行业背景与市场动态 - 2025年AI硬件行业投融资活跃，截至上半年中国具身智能与AI硬件投融资达114起，融资总额超145亿元，仅5月流向AI硬件的资金就占全部投融资的五成以上[2] - 行业存在非理性繁荣迹象，部分项目仅凭履历和PPT即可融资，产品落地场景不明确，阿里、字节、美团等大厂已相继入局，标志行业进入主场战阶段[2] - OpenAI以65亿美元收购苹果前首席设计师创立的硬件公司io Products，影石创新登陆A股最高市值突破千亿，其早期投资机构回报达千倍[2] 钉钉的战略布局与产品发布 - 钉钉于12月23日发布Agent OS及硬件DingTalk Real，构建了以大模型为底座、硬件为入口、企业级AI Agent为出口的完整闭环[3] - 钉钉首款AI硬件DingTalk A1已成为国产AI硬件黑马，持续热销霸榜，发布三个月后在双11期间于多平台问鼎第一[3][8] - 钉钉通过硬件产品试图打破“互联网公司做不好硬件”的行业迷思，其成功被视为阿里进军AI硬件赛道的标志[1][3][7] 产品开发与迭代过程 - DingTalk A1项目启动迅速，2025年4月决定做AI硬件后，仅用一周锁定录音卡片形态，目标是为钉钉全面转型AI打响第一枪[8] - 产品定义注重平衡，基于国内用户习惯采用Type-C充电口，并增加小屏幕以提升交互确定性，成为后来产品的模仿对象[10] - 产品发布初期曾被诟病为“半成品”，团队通过高强度用户反馈响应（20分钟内社区回复、95%以上反馈排期率）和快速迭代（两周一次版本更新，累计160项优化）实现口碑扭转[10][12][13] AI硬件的价值定位与商业模式 - AI硬件不同于通用终端，因大模型加持而具备在专业领域深耕的生产性能力，需产出价值并与用户深度绑定[8] - DingTalk A1定位为钉钉大AI生态的“感觉器官”和“数据采集器”，其核心价值在于将采集的数据转化为可在工作流中流转和进化的资产[16] - 通过硬件采集数据，并由AI进行分析处理（如自动标红风险客户、总结销售方法论），AI融入并重塑了行业工作流，实现从“记录一切”到“理解一切”的跨越[16][17] 交互范式与生态愿景 - 钉钉为“一键AI”预留战略窗口，DingTalk A1正面的0.54平方厘米实体按键未来将进化为调用一切AI Agent应用的入口[19][20][23] - 钉钉提出“一键式无感工作流”理念，旨在以物理设备一键调用AI Agent生态，开辟直达AI Agent的快捷通道，并开放第三方服务商接入开发专属Agent[20][23] - 长远愿景是构建一个以硬件为感知触角、数据为流动燃料、Agent为中枢神经的，能够自我生长、理解万物的数字生命系统，形成类似iPhone开发者生态的坚固壁垒[25][26] 市场竞争与行业影响 - 在协同办公赛道，钉钉是三大头部公司（企业微信、钉钉、飞书）中唯一推出AI硬件的厂商，字节跳动选择与中兴推出“豆包手机”切入C端，腾讯则相对谨慎[28] - 大厂切入硬件赛道更趋稳健，注重可验证价值的终端场景和能即时上手的产品，追求一击必中[28] - 钉钉通过DingTalk A1以“无感工作流”的交互方式，可能将大量中小企业拉入AI Agent生态圈，提高AI模型调用频次，在掌握AI Agent调度权的竞争中占据有利位置[27] 数据与市场表现 - 2025年上半年沙利文报告显示，中国企业级大模型日均总消耗量为10.2万亿Tokens，其中阿里通义占比17.7%位列第一，但中小客户渗透率不高[27] - 录音卡片赛道竞争激烈，海外玩家Plaud年化收入达2.5亿美元并进军国内，讯飞、360、出门问问等均已发布类似产品，华强北同款价格已至百元级别[8] - DingTalk A1自8月发布以来保持高速迭代，销量暴涨证实了其“在硬件上做到极致，在软件上快速迭代”战术的可行性[13]

