危机之后见生机。
“最棒的投资，往往发生在市场下行或拐点阶段，这个时期会淘汰竞争对手，存活下来才有权利进入快车道，吃掉危机之后的市场真空，成为巨头，这样的故事已经发生在谷歌和 Facebook 身上。”
这是硅谷投资人、企业家张璐，近日在雷锋网采访中的一段表述。她创立并管理着一家上亿美元投资公司 Fusion Fund，专注于美国市场新兴技术类初创公司的投资，其投资重点主要聚焦在医疗、企业和工业等 2B 属性强烈的初创科技企业，也是硅谷新一代早期投资领军机构。
2017 年，张璐入选福布斯美国 30 位 30 岁以下精英榜单，也是第一个当选美国版投资行业主题人物的华人，同年 4 月她又入选福布斯亚洲榜单，2018 年，她被世界经济论坛（达沃斯）选为全球青年领袖。
毋庸置疑，新冠肺炎疫情及对经济的冲击将对整个风险投资行业带来深远的影响，所有的创业生态都面临着冲击。此前，美国的一份调查显示，美国 70% 的科技企业或暂停招聘或裁员。对于创业者来说，最大的困难就是怎么让企业活下去，而活下去首先就需要充足的现金流。
不幸的是，资本市场也刚经历了黑色三月，美股史无前例的出现四次熔断，中后期投资一片哀鸿，Uber 股价一个月腰斩对半，多家创业企业延迟上市。资本纷纷向稳健型企业靠拢，所有投资都在放缓或者暂停，短期不可能有大量资本涌入投资环节。
“整体投资环境已经进入衰退期，可能会是U型不是V型。这一段时间，很多企业可能短期无法上市，价值表现会有影响。”
2020 年，新冠肺炎这只“黑天鹅，对硅谷 VC 投资圈造成了哪些冲击？现阶段，投资人最关心初创项目的哪些关键要素？未来的投资机会在哪里？
围绕这些问题，雷锋网与张璐进行了一次专访。
以下是雷锋网与张璐的对话内容
雷锋网：疫情爆发之后，硅谷 VC 圈的工作是否会受到影响？
张璐：整个行业确实受到影响，但是无论是科技圈还是风投圈，硅谷的公司一直都有远程工作机制。我们正常开例会，和创业者、合伙人沟通。但是，很多 VC 考虑整体市场环境下行，投资节奏会放缓，策略也会调整，资金会转向现金流比较好的企业，更多会在 toB 领域，也会更多流向支持已投资项目。
这是大环境的变化，对我们自身影响并不大，因为 to B 方向的投资一直是 Fusion Fund 的主要战略，包括工业和医疗类企业。这些投资对象在市场波动的时候，现金流和生命力反而会比较好。
我们的投资战略没有太多调整，一直都有预留2/3 的资本是跟进投资，继续支持项目的中后期发展。我们会更关注已投的 50 多家企业，对于新项目，在投资的同时也会更加谨慎。
VC 投资本身就分为早期、中期、后期，现在挑战最大的是中后期。因为市场资本不活跃，二级股票市场震荡，资本退出会受到影响。
但是对于我们做中早期的基金，实际上最好的投资时期就是在市场低潮期，这个阶段容易出现优质的企业，估值比较低而且资本投资会更加集中。
资本投资效率比较高，可以以较少的资本获得更优质的投资项目。
雷锋网：Fusion Fund 投资方向非常广泛，比如AI 医疗、平台技术、数据安全都有涉及，这背后有怎样的思考？完全不同的领域，有哪些共同的投资逻辑？
张璐：之前我们投资过平台型的公司，但是从 16、17 年开始，更专注于三个领域：医疗型应用技术、工业型应用技术、企业型应用技术，这些领域的属性都是 to B，有相应的技术门槛和技术内核，市场规模又很大。
不投 to C 是因为我们也从全球化视野去看待投资机会，首先硅谷 14 年左右，toC 商业创新就走到了瓶颈期。未来科技竞争是全球化的，中国在 to C 端的应用做得最好，美国企业很难在（to C）这个层面去抗衡。硅谷创新着眼的也是全球领先优势，所以我们更专注于硅谷全球最领先的领域布局。
