行业重大事件与成果 - 第六届中国干细胞与再生医学协同创新平台大会于11月30日在北京召开，主题为“规范・融合・创新”，旨在推动行业标准化建设、资源整合与协同创新 [3] - 大会发布了由我国专家主导、多国参与的2项国际标准，以及中国细胞生物学学会制定的5项团体标准 [4] - 我国科研人员牵头组建了国际标准化组织生物技术委员会类器官工作组，旨在为类器官技术建立国际基准，加速产业化 [4][5] 行业标准化与国际化进展 - 会议成果被视为我国生物技术标准化领域的重大突破，以及干细胞与类器官产业规范化与高质量发展的重要里程碑 [3][5] - 标准的出台将搭建科研与临床的转化桥梁，提高新药研发效率，为产业降低成本并减少风险 [6] - 标准体系的建设将推动我国生物技术产业深度参与国际合作，为全球科技创新生态建设做出贡献 [5] 产业平台与资源网络建设 - 中国干细胞与再生医学协同创新平台现已发展成覆盖20家成员单位的跨区域创新网络 [5] - 大会为6家新晋平台成员单位授牌，进一步丰富平台资源类型与技术力量，拓展共享应用场景 [6] - 国家干细胞资源库首个分库——国家干细胞资源库（重庆）正式公布，标志着其资源网络布局进一步完善 [6] 技术价值与应用前景 - 类器官是基于干细胞体外培养形成的、具有类似体内器官结构和功能的微型组织模型，能精准模拟人体器官的生理状态与疾病进程 [5] - 类器官在生物医学领域价值重大，可用于疾病精准诊断、个性化药物筛选等，还能助力再生医学研究 [5] - 科技平台未来将聚焦资源库数智转型和“AI for Science”建设 [3] 会议组织与行业地位 - 本届大会由中国干细胞与再生医学协同创新平台主办，北京干细胞与再生医学研究院、中国科学院动物研究所联合承办，国家干细胞资源库等14家单位共同协办 [6] - 我国在干细胞与再生医学领域正在从标准“参与者”向“引领者”跃升 [5] - 平台对提升我国高水平科技自立自强、引领新质生产力发展具有重大意义 [3]

公司上市与市场地位 - 摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司于12月5日正式在上海证券交易所科创板挂牌上市，股票代码为688795.SH [1] - 公司成为中国首家登陆资本市场的全功能GPU企业 [1] - 公司作为国内稀缺的全功能GPU领军企业，以自主创新为根基，以前瞻视野为导向 [1] 技术体系与产品布局 - 公司依托“全功能+MUSA”协同驱动的技术体系，构建了坚实的差异化优势与全栈技术能力 [1] - 技术能力使其具备应对具身智能、数字孪生、物理AI及AI for Science等未来计算场景的关键架构能力 [1] - 公司实现了从芯片、计算卡到智算集群的多元布局 [1] - 公司形成了覆盖人工智能、科学计算与图形渲染等完整的计算加速产品矩阵，全面支持“云-边-端”全场景 [1] 战略定位与发展背景 - 公司的发展道路与国家推动高水平科技自立自强、构建安全可靠算力体系的战略方向同频共振 [1]

公司上市里程碑 - 摩尔线程于2025年12月5日在上海证券交易所科创板挂牌上市，成为中国首家登陆资本市场的全功能GPU企业 [1] - 此次上市是公司五年创业历程的关键里程碑，标志着其在GPU算力领域初步构建了从技术、产品到市场与资本的协同发展体系 [1] 行业战略地位与公司定位 - GPU作为人工智能与数字经济的核心算力引擎，其自主可控已成为国家在全球算力竞争中必争的战略高地 [4] - 公司作为国内稀缺的全功能GPU领军企业，其发展道路与国家推动科技自立自强、构建安全可靠算力体系的战略方向同频共振 [4] 核心技术架构与产品布局 - 公司基于自主研发的MUSA统一系统架构，率先实现单芯片同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破 [5] - 历经五年，公司已成功量产五颗芯片，迭代四代GPU架构和智能SoC产品，实现从芯片、计算卡到智算集群的多元布局，覆盖“云-边-端”全场景 [5] - 截至2025年6月，公司已获得授权专利514项，数量位居国内GPU企业前列 [5] AI智算业务与产品 - 公司打造的夸娥(KUAE)智算集群支持万卡级规模扩展，旨在构建具备万P级浮点运算能力的国产通用加速计算平台 [7] - 该平台基于MUSA架构，在技术自主的同时保持了对国际主流GPU生态的兼容性，能够为万亿参数级别大模型的训练提供算力基础设施 [7] - 基于最新AI旗舰级智算产品MTT S5000构建的夸娥万卡智算集群，其计算效率达到同等规模国外同代系GPU集群水平 [8] 图形计算业务与产品 - 公司推出国内首张国产游戏显卡MTT S80，已可流畅运行《黑神话：悟空》等顶级3A游戏 [7] - 公司率先发布支持DirectX 12的图形加速引擎，全面兼容OpenGL、Vulkan等主流图形与计算生态，实现对多操作系统与CPU平台的无缝适配 [7] - 在专业图形领域，其产品已深入应用于工业设计、地理信息等关键行业，并通过多项国产化认证 [7] 财务表现与研发投入 - 2022年至2024年间，公司营业收入年复合增长率高达208.44% [8] - 2025年上半年，公司营收规模达7.02亿元，已超越过去三年总和，其中AI智算业务贡献营收占比94.73% [8] - 2025年上半年，公司毛利率显著提升至69.14% [8] - 2022年至2025年6月，公司累计研发投入超过43亿元，研发人员占比达77%以上 [8] 未来发展规划 - 公司本次发行募集资金将重点投向新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片及AI SoC芯片的研发 [10] - 公司致力于成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台 [12]

上市与融资 - 摩尔线程于12月5日在上海证券交易所科创板挂牌上市 [1][4] - 本次发行股份7000.00万股，发行价格为114.28元/股 [1][4] - 首发募集资金总额为80.00亿元 [1][4] - 募集资金将主要投向新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片、AISoC芯片研发项目及补充流动资金 [1][4] 公司发展里程碑与意义 - 此次上市是公司五年创业历程的关键里程碑 [3][6] - 标志着公司在GPU算力战略领域已初步构建从技术、产品到市场与资本协同发展的体系化能力 [3][6] - 是对公司长期坚持核心技术自主创新与产品迭代速度的认可 [3][6] 核心技术架构与能力 - 基于自主研发的MUSA统一系统架构，实现了单芯片同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真、科学计算和超高清视频编解码的技术突破 [3][6] - 依托“全功能+MUSA”协同驱动的技术体系，构建了差异化优势与全栈技术能力 [3][6] - 该技术为国产高端GPU芯片自主化进程树立了关键技术标杆 [3][6] - 公司具备了应对具身智能、数字孪生、物理AI及AI for Science等未来计算场景的关键架构能力 [3][6] - 为参与构建并引领下一代智能计算生态奠定了可持续演进的技术根基 [3][6] 产品布局与知识产权 - 历经五年，已成功量产五颗芯片，迭代四代GPU架构和智能SoC产品 [4][7] - 实现从芯片、计算卡到智算集群的多元布局 [4][7] - 形成了覆盖人工智能、科学计算与图形渲染的完整计算加速产品矩阵，全面支持“云-边-端”全场景 [4][7] - 截至2025年6月，公司已获得授权专利514项，数量位居国内GPU企业前列 [4][7]

