资本寒冬，这样的AI芯片公司2019年危矣

2018年，中兴事件在中国引发“缺芯”大讨论，恰逢第三次人工智能热潮，国内外科技巨头也纷纷进军人工智能芯片市场。加上传统芯片巨头和初创公司的积极布局，2018年的人工智能芯片市场非常热闹。然而，2019年，全球迎来资本寒冬，国际贸易环境和半导体市场不容乐观。大量的资金和漫长的芯片周期要求人工智能芯片玩家面临巨大的挑战。那么，谁可能会先倒下呢？雷锋。com采访了三家处于不同商业化进程的人工智能芯片初创公司的创始人，以及擅长投资半导体领域的投资者，共同回顾了2018年人工智能芯片并展望了2019年。人工智能 2018年芯片过热？2018年的人工智能芯片市场引发了企业、资本甚至国家之间的竞争。老牌芯片制造商英特尔和英伟达不仅收到了更多的人工智能芯片订单，还继续加大对人工智能芯片的投资。与此同时，科技巨头自研的人工智能芯片也备受关注。谷歌TPU迭代到第三代，亚马逊发布机器学习芯片Inferentia，脸书和英特尔联合开发深度学习芯片，特斯拉AI芯片即将上市。国内人工智能芯片市场受到了更多关注。4月，当全民讨论中国缺乏核心时，阿里宣布阿里巴巴达摩院正在开发一款名为Ali NPU的神经网络芯片。5月，平头锗半导体有限公司（Pingtou Ge Semiconductor Co.，Ltd.）因其名称而备受瞩目。7月，百度发布了自主研发的人工智能芯片昆仑，包括训练和推理芯片。10月，华为发布了人工智能IP和芯片Ascend系列。除了巨头之外，人工智能初创公司和自研人工智能芯片计划和产品的持续巨额融资消息也增加了人工智能芯片的知名度。2018年5月，探索科技宣布进行数千万美元的第二轮融资；云知声宣布获得6亿元人民币C+轮融资，并宣布研发人工智能芯片；

奈能宣布已获得1800万美元的A1系列融资。6月，Spirits宣布获得5亿元人民币融资，并推动人工智能芯片落地。CAMBRIAN还获得了数亿美元的B轮融资。10月，地平线创始人兼首席执行官于凯在接受媒体采访时透露，新一轮5亿至1亿美元的融资将于2018年底完成。此外，还有促进人工智能芯片发展的政策。无论在国外还是国内，政府都出台了对人工智能的有利政策，国内芯片的发展得到了数千亿大资金的支持。对于人工智能芯片的热潮，锦云科技创始人兼首席执行官牛新宇告诉雷锋网。com认为，人工智能芯片之所以受到关注，是因为国内信息产业面临技术升级的需求，另一方面，人工智能本身具有较高的关注度，芯片作为底层技术自然会受到关注。2018年人工智能芯片过热了吗？地平线联合创始人、算法副总裁黄畅认为，2018年人工智能芯片的火爆程度确实出乎意料，市场过热，但大多数公司都处于初步规划和刚刚起步阶段。探索科技创始人兼首席执行官卢勇表示：“2018年，人工智能 芯片仍然没有过热。芯片行业长期以来一直被忽视，芯片的重要性刚刚被重新提及。这仅仅是一个开始。关注中国的芯片产业太过分了。“沃尔登国际副总裁苏东也认为，人工智能芯片并没有过热。未来它是否会过热或产生泡沫是人工智能芯片应用能否落地的关键，如果能够落地，它也不会过热。在资本寒冬中倒下的概率很高的人工智能芯片公司已经进入2019年，或者从第二次2018年，越来越多的公司感受到了资本寒冬带来的变化。此外，考虑到全球经济放缓、美中贸易争端尚未解决、半导体行业专业人士的保守态度以及下游库存调整可能持续到年中，SEMI下调了2019年全球半导体设备展望，并预测年产值将比去年下降9%，结束自2016年以来连续三年的增长趋势。需要指出的是，半导体设备市场的走势可以反映主要半导体制造商的投资情况，当市场不好时，半导体设备的市场自然会陷入低迷。根据SEMI的数据，三星、英特尔、SK海力士等公司都减少了资本支出。我们知道，芯片行业具有资金和人才密集、周期长的特点。在资本寒冬和整个半导体市场低迷的情况下，大多数受访者认为，2019年人工智能芯片公司倒闭的可能性很大。