我投资的背后是三个关键词：实现数据价值、软硬件整合、行业效能提升。
实现数据价值：人工智能、边缘计算这些新技术应用的背后基础就是数据，高质量、高数量、标签化的数据。而数据未来也会变成一种资产，个人化的数字资产，企业、工业的数字资产。我们很早就在投资和布局实现数据价值的平台型技术。
软硬件整合：实现数据价值更重要的是控制硬件层，因为硬件层是数据的入口。过去大家很推崇 Software eats the world（软件吞噬整个世界）。但是，从 2016 年开始，无论是 AI，还是边缘计算，这些新技术的应用都需要结合在硬件层。同时大规模低成本的传感器进入市场，也让硬件层不再重资本和长周期。
新的传感器造就新时代的硬件层。现在的初创企业和投资人都需要理解软硬件的整合，通过掌握整合，实现更好的技术产品壁垒。
行业效能提升：我们投资的这些行业背后都存在效能提升的问题，迫切需要降低不断增长的成本，效能提升的关键就依靠新技术助力，同时也包括更有效率地使用资本。
从投资趋势上，我们在推行三个行业数字化转型：
在医疗层面，大家提倡用技术为人类赋能，而未来两者会进一步整合，甚至人会成为技术的一部分，通过这种方式进展为超级人类；
在工业层面，可以在传统工业生产中应用新技术，提升生产效率；
在企业层面，通过数据化转型提高企业运营效率，降低成本，优化决策。
Fusion Fund 的整体投资逻辑背后分成上面的三个关键点，这三个关键点又和三个领域紧密相连。从 2015 年开始，我们就看到这样的机会，开始早期布局。
雷锋网：与大资本相比的话，Fusion Fund 在美国投资圈属于什么样的存在？
张璐：和成立 40 多年的红杉、NEA 这些十几亿规模的基金相比，我们确实比较年轻，我是 2015 年创立的 Fusion Fund。而且，硅谷最顶尖基金都是传统白人男性，还没有任何少数族裔、女性创立的基金。从这两个角度来看，我们确实是一个少数派。但是我们过去几年布局的持续布局，让我们看到了被传统基金忽视的巨大潜力市场。
我们和这些大资本有比较好的战略合作关系，比如 NEA 的董事之一 Phil Paul，是我个人的 Mentor，他今年 84 岁了，许多硅谷顶尖基金，都在他在 40 年前参与创始投资的，他 17 年也成为了我们基金的顾问，他非常看好我们的潜力。
2015 年，我们的基金成立。同期成立的中小型基金全美就有 200 多家，现在这一批基金中，基金投资人说我们的基金表现能排到全美前五。
媒体总结我们为“智库型”投资机构，因为我们开始就花很多时间和资源深度分析行业和技术，包括建立合作紧密的学术、行业专家网络。我们去年创立了自己的 CXO 网络，和超过 30 家 500 强企业C-level（CTO，CDO，CIO）紧密合作，深挖行业需求和技术整合的机会，每个季度都有各个主题的行业报告。
这种智库型投资方法论，也让我们更清晰的看到真正的趋势，而不会去跟随任何热点词汇，当新企业找上门时，我们也已经很明确行业情况、企业市场规模、退出可能性，不再需要从头分析。
除了分析行业，我们也会去分析人，尤其是那批最优秀的连续成功创业者动向，从人才角度获取先机。
雷锋网：Fusion Fund 有哪些被投企业超过了自己的期望值？对于企业的选择有什么特别的标准？
张璐：美国的并购市场非常活跃，70% 的投资退出都是通过收并购，这点和中国很不一样。我们在投资之前，就分析潜在买方是谁、收并购价格、范围和时间。而且，Fusion Fund 更看重的是企业收入而不是估值，因为 B2B 企业一旦获得市场验证，就可以获得大企业的产品订单，哪怕团队只有 10 几个人。
