大家好，这里是《人民会客厅》，我是许博。随着数字技术的快速发展，我们正在迈入一个通信+智能的深度发展的新时代。在2024年是“5G-A商用元年”和AI入端元年。不久前国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为技术的融合按下了快捷键。一边是技术的快速发展，另一边是技术协同标准统一，安全保障等挑战亟待解决。今天在直播间，我们非常荣幸邀请到了四位业内的嘉宾，来就相关问题一同探讨。我们来一起认识一下他们，他们是：

TD产业联盟秘书长杨骅 欢迎您。

各位网友大家好，我是杨骅

北京通用人工智能研究院机器人实验室主任刘航欣 欢迎您。

大家好，我是刘航欣。

中国移动集团首席专家刘光毅，欢迎您。

大家好，我是刘光毅。

还有我们的老朋友，华为无线网络产品线总裁曹明，欢迎您！

大家好，华为曹明。

其实刚才也提到过去一年是5G-A的商用元年，也是AI入端的元年，大家可以说现在对于AI相关话题非常关注。我们想先问一问刘主任，在您的领域来看，产业目前最关注的包括它和商用衔接最紧密的这样一个AI新的应用场景会是什么？

其实AI的应用已经可以说是潜移默化地进入了我们的生活当中，之前很多AI的应用可能更集中在一些特定的领域，比如说在工业制造领域，我们可以用AI技术实现更高效的缺陷检测，可以更好地规划我们这种游戏生产的这些制造流程。然后在一些交通领域，我们也可以通过大数据收集各种天气、路况，还有路面上的一些特殊情况等等信息，然后帮助我们交通指挥系统更好地做出决策。包括在我们手机的很多APP里边，其实都已经整合进了AI算法。

那么面向未来的话，我们会觉得AI在我们生活中会发挥越来越大的作用。我们会认为，AI可能会更善于去做这种复杂的一些计算，去做类似机器人执行的困难任务。人其实还是更善于思考和决策，如果我们需要人和机器人、人和AI能相互协同，其实人和AI之间的通讯是一个非常大的问题。那5G-A其实是可能可以提供一种让人和AI进行更高效，更实时通讯的这样一个保障。

人和AI之间的这种互动和通信。其实我还记得杨秘书长去年做客我们节目的时候，您就说了，去年是移动通信和AI结合的刚刚开始。那么经过了这一年的发展，我们再来回顾一下，它现在处于什么样的阶段？

现在应该是进入到移动通信和AI结合的实质性突破阶段，我觉得主要有四个方面的特征。

第一就是从网络建设和技术突破的角度来看，目前5G-A的这个基站现在已经在国内超过了60万个，覆盖了300多个城市，有30多个城市都已经提出了5G-A的这种服务套餐。同时，从这个技术突破的角度来讲，我们现在双万兆的能力已经开始实现，通感一体等等这些技术已经开始落地。所以，从建设、覆盖和技术能力的角度来说，已经取得了很大的进步。

第二方面，因为移动网络和AI的结合，现在AI已经进入到无线网络，就是在5G-A的建设当中，现在基本上已经从设计、规划、运营、维护，已经把算法全部融入进去了。整个网络的效率现在已经提升了30%左右。效率提升以后，就是表明它的成本会下降，提供同样服务的话，成本会下降，当然这个工作后续随着AI的算法优化，还需要持续推进。

第三从消费端来说，从个人的角度来说，已经逐步开始进入到AI应用的一个体验过程中。搭载AI芯片的5G-A手机，现在已经开始规模量产，那它使得个人的手机从过去传统的通用工具向综合生活助手的个人智能体，现在在转进，当然有很多现在已经新鲜的应用。同时从运营商的角度，把这个自费从过去传统的流量服务向差异化的速率和不同重量，不同重要等级的这种服务权益化价值体系建设开始转进。

第四个方面，5G-A和AI的融合，其实它就是一个典型的产业融合过程。现在运营商、制造商也在牵头带动产业链上下游的企业共同来推进5G-A+AI的这种行动，从芯片、网络到应用的角度，来共同协同创造出满足不同应用场景的更好智能化的解决方案。