公司战略与产品发布 - 公司于2025年密集推出企业级AI智能体开发平台SunwayLink、国产质量统计分析软件QRS，并对数据资产、低代码等平台进行了智能化升级 [1] - 公司执行清晰的双轨战略：一方面积极拥抱AI驱动核心产品智能化，另一方面攻坚关键技术实现高端工业软件的国产化自主可控 [1] - 公司推出SunwayLink平台的设计理念是降低AI应用门槛，通过低代码交互和连接企业知识库，让业务专家能快速构建专属“数字员工”，大幅缩短想法到可执行智能体的路径 [1] - 公司QRS数据处理分析平台承载着深度融合国内制造业场景与标准的期待，在数据安全、协议适配和行业模板等方面具备独特的本土化优势 [1] 产品技术细节与研发 - QRS平台基于完全自主研发的统计引擎，攻克了多变量控制图、非参数检验等复杂算法瓶颈，并针对中国制造业数据特点优化了异常检测灵敏度 [2] - 为精准适配工业场景，公司深度调研国内200余家制造企业，在产品内置了符合GB/T、ISO标准的本土化质量模板库，并创新性融入AI辅助决策功能 [2] - 在新能源汽车电池寿命预测场景中，QRS平台结合国产机理模型与机器学习算法，将分析效率提升40%以上 [2] - 公司宣布开放QRS开发者接口，联合上下游合作伙伴共建“统计分析+CAD/CAE”协同生态，旨在为国产工业软件打破“单点突破难”的困局提供解决方案 [2] 行业趋势与公司愿景 - AI的深度应用正推动一场深刻的工作革命，它不仅是效率工具，更是在重构工作本质、组织形态和人的核心能力 [2] - 在检验检测行业，AI正将科学家从重复操作中解放，使其转向实验设计与策略判断；在企业中，AI智能体接管规则性任务，促使员工角色向管理、监督与复杂决策演进 [2] - 公司认为未来三到五年，“AI for Science”将驱动科研范式变革，而“智能体”将成为连接数据与业务决策的核心枢纽 [3] - 公司将持续在其深耕的检验检测、数据资产管理等领域，推动AI技术与行业知识的深度融合，目标是让AI深度融入企业运营的每个环节，成为客户在数字化时代构建新竞争力的可靠伙伴 [3]

AI for Science 行业概览与核心价值 - AI for Science 概念由深势科技导师鄂维南院士于2018年率先提出，公司为全球最早系统性布局该领域的公司之一 [8] - 该领域的终极愿景是创造能自主进行科学发现的AI科学家或智能系统 [9] - 行业对人类的三大核心价值包括：使科学研究实现流水线化以批量产出高价值成果、助力解决衰老和无限能源等全人类终极问题、大幅降低公众参与科学研究的门槛实现知识平权 [11][12][13] 中国AI for Science行业发展现状与优势 - 中国在该领域的发展不比美国落后，且在理念提出和行业全景构建上更为系统 [19] - 中国选择的发展路径是聚焦于“读、算、做”等科学研究基础设施建设，而非集中资源打造单一亮点项目 [19][20] - 中国具备三大独特优势：全球AI领域50%的人才为华人且基础科学领域50%以上的论文由中国人发表、拥有与物理世界深度结合所需的完整供应链体系、在上一代科学基础设施上的落后反而使其在AI时代没有历史包袱可轻装上阵 [21][22] 市场规模与商业模式 - 全球每年在科学研究上的投入约为2.8万亿美元，中国投入约为3.6万亿元人民币，占GDP的2.7% [27] - 科学研究领域存在四大商业模式赛道：科研数据库、科研软件、科研仪器和外包研发服务（CRO），每个赛道均已诞生商业巨头，而AI for Science技术有望将这些生意重做一遍 [27] - AI for Science赛道被描述为“金矿”，既有明确的场景，也能产出确定的科研结果，市场潜力巨大 [28] 竞争格局与创业公司机遇 - 尽管大公司在前沿技术投入上具有不计较投入产出比的优势，但创业公司的核心机遇在于谁能率先完成冷启动和增长飞轮的迭代 [24] - 在AI for Science领域，近期成立的几家对标公司（如Future House, Periodic Lab, Lila Science）估值均已超过10亿美元，OpenEvidence估值超过60亿美元 [36] - 该领域非常适合年轻创业者，因其主要靠智力与技术杠杆驱动，且下游应用场景多样，抓住一个点打透即有望诞生估值数十亿美元的公司 [37] 未来展望 - 预计未来十年内，80%以上的科学成果将由AI发现 [36] - 到2035年，全球参与科学研究的人数可能从目前的不到1000万人增长至数亿人，科学发现将变得像使用搜索引擎一样简单 [30] - 在AI和机器人充分融入生活后，科学将与体育、艺术一同成为人类追求自我实现和人性完满的核心方向 [31]