曾经，硅谷也有盲目追求高估值的问题，特别是 to C 企业，一直没有自我造血能力，但用户增长很快，估值高了下一轮融资又无法证明价值，只好再盲目开拓新方向。
我可以举一个我们投资的超预期的案例，这家公司最终被宝洁收购。这是一家女性健康用品公司 This is L，我们是最早的投资人，三年半时间获得了 10 多倍回报。这家公司的最大特点是两轮融资不超过 200 万美金，但做到 3000 万美金年收入，之所以超预期，也是因为其对于资本的使用效率很高。当时我们还想继续投，但是他们已经不需要 VC 资本了。
另外我们很看重企业对于技术成本的把控，不只是技术本身成本，还有技术和原有系统的整合成本是否够低，是否流畅，这对技术的快速应用和推广重要且关键。
过去人工智能发展一个很大的误区就是只注重产品功能，但忽略与用户现有系统、工作站的整合对接，这是非常错误的。人工智能产品易用性非常重要，应该像傻瓜相机一样，让所有教育背景、技术背景的人都可以直接使用。我们不会投资一个最好的技术，但是会投资一个可以快速在行业应用的产品。
而且现阶段人工智能应用的定位应该是赋能，而不是替代。例如尝试让数据工程师变成一个数据科学家，这种赋能是大公司非常愿意快速买单的。
雷锋网：一家 toB 公司如何获得投资人的青睐，有人认为是技术，有人认为是销售关系网，你是如何看待？
张璐：我们认为行业不需要最好的技术，而是足够好的技术。足够好是让行业更好、更快、更便宜，而不是一定是最好。
因为，从应用时间上来看，最好的技术可能离市场比较遥远，还在概念阶段的技术可靠性不太好把握。但是许多学术背景出身的创业者，可能会更多的去追求最好的技术。
在硅谷，市场验证阶段的技术优越性很重要，因为与之竞争的都是巨头企业。但在技术获得市场验证之后、收入从 300 万到 3000 万美金这个阶段，销售网络就比较重要了。
在初期获得市场验证的时候必须要有非常强的一到两个渠道，去找愿意合作的大企业，这一点硅谷有自己的环境优势。
雷锋网：我们假设一个投资场景。其中是一家技术流公司，技术壁垒很高，但是应用场景有限，而且销售网络比较差；而另一家公司的销售能力很强，但是产品没有技术门槛，只能和对方去打价格战，这两类公司选择的话，您会投资哪一个？
张璐：两家都不会投，确实创业需要很多方法，但是第二种打价格战是最糟糕的方案之一，本身就会压缩自己的利润空间。
美国的环境特点是愿意为好东西买单，只要你的产品、技术比别人更好，他们就愿意付更高的价格。这当然是 to B 的思维，而不是 to C。让工厂效能提高5%、10%，供应链提高5%，这些客户肯定愿意花高价，我不会投打价格战的企业。
而技术流公司，没有销售网络的话很难卖出去，虽然很多企业需要新的技术解决方案，但是没有渠道，两者很难进行对接，这种企业需要自己认识到问题，配备销售网络人才。
在早期投资阶段，企业的技术足够好，我们愿意去帮他搭建销售网络，但如果问题是应用市场规模有限，我们就不会投了。因为这类公司可能最后收入增长到一两千万就会达到瓶颈期，这种情况对于天使投资人可能是 OK 的，但是对于基金投资来说，增长前景还不够。
从基金布局来看，我们 90% 的资金是投在收入稳健、增长很快的 to B 型企业，也会有 10% 投资投特别前沿的技术，短期不会盈利，但是技术具有非常大的优势，并具有行业变革性。
比如 15 年我投资了一家公司叫 Mojo Vision, 是下一代信息载体技术，隐形计算，他们把芯片整合到隐形眼镜上，作为载体进行信息交互，今年刚刚结束保密隐身阶段，开始商业化，它的研发周期很长，但会带来巨大的行业变革。