杨秘书长跟我们说，现在处于实质性突破的起点，并且刚才提到了产业链协同发展，其实观察一下我们今天的舞台现场，各位嘉宾的角色代表也是一个小型产业链协同的体现。刚才说到我们的技术提高30%的时候刘博笑了，关于技术落地和场景应用上面，在过去5G-A+AI的表现上，您的感受是怎么样的？

我想着重从两个方面来说目前我们看到的一些进展。首先我们说从运营商自身的角度来说，我们也在充分地考虑如何利用AI来实现网络自身的管理运维包括性能的提升等等方面的降本增效，这样的话可以帮助运营商在开源节流方面，至少在节流方面起到非常好的作用。应该是说中国移动自身有比较大的研发团队，专门做了自己的大模型、小模型等等，找到了超过200种应用场景。通过AI的一些应用，可以使得我们整个网络运维原来很多的人工操作可以变成自动化的操作，原来人工的决策可以变成智能的决策。应该说是对于包括我们网络运营成本的降低，还有网络质量的提升，都扮演着非常好的角色，得到了我们自己内部普遍的认可。

当然另一方面是优化，比如怎么样用AI来预测网络业务的分布，由此决定怎么样关断哪些载波也好，基站也好，等等来实现我的节能，这块能够带来15%以上的提升，这其实是非常明显的。

另一方面，就是我们如何让网络能够赋能AI的一些应用，由此产生更多新形态的终端和应用，让老百姓能从这样新形态的终端应用当中体会到5G带来的这种实惠，这是我们和华为等等，大家一起在努力做的一方面。比如中国移动，我们目前非常关注的是信息消费的“新三样”，比如智能的终端，未来的AR眼镜，包括传统终端装一些AI智能体等等这样一些形态。另外一种形态，包括具身智能机器人，我们认为未来非常有前景的场景和行业。所以比如说像刚才我提到的，我们现在包括和华为应该说是世界移动通信大会上发起成立了GSMA Mobile AI Community Group，希望集各行业的大咖们在一起，共同去探索我们将来怎么样让我们这个Mobile AI变成现实，也就是说怎么让机器人，让我们的应用能够移动起来，而不是仅仅停留在家里，停留在一些有限的工厂里边，真正能够走出这个房子，能够陪着老人去看病，去购物等等，为整个社会的老龄化做出更大的贡献。

那用起来和现在来比的话，它的挑战是不是呈几何倍数的？

对，其实目前来看的话，举个例子，像咱们今年的亦庄机器人马拉松，您可以看到它的旁边都有一个人跟着跑，它不是真正的机器人自己在跑。举个例子，我们现在和乐聚通研院要做的一件事情就是我们怎么样让这个人不用跟着跑，这其实是第一步要实现远程控制，这个时候网络的赋能就很重要。

你的网速要快，要稳定，你的时延要低，最好是你把机器人身上的繁重计算任务能够放到网络侧，比如放到基站侧。这样的话，机器人不用20分钟换一次电池。可以想象机器人将来跑的时候，它的速度，它跑的有效时间会增加，不用频繁更换电池这样的过程，效率会得到极大的提升。这几方面加起来的话，我们希望通过网络的赋能，能够让机器人更加轻量化、低成本、长续航，让它更容易普及和推广，我想这是咱们网络赋能机器人的一个初心和梦想。

好，我们也期待这一天。刚才各位分别从产业、行业、运营商的角度都谈了5G-A和AI融合发展。接下来问问曹总，从设备厂商的角度，您又如何看待这二者之间的融合发展？

我还记得去年我们坐在一起，那个时候还在展望、畅想AI能给我们这个社会，能给我们普通人的生活带来什么变化。实际上到今天，大约一年的时间，我们看到AI以及5G-A，我们当时畅想的双A发展进展，真的是超乎想象。到目前为止，仅仅一年的时间，我们看到全球已经有超过50个国家运营商部署了5G-A的网络，在我们中国发展尤其迅速，中国移动今年计划是在Top300的城市都部署5G-A的网络，也就是几乎现在所有主流的终端都使用5G-A。

在应用侧，我们看到发展的形势也同样喜人。我们从用户的角度来看，我们现在看到大概的月活用户数，就是使用AI相关的应用用户数大概每个月到了12、13个亿，跟去年相比用户增长了10倍。第二，我们看到AI的终端数在过去一年的时间里增长了100倍，过去一年AI Native的终端，AI原生的终端出货大概有4亿部，基本上超过70%的终端现在都是支持AI，这个数量已经远远超过了不支持AI的终端。

