AI对就业影响的整体形势 - AI对人类职业与劳动力影响呈现增强、替代、补充、创造四个效应交织的复杂局面[3] - 新技术扩散的非均衡性导致掌握AI的群体效率明显提升，必然对不掌握AI的群体产生劳动力替代[3] - GenAI全面采用可使美国等发达市场劳动生产率提高约15%，但可能导致AI转型期间失业率比趋势水平上升0.5个百分点[3] - 全球有25%的就业岗位面临GenAI影响风险，高收入国家比例高达34%[3] - AI应用尚处早期，替代效应快于创造效应，这种时滞源于技术迭代、产业应用和人才培养的滞后[4] - 企业普遍采取停招、转岗、削减外包三步走策略缓解用工压力，而非直接大规模裁员[5] - 针对人力不足、高危、高强度工作，AI能发挥劳动力补充作用，有助于解决结构性用工难题[5] AI新职业类型 - 分析7家主流AI大模型厂商718个招聘岗位，AI新职业可分为使能者、协作者、治理者、推广者和支持者五大类[8] - AI使能者负责AI技术开发、运维与优化，是生态核心造血角色，招聘岗位数量最多占比近50%[10] - AI协作者作为人机协作桥梁，熟练掌握AI工具提升工作效率，目前招聘岗位占比13.4%[11] - AI治理者为AI制定规则并监督执行，确保符合人类价值观，美国AI公司招募此类岗位数量明显多于中国（72:2）[14] - AI推广者通过市场推广降低AI认知门槛，推动技术普及，岗位特性与互联网公司相比无显著变化[15] - AI支持者为AI产品服务提供人财物等资源保障，岗位类别无明显变化，局部体现与AI交叉结合[18] AI新职业特征 - 职业岗位呈现深度细分趋势，围绕技术应用创新方向进一步专业化，反映AI技术栈的复杂性与专业化需要[20] - AI通用性促使职业呈现跨界融合特征，包括研发与落地融合、多技术多业务融合、非技术与技术融合[22] - 面对AI替代和安全风险，设立以人为本、人机协作的岗位成为企业负责任的表现[22] - AI新职业目前不稳定，随技术迭代呈现较快兴起与收缩，如提示词工程师、数据标注员等岗位需求变化迅速[23] 未来职业增长方向 - AI原生岗位是新职业核心孵化池，2025年7月有超1000家企业发布AI相关岗位7.2万个，同比增幅超10倍[25] - 当前新增招聘以技术岗为主占比84.13%，尤其算法岗位占据大半，未来非技术岗增长潜力大[25] - 服务业是就业规模增长主要领域，中国服务业占GDP比重约56%，远低于美国80%、日本70%、欧盟70%[26] - AI+服务催生个性化、人机协同新职业形态，如AI分镜优化师、多模态提示词工程师、AI数字人训练师等[26] - AI与互联网平台结合推动工作向任务制转变，2023–2024年中国新型灵活就业招聘职位数占比从12.2%跃升至15.2%[27] 企业层面的响应调整 - 企业建立员工代表参与的管理机制评估AI系统，德国电信与工会签署《AI宣言》并制定五级风险评估体系[30] - 针对AI影响大的岗位积极开展再培训和内部转岗，宜家上线AI客服机器人后成功将约8500名员工转岗为室内设计顾问[30]

大赛概况 - 第三届全国工业和信息化技术技能大赛于11月26日至28日在重庆举行，共有408支队伍、834名选手参与决赛 [1] - 大赛在智能网联新能源汽车、智能工业机器人等6个领域设置赛项，强调更贴近产业、更聚焦前沿、更注重创新 [1] - 经过两天角逐，大赛共决出24个一等奖、96个二等奖、106个三等奖 [4] 智能网联新能源汽车领域 - 智能网联新能源汽车赛区首次引入“静态+动态+虚拟”三维赛制，选手需完成硬件精密装调并进行真实道路动态测试 [1] - 赛事设计高度聚焦实操，智能网联汽车的核心场景在比赛中得到完整呈现，确保人才培养与产业需求精准对接 [1] 工业机器人与自动化领域 - 人形机器人以“选手”身份亮相，能够自主完成智能分拣等一连串实用化作业任务，而非仅完成预设动作 [2] - 深度融合的人机协作要求参赛者具备机械、电子、人工智能等多学科知识基础，需理解机器人感知、决策和执行的底层逻辑 [4] 工业互联网与数字化领域 - 工业互联网运维员赛项为今年首次设立，旨在发现和培育“运营技术+信息技术+设备操作”融合型人才 [4] - 该赛项将形成30余项可复制推广的行业解决方案，加速工业互联网技术与设备在中小企业的落地应用 [5] - 数字化解决方案设计师赛项涌现的优秀案例将向全国推广，为企业数字化转型提供案例参考 [5] 集成电路与智能制造领域 - 在混合集成电路装调工赛项中，选手在封闭仿真环境中对标真实研发流程，完成从芯片设计到系统应用的全流程实践 [1] 赛事成果与影响 - 大赛描绘了“人机共舞、产才融合”的生动图景，意义超越胜负，更在于推动技术推广与产才深度融合 [1][4] - 大赛赛项均源于产业真实场景，选手在竞技中形成的解决方案具有极强的可复制性与推广价值 [5]

整体市场展望 - 2026年中国PC市场总出货量预计为4222万台，同比微降0.8% [1] - 市场呈现结构性变化，消费市场在2025年增长3.6%后，2026年预计下滑1.1%，中小企业市场同比下降2.7%，而政教及大型企业市场受政策和换机周期带动预计增长1.9% [1] - GenAI PC是最大亮点，2026年预计同比激增146.5%，2025-2029年复合增长率高达58.7%，至2029年有望占据整体PC市场的36.5% [1] 细分市场动态 - 游戏PC市场2026年预计出货量达1513万台，同比增长3.1%，占整体PC出货量的35.9%，预计到2029年出货量将超1600万台，占比达36.7%，2025-2029年复合增长率为2.4% [2] - 超小机箱商用市场2026年预计出货量67.1万台，同比增长28.6% [3] - 大客户非Windows产品2026年出货量预计达560万台，同比增长10.3% [5] - 工作站市场2026年预计出货量66万台，同比增长5.2% [8] - 工业PC市场2026年预计出货量456万台，同比增长11.7% [8] - 云终端市场2026年出货量预计超650万台，未来五年复合增长率接近16% [9][10] 技术趋势与产品演进 - AI技术通过提升渲染效率与交互体验成为驱动游戏PC需求长期增长的关键因素，产业竞争焦点从硬件性能转向以AI为核心的生态构建 [2] - AIPC价格正逐步下沉向主流价位段靠拢，端-边-云协同模式优化算力架构，算力与显示分离趋势日益凸显 [3] - 2026年中国新增企业中AI原生企业占比将突破31%，无人机群飞行规划员等新增职业占比将超10%，推动“人机协作”成为未来办公标配 [4] - 商用PC市场GenAI PC出货量预计2029年达598万台，2025-2029年复合增长率超72% [4] 用户结构与消费行为 - 消费级PC市场增长由上班族、学生族和银发族共同拉动 [6] - 2026年，“办公+家用”双PC配置的上班族在消费PC市场中占比预计达29.8% [6] - 学生群体是核心增长主力，2026年消费PC市场中61.4%的人群为学生 [6] - 60岁以上银发族2026年将为PC消费市场贡献6.2%的份额 [6] - AI技术普及增加了用户对PC的依赖和活跃时长，有计划购买AIPC的用户比例从2025年上半年的15%提升至下半年的32%，消费市场电脑的4-5年换机周期有望缩短 [7] 区域市场变化 - 2026年二、三线城市PC市场份额将达到39.7%，跃升为采购主力市场 [11] - 华东地区个人电脑销量同比增速位居全国第一，同比增长0.5个百分点，销量达592.9万台 [11] - 以杭州、重庆、西安、成都、武汉等为代表的二三线市场拥有更庞大的需求动力及购买力 [11]

