企業(yè)研發(fā)實驗室的黃金時代為什么那么短暫？

　　神譯局是36氪旗下編譯團隊，關(guān)注科技、商業(yè)、職場、生活等領(lǐng)域，重點介紹國外的新技術(shù)、新觀點、新風向。

　　編者按：曾幾何時，大型企業(yè)內(nèi)部的研究實驗室是科技進步的主力。當年的貝爾實驗室、施樂PARC等曾經(jīng)創(chuàng)造出無數(shù)奠定了今日通信技術(shù)和IT技術(shù)基礎(chǔ)的創(chuàng)新。但這個黃金時代只是有過短暫的輝煌，為工業(yè)研發(fā)實驗室是怎么出現(xiàn)的？又為什么會消失？我們還能迎來技術(shù)創(chuàng)新的新的黃金時代嗎？Ben Southwood為我們解讀。原文標題是：The rise and fall of the industrial R&D lab

　　劃重點：

　　創(chuàng)新一度是發(fā)明者創(chuàng)立的小企業(yè)的責任

　　但是在上世紀的一段短暫時間內(nèi)，大企業(yè)的實驗室成為了創(chuàng)新的主角

　　實驗室為什么會存在的答案跟企業(yè)為什么會存在的答案是一樣的

　　施樂PARC是實驗室時代的傳奇和典范

　　1970年代時創(chuàng)新百強成果近半由財富500強包攬

　　實驗室隕落的兩種可能原因：1)反托拉斯 2)技術(shù)外溢

　　我們現(xiàn)在也許進入到技術(shù)進步的停滯期

　　Google等科技巨頭正在回歸企業(yè)實驗室

　　圍繞著發(fā)明者成立的小企業(yè)一度承擔了大部分的創(chuàng)新責任。大一點的公司可能會購買或者利用這些技術(shù)進步，但一般不會這樣做。然后在很短的時間之內(nèi)，情況就發(fā)生了變化：很多最出色的新產(chǎn)品、工具和想法都出自大型公司的研究實驗室。而這段短暫的時期也正好是科學、技術(shù)以及經(jīng)濟生產(chǎn)力以前所未有的速度飛速發(fā)展的時代。但是這個碩果累累的時期似乎剛剛開啟就宣告終結(jié)了，我們又重新返回到了這樣的情況：小企業(yè)以及大學里面類似小企業(yè)的團隊在大公司之外的地方開發(fā)出創(chuàng)新產(chǎn)品，然后在市場上出售這些創(chuàng)新產(chǎn)品。盡管我們也許會喜歡靈活小型的公司創(chuàng)造出來的創(chuàng)新，但我們不應(yīng)該忽視大型公司實驗室所做出的貢獻。企業(yè)實驗室也許會逐漸消失，但是如果對通過內(nèi)部研發(fā)實現(xiàn)有機增長的大公司發(fā)起咄咄逼人的起訴攻勢也許會輕而易舉地熄滅創(chuàng)新的火花。

　　美國的第一個創(chuàng)新體系

　　19世紀初當美國開始為技術(shù)進步做出貢獻時，那很大程度上是出于實用的目的而不是基于對科學的深刻理解。相反，技術(shù)創(chuàng)新主要由那些把自己的發(fā)明商品化的獨立發(fā)明人做出的。核能靠的是物理學數(shù)十年乃至于數(shù)百年的進步，而19世紀末的許多創(chuàng)新更像是軋棉機，是通過本領(lǐng)域反復的試錯得出來的結(jié)果。到19世紀后期時，這套體系已演變?yōu)榻裉煳覀儠豢伤甲h地感到熟悉的體系：發(fā)明者做出發(fā)明，風險資本家進行投資，然后讓公司商業(yè)化。這套體系甚至擁有為自己的專利打官司的非執(zhí)業(yè)律師實體。盡管仍然有創(chuàng)業(yè)公司靠自己來實現(xiàn)想法的商業(yè)化和擴充，但許多發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，市場想法促進的勞動分工能讓他們專注于自己最擅長的東西。

　　大公司是發(fā)明家所創(chuàng)造出來的點子的消費者，而且對內(nèi)部高這一套的價值持懷疑態(tài)度。他們認為，買現(xiàn)成的科學要更容易。1885年的時候，美國貝爾電話公司專利部門的負責人TD Lockwood曾這么說：