第三，我们的AI和网络流量带来的增长，tokens数增长接近1000倍，今年大概已经到了30亿这个量级。我们再看AI在过去一年，在各个行业方方面面对我们的学习、工作都在产生巨大的影响。现在全球有90亿人口，我们预测到2035年左右，全球大概会有超过100亿个智能体。也就是说到那个时候，每个人都可以有个智能体陪伴在你身边。这些智能体干啥？举个简单的例子，家里小孩儿给他买玩具，我们以前家里小孩儿买个玩具，买个布娃娃，买个乐高，买个积木，它是不会动的，堆完了放那就结束了。现在有很多的玩具厂商已经是AI Inside，内置了AI，这个玩具能和你的小孩进行互动，能跟你聊天，能跟你说话，做一些简单的动作。

我们统计了一下，智能玩具的普及今年刚刚开始，基本上拿到这些玩具的小孩每天玩都超过1个小时，基本上把他的词汇量提升了大概30%左右，这是最简单直观的例子。

我们看到机器人，刚才刘博也提到，机器人现在也在快速地普及，我们预测大概到2035年左右，超过90%的家庭都会有机器人陪伴。这些机器人可以做家庭的康养，做家庭老人的看护，帮你做饭，做做家务，甚至帮你做做按摩，具身机器人未来会在家庭中发挥重要的作用。

我们的交通更不用说了，大家感受非常明显，我们自动地驾驶。到几年之后，比如5年之后，可能所有的车都是自动驾驶甚至到L4的级别。包括自动驾驶，未来不光是车，天上的无人机，海面的船舶都会是无人驾驶。

我们看到AI的这些智能体在进入生产制造的行业，M9生产线基本上全是无人的，我们能在生活、生产的各行各业，比如交通、农业、生产制造、物流、仓储，都能被这些无线的网络连接起来，这样的话有了连接的基础，就能够更好赋能智能的世界。物联来说，我们现在在有些城市推出了机器人的城管，叫“城城”“管管”，机器人自己去巡逻，并且会非常人性化执法。

我们看到5G-A和AI确实在相互促进，相互拉动，都取得了长足的发展。当然，从技术的角度来讲，这两者之间又是相互有很高的要求，这么多AI的终端、应用，对于网络的要求归结为三方面。

第一，感知要准。未来是人和AI Agent聊天，和智能体聊天。但是我们又希望是在和一个真人类似的感觉，我们不希望感到的是我是在和一个机器人说话，要感知得很准。

第二个也是大家平时所迫切希望的，就是无所不在。我们希望走到哪，不管我使用什么样的AI应用，都有高质量的网络，能够支撑我非常好的体验。还有就是无所不能，未来这个网络的发展趋势，现在归结为通感一体，通智一体、通算一体、空天一体。我们希望未来的网络既支持现在的基础通信、语音、数据，还支持感知，边缘的计算，还能支持高精度的定位。最重要的还是高可靠性，未来网络的可靠性可能和现在相比有非常迫切的提升需求。

真是非常感慨，去年也是这个时候我们还在这展望各种AI的一些应用。今年我们看到，刚才曹总给我们罗列了非常多AI使用的场景以及一系列进展非常吓人的数据。我记不太住，曹总是烂熟于心，但是感觉到在过去的这段时间确实是飞速增长，AI在走进越来越多的场景。面对这么多的场景，一定是对我们的网络服务、场景的适配性变化有着更高的变化。作为运营商这边，刘博又是如何应对这样的一些新需求？

的确是说像刚才曹总提到包括主持人提到的也是，的确说这种AI的应用，如果我们想要真的把它变成一个跟网络能够连接这样一种服务的话，必然会对网络提出更高的一些要求。比如举个例子，相当于说我们和通研研、乐聚在做一些测试中发现，他们提出一个要求，如果说我要做到远程通信，他要把他实时的摄像头数据能够及时回传过去，所以对于上行的要求达到200兆的bps，这其实对于上行来说，要求非常高。在这方面的话，其实我们也是有一些系统性的思考，包括我们的一些研究和尝试。一方面是说我们如何充分利用手里已有的这些资源，比如700兆，2.6、4.9甚至可能毫米波这些频率，如何把它们充分有效地协同利用起来，来提升我们网络基础的这些能力。