北京市机器人产业协会成立大会 - 北京市机器人产业协会将于2025年12月26日在北京昌平区科兴来福城报告厅正式成立，该协会由北京市经济和信息化局指导，中国电子信息产业发展研究院、北京人形机器人创新中心有限公司等多家单位联合发起 [1][5] - 协会旨在作为连接政府与会员单位的桥梁，通过开展产业政策研究、行业数据分析、组织行业交流、推动标准建设等方式，全面赋能产业发展 [5] 大会核心议程与亮点 - 大会将举行协会成立仪式、揭牌仪式、聘任仪式及领导致辞 [5][11][12] - 设立政策解读环节，北京市经信局智能装备处将详解市级机器人产业发展政策，中关村科学城管委会、昌平区经信局、北京经济技术开发区管委会、中关村朝阳园管委会将依次解读各辖区产业创新政策支持举措 [6][12] - 安排权威专家报告，包括中国电子信息产业发展研究院科技处处长董凯分享《智能机器人发展趋势研判》，以及北京人形机器人创新中心有限公司总经理熊友军分享《具身智能的进化路径与关键挑战》 [7][12] 北京市机器人产业生态概览 - 文章列举了广泛的机器人产业相关企业，覆盖工业机器人、服务与特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能企业及核心零部件等多个细分领域 [19][20][21][22][23][24][25] - 具体企业包括工业机器人领域的埃斯顿自动化、埃夫特机器人等，人形机器人领域的优必选科技、宇树等，以及核心零部件领域的绿的谐波、因时机器人等 [20][22][23][24][25]

论坛概述 - 珞石机器人将于2025年12月27日在山东邹城举办“2025全球具身智能机器人前沿技术与产业生态合作论坛” [2][3][4][5] - 论坛主题为“具身跃迁·生态共荣”，旨在汇聚全球学术与产业领袖，通过主题演讲与圆桌对话探讨技术突破、场景落地与生态协同 [2][3][4] - 具身智能被视为实现人机自然交互、驱动产业变革的关键技术，发展前景广阔 [2][3] 论坛议程 - 上午议程包括欢迎致辞、学术前沿主题报告、具身智能联合实验室揭牌及专家聘任仪式 [6][7] - 下午议程包括产业实践主题报告、圆桌论坛以及参观珞石机器人智能制造未来工厂 [8] 行业生态全景 - 文章列出了涵盖工业机器人、服务与特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能企业、核心零部件及教育机器人等多个细分领域的庞大企业名录 [12][13][14][15][16][17] - 名录显示中国机器人产业生态已形成完整链条，参与者众多，涵盖从整机到核心零部件的各类公司 [12][13][14][15][16][17] 公司定位与战略 - 珞石机器人定位为全球智能机器人领域的创新领导者，以技术创新为核心 [2][3] - 公司致力于通过产学研合作，为全球智能制造转型升级提供关键力量 [2][3]

近期医疗AI政府大单概况 - 过去一个月内，讯飞、支付宝、百度先后中标上亿元的政府医疗AI采购项目，总金额约8.026亿元 [1] - 讯飞中标国家级“人工智能应用中试基地”，金额4.276亿元 [1] - 支付宝承接浙江省医学人工智能创新服务平台，金额2.06亿元 [1] - 百度拿下广州市呼吸传染病预测预警系统项目，金额1.69亿元 [1] 项目核心特征与性质 - 项目核心是区域级、体系化的“管理型平台”或“智能底座”建设，而非直接面向临床的AI功能 [3][4] - 项目本质是医疗信息化能力的区域或国家级升级，旨在统一数据、打通系统 [3][6] - 数亿元预算不仅为“AI能力”付费，更是为一整套数字基础设施买单，包括数据清洗、系统对接等高度人力密集的工程 [6] 项目集中落地的政策背景 - 项目集中落地与宏观政策推动直接相关，2024年11月国家卫健委等五部门发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》 [6] - 政策设定了明确目标：2027年形成一批临床专病专科大模型，2030年二级以上医院普遍开展AI辅助诊断 [6] - 地方如广东、北京、上海等地已跟进出台细化政策 [6] 中标方特征与行业格局影响 - 大额政府项目几乎全部被头部大厂收入囊中，中小企业身影罕见 [7] - 