AI对劳动力市场的三维影响框架 - AI的替代效应与创造效应正在激烈博弈，创造效应占优时就业总量会提升并催生高薪新岗位[6] - 三大产业经历AI过滤式升级，催生智能农业机器人、工业元宇宙工程师、AI交互设计师等新岗位[8] - 人机协作已成为现在时，不会协作就会失业[11] AI时代岗位技能需求转型 - 美国文职工作46%的任务可被AI自动化，法律行业高达44%，艺术行业仅1%的低替代率[14] - 基本认知技能成为高危技能，技术技能、高级认知技能、社会和情感技能是抗AI淘汰的护城河[15] - 未来人才需要结合先进技术技能和强大社交情感能力，文理科分类已转变为以人为中心的跨学科需求[17] 自我升级的四大思维法则 - 逆向思维要求在众人恐慌时布局，在众人狂热时冷静，驾驭职场情绪钟摆[18] - 风险思维强调风险是永久性损失而非波动，需避免把所有鸡蛋放在AI篮子里[20][22] - 复利思维主张每天进步1%，持续积累的复合知识形成不可复制的竞争力[23] - 杠杆思维指出AI是新时代电力，关键在将其转化为专业放大器而非简单工具[24][26] AI时代职业发展实践路径 - 非技术专业应聚焦用AI做什么而非学不学AI，将AI转化为专业放大器[26] - 提示词模板是打开AI思维的钥匙，能将纸上谈兵变为实战练兵[30] - AI之争本质是时间之争，差距源于用AI节省的时间乘以思考的深度[32]

文章核心观点 - AI在企业中成功落地的关键并非技术本身，而在于企业文化与人才，组织能力重构比技术升级更为重要[11][12][30] - 企业文化解决员工愿不愿用、会不会用AI的问题，若缺乏适配的文化土壤，先进技术仅是昂贵摆设[7][9][11] - 企业核心竞争力在于建立让人与工具协同共生、持续进化的文化体系，而非拥有多少先进工具[30] AI落地现状与误区 - 多数管理者聚焦于模型选型、数据治理等技术问题，误以为解决技术层面问题即可释放AI价值[3] - 现实中出现分化：同样AI工具，部分企业员工使用率不足10%，部分企业上线即有70%员工主动尝试[5] - 企业常犯技术至上错误，忽视组织做事习惯与价值导向对工具使用效果的决定性影响[6][7] 构建AI友好型文化的核心动作 - 重塑对变化与试错的认知，将不完美尝试视为学习必经之路，设立创新试错基金并分享失败案例[17] - 人机协作核心是通过AI降低试错成本，使员工聚焦创造性决策[19] - 将持续学习内化为组织习惯，因AI时代经验半衰期缩短，需为员工学习创造条件[21] - 通过制度与领导层示范形成正向循环，高管需以身作则使用AI[23] AI文化的持续进化特性 - AI文化非一劳永逸终点，需随AI技术快速迭代而持续版本更新[25][26] - 核心是培养组织进化能力，包括快速感知技术变化、主动调整工作方式、优化人机协作模式[28] - 部分企业成立AI文化委员会，定期调研员工反馈并动态调整文化策略[31]

公司AI战略定位 - 公司发布AI实践全景图，推出包括AI超级客服、AI家庭医生、AI养老管家在内的"三大AI服务"矩阵 [2] - 公司AI战略不追求通用"超级大脑"，而是基于"超级有用"的实用主义导向，致力于在金融与医疗养老等高壁垒服务场景中深入解决问题 [2][3][4] - 公司拥有2.5亿客户，其海量、高壁垒的服务场景决定了其对AI的诉求必须深入到问题解决，而不仅限于信息交互 [2] AI技术范式重构 - AI行业正从生成式AI阶段跨入智能体AI新周期，AI不再仅满足于理解与表达，而是开始具备规划与执行能力 [2] - 范式重构的核心是让AI从被动的问答者进化为主动的行动者，背后是三个底层技术质变：边界扩展（从数字空间到物理空间）、智能跃迁（模型智能上限提升）、角色重塑（进阶为负责任的合作伙伴） [5] - 公司已将超过500个线上线下的服务进行数字化，并通过MCP（模型上下文协议）接入系统，使智能体具备理解、匹配、调度乃至规划编排的能力 [6] AI超级客服与入口重构 - AI超级客服代表从"人找服务"的货架逻辑升级为"面向AI时代的综合管家"体验，用户通过简单对话框即可触达续保、理赔、就医、道路救援等复杂服务 [5][6] - Agent的载体超越APP，未来可以是穿戴设备或嵌入式硬件，例如利用毫米波雷达技术实现居家环境的无线感知，监控老人行为轨迹以识别跌倒风险 [7][8] 严肃场景的AI应用与人机协作 - 在金融与医疗等容错率为零的严肃场景，公司采用"人机协作"模式，即"AI建议+专家负责"的双重保障，AI处理标准化信息收集与预诊，专家保留最终决策权 [9] - 以AI家庭医生为例，系统通过AI预诊、专家服务实现高效分层协作，例如AI初诊发现严重问题后安排患者线下就医并确诊 [10] - 公司构建了AI质量合规大模型作为技术护城河，用于审核AI输出，明确"什么不能说"，并在遇到复杂问题时立即转人工处理 [11] 生产力变革与算力红利 - AI生产力渗透显著，公司内部有相当一部分比例的代码由AI生成，在特定场景下"1个人+AI"可胜任原先一个小型团队的工作量 [13] - 公司目前92%的电话服务由AI接听、拨打和互动，带来成本优化并实现服务体验的更规范、更标准、更专业 [13] - 未来企业竞争优势将取决于算力密度与人机协作深度，公司正从依赖"人力红利"转向挖掘"算力红利"，旨在让稀缺的专业能力得以规模化复制，服务2.5亿大众客户 [14][15] 技术普惠与社会价值 - 在基层医疗领域，公司的AI眼底筛查模型已部署500多家基层医院，年筛查20余万人，敏感度达98%（相当于专业眼科医生水平），阳性检出率超过30% [10]

报告行业投资评级 - 宏观与金融板块股指中，IH、IF、IC建议做多，IM建议平，无做空建议 [1] 报告的核心观点 - 2026年中国股市有望进一步上涨，指数整体具备温和上行空间；中国消费板块估值处全球低位，存在“Alpha”机会；中国动力与储能锂电池未来有较大增长空间；百度AI业务发展良好有望推动估值修复；磷酸铁锂价格回暖但成本压力未缓解；电解槽产业倡议摆脱“内卷”；AI领域发展迅速带来多方面变革；美国国债持有情况有变化，美国企业裁员人数创新高；后市上证指数有望震荡上行重回4000点上方，股指期货多单配置以上证50和沪深300指数为主，股指远月深虚值看涨期权多看少动 [1][2][3] 根据相关目录分别总结 行情复盘 - 周三两市主要指数走势分化，先抑后扬，价值类指数强于成长类指数，两市成交额1.72万亿元缩量；沪深300、上证50指数收涨，中证500、中证1000指数收跌；行业与主题ETF、两市板块指数有涨有跌；中证500、沪深300、上证50、中证1000指数股指期货沉淀资金分别净流出22、19、4、2亿元 [1] 重要资讯 - 摩根士丹利预计中国股市2026年延续涨势，在盈利增长、估值企稳等背景下有上行空间 [1] - 瑞银指出中国消费板块估值全球低位，可选与必选消费分别折价40%与10%，看好餐饮加盟等细分赛道 [1] - 高工锂电董事长预计2025年中国动力锂电池出货超1.05TWh，未来10年近3倍增长；储能锂电池出货达600GWh，未来5年翻倍，10年近3倍增长 [1] - 百度三季度AI收入达百亿元、同比大增50%，云业务和无人驾驶网约车将推动估值修复 [1] - 磷酸铁锂价格10月以来上涨约10%，部分订单排到2026年，但成本压力未缓解 [1] - 中国产业发展促进会氢能分会联合企业发布倡议推动电解槽产业摆脱“内卷” [2] - Gemini 3 Pro视觉理解能力强，将重塑AI操作计算机交互模式 [2] - Ethan Mollick认为Gemini 3使“代理模型”崛起，人机协作模式进化 [2] - 微软和英伟达分别承诺对Anthropic投资至多50亿和100亿美元，Anthropic承诺购买微软300亿美元Azure算力和1吉瓦额外算力 [2] - 摩根士丹利预测2030年AI购物代理可为美国市场带来最高1150亿美元增量 [2] - 投行伯恩斯坦认为旧款GPU折旧周期设为6年合理，“大空头”警告实际寿命2 - 3年 [2] - Anthropic CEO表示AI将大量替代入门级白领岗位，5年内失业率可能达10% - 20% [2] - 9月美国以外国家和地区持有美国国债略降，日本持仓增加89亿美元至1.19万亿美元 [2] - 2025年10月美国企业宣布裁员人数达15.3万人创同期新高 [2] 市场逻辑 - 中国股市2026年有望上涨，指数有上行空间；保险行业保费增长可带来股市资金增量；中国锂电池出货量增长；美国数据中心项目投资大；英伟达CEO认为中国将赢得人工智能竞赛；高盛CEO对中国股市乐观 [1][2][3] 后市展望 - 两市指数走势分化先抑后扬，价值类强于成长类；保险资金投向股票规模增加；瑞银预计中国股市迎丰年；高盛指出中国资本向股票迁移；上证指数有望震荡上行重回4000点上方，股指期货多单以上证50和沪深300指数为主 [1][2][3] 交易策略 - 股指期货方向交易多单配置以上证50和沪深300指数为主；股指期权交易中，股指远月深虚值看涨期权多看少动 [3]

产品发布与定位 - 谷歌正式发布迄今最强大人工智能模型Gemini 3，并于发布首日立即在谷歌搜索、Gemini应用程序App及多个开发者平台同步上线，在多个盈利产品中投入使用[1] - 公司高管强调，在衡量人工智能模型性能的几个热门行业排行榜上，Gemini 3处于领先地位[2] - 谷歌AI研究实验室DeepMind的CEO表示，Gemini 3是"世界上最好的多模态理解模型"，也是公司迄今最强大的智能体和代码生成模型[3] 性能突破与能力演进 - 与三年前的GPT-3模型相比，AI不再仅仅是生成文本，而是能够编写代码、构建可交互的应用、执行多步骤任务，展示了从"描述"到"行动"的飞跃[3][4] - 模型能够根据简单指令创建一个可交互的"糖果动力超光速飞船模拟器"迷你游戏，体现了从只能描述引擎到能把引擎写出来、把界面画出来的进步[6][7][8] - 模型所犯的错误已不再是无中生有的"幻觉"，而更接近人类在判断或意图理解上的偏差，表明行业已越过"幻觉"阶段，进入更微妙、更"人类"的缺陷区[4][25] 智能体工具与产品化 - 伴随Gemini 3，谷歌发布了Antigravity工具，其本质是"会写代码的智能体"，能获得电脑权限，在指导下自主写程序，将"能完成任何在电脑上才能完成的活儿"这一理念产品化[11] - 工具允许用户用自然语言（如英语）分派任务，智能体用代码替用户干活，擅长做计划，知道该干什么、何时请示，用户感觉更像管理一位队友[11][12][17] - 智能体能够执行复杂任务，例如读完所有文件、跑代码、搜索网页、建站、接管浏览器验效果，再把成品打包，并可根据用户意见进行迭代修改[12][14] 高级认知与判断力 - 模型展现了真正的"判断力"，能够自主处理复杂研究任务，例如恢复损坏的STATA格式数据文件，并摸透复杂数据结构[18] - 在接到"写一篇原创论文"的典型博士级任务时，模型能够自己选题、提假设、跑统计、出图表、排版成文，并自创指标（如用NLP衡量"众筹创意独特性"），最终生成14页论文[19][21][22][23] - 其表现类似于一个合格的研究生，统计方法虽有瑕疵、理论跳跃过大，但可通过开放建议（如"再多补文献以确立方法"）显著提升[25] 行业范式迁移 - 行业正从"聊天机器人时代"迈向"数字同事时代"，AI正从一个对话伙伴演变为一个可以接入计算机并完成实际工作的通用工具[4][28] - "人在回路"的模式正从"人替AI擦屁股"演变为"人指导AI干活"，人类所做的将不再是修正AI的低级错误，而是为其提供高阶的战略指引和方向，这被认为是自ChatGPT发布以来AI领域发生的最大变革[4][28] - 三年前，行业为"机器能写水獭诗"而惊叹，不到1000天后，用户已在跟一个自建研究环境的智能体辩论统计方法，表明AI演进速度并未放缓[27]

