方式共享本。善考以下数据共享可籍府来的讥遇：

•行业垂BL市场即使是竞争最激烈的对手.他的也善律

作为数字化状型的晶球.数抠在词勤的《技术於势》»需要通过相互协作才能完美应对共同的桃根，以食2行

告中占抠首相为重要的地位.例如,齐-T-.：.业的俟&商为例，如果他们全部郁佬敏居的护隹和殳代

3中,我们讨论广为实现；,、的表伟目标，公司必须数片工名化并加以破合,用于分妒,那么他们就可能更

义取不回的方式管H数据丁如今.致也共享革命使组织好解决行业的供需虚世,又比如，发震中地区的银行

能够以更安全的方式,获取其生态系统内的更多数行，a可以工名化嶷合信用数据，建立套统缆行的信用乂险

至汾级织获取数据.但是,要发理出这杆的潸力.周祥需评分体系.省或者一个最大的应用场景，医药城究人员

和医生由果豌够可以城立个安全的生杰体系数抱聚

要以不同的方式管理侬据.此外还要认用创新投大和技

告系统,以更好的理解生命的秘容.更快的将挽敕上Q

能.将信息费产从传统的电弘和安全限制束缚土法放出

的创新应用更快的指向市里？

今年的数据趋与涉及二大整度：机遇易用性无IBM

一键轻松获取外部数据具，现在已经发展以为知可以出售.采购.交易和共享的

关键业务密产.那些能够以最使瑰.匿音效仗方式促进此W

交换第平台.将修终屐为行叱散推垂青领域.乃至18个市月

基十工的数据共享平会帮助组织无绩共亨、购其和出隹数