政府对供应商的要求超越技术，包括复杂系统交付、长期运维、数据安全、合规及资源整合能力，这些是头部企业的优势 [7] - 中标大厂在项目中扮演“总包方”角色，需提供科研转化、渠道资源及产业协同等附加能力 [7] - 政府项目偏好正在挤压中小企业生存空间，加速行业“马太效应” [10] 项目的商业逻辑与可持续性探讨 - 项目属于一次性、全流程的工程化交付，非按模型调用收费的SaaS模式，财务结构“偏重” [8][9] - 项目周期长、回款慢、风险集中，本质仍是信息化工程，并非理想的AI商业化模式 [9] - 对于前期投入巨大的公司，此类项目能“养团队”、实现“回血”，但并非投资人偏好的产品型、高毛利率模式 [9][10] - 项目的长期价值在于后续持续的运维、功能迭代费用及平台建成后边际成本下降带来的扩张潜力 [10] 对行业不同参与者的影响与定位 - 对大厂是明确利好，意味着参与国家级工程、抬高行业门槛、资源集中的机会 [19] - 对中小企业而言，需调整定位，避开与大厂在平台层竞争，转向医院内部、科室层面提供高度细分、需要长期运营的精细化服务 [11] - 大厂与创业公司可在不同生态位共存，大厂负责平台基建，创业公司深入具体临床或患者管理场景 [11] 行业拐点性质与未来商业化路径 - 近期政府大单更像是由政策主导的阶段性托底与数字化基建投入，而非市场自发的需求爆发 [12] - G端项目是当前唯一能释放大额预算的支付方，具有“示范”意义，为AI进入医疗体系扫清障碍，但并非商业化的“最终形态” [13][14] - 真正卡住医疗AI规模化商业化的核心难题是医疗责任界定与风险承担机制，而非技术与资金 [14][15] - 行业真正的商业化出路需在G、B、C三端寻找平衡：G端从建设转向运营；B端帮助医院“节省成本”或“留住患者”；C端直接面向用户提供个性化健康服务 [16][17] - C端市场天花板高但竞争激烈，对产品要求和用户付费心智挑战更大 [18]

市场表现与指数动态 - 截至2025年12月25日13:01，中证人工智能主题指数(930713)成分股涨跌互现，其中北京君正(300223)领涨4.61%，中科星图(688568)上涨4.41%，同方股份(600100)上涨4.05%，芯原股份(688521)领跌 [1] - AI人工智能ETF(512930)最新报价为2.16元 [1] - 截至2025年11月28日，中证人工智能主题指数前十大权重股合计占比63.92%，主要权重股包括中际旭创、新易盛、寒武纪、中科曙光、澜起科技、科大讯飞、海康威视、豪威集团、金山办公、浪潮信息 [2] 政策与行业趋势 - 国家数据局相关负责人发文指出，将以高质量数据集建设赋能人工智能发展，推动人工智能与产业发展、民生保障、社会治理深度融合 [1] - 政策强调需牵住数字关键核心技术自主创新这个“牛鼻子”，加强数据要素学科专业建设，并布局建设一批重点实验室、技术研发中心等创新平台 [1] - 政策重点攻关方向包括数据可信流通利用、高质量数据集建设评测关键技术和设备，并强化算力、算法、数据等高效供给 [1] - 政策致力于夯实数据基础设施，推进全国一体化算力网建设和高效集约利用，完善数据标准化生态体系 [1] 产业链与公司发展 - 国内云厂商持续加码算力基础设施建设，为国产AI算力芯片带来了增量需求 [1] - 国内AI算力芯片厂商已建立起覆盖训练与推理场景的全栈技术体系，多款产品成功导入主流服务器供应链，并能支持国内外主流大模型的训练 [1] - 国产算力生态正加速走向成熟 [1] 产品与指数构成 - AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数，该指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本 [2] - AI人工智能ETF(512930)设有场外联接基金，包括平安中证人工智能主题ETF发起式联接A(023384)、C(023385)、E(024610) [2]