黄畅指出，2019年，资本和市场都希望看到阶段性成果。许多在2018年宣布生产人工智能芯片的公司需要生产自己的成绩单来接受市场测试。成绩好的企业将继续受到市场和资本的青睐，成绩差的企业将面临巨大压力。牛新宇还表示，资本市场的波动会对没有造血能力的公司产生影响。对于能够证明其短期和长期盈利能力的公司来说，影响将小得多。对于具有核心技术实力和产品落地能力的AI芯片公司来说，将形成更好的集聚效应。卢勇认为，事实上，不仅仅是资本寒冬和市场环境，更重要的是，在AI芯片创业公司中，真正具有技术突破和商业落地能力的公司非常少。即使没有这样的能力，他们也可以在繁荣中享受繁荣带来的好处。繁荣之后，这将是非常危险的。我们很有可能在2019年看到人工智能芯片下跌。从投资者的角度来看，苏东更具体地阐述了他认为2019年下跌概率较大的人工智能芯片公司的特点。他说：“如果我们对人工智能芯片进行简单分类，对于已经有一定规模的芯片公司来说，将人工智能芯片引入现有系统是正确的选择，因为他们更容易看到客户的需求，人工智能芯片也更容易落地。我更担心的是……

ut创业公司。芯片本身有很长的周期，而人工智能 芯片是软硬件的结合，成本相对较高。如果它不能继续融资，在长期资本环境的情况下，它很容易倒闭。“苏东还指出，人工智能芯片初创公司也可以分为两类，擅长算法和硬件的公司。对于擅长算法的公司来说，由于其强大的融资能力、充足的现金储备和自身的应用场景，最坏的自研芯片可以自用，而且相对安全ply提供的人工智能芯片硬件仍需客户开发，第一代芯片在芯片性能和成熟度方面无法达到完美，因此下游客户对芯片的接受是他们最大的风险。2019年，融资周期将延长至9个月或更长时间。如果现金流没有得到很好的控制，它很有可能会下降。因此，我们不能确定会有一家或几家公司倒闭，但我们可以看到，如果人工智能芯片初创公司不能在2019年生产出公认的成绩单，并且没有真正的技术突破和商业落地能力，他们将在2019年倒闭。在融资周期较长的情况下，无法很好控制现金流的AI芯片公司在2019年大概率下跌。为什么2019年人工智能芯片的落地是关键？对于大多数AI芯片公司来说，如何度过2019年的资本寒冬是一个更受关注的问题。苏东认为，在资本寒冬下，出于安全考虑，投资机构仍会投资头部企业。对于非头部企业来说，由于投资者对投资标的的要求会更高，因此更专注于产品落地，更快实现正现金流，更容易进行下一轮融资。当然，在这种情况下，人工智能创业公司的估值会更加合理。卢勇也认为，2019年的重点是应用落地，人工智能芯片仍然是一个非常蓝海的市场。在资本的寒冬中，芯片是资本关注的重点领域，这对中国芯片的发展是一件好事。牛新宇表示，资本市场能否受到青睐，无非是两点：当前盈利能力和未来盈利能力。2019年，人工智能芯片公司面临的一大挑战是，如何在保持核心技术领先地位和不断迭代产品的同时证明其商业化能力，并证明其拥有能够将技术优势转化为商业成功的商业模式。实现大规模商业化的核心点是找到差异化的优势来满足客户的需求。黄畅表示：“人工智能芯片只能在落地场景中体现价值，也能体现人工智能芯片公司的价值。对于人工智能芯片企业来说，一方面要充分发挥和培育核心技术优势，不断打磨和迭代产品；

另一方面，要深入场景，探索和了解场景需求，以开放的心态推动产业合作和赋能产业升级，推动人工智能芯片在场景落地。“人工智能”杀手“2019年的应用由于2019年的产品落地对人工智能芯片公司来说非常重要，哪些人工智能芯片应用可以在2019年更快地落地和普及？应该理解的是，2018年，包括苹果A12、海思麒麟980、三星Exynos9820、高通骁龙855和联发科Helio P90在内的手机芯片巨头的最新SoC都增加了特定的加速单元lly对于人工智能的需求，因此手机人工智能的竞争已经从硬件转向了应用探索。