　　“我非常確定要組建一個部門，聘請專業(yè)發(fā)明家或其他人專門從事發(fā)明工作，這個部門過去不會，現(xiàn)在不會，將來也不會產(chǎn)生商業(yè)回報?！?/p>

　　當然，貝爾實驗室本身后來就成為了商業(yè)化實驗室的標志之一——在1960年代后期，這家實驗室雇用了15000名員工，其中包括1200名博士，這幫人做出了太多重要的發(fā)明，比方說晶體管，光伏電池，第一個數(shù)字加密的語音音頻(1943年)，第一個復數(shù)計算器(1939年)等等。實驗室有14人相繼獲得諾貝爾獎，另外還有5人獲得了圖靈獎。

　　1920年代的股市繁榮在很大程度上是由投資者對無形資本和公司內(nèi)部持有的點子所賦予的價值的大幅提升所推動的。1990網(wǎng)絡(luò)泡沫時代也發(fā)生了類似的事情。在1921年至1927年期間，工業(yè)實驗室的科學家和工程師人數(shù)增加了一倍以上。當股票市場崩潰并受到大蕭條的打擊時，獨立發(fā)明以及圍繞著獨立發(fā)明進行類似創(chuàng)業(yè)的活動出現(xiàn)了持續(xù)的大規(guī)模的下降。但是大型實驗室仍然不斷蓬勃發(fā)展，在難以賺錢的1930年代不斷招兵買馬，增加研究經(jīng)費，同時拿到了更多的專利。到1930年，大多數(shù)專利都是被授予給大公司，而不是獨立的創(chuàng)新者，而且這種差距不斷拉大，直到1950年代。工業(yè)實驗室已經(jīng)變成了國王。

　　為什么實驗室能夠運作得這么好

　　工業(yè)實驗室怎么就行得通呢？這個問題是公司為什么一般都能行得通的縮影。1991年獲得諾貝爾獎(享年102歲)的經(jīng)濟學家科斯(Ronald Coase)對交易成本有兩個洞察，這兩個洞察奠定了他職業(yè)生涯最高產(chǎn)時期的基礎(chǔ)。他的第一本書出版于1937年，名字叫做《企業(yè)的性質(zhì)》，這本書告訴我們?yōu)槭裁雌髽I(yè)會存在。在經(jīng)濟學當中，往往是從開放市場的競爭性行為當中來詮釋這一點的。我們購買的大部分商品都來自這些開放的競爭性市場。但是，當我們出售自己的勞動力時，我們通常會跟單一的“買方”(也就是我們的雇主)綁定很長的時間來提供我們需要提供的一切。如果市場競爭真那么有效的話，為什么我們不為每一項協(xié)同工作設(shè)立相應(yīng)的迷你公司，然后根據(jù)我們的產(chǎn)出來收取報酬呢？為什么我們反而往往是出賣一份承諾，提前數(shù)月乃至數(shù)年就答應(yīng)每天在限定的時間內(nèi)按照老板的吩咐去做任何事情呢？

　　另一本則是《社會成本問題》，這本書更像是對上一本的反思。此書出版于1960年，后來催生了所謂的科斯定理(Coase Theorem)，該定理認為只要交易成本(跟其他個人或機構(gòu)互動的成本，比方說起草和執(zhí)行合同的成本)很低的話，大家就會簽署合同來解決因正外部性和負外部性而出現(xiàn)的問題，比方說新公園對社區(qū)的好處或污染成本等。如果交易成本太高，就需要由機構(gòu)和政策來處理這種外部性。

　　在回答為什么大家不干脆在訂立合同的時候把所有的外部性，也就是交易成本都排除掉這個問題時，科斯回答了為什么需要企業(yè)的存在這個問題。如果每次某人想為某項任務(wù)付錢給另一個人時雙方都會產(chǎn)生成本的話，那么有些任務(wù)就不值得付費或者用現(xiàn)行匯率付費了。具體而言：不為每個工作單位都進行合同談判的雇主可以負擔得起更高的工資，而不這樣做的雇主可以承受的工資會比較低。因此，在交易成本很高的情況下，以這種方式組織的公司要勝過純粹的市場組織。