市场表现 - 截至2025年12月25日09:46，中证人工智能主题指数(930713)上涨0.07% [1] - 指数成分股北京君正上涨6.27%，中科星图上涨2.58%，广电运通上涨1.36%，全志科技上涨1.31%，科沃斯上涨0.81% [1] - AI人工智能ETF(512930)上涨0.09%，最新价报2.17元，冲击5连涨 [1] 产品与指数构成 - AI人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能主题指数 [2] - 中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本 [2] - 截至2025年11月28日，中证人工智能主题指数前十大权重股合计占比63.92% [4] - 前十大权重股包括中际旭创、新易盛、寒武纪、中科曙光、澜起科技、科大讯飞、海康威视、豪威集团、金山办公、浪潮信息 [4] - AI人工智能ETF设有场外联接基金，包括平安中证人工智能主题ETF发起式联接A(023384)、C(023385)、E(024610) [4] 行业动态与用户增长 - 腾讯元宝自2025年2月接入DeepSeek以来持续更新其最新模型，用户规模逐步扩大 [1] - 2025年12月14日当天使用量达到新高，较年初增长超过100倍 [1] - 目前腾讯元宝在国内原生AI应用中处于前三的位置 [1] 行业前景与预测 - AI正驱动全球半导体市场进入新一轮结构性增长周期 [1] - 预计2025年全球半导体市场规模将达7720亿美元，2026年有望突破9750亿美元 [1] - 逻辑芯片和存储器成为主要增长动力，分别预计同比增长37.1%与27.8% [1] - 美洲和亚太地区将成为增长主力，分别预计实现29.1%和24.9%的高速增长 [1] - 在AI算力需求推动下，高性能计算、HBM及端侧AI硬件成为关键投资方向 [1]

近期医疗AI政府大单概况 - 过去一个月内，讯飞、支付宝、百度先后中标上亿元的政府医疗AI采购项目，总金额达8.026亿元 [1] - 讯飞中标国家级“人工智能应用中试基地”，金额为4.276亿元 [1] - 支付宝承接浙江省医学人工智能创新服务平台，金额为2.06亿元 [1] - 百度拿下广州市呼吸传染病预测预警系统项目，价格为1.69亿元 [1] 项目性质与建设逻辑 - 项目核心并非具体AI功能，而是围绕“区域级、体系化的平台建设”展开，属于“管理型平台”或“智能底座” [2][3] - 项目旨在将分散的医院信息化能力在区域或国家层面进行升级，本质上是补数字基础设施 [3][4] - 项目预算高昂的原因在于平台建设是高度人力密集的工程，涉及数据清洗、系统对接、安全合规等 [4] 政策驱动与行业背景 - 项目集中落地与宏观政策推动直接相关，国家卫健委等五部门于今年11月发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》 [4] - 政策目标包括2027年形成一批临床专病专科大模型，2030年二级以上医院普遍开展AI辅助诊断 [4] - 地方如广东、北京、上海等地已跟进出台细化政策 [4] 市场参与格局：头部厂商主导 - 此轮亿元级项目几乎全部被头部大厂收入囊中，中小企业身影罕见 [5] - 中标原因不仅是技术，更包括复杂系统交付、长期运维、数据安全合规、资源整合及作为总包方的能力 [5] - 政府选择合作方时，除系统建设能力外，也看重科研转化、渠道资源及后续产业协同等附加能力 [5] 项目商业模式与可持续性探讨 - 项目属于一次性、全流程的项目交付，非按模型调用收费，财务结构“偏重” [6] - 项目周期长，包含大量定制内容，如系统对接、数据治理、长期运维等 [6] - 有观点认为这类项目本质仍是信息化工程，面临项目慢、回款慢、风险集中的问题 [7] - 也有观点认为项目建成后的长期运维费用是确定性收入，有助于摊薄前期成本，形成商业扩张路径 [8] 对行业竞争格局的影响 - 政府项目偏好正在挤压中小企业生存空间，加速行业“马太效应” [8] - AI底层能力正快速平台化，小公司很难再靠单点技术突围 [9] - 中小企业可能的机会在于避开平台竞争，深入医院科室层面，围绕患者管理、随访等具体需求提供精细化服务 [9] - 大厂与创业公司可能在不同生态位上共存，并非简单竞争关系 [9] 行业拐点与商业化路径展望 - 近期大单被视为由政府主导的阶段性托底，而非市场自发的需求爆发，是“结构性”拐点 [10][17] - G端项目是当前唯一能释放大额预算的支付方，具有“示范”意味，为后续应用释放空间 [12] - 真正卡住医疗AI规模化商业化的核心难题是责任与机制问题，即谁为AI的结果负责 [12][13] - 理想的“按调用付费”模式在医院端目前几乎无法落地 [13][14] - 行业未来商业化需在G、B、C三端寻找平衡 [14] - **G端**：从“建设”走向“运营”，关注稳定的续费、二期项目及跨区域复制 [14] - **B端**：转向帮助医院“节省成本”或“留住患者”的轻模式，而非增加其支出 [14] - **C端**：天花板最高，能以低边际成本提供个性化服务，但面临激烈竞争和用户付费心智挑战 [15][16]

中文数据在大模型训练中的重要性 - 国内多数大模型训练使用的中文数据占比已超过60%，部分模型达到80% [1] - 中文数据占比提升有助于用户理解模型输出，并保障和提升大模型研发能力 [2] - 提高中文数据占比有助于掌握大模型发展主动权，在数据安全和技术自主上迈出关键步伐 [2] 中文数据对模型性能与文化理解的影响 - 中文数据中独有的文化习惯、隐喻表达、政策术语在英文数据中难以体现，提升其比重可增强大模型对中华文化及中国场景的理解能力 [3] - 中文数据承载数千年文化积累，占比高的模型能更好讲解文言文虚词用法、诗词平仄规律等，推动中华文化数字化传播 [3] - 若中文数据占比低，模型易受数据授权限制、更新延迟影响，且在理解中文特有思维方式时可能出现偏差 [2][3] 中文高质量数据的定义与供给现状 - 高质量数据需经过事实核查、专业审核，语义准确且来源可追溯，区别于易出现错误的普通网络文本 [4] - 政策支持如《“数据要素×”三年行动计划》提出打造高质量训练数据集，国家数据局布局建设数据标注基地 [5] - 技术进步降低开发难度，例如某中文语义标注系统可自动区分“打”的含义，让标注效率提升3倍且成本降低 [5] - 行业共识推动中文数据从“辅助补充”变为“核心资源”，例如中国移动已建成覆盖超30个行业、超3500TB的通用高质量数据集 [5] 中文数据资源消耗与开发现状 - 2024年初我国日均Token消耗量为1000亿，截至2024年9月底已突破40万亿，显示中文数据资源快速积累和价值释放 [6] - 现有中文数据中重复内容多、高质量数据少，尤其在医疗、工业等垂直领域高质量数据稀缺 [7] - 不同机构数据因隐私安全等合规要求难以跨域流通，导致重复标注，浪费资源且无法形成规模效应 [7] 增强中文数据开发与供给的建议 - 应加快研究制定中文数据分级标准，以释放供给活力 [7] - 可推广应用新一代标注技术，在原始数据不出域且保证隐私安全的条件下完成跨机构协同标注，整合多机构力量 [7] - 需专项采集垂直场景中文数据，例如在元宇宙等新兴场景中，中文数据使用量仅为英文的1/5，而中医、非遗等传统场景数字化程度低 [8] 文化与科技融合的产业应用 - 通过“文化IP+科技体验”重塑文旅产业生态，结合线上数字平台与线下沉浸场景 [9] - “文化创作+人工智能”拓展产业融合场景，AI技术与影视、文博等领域深度融合，催生出AI短剧、博物馆数字文创等新产品 [9] - “特色文化+数字技术”助力乡村全面振兴，将地标农产品、乡村非遗技艺融入内容创作，提升特色文化产品创意能力和表现力 [9]