除了手机AI，黄畅认为，新的杀手级应用可能来自智能物联网场景和智能驾驶场景。他还指出，人工智能应用场景非常丰富，构建了一个开放的平台，在人工智能芯片上提供丰富的软件和强大的服务，并赋能客户在人工智能晶片上开发更多更丰富的应用，从而为人工智能在更广阔的长尾场景中落地创造机会。如果人工智能芯片只被视为一块硬件，缺乏相应的软件和服务，无法为开发者创造良好的生态，那么芯片只能是一块石头。据悉，地平线三年前就开始投入人工智能芯片的研发。目前，第一代人工智能芯片已经开始大规模商业化。旅程处理器已于2018年下半年与全球四大汽车市场Tier1和OEM在AIoT领域建立了合作关系。20多家设备供应商提供了Sunrise处理器。黄畅透露，第二代芯片预计将于今年第一季度发布。苏东对无人驾驶和安全着陆持乐观态度。他说：“2019年，安全领域的应用会更多。无论是使用海思芯片还是相关算法公司的芯片，都可以预见会有更多的落地应用。无人驾驶也是AI芯片更好的落地场景，但无人驾驶属于汽车前端，所以周期会相对较长。 “除了安全和自动驾驶，卢勇对人工智能芯片在智能家居领域的落地持乐观态度。他认为，此前技术还没有达到相对理想的状态，成本也没有下降到适合普及的水平。2019年，技术和成本将迎来拐点，基于用户对智能家居的接受度越来越高sers，智能家居也将在2019年迅速普及，这也将推动人工智能芯片的落地。坤云的星加速卡已在智慧城市、工业制造等领域批量落地，物联网前端雨人加速卡也已在安防、教育等领域复制。牛玉玉表示，除了大家比较关注的安全和自动驾驶领域，工业、金融等垂直行业的差异化需求也在逐渐明朗。2019年，坤云将在金融和工业制造领域支持更多人工智能落地场景和芯片应用。[来源：Insights Success]人工智能芯片的技术突破。受访者对2019年人工智能芯片的落地持乐观态度，但人工智能的发展仍需人工智能芯片不断迭代。目前，人工智能芯片最受关注的是计算能力的提高。因为人工智能芯片强调软硬件结合，所以通过更好的软硬件结合来提高人工智能芯片的算力是非常重要的。对此，黄畅表示，软硬件结合将进一步发展，芯片架构革命的机遇之一在于领域特定架构。2019年，我们将看到更多领域特定架构和领域特定语言的协作设计。牛新宇指出，金云科技成立之初就有芯片+编译器，为人工智能应用提供了计算支持，降低了使用门槛。此外，内存墙问题也越来越成为人工智能芯片关注的焦点。卢勇说：“我们一直在用微弱的声音尖叫，人工智能芯片的存储是最重要的，因为存储对功耗的影响最大。探索科技用自己的创新架构解决了人工智能芯片存储问题。”……

于新宇表示：“短期内，人工智能芯片公司可以在芯片架构中更多考虑片上数据复用和片外内存带宽的支持，最大限度地减少内存墙对性能的影响。在这方面，定制架构和数据流架构将具有优势，因为它们不受指令集的限制。“黄畅认为，2019年记忆墙的问题会有所缓解。一方面，软硬适配场景的结合可以让AI芯片公司提前更准确地估计数据的访问情况，从而更具体地设计精致的分层存储技术；另一方面，随着场景的清晰，我们可以进一步去除那些“不必要的精确性”，采用更激进的量化或稀疏性，大大降低数据访问的压力。雷锋总结。com 2018年，许多玩家加入了人工智能芯片市场，在资本和政策的帮助下，人工智能芯片迎来了热潮。对于竞争不足的人工智能芯片市场，更多人工智能芯片公司的进入和繁荣有利于人工智能的发展和普及。然而，2019年资本的寒冬和整个半导体市场的低迷，将使那些没有技术独特性、缺乏商业落地能力、现金流控制能力差的AI芯片公司面临巨大挑战，2019年大概率下跌。未来，经过市场和资本的筛选，人工智能芯片公司的竞争也将加剧。无论是大公司还是初创企业，技术的独特性、商业落地的能力、软硬AI芯片的不断迭代能力，都将成为其在竞争中保持优势的关键。