　　關(guān)于為什么公司會存在的這個普遍性的故事也可以解釋為什么大型公司研發(fā)實驗室會如此成功。協(xié)作的交易成本非常的大，并且會阻止各種可能很有價值的跨界行為：這不僅包括跟他人簽訂合同的財務(wù)成本，而且還包括尋找跟你合得來的人，跟離你很遠的人溝通和協(xié)作的成本等等。盡管互聯(lián)網(wǎng)帶來了各種的工具和技術(shù)，但大學講師跟本系的人的協(xié)作比跟其他系的合作更多，跟本大學或所在城市的人員的協(xié)作比其他地方更多。邂逅是偶然發(fā)現(xiàn)以及意外但富有成果的合作的另一個驅(qū)動力。

　　而且，由于沒有在“轉(zhuǎn)化”方面下大力氣，很多的科學點子會跟實際應(yīng)用完全脫節(jié)。研究實驗室將來自不同學科的眾多科學專家召集在一起，用很低的成本進行合作和專業(yè)知識利用。研究員之間可以相互碰撞。而在機構(gòu)的背景下意味著可用產(chǎn)品方面的潛在影響永遠都在考慮范圍之內(nèi)。

　　DARPA時代

　　研發(fā)實驗室時代有一個非常特別的傳奇和典范：PARC。施樂帕洛阿爾托研究中心所在位置現(xiàn)在是Tesla、Palantir以及Google 等公司的所在地這一點并非偶然，PARC開發(fā)出了當今科技和經(jīng)濟當中很多的基礎(chǔ)建構(gòu)塊。1970年代，PARC研究人員制造出全球第一臺帶有圖形用戶界面的計算機，第一臺激光打印機，第一條以太網(wǎng)電纜以及第一臺對用戶友好的文字處理器。1979年，24歲的史蒂夫·喬布斯造訪了PARC，并把其中的很多想法都整合到蘋果產(chǎn)品里面。PARC的主要開發(fā)人員Charles Simonyi后來轉(zhuǎn)投微軟，并開發(fā)出Office套件。但是，當時依舊以生產(chǎn)復印機而聞名的施樂公司卻沒有利用自己的這些發(fā)明。

　　PARC反過來又從Augmentation Research Centre(ARC)那里雇用了很多人。這個公共資助的項目誕生了計算機鼠標、超鏈接、最早的互聯(lián)網(wǎng)以及現(xiàn)在我們視為理所當然的眾多計算機生態(tài)體系的小創(chuàng)新。ARC由高級研究計劃局ARPA(現(xiàn)在的DARPA)提供資金支持。盡管DARPA(當時的ARPA)是由美國國防部提供資助的，但它跟黃金時代的研發(fā)實驗室有很多共同的要素。它們均圍繞著任務(wù)和目標進行組織的——哪怕最基礎(chǔ)的研究都是要有結(jié)果的——不過研究人員被賦予了很大的自由來做出自己的決定。

　　向市場要創(chuàng)意的回歸

　　自1970年代以來，情況發(fā)生了巨大變化——大企業(yè)已經(jīng)退出了研究領(lǐng)域。在1960年代，杜邦這個化學巨頭在《美國化學會雜志》上發(fā)表的論文比MIT(麻省理工學院)和Caltech(加州理工學院)所發(fā)表的論文總和還要多。每4年評選一次創(chuàng)新百強(R&D 100)的《R&D》雜志在1971年的時候把其中41%的獎項授予了《財富》 500強公司，而1975年時這個比例更是高達47%。但現(xiàn)在，這些獎項中絕大多數(shù)均由聯(lián)邦實驗室、大學團隊以及從學術(shù)界誕生的公司獲得。孤獨的發(fā)明家又回來了。

　　這一點也可以從最大企業(yè)所獲專利份額和以及在大企業(yè)工作的科學家的占比下降中反映出來。1971年，在美國國家科學基金會(National Science Foundation)所跟蹤的行業(yè)科學家當中，只有在員工總數(shù)不超過1000人的公司工作的科學家占比僅7%多一點。而到2004年時，這一比例達到了32%。2003年時，約有四分之一的員工在員工總數(shù)少于10人的公司工作。即便是制藥，這個大型內(nèi)部研究實驗室仍然占有重要地位的領(lǐng)域，也受到了影響——到目前為止，2010年代獲批的藥品當中大約有一半是由小型生物技術(shù)初創(chuàng)公司發(fā)現(xiàn)的。

