金融行业AI中台

的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户中台是将人工智能技术进行整合和封装，为企业提供智能化服务的平台。它包括机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉等技术，让企业能够快速将AI技术应用到业务场景中。（二）核心特点与优势智能化赋能：通过AI技术，提升企业业务的智能化水平，如智能推荐、智能决策等，提高业务效率和用户体验。电商平台利用AI中台的智能推荐算法，为用户推荐个性化的商品，提升用户购买转化率。技术复用与创新：整合AI技术，降低企业应用

生成式AI带给金融行业带来机遇的同时，确实也还有不少的挑战。如：客户隐私保护和信息安全问题：生成式AI要能够应用于金融业，就需要从通才变成专才。变成专才的过程，就需要从金融机构内部大量的私域数据中符合相关法规和安全标准。同时，还需要对员工和第三方合作伙伴进行数据安全和隐私保护的培训，以防止人为泄露数据。AI的伦理道德问题：这一问题是AI的普遍问题，但是在生产式AI中，显得尤为突出和重要。因为生成式AI的输出依赖于预训练的数据。但是输入数据可能存在偏见、歧视甚至政治导向问题，这可能会影响到模型的准确性、公正性和意识形态。例如，如果数据中存在对某些人群的歧视或偏见，这可能会影响到模型对这部、功能监管、穿透式监管、持续监管”“消除监管空白和盲区，严格执法、敢于亮剑，严厉打击非法金融活动”。生成式AI的出现，监管机构也面临着很大的挑战。因此，金融机构需要加强与监管机构的沟通和合作，共同探索适合的监管政策和规范。此外，在模型实施的过程，还存在模型效果评价难、知识更新迭代成本高等诸多挑战。学习。这些数据可能包括客户的个人信息、交易记录等敏感信息。目前生成式AI模型的预训练需要大量GPU计算资源，并且GPU资源已经成了一种稀缺资源，这样的预训练成本就变得极高。公有云服务、共享资源等方式是

业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务，包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题，数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题，AI中台则是为满足企业的数据智能化应用，简化算法的开发、设计和部署过程，提高企业的决策能力和运营效率。另外，业务中台和数据中台的时间轴比较前置，数据中台是后置的，而AI中台则是基于数据中台和业务中台的基础之上再次进行扩展和更新的。业务中台

数据中台的应用范围十分广泛，主要涵盖了多个行业领域，如：‌金融行业‌：数据中台在金融领域的应用主要体现在风险管理、信贷评估和交易监控等方面。金融机构可以利用数据中台对海量金融数据进行分析和挖掘，以识别潜在风险、评估信贷申请人的信用状况，并监控交易行为，从而保障金融安全。‌零售行业‌：在零售领域，数据中台可以帮助企业实现客户行为分析、商品推荐和营销活动等方面的优化。通过数据中台，零售企业可以深入，优化生产流程，提高生产效率和质量，同时降低生产成本。‌医疗行业‌：医疗行业也是数据中台的重要应用领域之一。医院可以利用数据中台进行疾病预测、诊断辅助和医疗资源管理等方面的应用。通过数据中台，医疗机构可以整合和分析患者的病历数据、检查数据等，为医生提供更准确的诊断依据，同时优化医疗资源分配，提升医疗服务效率和质量。‌政务行业‌：在政务领域，数据中台可以帮助政府机构实现数据共享、业务协同和决策支持等方面的优化。通过数据中台，政府机构可以整合各部门的数据资源，打破信息孤岛，提高政府服务效率和公众满意度。此外，数据中台还广泛应用于电力、教育、交通等其他行业领域，为企业的数字化转型和智能化升级提供有

AI数据中台是企业数字化转型中的关键技术平台，它整合了多种AI技术和工具，提供统一的服务能力和数据支持。以下是AI数据中台的几个核心特点：架构设计：AI数据中台的架构主要包含数据层、模型层、服务层和界面。关键技术：AI数据中台的关键技术包括人工智能、云计算和大数据。人工智能技术提升对异构数据的处理能力，实现智能预测和决策。云计算确保数据运算的即时性和高效性，提供灵活性和可扩展性。大数据技术负责数据采集、清洗和统一存储，提供报表、数据分析和可视化能力。功能与价值：AI数据中台通过数据整合、数据分析、数据驱动决策、数据安全与合规、数据服务化和数据价值挖掘等多方面的目标，帮助企业实现数字化、智能化转型。解决方案：AI中台解决方案提供了高性能算力管理、敏捷业务赋能和开放的云原生架构，以支持AI资产共享共建、AI治理运营等方面的建设。应用层四个部分。数据层负责数据的采集、清洗、标注和存储，为模型训练提供高质量的数据集。模型层涉及AI模型的构建、训练、调优和评估。服务层则提供模型部署和API接口，而应用层则是最终用户与AI能力的交互

搭建AI业务中台：赋能企业智能化转型在数字化转型浪潮中，AI业务中台正成为企业智能化转型的核心基础设施。AI业务中台不是简单的技术堆砌，而是企业智能化能力的集大成者，它通过统一的技术架构和服务体系，将AI能力转化为可复用的业务组件，为企业提供持续创新的动力。一、AI业务中台的核心价值AI业务中台的核心价值在于实现AI能力的标准化和模块化。通过构建统一的AI能力平台，企业可以将分散的AI能力进行整合，形成可复用的AI服务。这种标准化不仅提高了AI应用的开发效率，还确保了AI服务的质量和稳定性。在数据管理方面，AI业务中台实现了数据的统一治理和高效利用。通过建立完善的数据采集、存储、处理和分析体系，企业可以充分挖掘数据价值，为AI应用提供高质量的数据支持。模型管理是AI业务中台的另一个重要功能。它实现了AI模型的全生命周期管理，从模型开发、训练、部署到迭代优化，形成完整的闭环。这种管理方式大大提高了AI模型的开发效率和迭代速度。二、AI业务中台的架构设计技术架构设计是AI业务中台建设的关键。一个完整的AI业务中台通常包括数据层、算法层、服务层和应用层。数据层负责数据的采集和处理，算法层