2018年，中兴事件在中国引发“缺芯”大讨论，恰逢第三次人工智能热潮，国内外科技巨头也纷纷进军人工智能芯片市场。加上传统芯片巨头和初创公司的积极布局，2018年的人工智能芯片市场非常热闹。然而，2019年，全球迎来资本寒冬，国际贸易环境和半导体市场不容乐观。大量的资金和漫长的芯片周期要求人工智能芯片玩家面临巨大的挑战。那么，谁可能会先倒下呢？雷锋。com采访了三家处于不同商业化进程的人工智能芯片初创公司的创始人，以及擅长投资半导体领域的投资者，共同回顾了2018年人工智能芯片并展望了2019年。人工智能 2018年芯片过热？2018年的人工智能芯片市场引发了企业、资本甚至国家之间的竞争。老牌芯片制造商英特尔和英伟达不仅收到了更多的人工智能芯片订单，还继续加大对人工智能芯片的投资。与此同时，科技巨头自研的人工智能芯片也备受关注。谷歌TPU迭代到第三代，亚马逊发布机器学习芯片Inferentia，脸书和英特尔联合开发深度学习芯片，特斯拉AI芯片即将上市。国内人工智能芯片市场受到了更多关注。4月，当全民讨论中国缺乏核心时，阿里宣布阿里巴巴达摩院正在开发一款名为Ali NPU的神经网络芯片。5月，平头锗半导体有限公司（Pingtou Ge Semiconductor Co.，Ltd.）因其名称而备受瞩目。7月，百度发布了自主研发的人工智能芯片昆仑，包括训练和推理芯片。10月，华为发布了人工智能IP和芯片Ascend系列。除了巨头之外，人工智能初创公司和自研人工智能芯片计划和产品的持续巨额融资消息也增加了人工智能芯片的知名度。2018年5月，探索科技宣布进行数千万美元的第二轮融资；云知声宣布获得6亿元人民币C+轮融资，并宣布研发人工智能芯片；

奈能宣布已获得1800万美元的A1系列融资。6月，Spirits宣布获得5亿元人民币融资，并推动人工智能芯片落地。CAMBRIAN还获得了数亿美元的B轮融资。10月，地平线创始人兼首席执行官于凯在接受媒体采访时透露，新一轮5亿至1亿美元的融资将于2018年底完成。此外，还有促进人工智能芯片发展的政策。无论在国外还是国内，政府都出台了对人工智能的有利政策，国内芯片的发展得到了数千亿大资金的支持。对于人工智能芯片的热潮，锦云科技创始人兼首席执行官牛新宇告诉雷锋网。com认为，人工智能芯片之所以受到关注，是因为国内信息产业面临技术升级的需求，另一方面，人工智能本身具有较高的关注度，芯片作为底层技术自然会受到关注。2018年人工智能芯片过热了吗？地平线联合创始人、算法副总裁黄畅认为，2018年人工智能芯片的火爆程度确实出乎意料，市场过热，但大多数公司都处于初步规划和刚刚起步阶段。探索科技创始人兼首席执行官卢勇表示：“2018年，人工智能 芯片仍然没有过热。芯片行业长期以来一直被忽视，芯片的重要性刚刚被重新提及。这仅仅是一个开始。关注中国的芯片产业太过分了。“沃尔登国际副总裁苏东也认为，人工智能芯片并没有过热。未来它是否会过热或产生泡沫是人工智能芯片应用能否落地的关键，如果能够落地，它也不会过热。在资本寒冬中倒下的概率很高的人工智能芯片公司已经进入2019年，或者从第二次2018年，越来越多的公司感受到了资本寒冬带来的变化。此外，考虑到全球经济放缓、美中贸易争端尚未解决、半导体行业专业人士的保守态度以及下游库存调整可能持续到年中，SEMI下调了2019年全球半导体设备展望，并预测年产值将比去年下降9%，结束自2016年以来连续三年的增长趋势。需要指出的是，半导体设备市场的走势可以反映主要半导体制造商的投资情况，当市场不好时，半导体设备的市场自然会陷入低迷。根据SEMI的数据，三星、英特尔、SK海力士等公司都减少了资本支出。我们知道，芯片行业具有资金和人才密集、周期长的特点。在资本寒冬和整个半导体市场低迷的情况下，大多数受访者认为，2019年人工智能芯片公司倒闭的可能性很大。黄畅指出，2019年，资本和市场都希望看到阶段性成果。