　　總體而言，1970年代和1980年代以后，大型美國公司對科學研究的參與度下降了。幾乎不怎么做研究的新進入者進入到這個市場。而大公司卻關(guān)停了自己的實驗室。出于合并和收購的目的，科學研究在公司估值當中的份量越來越低。1980年到2006年間，那些從事研發(fā)工作的公司的出版物數(shù)量每十年就下降了20%。

　　在缺乏大機構(gòu)創(chuàng)新的情況下，我們現(xiàn)在的創(chuàng)新體系是由初創(chuàng)企業(yè)和小型團隊(無論是私營部門還是學術(shù)機構(gòu))來主導大多數(shù)的早期創(chuàng)新。然后，這些團隊再將自己的工作出售給有專利系統(tǒng)支持的較大型企業(yè)，被批量式地收購，或者更罕見點，在風投資本的支持下做大，成為大企業(yè)。就像商業(yè)發(fā)明和科學的第一個大時代一樣，發(fā)展出了一個大型的專利行業(yè)來對權(quán)利主張進行裁定，并解決了知識經(jīng)濟契約的一個關(guān)鍵問題：在沒有保護的情況下披露自己的點子無異于免費贈送。

　　實驗室為什么會失敗

　　沒人知道實驗室模式為什么會失敗。很顯然，施樂的情況下，公司是付費給科學家來進行研究的。這種研究最終最終給其他公司帶來了最大的收益，甚至還可能幫助競爭對手把自己擠出市場，再也無法生存。類似地，這種體系下一方面既要管理好科學家，讓他們純粹的研究目標能夠產(chǎn)生某種商業(yè)上可行的東西，同時又要賦予他們足夠的自由度來實現(xiàn)重大飛躍，這兩者之間的緊張關(guān)系似乎很難協(xié)調(diào)。但這種模式下這些問題始終存在。很難確定的是不是外來沖擊或一系列沖擊改變了從1930年代到1960年代至1980年代之間的局面。

　　一種可能性是反托拉斯的實施。從1949年開始，美國當局開始對AT&T的貝爾實驗室發(fā)起訴訟，最終導致其被迫將非電信部門剝離，與其垂直整合的制造業(yè)分離，并強制公司把全部的7820項非電信專利免費許可出去(占當時美國有效專利總數(shù)的1.3%)。有證據(jù)表明，這一舉動讓整個美國經(jīng)濟產(chǎn)生了漣漪效應(yīng)，為未來五十年的眾多重大創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。但任何大規(guī)模的專利失效幾乎都是如此：專利一旦被授予，其壟斷性限制就是我們?yōu)橹皩?chuàng)新的投資所付出的成本。

　　除了一次性地促進外部創(chuàng)新外，這一舉動可能還會對大公司研發(fā)實驗室的創(chuàng)新產(chǎn)生寒蟬效應(yīng)。后來的執(zhí)法行動，比方說1974年那場最終導致AT&T在1982年被拆分的訴訟，本來是可以推動朝同一方向發(fā)展的。這些行動減少了創(chuàng)造出我們想要的顛覆性通用技術(shù)的動力。這種做法的風險在于，如果你從零做起最后把整個市場給吃掉的話，那你也可能會被整掉。而且，這縮小了公司的規(guī)模，范圍以及垂直整合，所有這些都意味著創(chuàng)新的溢出更多，但卻被更少的公司捕捉到。如果反托拉斯意味著像AT&T這樣的大企業(yè)更有可能被拆分的話，那么只能被大企業(yè)或者可以成為大企業(yè)的企業(yè)所捕捉到的研究價值就更少了。

　　另一方面， Ashish Arora教授及其同事認為，限制并購而并不是自然增長的反托拉斯執(zhí)法可能會產(chǎn)生相反的效果。如果企業(yè)沒法獲得外部的創(chuàng)新，并且如果通過并購發(fā)展會面臨被采取執(zhí)法行動的更高風險的話，這些企業(yè)可能會認為，擴張唯一低風險的選擇只能是有機增長。他們甚至可能會覺得，高質(zhì)量的基礎(chǔ)研究所體現(xiàn)的崇高地位以及明顯對社會有益的活動可作為抵御激進的反托拉斯活動的一種保證。他們認為這一點現(xiàn)在可能正在發(fā)揮作用： Google和Facebook對技術(shù)進行投資并不是他們在主營市場能夠保持統(tǒng)治地位這么久的原因；相反，這是他們維系統(tǒng)治地位的防御性結(jié)果。