第二方面，的确是说对于AI的应用，刚才曹总罗列了很多的场景，可能不同形态AI应用的话对于网络的需求其实是差异化的。

所以对于网络来说如何去适应这些差异化、区别化的需求，这是网络需要具备的非常重要的能力。其实最主要的目标就是如何构建起一个整体的框架，能够很好地把网络的这些资源调动起来，来满足不同的应用场景多元化和个性化、定制化的需求，这块其实我们也是进行了深入的研究和思考。一方面曹总提到，我们需要感知我们的业务、终端的需求，特别是对于AI的一些终端，去识别出这些差异，业务的需求其实非常关键。

还有一点，我们要去感知到网络的状态和用户的体验状态。结合这三者，我们从网络的角度来说，去形成保障的一些策略还有一些目标。再根据这些策略去调度真正各个层级的网络资源，来满足整个网络整个业务的一些需求。

第三， 我们向更远的一个地方是说，我们要去打造网络能力开放的平台。也就是说，其实我们希望未来的AI应用是有开放的生态，我们不同的中小企业也好，大家都可以基于这个平台去调用运营商的能力。

这样的话，一方面是说让我们的网络更好赋能整个行业，另一方面也是让大家的应用当中，让网络能够更好变现，从而真正实现二者之间的这种正向的发展促进。

刚才刘博从运营商的角度谈了面对这样一个多元化的需求，我们有什么样的应对。从设备厂商的角度，曹总，您来看待的话，我们又该怎么样让整个产业链上的各方更好地协同？有什么样具体的一些想法？

我们现在也在和产业界的伙伴在有些运营商，像中国移动的带领下，我们也在针对正在发展、快速发展和未来会更快速发展的AI、人工智能的各种应用，我们也在试着去定义大家统一的一个产业共识。我们认为未来可以把它归结为AoNR。A就是Agent，NR实际上就是我们所说的5G-A网络。未来无论是我们的终端还是网络设备、商城的应用，它实际上最终都是围绕着人或者是社会生活生产的全流程感知和最终的效果来构建的。单独的一个环节如果做得再好，如果其他环节不配合，中间有断点，是达不成我们刚才所说的实时性要求，高体验要求，高可靠要求，是很难实现的。所以，我们认为整个产业界大家应该共同定义AI未来怎么样，在我们的移动通信网络上，更好地发挥它的作用这么一个共识，我们现在把它称之为AoNR。它有几个内涵。

一是首先我们说网络侧的能力要能够匹配AI快速发展的需求，包括我们刚才说的时延问题，包括上行的问题，今年上半年，整个中国的流量又在重回增长，上半年按照工信部的数据，流量的增速达到了百分之十六点几，大概上行的流量是下行流量增速的3倍，主要是上行流量在增长。

而上行流量的增长，就意味着我们需要更大上行的带宽，这个上行的带宽要根据“无所不快，无所不在，无所不能”AI的需求。所以我们希望首先第一个内涵，就是把这个网络包括时延，包括上行的带宽能够有一个标准相对大致的定义，它定义的就是恰好能够满足各种各样AI的需求。

二是我们希望“端－管-云-业”高度协同。比如说拿我们的时延来讲，人和人之间正常的交流反应的时间在1秒以内，脑子转得快的大概400毫秒。稍稍长一点的，大概就是600毫秒左右，超过这个时间，感觉反应有点迟钝。大家可以想想，这个时间是包含了你告诉终端，终端处理完以后在网络，网络处理完以后在云端。现在AI的很多东西在云端还要推理，还需要时间，还要和上面的应用打交道，也就是说400-650毫秒之间的时延必须要在端到端的网络中完成。

分解下来，终端有刚性的需求，不能超过多少，网络不能超过多少，云端的处理不能超过多少，这就需要我们的运营商带着我们一起把它大致清晰定义出来，各方做到极致，保证普通的用户才能有好的感知。

第三，我们提到AI来了以后，我们希望未来的Agent over NR，5G的网络基于产业的共识，能够定义更多的商业模式出来，各行各业包括我们的终端生态链、运营商、上层的应用，大家都能够在AI使能社会经济发展的过程中，也能够找到自己的价值。