许多在2018年宣布生产人工智能芯片的公司需要生产自己的成绩单来接受市场测试。成绩好的企业将继续受到市场和资本的青睐，成绩差的企业将面临巨大压力。牛新宇还表示，资本市场的波动会对没有造血能力的公司产生影响。对于能够证明其短期和长期盈利能力的公司来说，影响将小得多。对于具有核心技术实力和产品落地能力的AI芯片公司来说，将形成更好的集聚效应。卢勇认为，事实上，不仅仅是资本寒冬和市场环境，更重要的是，在AI芯片创业公司中，真正具有技术突破和商业落地能力的公司非常少。即使没有这样的能力，他们也可以在繁荣中享受繁荣带来的好处。繁荣之后，这将是非常危险的。我们很有可能在2019年看到人工智能芯片下跌。从投资者的角度来看，苏东更具体地阐述了他认为2019年下跌概率较大的人工智能芯片公司的特点。他说：“如果我们对人工智能芯片进行简单分类，对于已经有一定规模的芯片公司来说，将人工智能芯片引入现有系统是正确的选择，因为他们更容易看到客户的需求，人工智能芯片也更容易落地。我更担心的是……

ut创业公司。芯片本身有很长的周期，而人工智能 芯片是软硬件的结合，成本相对较高。如果它不能继续融资，在长期资本环境的情况下，它很容易倒闭。“苏东还指出，人工智能芯片初创公司也可以分为两类，擅长算法和硬件的公司。对于擅长算法的公司来说，由于其强大的融资能力、充足的现金储备和自身的应用场景，最坏的自研芯片可以自用，而且相对安全ply提供的人工智能芯片硬件仍需客户开发，第一代芯片在芯片性能和成熟度方面无法达到完美，因此下游客户对芯片的接受是他们最大的风险。2019年，融资周期将延长至9个月或更长时间。如果现金流没有得到很好的控制，它很有可能会下降。因此，我们不能确定会有一家或几家公司倒闭，但我们可以看到，如果人工智能芯片初创公司不能在2019年生产出公认的成绩单，并且没有真正的技术突破和商业落地能力，他们将在2019年倒闭。在融资周期较长的情况下，无法很好控制现金流的AI芯片公司在2019年大概率下跌。为什么2019年人工智能芯片的落地是关键？对于大多数AI芯片公司来说，如何度过2019年的资本寒冬是一个更受关注的问题。苏东认为，在资本寒冬下，出于安全考虑，投资机构仍会投资头部企业。对于非头部企业来说，由于投资者对投资标的的要求会更高，因此更专注于产品落地，更快实现正现金流，更容易进行下一轮融资。当然，在这种情况下，人工智能创业公司的估值会更加合理。卢勇也认为，2019年的重点是应用落地，人工智能芯片仍然是一个非常蓝海的市场。在资本的寒冬中，芯片是资本关注的重点领域，这对中国芯片的发展是一件好事。牛新宇表示，资本市场能否受到青睐，无非是两点：当前盈利能力和未来盈利能力。2019年，人工智能芯片公司面临的一大挑战是，如何在保持核心技术领先地位和不断迭代产品的同时证明其商业化能力，并证明其拥有能够将技术优势转化为商业成功的商业模式。实现大规模商业化的核心点是找到差异化的优势来满足客户的需求。黄畅表示：“人工智能芯片只能在落地场景中体现价值，也能体现人工智能芯片公司的价值。对于人工智能芯片企业来说，一方面要充分发挥和培育核心技术优势，不断打磨和迭代产品；

另一方面，要深入场景，探索和了解场景需求，以开放的心态推动产业合作和赋能产业升级，推动人工智能芯片在场景落地。“人工智能”杀手“2019年的应用由于2019年的产品落地对人工智能芯片公司来说非常重要，哪些人工智能芯片应用可以在2019年更快地落地和普及？应该理解的是，2018年，包括苹果A12、海思麒麟980、三星Exynos9820、高通骁龙855和联发科Helio P90在内的手机芯片巨头的最新SoC都增加了特定的加速单元lly对于人工智能的需求，因此手机人工智能的竞争已经从硬件转向了应用探索。除了手机AI，黄畅认为，新的杀手级应用可能来自智能物联网场景和智能驾驶场景。