我是 Mojo 最早的投资人，创始人是连续成功创业者，之前有多次十亿美金以上的退出，现在这家公司的融资已经超过一亿美金，产品也已经实现商业化。
雷锋网：您之前还提到了脑机接口的概念，这种技术的投资现状是什么样？
张璐：我投资了几家，因为这是一种变革型技术，本质上可以让人类和技术深度整合，变成超级人类。
我们投资的一家脑机交换的公司，也是行业内技术最好的一家，16 年就获得了美国国防部将近 2000 万美元的研发资助。我们最开始是希望他们只专注医疗的脑损伤恢复、老年痴呆治疗等，但现在他们也会有一些在健康人类上的应用，因为是植入型医疗设备，相比那些穿戴型交互产品，有很大技术优势，当然临床周期也更长。
这家公司的技术核心是基于纳米机器人重建脑神经递质传递，产品可以让脑通路变多、信息更快、变得更聪明，甚至还可以逆向拷贝你的信息。目前已经在羊、狗的实验中成功。我们很期待这样的未来的产品商业化。
雷锋网：从您的视角来看，中美医疗投资有哪些不同之处？
张璐：我主要的投资专注都在硅谷，我觉得美国的医疗创新更专注与医疗技术，而中国的医疗创新更关注医疗服务。
像这次新冠肺炎，如果可以早期确诊，可能就很容易被治愈。但是国内很多出现早期症状的患者，不能马上进行确诊，这背后也可能是行业技术投入的问题。对比在韩国，虽然感染人数比中国还多，但是致死率却很低，这个原因就是早期确诊，韩国是 6 小时，而国内是 48 小时，而背后离不开韩国长期在医疗诊断技术上的巨大投入。
美国在医疗技术研发中也投入比较多，背后是因为看到人工智能、边缘计算等新技术进入医疗之后产生的巨大影响，投资增多最好的体现就是诊断技术的革新。此外，美国整体医疗市场也比中国大，医疗市场占美国 GDP20%，而中国是5%。
但是，美国医疗市场也有很多问题，比如巨头垄断、效能低下、资源浪费，既有机遇也有挑战。
未来中国人口老龄化会推动医疗市场的增长，我非常期望在中国医疗投资，但是现在比较缺少医疗技术企业，技术创业者都很聪明、很优秀，为什么不做医疗？或许缺少投资是重要元素。
美国在医疗审批方面，也在改革，我们投资的医疗公司都是二类资格证，基本半年之内拿到 FDA 审批，无论是纯硬件、还是软硬件整合的医疗企业。现在 FDA 审批还在加速，更重视新技术在医疗行业内的应用支持。
即使有些公司可能是诊断类产品，需要拿到三类证，审批时间长，但如果技术足够好，在市场验证阶段也可能被收并购。这种收并购市场环境，让我们投资人有很大的灵活度，资金流动性强，退出更灵活。
我自己当初在硅谷创始的医疗器械公司就是 2 年多被上市公司收购，对创始人来说退出周期也很灵活，也就鼓励更多创始人和投资人在这个方向投资。
而国内医疗投资市场另一个问题就是“收并购不活跃”，退出只能靠上市，而上市又有像认证、营业额等诸多门槛，这就需要等很多年，过了审批才可能有收入、符合上市要求。所以，退出周期和资本流动性也受到影响。
雷锋网：从 2016 年开始，就产生很多影像类辅助诊断产品，例如肺结节、脑卒中，但是他们都需要三类注册证，周期比较长，这类企业投资您会怎么判断？
张璐：人工智能更适用于很明确的行业，一个是保险、一个是医疗，因为两个场景都有海量、高质量的数据、非常好的标签，同时也可以体现人工智能技术的优越性。
我们投了一些影像类 AI 公司，我认为投资这类产品有三个很重要的要素，
第一、定位是辅助产品，作用是赋能，而不是替代医生进行诊断分析，只能是帮助医生工作更精准，比如排除错误、提高效率；