这么一听，协同真的是至关重要。感觉上面千条线，下面一根针，汇聚到用户体验这里。各条线并且要互相协同，还要和时间来赛跑，争分夺秒，协同显得至关重要。说到协同，我们再来问问杨秘书长。在硬基建和软产业快速发展的同时，未来的1～3年如何实现通信底座和AI应用能够更好高效地结合？

我觉得这要从两方面去做工作。一是要持续推动技术融合，也就是将我们现在传统的移动通信网络或者今天的5G-A网络，要从通信网络向智能网去发展，要形成“网络即智能”这种基础的条件，在这当中，要将移动通讯产业网络环节的各个环节，从基站到芯片，到核心网，到应用等等，都内嵌人工智能的引擎，这样才能实现整个网络的智能。华为最近做了一个AgenticRAN的解决方案，这个解决方案落地之后，使得网络的效率提升了30%，对于网络故障的预判率也大幅度提升，这只是开始，各家包括运营商都在积极研究这样的方案。

第二方面，要继续深耕场景，就是要进一步去和各个行业相融合，各个行业结合、合作和协同。通过这些场景的深度深耕，来打造需求牵引供给的体系。

举几个例子，比如工业互联网。工业互联网要积极推动它从自动化向智能化发展。要积极推动“5G-A+AI”的这种解决方案，融入各个行业里面去，这是需要通过和行业深度交流和探讨，使得两方面的技术融为一体。

第二点可以举例子，刚才大家讲到车，中国移动在杭州建了5G-A的车联网，杭州的车联网就很好地用AI的控制面去实现了红绿灯的实时智能分配，有车、没车自动快速调节，大幅度提供交通的效率。我们未来的智能交通一定是在车的智能、路的智能、云端智能的控制以及整个网络智能的情况下，才能实现真正的高效、安全。人工智能今天在各个领域的应用大部分处在辅助决策，但是随着网络技术的发展和AI技术的发展，以及和场景的深度融合，未来一定要做到自主控制，这样的话才能真正实现各种应用和服务智能化。

杨秘书长给我们罗列了5G-A+AI，我们期待进入到更多能够结合用户痛点的这些领域给我们带来服务。其实说到5G-A+AI，说到机器人相关的产业也是大家特别关注的，现阶段的发展有没有覆盖到之前没有想过进入的领域？刘主任。

我觉得有了5G-A的支持，机器人其实是更有希望进入到更大的场景，更偏远的场景。比如在一些危险场景里面去进行作业或者说是一些边境地区，崇山峻岭里面进行巡逻，或者替代人去触达一些运营公司的基站，刚刚杨秘书长提到了现阶段AI很多时候还是起到辅助决策的一个功能，我们当然是希望未来AI能做更多的决策，但是在这个过程当中给5G-A提出更多的要求。

我们很多时候还是依赖人去做决策，是因为人有更好更大的决策上下文。不仅是基于当前看到的东西，结合我过去的知识，结合我过去的经历、记忆等等，甚至结合我在实时交互过程中对于别人心理状态的一些推理，这些非常复杂的信息共同构建了我们人的决策上下文，所以我们觉得人能够做出很好的决策，AI还做不到。在未来，如果我们要让AI做出更好的决策，它就必须有更大的决策背景上下文。与之对应的，它上行的通讯要求会更高，这是第一点。

第二点，曹总讲到了现在包括华为以及很多别的互联网厂商都在推出Agent智能体的一些应用，未来我们可能会觉得机器人也可以成为AI的工具，这样做的话相当于可以进一步打消数字世界和物理世界的隔阂。

比如前面有一个障碍物，如果下一个阶段，这个机器人是轮式的机器人，可能只能在地上导航，可能这个信息，AI怎么知道它现在处理的是不同的机器人本体，与之相对可能给出不同的决策和指令，就是绕开这个障碍物。这样的一个需求已经超过了通讯本身，更多的是通讯这个事情需要跟终端本身的形态和状态功能做更深刻的绑定。

还有一个点，也是我近期工作中的一点体会。我们当时讲了很多的云边端。边侧，往往在场景中部署一些计算机可以辅助计算，辅助通讯、辅助传输，可能很多人不知道，服务器的噪声非常大，家庭里面不可能放一个边侧的服务器，这样的一个算力、通信要求，必然就只能向端侧或者向云侧进行分解，这其实会对5G-A方面的通信可靠性提出更高的要求。