中文数据在大模型发展中的核心地位与意义 - 中文数据是人工智能大模型理解中文语言习惯、文化内涵和思维方式的关键“知识教材”，其占比提升有助于模型输出更符合中文用户习惯的结果并提升研发能力 [2] - 目前国内多数模型训练使用的中文数据占比已超过60%，部分模型达到80% [1] - 中文数据占比提高有助于降低“数据依赖”风险，过去模型面临英文数据占全球互联网比例高、前沿科技论文及文化典籍多以英文呈现的挑战 [2] - 提高中文数据占比是保障数据安全、技术自主的关键步伐，有利于掌握大模型发展主动权，避免受“数据授权限制”和“更新延迟”影响 [2] 中文高质量数据的价值与供给现状 - 中文高质量数据需经过事实核查与专业审核，语义准确且来源可追溯，区别于易出现事实错误的普通网络文本 [4] - 高质量数据供给能力增强得益于政策支持、技术突破和行业共识三大因素合力助推 [4] - 政策层面，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出打造高质量训练数据集，国家数据局布局建设数据标注基地 [5] - 技术层面，中文数据因歧义多、语境依赖强，早期标注成本是英文数据的1.8至2.5倍，技术进步如“中文语义标注系统”已使标注效率提升3倍并降低成本 [5] - 行业层面，垂直场景对“中文适配”需求升温，推动中文数据从“辅助补充”变为“核心资源”，例如中国移动已建成覆盖超30个行业、超3500TB的通用高质量数据集 [5] - 中文数据资源快速积累，日均Token消耗量从2024年初的1000亿增长至当年9月底的突破40万亿 [6] 中文数据在文化理解与传承中的独特作用 - 中文数据中独有的文化习惯、隐喻表达和政策术语在英文数据中难以体现，提升其比重可增强大模型对中华文化及中国场景的理解能力，例如准确推理中医的“上火”“湿气”等概念 [3] - 中文数据承载数千年文化积累，占比高的模型能更好讲解“文言文虚词用法”“诗词平仄规律”，结合《论语》《孟子》等典籍案例，推动中华文化数字化传播与生动教育 [3] 增强中文数据开发与供给的路径 - 建设标准：现有中文数据重复内容多、高质量少，尤其在医疗、工业等垂直领域稀缺，需加快研究制定中文数据分级标准以释放供给活力 [7] - 强化技术：面临数据孤岛和合规难题，可推广应用新一代标注技术，在原始数据不出域且保证隐私安全的条件下完成跨机构协同标注，整合力量避免重复劳动 [7] - 补充场景：产业体系完备需要更多细分场景数据，例如元宇宙场景中中文数据使用量仅为英文的1/5，中医、非遗等传统场景数字化程度低，需政产学研用协同专项采集以激活产业应用 [8] 文化与科技融合的产业应用前景 - “文化IP+科技体验”通过线上数字平台与线下沉浸场景结合，重塑文旅产业生态，打造数字文旅空间和“旅游+智能体”新应用 [9] - “文化创作+人工智能”推动AI技术与影视、文博等领域深度融合，催生AI短剧、博物馆数字文创等新产品，丰富文化表达与消费新场景 [9] - “特色文化+数字技术”将地标农产品、乡村非遗技艺融入微短剧等内容创作，提升特色文化产品创意与表现力，为乡村全面振兴注入新动能 [9]

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 证券代码：002230 证券简称：科大讯飞 公告编号：2025-052 科大讯飞股份有限公司 第六届董事会第十八次会议决议公告 本公司及董事会全体成员保证信息披露内容真实、准确和完整，没有虚假记载、误导性陈述或者重大遗 漏。 一、董事会会议召开情况 科大讯飞股份有限公司（下称"公司"）第六届董事会第十八次会议于2025年12月19日以书面和电子邮件 形式发出会议通知，2025年12月24日以现场与视频会议相结合的方式召开。应参会董事10人，实际参会 董事10人。其中陈洪涛先生、赵旭东先生、赵锡军先生以通讯表决（视频会议）的方式出席会议。会议 由董事长刘庆峰先生主持，全体高级管理人员列席会议。本次会议的召开与表决程序符合《公司法》和 《公司章程》等的有关规定。 二、董事会会议审议情况 （一）以10票赞成，0票反对，0票弃权审议通过了《关于董事会换届选举的议案》 鉴于公司第六届董事会即将任期届满，公司董事会提名刘庆峰先生、陈洪涛先生、陈豫蓉女士、吴晓如 先生、江涛先生、聂小林先生为第七届董事会非独立董事候选人；提名赵锡军先生、张本照先生、吴慈 生先生、张凌寒女士为 ...