他还指出，人工智能应用场景非常丰富，构建了一个开放的平台，在人工智能芯片上提供丰富的软件和强大的服务，并赋能客户在人工智能晶片上开发更多更丰富的应用，从而为人工智能在更广阔的长尾场景中落地创造机会。如果人工智能芯片只被视为一块硬件，缺乏相应的软件和服务，无法为开发者创造良好的生态，那么芯片只能是一块石头。据悉，地平线三年前就开始投入人工智能芯片的研发。目前，第一代人工智能芯片已经开始大规模商业化。旅程处理器已于2018年下半年与全球四大汽车市场Tier1和OEM在AIoT领域建立了合作关系。20多家设备供应商提供了Sunrise处理器。黄畅透露，第二代芯片预计将于今年第一季度发布。苏东对无人驾驶和安全着陆持乐观态度。他说：“2019年，安全领域的应用会更多。无论是使用海思芯片还是相关算法公司的芯片，都可以预见会有更多的落地应用。无人驾驶也是AI芯片更好的落地场景，但无人驾驶属于汽车前端，所以周期会相对较长。 “除了安全和自动驾驶，卢勇对人工智能芯片在智能家居领域的落地持乐观态度。他认为，此前技术还没有达到相对理想的状态，成本也没有下降到适合普及的水平。2019年，技术和成本将迎来拐点，基于用户对智能家居的接受度越来越高sers，智能家居也将在2019年迅速普及，这也将推动人工智能芯片的落地。坤云的星加速卡已在智慧城市、工业制造等领域批量落地，物联网前端雨人加速卡也已在安防、教育等领域复制。牛玉玉表示，除了大家比较关注的安全和自动驾驶领域，工业、金融等垂直行业的差异化需求也在逐渐明朗。2019年，坤云将在金融和工业制造领域支持更多人工智能落地场景和芯片应用。[来源：Insights Success]人工智能芯片的技术突破。受访者对2019年人工智能芯片的落地持乐观态度，但人工智能的发展仍需人工智能芯片不断迭代。目前，人工智能芯片最受关注的是计算能力的提高。因为人工智能芯片强调软硬件结合，所以通过更好的软硬件结合来提高人工智能芯片的算力是非常重要的。对此，黄畅表示，软硬件结合将进一步发展，芯片架构革命的机遇之一在于领域特定架构。2019年，我们将看到更多领域特定架构和领域特定语言的协作设计。牛新宇指出，金云科技成立之初就有芯片+编译器，为人工智能应用提供了计算支持，降低了使用门槛。此外，内存墙问题也越来越成为人工智能芯片关注的焦点。卢勇说：“我们一直在用微弱的声音尖叫，人工智能芯片的存储是最重要的，因为存储对功耗的影响最大。探索科技用自己的创新架构解决了人工智能芯片存储问题。”……

于新宇表示：“短期内，人工智能芯片公司可以在芯片架构中更多考虑片上数据复用和片外内存带宽的支持，最大限度地减少内存墙对性能的影响。在这方面，定制架构和数据流架构将具有优势，因为它们不受指令集的限制。“黄畅认为，2019年记忆墙的问题会有所缓解。一方面，软硬适配场景的结合可以让AI芯片公司提前更准确地估计数据的访问情况，从而更具体地设计精致的分层存储技术；另一方面，随着场景的清晰，我们可以进一步去除那些“不必要的精确性”，采用更激进的量化或稀疏性，大大降低数据访问的压力。雷锋总结。com 2018年，许多玩家加入了人工智能芯片市场，在资本和政策的帮助下，人工智能芯片迎来了热潮。对于竞争不足的人工智能芯片市场，更多人工智能芯片公司的进入和繁荣有利于人工智能的发展和普及。然而，2019年资本的寒冬和整个半导体市场的低迷，将使那些没有技术独特性、缺乏商业落地能力、现金流控制能力差的AI芯片公司面临巨大挑战，2019年大概率下跌。未来，经过市场和资本的筛选，人工智能芯片公司的竞争也将加剧。无论是大公司还是初创企业，技术的独特性、商业落地的能力、软硬AI芯片的不断迭代能力，都将成为其在竞争中保持优势的关键。

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