大会概况 - 36氪WISE2025商业之王大会于11月27-28日在北京举行，主题为“科技爽文短剧”的沉浸式体验 [1] - 大会关注AI重塑硬件、具身智能、品牌全球化及传统行业与科技融合等前沿趋势 [1] 基金战略与定位 - 上海未来产业基金规模为150亿元人民币，实缴资本已达110亿元，基金期限为18年（5+10+3），旨在成为国内最活跃的天使和VC母基金 [7] - 基金致力于通过“基金+社区”模式构建创新生态，支持前沿领域的早期投资与孵化，目标是推动中国前沿科技领域的成果转化 [3][6][7] - 基金希望培育出类似Flagship的、有能力投资早期科学的机构，并采用让利等机制鼓励机构向更早期阶段投资 [8] 投资活动与重点领域 - 基金已投资超过20家GP，并在直投领域活跃，上月投资了10个早期项目，涉及核聚变、量子计算、脑机接口、天机计算等前沿领域 [3][7] - 基金主导投资了一个大型核聚变项目，首轮融资额超过100亿元人民币，并推动该生态在上海落地 [5] - 重点关注0到1的突破性创新，投资领域呈现年轻化趋势，支持包括00后在内的年轻创业者 [5][7] 社区建设与生态联动 - 基金构建了一个名为“上海Agent Community”的公益社区，旨在连接科学家、企业家和投资人三类核心人群，促进跨学科交流 [7][10] - 通过社区推动AI for Science等交叉领域（如AI for fusion, AI for 量子）的协作，相信连接的复杂性能够催生创新涌现 [9][10] - 计划通过访谈和问卷（已发出约200份）连接顶尖院士、企业家和投资人，以沉淀对未来3-10年的行业认知，并计划将成果开发成开源的大模型Agent [11][12][14] 未来发展方向 - 未来工作将围绕四个核心定义展开：未来的人才、未来的认知、未来的范式、未来的连接 [11] - 探索新的融资范式，如“实验室公司”模式，以替代传统早期融资方式，更好地支持重大前沿领域 [11] - 计划成立科学的公益基金会，以纯公益形式支持更早期的创意和项目 [14]

科学智能技术演进与谷歌DeepMind引领作用 - 谷歌DeepMind凭借以TPU为核心的AI算力基础设施和以Gemini为基础的大模型底座，持续深耕科学智能技术超过十年，引领全球技术演进[4] - AlphaFold标志着蛋白质结构预测问题的实质性解决，不仅斩获2024年诺贝尔化学奖，更成为现代生物学的数字基础设施[4] - AlphaProteo推动生物学研究正式跨入生成式生物学时代，结合AlphaMissense精准预测基因突变致病性，打通"靶点发现—结构解析—药物设计"全链路[4] - WeatherNext 2模型在99.9%的预测变量与时间跨度上准确率均优于欧洲中期天气预报中心的HRES系统，且推理速度提升了数个数量级[5] - GNoME预测了数百万种稳定的新材料结构，规模相当于人类过去几十年实验发现总和的数倍，为电池技术与超导材料研发提供庞大候选库[5] - AlphaEvolve引入进化计算范式，自动搜索发现更高效的机器学习算法与损失函数，实现从"人工设计"到"自动发现"的元层级跨越[6] 生物学领域科学智能突破 - 谷歌和耶鲁大学联合发布270亿参数单细胞分析基础模型C2S-Scale，生成关于癌细胞行为的全新假设并在体外实验中得到验证[8] - 微软BioEmu模型在蛋白质动力学模拟方面实现高达10万倍的模拟速度提升，中科院团队提出整合结构和进化约束的反向折叠蛋白质预测模型[9] - 谷歌通过10年持续研发构建了从基因测序、读取到疾病基因检测和诊断的AI基因组学研究和应用体系[9] - 腾讯DeepGEM病理大模型只需常规病例切片图像即可在1分钟内完成肺癌基因突变预测，精准度达78%至99%[10] - 谷歌发布DeepSomatic工具集用于肿瘤细胞基因变异识别，适用于白血病、乳腺癌、肺癌等癌症类型[10] - AI优化候选药物MTS-004已完成III期临床研究，成为国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药，突破过去几年AI驱动药物发现鲜有突破临床II期的瓶颈[10] 多学科科学智能应用拓展 - Periodic