一文搞懂中台、业务中台、数据中台、AI中台区别及联系在数字化转型浪潮中，"中台"概念已成为企业技术架构设计的热门话题。然而，面对业务中台、数据中台、AI中台等不同概念，许多人容易混淆。本文将系统梳理这些概念的区别与联系，帮助读者建立清晰认知。中台概念的起源与本质中台概念起源于军事领域，后被互联网行业引入技术架构设计。其核心思想是通过构建共享能力层，解决企业"前台"业务快速变化与"后台"系统稳定质量管理、数据资产目录和数据服务等。例如，客户360度视图、用户行为分析、实时数据看板等应用都依赖于数据中台的支撑。数据中台的价值在于释放数据价值，赋能业务智能决策。AI中台：智能能力的"孵化器"AI中台是相对较新的概念，专注于人工智能能力的规模化应用。它将AI模型开发、训练、部署和运维的全流程标准化，提供从数据到智能的一站式服务。AI中台解决了AI项目难以规模化、重复造轮子等问题。AI中台通常包含特征工程平台、算法开发工具、模型训练环境、模型部署服务和AI能力市场等组件。与数据中台相比，AI中台更关注算法模型的工业化生产和管理。例如，智能推荐、图像识别、自然语言处理等AI应用都可以通过AI中台

构建AI软件中台：赋能企业智能化转型在数字经济时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各行各业。企业要实现智能化转型，构建AI软件中台已成为必然选择。AI软件中台不是简单的技术堆砌，而是一个系统化的能力平台，它通过整合AI技术能力、数据资源和业务场景，为企业提供智能化服务支撑。一、AI软件中台的核心架构AI软件中台的核心架构包含三个关键层次：技术能力层、数据服务层和应用支撑层。技术能力层集成具体业务场景中。这三个层次相互协同，形成一个完整的AI能力供给体系。技术能力层为整个中台提供算法支撑，数据服务层确保数据质量，应用支撑层实现能力输出，共同构建起AI软件中台的技术底座。二、AI软件中台中台能力的平滑输出。三、AI软件中台的价值实现AI软件中台的价值主要体现在三个方面：提高开发效率、降低技术门槛和加速业务创新。通过中台的标准化能力输出，开发者可以快速调用AI服务，将开发周期从月级缩短到天级。统一的API接口降低了AI技术的使用门槛，使业务人员也能便捷地使用AI能力。在业务创新方面，AI软件中台提供了强大的技术支撑。企业可以基于中台能力，快速构建智能客服、智能推荐、智能风控等创新

数据中台在金融行业的应用涵盖了风险管理、客户画像、精准营销、智能投顾和合规管理等多个方面，为金融机构提供了强大的数据支持和分析能力，提升业务效率和竞争力。‌风险管理‌：金融机构可以利用数据中台整合分散的数据资源，如客户交易数据、信用评分和市场数据等，实现数据的集中管理和分析。这有助于提高风险识别和应对能力，更精准地评估贷款客户的风险，并及时采取相应措施降低金融风险。通过数据中台的支持，银行还能实时监控贷款客户的信用风险，调整放贷策略，从而降低不良贷款率，提高资产质量。‌客户画像‌：数据中台能够整合客户的交易数据、行为数据和社交数据，帮助金融机构建立全面的客户画像。这有助于金融机构更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。例如，通过分析客户的消费习惯和投资偏好，银行可以向客户推荐合适的理财产品，提高客户满意度和忠诚度。‌精准营销‌：金融机构可以通过数据中台分析客户的历史交易数据和行为促销活动。‌智能投顾‌：数据中台通过整合和分析市场数据、客户数据和投资组合数据，可以提供智能投顾服务，帮助客户实现科学投资。智能投顾是金融科技发展的重要方向，通过数据中台的分析能力，金融机构可以为客户

业务部门，以支持金融业务的决策、创新和精细化管理。重要性：提升数据质量和一致性：金融行业对数据的准确性和一致性要求极高。数据中台通过数据治理流程，包括数据标准管理、元数据管理和数据质量管理，确保金融数据在金融数据中台是金融机构内的数据共享和能力复用平台，它整合金融机构内部各个业务系统产生的数据，经过数据治理形成高质量的数据资产，然后以服务的形式提供给金融机构内的风险控制、市场营销、客户服务等各个各个业务环节中的准确性和一致性。促进数据共享和协同工作：金融机构内部业务部门众多，数据中台打破了部门间的数据孤岛，促进了风险控制、市场营销、客户服务等部门之间的数据共享。加速金融业务创新：数据中台提供的数据资产和数据服务能够支持金融机构快速开发新的金融产品和服务。金融数据中台的架构分层与功能模块数据采集层：数据源接入：连接金融机构内部的各种业务系统，如核心银行系统（CBS）、信贷管理系统（CIS形式展示出来。金融数据中台在金融业务中的应用场景风险评估与管理：信贷风险评估：数据中台整合客户的基本信息、财务状况、信用记录、交易行为等数据，构建信贷风险评估模型。市场风险监控：实时采集和分析金融

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...