第二、产品要和现有医疗系统整合顺畅。因为美国医疗行业相对比较传统，很多技术已经应用很多年，而医疗 AI 需要去适应，良好的整合能力是关键；
第三、保障医疗数据隐私。医疗数据非常敏感，医疗机构也非常担心负担法律风险，医疗诉讼在美国医疗耗资占比非常大，这方面必须要规避。
我投的一家医疗影像 AI 公司就是纯软件，定位是利用深度学习去增强医学影像扫描图像，可以整合到任何 CT 或 MR 设备上，这些设备只需要低剂量扫描，就可以自动修复成高分辨率的图像。这对医院来说，不仅提高效率还可以节约成本，不再需要 3 到 5 年去换一个新的、昂贵的医疗设备，整合流畅也很关键。
雷锋网：辅助诊断类产品，本身可能就存在法律风险，这类企业投资您会怎样衡量？
张璐：我对投资决策型 AI 医疗产品比较谨慎的原因就是，医疗行业的需求非常明确，需要更好的疾病诊断、更个性化的服务，而人工智能发展这么多年还是不够成熟，有局限性。大家说，海量的数据会让 AI 更聪明，但是这个说法并不是很正确。
这和之前利用基因测序预测疾病被叫停是一样的道理，以前通过 5 万组数据训练的模型，判断这个基因片段和乳腺癌相关，但是当数据量达到 5 亿，可能又是另一种结果。
雷锋网：对于投资医疗类企业，会对投资人有怎样的知识储备和背景要求？
张璐：医疗行业相对比较复杂，一方面是技术复杂，另外是行业复杂，在中美都是相似的。
行业复杂在于，无论审批、生命线流程、企业格局都不太一样，有很多看不见的手，比如美国医疗行业非常重要的游说制度（医疗器械能不能进入保险、上保险单都需要进行游说）。
技术复杂在于，医疗行业需要具有根本的认知，别的行业很难找刚需，医疗行业刚需太多，就很容易出现一些伪装者（就像基金测序测天赋，体细胞返老还童这种“忽悠”的概念），而有医疗背景的投资人直接就能看到技术核心的问题。
就像，之前《坏血》里所说的“一滴血就能检测疾病”的公司，他们之所以获得那么多融资，就是因为那么多投资人里面没有一个是医疗背景的。
所以，对于投资人来说，医疗的技术复杂和行业复杂都需要了解，一方面防止被骗，另一方面选择创业者的时候，才能给其最有效的帮助。
在最近的摩根大通医疗大会上，我和其他三个投资人做分享。他们都在说，投资医疗企业一定要考虑能不能避开审批，我认为千万不要这样。因为一旦拿到 FDA 审批，就会形成非常强的壁垒，如果尝试绕过审批，去尝试C端市场，未来的增长一定会面临瓶颈。要把 FDA 当朋友，而不是敌人。如果想要扩大市场就需要回到B端，特别像美国的医疗行业占据 20% 的 GDP，这么大的市场，肯定需要拿到审批。
此外，医疗行业还有排他性，FDA 认证都没有的话，很难有深度的行业整合创新。
雷锋网：投资资本往往分两种类型，一种是给企业充分自主权，另外一种就是直接进入董事会参与管理，Fusion Fund 属于哪一种？
张璐：因为我们投资不止一家公司。其中 30% 的公司，我们有董事席位，这类可能参与会多一些，包括核心的战略制定都会参与。
但是，我们不会对企业进行“微管理”。如果创业者希望我帮助管理公司，那证明我投错了。创业者必须是这条船的船长，我们可以为他提供风浪帮助跑的更快，但是他必须是船长。
如果没有董事会席位，我们的管理主要是基于两方面，一方面是帮助企业实现收入的快速，例如介绍企业客户以及C-level 决策者；另一方面是帮助制定融资战略，更好的和资本市场合作。
作为一个连续创业者，我认为，制定固定的融资时间线是错误的，融资跟市场有很大相关性。此外，融资战略也非常重要，和谁合作、哪个阶段合作，这一方面会影响很多。