Gemini 3 模型发布与行业意义 - 谷歌正式发布其迄今最强大人工智能模型Gemini 3，并于发布首日立即在谷歌搜索、Gemini应用程序App及多个开发者平台同步上线，在多个盈利产品中投入使用 [1] - 谷歌高管强调，在衡量人工智能模型性能的几个热门行业排行榜上，Gemini 3处于领先地位，被称为"世界上最好的多模态理解模型"和公司迄今最强大的智能体和代码生成模型 [1] AI能力的范式转变：从聊天到代理 - 与三年前的GPT-3模型相比，AI能力发生了从"描述"到"行动"的飞跃，不再仅仅是生成文本，而是能够编写代码、构建可交互的应用、执行多步骤任务 [3][6] - 行业正从"聊天机器人时代"迈向"数字同事时代"，AI正从一个对话伙伴演变为一个可以接入计算机并完成实际工作的通用工具 [3][28] - 三年前AI只能描述引擎，2025年AI能把引擎写出来、把界面画出来，并制作可交互的迷你游戏，展示了能力的巨大进步 [5][6][8] 代码能力作为通用工具的核心 - Gemini 3极擅长写代码，其本质不仅是"当程序员"，而是"能完成任何在电脑上才能完成的活儿"，包括建仪表盘、扒网站、做PPT、读文件等 [9] - 伴随Gemini 3发布的Antigravity工具将"会写代码的智能体"产品化，允许用户通过英语指令派发任务，智能体用代码代为完成，并会在需要时请求批准或帮助 [8][9][11] 高级认知与判断力的展现 - Gemini 3展现了真正的"判断力"，能够自主处理复杂的研究任务，例如恢复损坏的STATA数据文件，并执行从选题、提出假设、跑统计、出图表到排版成文的完整学术论文写作流程 [16][17][18] - 模型甚至能够自创研究指标，例如用NLP技术衡量"众筹创意独特性"，并自行编写代码验证结果 [21] - 其错误类型已从无中生有的"幻觉"转变为更接近人类在判断或意图理解上的偏差，更像"人类同事会有的判断偏差或误解" [14][25] 人机协作模式的进化 - 人机协作正从"人类修复AI的错误"进化为"人类指导AI的工作"，人类角色转变为提供高阶的战略指引和方向 [2][29] - 与AI的互动感觉更像是管理一位队友，因为AI会定期检查并确认其工作，操作过程清晰可见，人类能够掌控其决策 [14] - 这种"人在回路"从"人替AI擦屁股"到"人指导AI干活"的演变，被认为是自ChatGPT发布以来AI领域最大的范式迁移 [29]

行业技术演进 - 人工智能正从“聊天机器人时代”迈向“数字同事时代”，AI角色从对话伙伴演变为可完成实际工作的通用工具[2][28] - 与三年前的GPT-3模型相比，AI能力实现从“描述”到“行动”的飞跃，不再仅生成文本，而是能编写代码、构建可交互应用、执行多步骤任务[2][7] - 人机协作模式从“人类修复AI的错误”进化为“人类指导AI的工作”，人类角色转变为提供高阶战略指引[2][28] 公司产品发布与能力 - 谷歌正式发布迄今最强大AI模型Gemini 3，并在发布首日立即于谷歌搜索、Gemini应用程序App及多个开发者平台同步上线，投入多个盈利产品中使用[1] - 谷歌高管强调Gemini 3在多个热门行业排行榜上处于领先地位，被描述为“世界上最好的多模态理解模型”及公司迄今最强大的智能体和代码生成模型[1] - 伴随Gemini 3发布的配套工具Antigravity，能将任务派给智能体，智能体在需要批准或帮助时会通知用户，实现用自然语言指挥AI完成代码工作[11][13] 产品性能实测 - Gemini 3展示出惊人的“代理”能力，能根据简单指令（如“做点东西，让大伙儿看看AI这三年进步了多少”）自主创建一个完整的可交互迷你游戏[7][10] - 在处理复杂研究任务时，Gemini 3能自主恢复损坏的STATA格式数据、摸清复杂数据环境，并完成一篇14页的原创学术论文，包括自创指标（如用NLP衡量“众筹创意独特性”）[17][18][21] - 模型错误类型发生转变，不再是无中生有的“幻觉”，而更接近人类在判断或意图理解上的偏差，错误更具可管理性[1][15][25] 产品定位与影响 - Gemini 3被定位为一个极出色的“思考+执行”伙伴，全球数十亿人可随手调用[26] - “会写代码”的能力使AI成为通用工具，能完成在电脑上的任何工作，包括建仪表盘、扒网站、做PPT、读文件等，本质被彻底改写[11] - 产品展现了真正的“判断力”，在部分任务上能达到“合格研究生”的水平，并能根据开放的改进建议显著提升输出质量[16][25]