总而言之，我会觉得5G-A其实相当于是一种可以显著拓展机器人应用和部署范围工作空间的这样一个技术。

听下来无论是AI发展还是机器人发展，未来对于网络服务的能力要求越来越高。从运营商的角度来看，未来在5G-A与AI在网络建设的结合上面，又会有什么样的融合呢？刘博。

其实这方面我们一直在思考，尤其是面向未来更多关注，如何能够把AI的服务打造成网络新的能力或者说新的维度。目前我们在考虑特别是在基站侧，通过通信和计算包括AI处理的融合，实现了硬件资源的融合和动态的共享，可以提升资源的使用效率。

另一方面，的确是对于整个网络内部来说，我们非常关注的一点是说，现在我们用了很多AI的一些用例，比如好几百个用例，包括上百种小模型。其实我们都缺乏体系化的设计，我们其实在考虑如何和我们的网络设备商能够打通，最终实现构建一个数据平台，可以实现数据在不同终端和网络之间的共享和不同网源之间的共享、不同设备商之间的共享，能够更好支持AI的模型训练、更新，还有在真实环境下泛化性性能的提升，满足整个网络应用中的效果。

当然，场景对于网络提出一些新的需求，都需要在已有的功能基础之上，怎么样进一步去实现DAU新的功能包括能力的提升，进而满足不同场景对于大家提到的差异性的适配和满足，最终把这些场景真正能够变成我们能够吃到嘴里的蛋糕，这样的话才能真正让这些应用走向我们的生活。

最后我们想问问曹总，未来3年，华为在5G-A的技术演进上，又是在哪些方向着力部署？

我们清晰地看到AI和各行各业的结合是必然趋势。华为也在和产业界一起，也在思考怎么样把更多的AI技术用到我们传统的CT领域，当然我们也在思考如何持续增强CT网络的能力，去更好地使能我们越来越多的AI应用，我们把它归结为“1+5+X”未来的产业方向，一定程度上也是技术的方向。

“1”就是根据说的AoNR，也就是我们在网络能力的构建上，经常提到的AI for RAN，用各种各样越来越多AI的技术到RAN上，比如帮助我们整个网络节能，提升运维效率，降低问题定位的时间，为终端用户提供体验保障，目前看到AI的结合会产生明显的收益。比如哪个问题的定位，最后运用比较好的，适当运用AI的手段，问题的定位会从天级（就是几天、两天）缩短到小时级别，这对于整个我们用户的体验提升以及网络运维效率的提升是非常明显的。

另外一个就是RAN for AI就是我们的网络怎么更好使能网络的技术，刚才谈到很多，就不赘述了。当然还有整个端网云的协同，基于协同构筑更多的商业模式，前面讲到AoNR。

“5”实际是围绕着典型的场景，比如人的场景，我们的学习、工作、生活的场景，围绕着我们的家庭，从智慧家庭走向智能家居，围绕着我们的车，未来不只是车了，就是空天体都是会出现这种高度智能的自动驾驶，达到L4的级别，我们说的是智能交通的系统。然后就是行业，AI必然会使能千行百业。

还有物，各种各样的与我们生活、工作相关的各种物体要被连起来，我们会持续围绕着几种典型场景不同的需求，去持续提升解决方案的创新能力。包括我们的生产行业，生产行业对于物流的定位精准，定位高效，这是第2个“5”。

“X”就是我们也会和产业伙伴去打造越来越多能够提升生活质量，提升生活效率，提升生活感知，包括我们的社会生产效率的一些应用。应用到与人的学习生活工作相关的方方面面Agent，我们也希望和产业伙伴一起共同去丰富它，去完善它，最终的目的是这些应用结合我们的网络，能够最终和我们的人、行业、物联的场景，使AI和网络的结合能够充分满足我们的需求，能够给我们提升好的体验。最终还是使能社会不断去往下发展。

我们更期待着美好的未来。非常感谢四位为我们带来的精彩分享，其实从四位的分享中，我们不难看出5G-A+AI不是单点创新，更多是政企研的协同发展，未来当5G-A的网络能力更精准，当AI的应用更广泛时，它必然会对我们的国家政策、智能制造、消费服务带来更多的助力。

好了，今天的节目就是这样的，感谢您的收看，再见。