Labs开展新型超导材料等AI自动化发现，CuspAI获1亿美元A轮融资研发AI平台用于发现碳捕获新材料[11] - DeepMind飓风AI模型成功预测"梅利莎"等超强飓风路径和强度变化，黑洞理论物理学家利用GPT-5在半小时内推导出黑洞理论新特性[11] - 数学研究人员利用GPT5探索解决历史数学难题埃尔德什难题，英伟达开源模型系统GenCluster获得IOI 2025竞赛金奖[12] - OpenAI内部模型、Gemini Deep Think和DeepSeek Math-V2等大模型不断刷新AI在奥林匹克数学竞赛的金奖成绩[12] 科学智能科研范式重构 - 通用基础大模型成为科学智能的"操作系统"，提供强大理解、推理、分析及生成能力，帮助科研人员大幅提升日常科研效率[14] - 科研专用大模型作为垂直科研领域的"专用引擎"，融合特定领域相关知识以及研究方法与经验，谷歌在此方面综合实力处于全球领先[14] - AI智能体从被动工具转变为科学家的合作者甚至主动发现者，ToolUniverse平台包含超过600个科学工具并兼容主流基础大模型[15] - AlphaEvolve是具有编码能力的进化型AI智能体，可进行数学和计算通用算法的主动发现和自动化优化，已应用于谷歌内部实际场景[15] 自主实验室平台化发展 - MIT等美国多家科研高校和国家实验室已建成自主实验室，英国利物浦大学的材料创新工厂是欧洲最先进的自主实验室之一[16] - 美国《创世使命》计划将科研算力、AI基础模型、数据集及自主实验室体系集成为科学与安全平台，作为科研智能基础设施[16] - 晶泰科技的AI+机器人平台已成为核心竞争力，中科院"ChemBrain智能体+ChemBody机器人"和北京科学智能研究院Uni-Lab-OS加速推动国内自主实验室研发[17] - 磐石·科学基础大模型实现对数据和模型等资源的管理及科研工具调度，已在生命科学、高能物理和力学研究领域进行应用[17]

文章核心观点 - 文章核心观点是探讨AI for Science（人工智能驱动的科学研究）赛道的价值、发展现状、商业潜力及未来愿景，认为该领域将重塑科研范式，降低参与门槛，并孕育巨大的商业机会 [4][5][6] AI for Science的概念与愿景 - AI for Science的终极愿景是创造能像人类一样进行科学发现的AI科学家或自主科学发现系统 [6] - 该领域旨在将科学研究转变为“流水线”式的高效生产活动，从而批量产生高价值的科学成果 [7][8] - 其核心价值在于：1) 提升科研效率，批量产出成果；2) 助力解决全人类关注的衰老、无限能源等终极问题；3) 极大降低大众参与科研的门槛，实现“知识平权”和“科学平权” [8][9][10] 行业发展现状与中美对比 - 中国在AI for Science的理念提出和行业图景构建上比美国更系统，整体发展不落后 [15] - 美国的模式倾向于集中大量资源打造如AlphaFold的亮点项目，而中国选择了一条更注重基础设施建设的路径，包括科学知识库、科学计算和自动化实验室 [15] - 中国的独特优势包括：1) 全球AI领域50%的人才和基础科学50%以上的论文来自华人/中国；2) 完整且高效的实体产业与供应链体系；3) 国家政策对科技自立自强的支持，以及在上一代科学基础设施上的“后发优势” [17][18] - 预计到2035年后，基于AI for Science的基础设施，中国有望批量产生诺贝尔奖级别的科学成果 [18] 商业价值与市场潜力 - 全球每年在科学研究上的投入约为2.8万亿美元，中国投入约为3.6万亿元人民币，占GDP的2.7%，本身就是一个巨大的市场 [22] - AI for Science的现实商业模式主要围绕科研的四大基础设施展开：科研数据库、科研软件、科研仪器和外包研发服务（CRO），这些领域的现有商业都值得用AI技术重做一遍 [22] - 该赛道能产出非常确定的科研结果，效果明确，市场清晰，是一个“金矿”而非“清贫的行业” [23] - 行业内已有高估值公司出现，例如OpenEvidence估值超过60亿美元，2023年成立的几家对标公司估值也纷纷超过10亿美元 [30] - 