　　另一個可能的答案是，非政策方面的發(fā)展在穩(wěn)步地令技術(shù)外溢變得更快，更容易。技術(shù)意味著更快捷的通信以及更多的信息獲取。一個互聯(lián)的更加富裕的世界會進行更多的研究，而這又意味著會有更多的競爭者。盡管所有這些顯然都不錯，但卻也減少了新想法的技術(shù)專有性，哪怕再法律上的專有性并沒有改變，從而可能減少了創(chuàng)新給企業(yè)帶來的回報。無論是什么原因，點子傳播到競爭對手那里的速度似乎變得更快更徹底了，這似乎壓制了進行研究的動力。

　　大停滯

　　除此之外，不管用什么樣的方式去衡量，自實驗室時代以來，技術(shù)進步的步伐似乎一直在放緩。這也許是偶然的。實驗室時代之所以看起來那么的美好也許是因為它來的正是時候。戰(zhàn)后時期(約1945-1973年間)從很多方面來看都是很特別的。也許是這個時代的其他特點導致了快速增長和科學進步，但那些到頭來總會逐漸消失的。我們不必為辜負了那個重建和新思想的特殊時代而感到難過，前幾代人也不必如此。

　　盡管如此，變化還是很明顯的。Robert Gordon指出，1870年至1920年間，美國每小時GDP的年增長率為1.79%，而1970年至2014年間的年增長率1.62%(類似數(shù)字延續(xù)到2020年)。而在1920年至1970年間，生產(chǎn)率的年增長率為2.82%。我跟Tyler Cowen合著的論文發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)技術(shù)進步都有著相似的趨勢。產(chǎn)生新想法所需要的研究人員數(shù)量在增加，重大創(chuàng)新的占比在下降，經(jīng)濟生產(chǎn)率的增長速度在放緩。類似飛機發(fā)動機功率、作物產(chǎn)量、預(yù)期壽命、身高以及計算機處理速度之類的簡單指標已經(jīng)沒法跟上過去的增長率。從工業(yè)革命直到20 世紀中葉我們一直在穩(wěn)步發(fā)展，但此后發(fā)展就開始放緩，我們經(jīng)歷了增長最快的退潮期。

　　為什么大學和初創(chuàng)企業(yè)未能解決問題

　　從很多方面來說，圍繞著想法的開放市場搭建的創(chuàng)新體系是很有吸引力的。這種創(chuàng)新體系是在專業(yè)公司之間進行勞動力分工，而不是在公司內(nèi)部的專業(yè)團隊之間進行勞動力分工。顯然，小型的新企業(yè)可以更加靈活，能夠適應(yīng)新情況的變化，跟大企業(yè)相比，能夠更快地提出新想法。但是，有幾種原因可能導致我們當前的模式發(fā)揮不了作用。

　　一是被拆分后的企業(yè)缺乏研究一般目的技術(shù)的動力。一項著名的估計發(fā)現(xiàn)，從長遠來看，新的創(chuàng)新的價值98%是被社會整體獲取，創(chuàng)新者只能呢個拿到剩下的2%。這就意味著，企業(yè)本身不會盡可能地從事研究，盡管從社會的角度來看這是最優(yōu)的。

　　但是大型垂直一體化的公司可能會從事剛好足夠的研究來讓自己的投入物有所值，因為跟小型機構(gòu)相比，它們可以保留和利用新發(fā)現(xiàn)更多的好處，而小企業(yè)哪怕?lián)碛袕姶蟮闹R產(chǎn)權(quán)保護也無法獲得這些發(fā)現(xiàn)的價值。比方說，由于大多數(shù)的微芯片公司被拆分為無晶圓廠的芯片設(shè)計商以及晶圓廠，因此其余一體化的芯片制造商就會致力于更系統(tǒng)化的創(chuàng)新——而不是僅僅對現(xiàn)有框架的效率進行優(yōu)化。如果做出發(fā)現(xiàn)的企業(yè)仍然還可以利用那些發(fā)現(xiàn)的話，那么技術(shù)溢出也未必就是純粹的成本。AT&T之所以為信息論之父克勞德·香農(nóng)(Claude Shannon)從事的純粹數(shù)學工作提供支持，因為因為盡管其大部分發(fā)現(xiàn)都會外溢，但是通信知識的任何增加都會令他們受益匪淺。盡管直接實用性有限，IBM仍支持納米科學研究，因為他們認為這可以幫助自己在芯片設(shè)計的任何革命性轉(zhuǎn)變中受益。

　　跟大學研究人員相比，實驗室的研究始終需要與交付價值和最終的盈利能力掛鉤。大學的激勵，聲望和資助制度受到非營利組織標準問題的困擾：如果不打算賺錢的話，你的目的是什么？你怎么才能知道自己在做的事情對社會有用？在沒有盈利信號的情況下進行研究可能會導致激勵機制嚴重崩壞，給非?？粗厣a(chǎn)效率的管理造成極大的負擔，但研究卻與改善人類生活沒有任何關(guān)系。一些估計表明，大學科學家只有三分之一的時間用于積極的研究上面。從歷史上看，實驗室似乎不太容易出現(xiàn)此問題。

　　實驗對于多學科性也有更大的動力。鑒于研究人員努力想要實現(xiàn)具體的目標，所以不大會出現(xiàn)大學的那種過度專業(yè)化以及地位競爭的傾向性。在取得成功前，初創(chuàng)企業(yè)也許沒法為眾多不同類型的研究人員一起工作提前籌集資金，而且他們的想法也可能很難拆分成可以出售的獨立專利。實驗室歷史性的成功牽涉到不同專業(yè)知識的融合，比方說貝爾實驗室開發(fā)出晶體管離不開物理學家、冶金學家以及化學家組成的團隊。

　　Google與科技巨頭：新的工業(yè)實驗室

　　大型實驗室活動現(xiàn)在已經(jīng)看到希望的火花。大型高科技公司正在機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及其他的人工智能研究方面投入巨資。Google雇用了1700名AI研究人員。這些人所撰寫的論文比大學的作者協(xié)作性更強，引用率更高，而且用的是更昂貴、更先進的設(shè)備進行研究，利用的數(shù)據(jù)集規(guī)模也更大。大型公司在機器學習方面的出版物隨后被為其他公司的專利提供信息，并因此外溢到整個社會里面。Google X為“高風險，高回報”的點子提供資金，其中就包括了Google的自動駕駛汽車、Google Glass以及為實現(xiàn)偏遠地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋的Project Loon等項目。

　　Arora教授和其他合作者認為，研發(fā)的這種回歸是因為擔心新一波反技術(shù)的反托拉斯執(zhí)法活動的到來：Google和Facebook之所以要對研究進行投資，因為合法地通過收購獲得研究成果變得越來越困難。但是反對的理由也一樣有力：它們吸引了反壟斷的注意，因為其內(nèi)部投資已經(jīng)獲得回報，并且在自身研發(fā)的支持下攫取了各種市場龐大的份額。在這個反面的故事里，最近研發(fā)實驗室的小小回歸可歸結(jié)為自1980年代以來反托拉斯執(zhí)法行動相對較弱所產(chǎn)生的長期影響。

　　如果用當年導致貝爾體系分崩離析的決定再施加到當今的大企業(yè)上的話，可能也會產(chǎn)生跟當時類似的效果。他們的規(guī)模和范圍巨大，并且對公司的什么地方至少能夠受益于自己所開發(fā)的技術(shù)感到相對自信，這是他們愿意投入大量時間進行創(chuàng)新的關(guān)鍵原因。

　　美國可能仍會在相當長的一段時間內(nèi)繼續(xù)推動全球的研究。美國的創(chuàng)新很可能會走兩條路線當中其中的一條，或者可能是這兩條路線的融合。也許反托拉斯機構(gòu)會受到限制，我們會看到各種大型內(nèi)部實驗室的回歸。這個，再加上中國、印度等新興大國做出的科學貢獻日益增加，生產(chǎn)力可能會迎來自1960年代末以來的再一次加速前進。

（文章來源：36氪）

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