未来十年内，预计80%以上的科学成果将由AI发现，相关公司的商业价值潜力巨大 [30] 创业公司机遇与竞争 - 尽管大公司在不计成本的前沿技术布局上有优势，但所有大公司都从小公司成长起来，关键在于谁能更快完成“冷启动”和“增长飞轮”的迭代 [20] - AI for Science领域非常适合年轻创业者，因为该行业更依赖智力与技术杠杆，且下游应用场景多样，抓住一个点打透就可能诞生价值数十亿美元的公司 [31] - 对于创业者，建议是：1) 看见火箭起飞先坐上去；2) 尽管基础设施壁垒会变高，但利用AI for Science工具解决具体问题的机会永远存在，现在就是最好的时机 [31] 未来展望与影响 - 未来，科学发现可能变得像使用搜索引擎一样简单，到2035年，预计全球可能有数亿人真正参与科学研究，远超目前的约1000万人 [25] - 在AI和机器人充分融入生活后，人类追求的核心将集中在体育、艺术和科学三大领域，科学将成为人们实现自我价值的重要方向 [26] - AI for Science的本质是“用最短路径把人类未知的知识告诉我们”，同时具备降低科研门槛和提升科学发现天花板的双重巨大意义 [24][32]

核心技术创新 - 提出名为Context-Aware Kernel Evolution (CAKE)的新方法，利用大语言模型的推理与生成能力，在贝叶斯优化过程中自动、动态地设计最优的高斯过程核函数[5][6] - 该方法将核函数设计问题重新构想为一个"进化过程"，LLM作为生成新核函数的引擎，执行交叉和变异两类遗传操作，并根据贝叶斯信息准则评估性能[15][17][19] - 提出BIC-Acquisition Kernel Ranking (BAKER)方法，通过加权平衡模型拟合度和采样潜力两个指标对核函数进行排序，在优化代理模型与实际推进最优解之间取得稳健平衡[21][22] 技术性能优势 - 在超参数优化任务中，CAKE在60个HPO任务上所有测试的ML模型中均取得最高最终准确率，在优化早期（如前25%预算内）能迅速收敛到高性能区域[27] - 在控制器调优任务中，CAKE显著优于所有基线，能更快收敛至高回报控制策略，在月球着陆任务中是少数能成功达到200分目标分数的BO方法之一[28] - 在光子芯片设计的多目标优化中，CAKE使用预期的超体积改进作为获取函数，求得高质量解的速度提升近十倍，大幅节省设计时间与成本[29][32] 方法比较验证 - 与三大类基线方法比较：固定核（SE或M5）、自适应核（随机选择、按获取函数值选择或按BIC选择）、组合与高级方法（深度高斯过程、高斯过程集成等）[25][26] - 消融研究证实CAKE和BAKER两个组件的必要性，完整模型效果远超CKS + BAKER（证明LLM优于传统搜索）和CAKE + BIC（证明BAKER平衡策略优于单独BIC）[35] - 实验证明LLM作为遗传算子能更迅速引导核函数种群朝更高适应度方向进化，与随机重组或传统遗传算法相比，适应度分布曲线能更快向高分区域移动[31] 计算成本分析 - 使用LLM会增加每次迭代的"墙上时钟时间"至8.3秒，而固定核方法仅需0.6秒，自适应方法需3.7秒[40] - 在贝叶斯优化典型应用场景（如药物研发、芯片设计）中，函数评估成本（数小时或数天）远高于LLM推理成本（秒级），CAKE通过减少函数评估次数总体上极大节约优化总成本[39] - 性能随着LLM能力提升而提升，使用gemini-2.0-flash在LR、SVM、RF、XGB、MLP任务上分别达到0.8253、0.8720、0.9056、0.9310、0.8780准确率，证明框架具有良好的"未来兼容性"[41] 应用前景拓展 - CAKE标志着AI for Science范式下的一次根本性跃迁，将大语言模型角色从文本生成工具提升为参与算法级结构设计的智能协作者[42] - 未来计划扩展CAKE框架，引入更具通用性的核函数语法，并将其核心思想推广至其他基于核方法的机器学习任务，如支持向量机、核主成分分析以及度量学习等[42] - 这项工作为构建更加自主、可解释且持续进化的智能优化系统开辟新路径，有望成为推动自动化实验室与加速科学发现进程的关键技术之一[42]