最后是退出环节，有些企业可能刚起步就有大公司收并购，我们会告诉他们怎样更好的说“NO”，并保持对方兴趣以及继续合作，这样才可能会从 5000 万美金加价到 1 亿、2 亿，提前锁定后期更好的退出。
因此，我们并不管理公司，而是赋能创业者。我会把决定权交给创业者，和创业者沟通，特别是那些没有联合创始人的独立创业者。
我们不去过多管理，是因为我也曾经是个创业者，非常理解企业特殊的生命周期。而且，我也特别理解创业者喜欢向投资人报喜不报忧，但是和我讲好消息是没有用的，应该是一旦有问题马上联系我，这样我和我的团队才能帮他们去解决。
创业者一定会犯错，这很正常，而且任何优秀的公司都有上下浮动的过程，这需要创业者坚持。例如现在的市场下行的阶段，成为幸存者之后，就是未来市场优胜者，大浪淘沙会筛选掉不优秀的公司，幸存最重要就是有足够现金流。
2019 年底我们就和创业者沟通，2020 年市场可能不太好，需要提前准备，他们反应都非常专业。等疫情发生之后，我们和每个创业者沟通，他们都至少有 12~18 个月的运转资金，这是非常优秀的，大概率会成为波动之后的崛起公司之一。
雷锋网：有些 VC 会给企业一个宽容期，让其慢慢成长。也有 VC 会和企业签对赌协议，倒逼时间节点盈利或上市，您倾向于哪一种？
张璐：我不认同对赌协议，这可能也是中美的差异。最早国内投资人过来问我的时候，我都没反应过来为什么需要对赌，还有隔轮退、下轮退。
硅谷的专注早期的优秀 VC 都不太会隔轮退、下轮退，也不会签对赌。如果追求短平快的收益，投资者们就会布局中晚期投资，或者二级股票市场。这其中原因是，不仅是当地 VC 比较有共识，对 VC 投资的资本也比较有共识。
很多基金投资方会直接把 25% 的资本放在 VC 里面，如果这 25% 中的 10% 投资方会放在晚期，那他们的预期就是 3 到 5 年的短期退出；而如果投资方把资金放在早期，就会希望“大效益退出”，可能在 7 年甚至 10 年之后。
去年，我们有一个项目被收购，因为从我们投资到被收购只有不到一年时间，倍数翻得很快，一年时间收益率被推得很高。但我们退出后，基金投资人并不是高兴的，他们会觉得投早期不是希望这么快退出，而是希望更大的退出，愿意等时间更长，这是非常健康的心态。
隔轮退、下轮退可能也是造成国内公司不良估值的一个原因，大家把下轮估值推高，这样隔轮退的价值才会高。
我们经常和创业者沟通不要太在乎企业中间阶段的估值，因为这些估值可能是幻像。真的公司价值是收入数据，这个数据会决定最后退出收并购或上市的价格。
我们作为早期投资人和创始人利益非常一致，并希望和创始人一直待到最后。而对赌很容易把大家推向相反的方向。
隔轮退、下轮退，最后的结果可能是资本赚钱，但企业失败了，这也不符合我们在硅谷投资的理念，我个人很相信的是 VC 做的事情是在“改变世界的同时变得富有，但最终要的是改变世界”。
雷锋网：许多中晚期赚钱比较容易，为什么选择在硅谷做早期投资？
张璐：和我之前创业的经历也有关系，希望自己在创业成功后也可以用自己的资本去帮助和推动更多的早期创业者。另外也是看到了市场的机会，15 年开始，硅谷缺少具有强技术背景，尤其硬件和医疗背景，以及有创业运营经验的投资机构，所以我也是看中了这个机会成立了 Fusion Fund。
在硅谷做投资很有成就感，会让我们有一种感觉：改变世界的同时可以变得富有，但最重要的是改变世界。无论 VC 领域，还是科技领域都可以实现。资本的推动让世界变好的技术进入市场，让优质资本进入优质企业、进入优质创业者手里，进而对社会产生改变。
这个力量是非常巨大的，这也是为什么这 10 年来硅谷快速崛起的原因。没有硅谷之前，甚至说没有硅谷 VC 之前，在美国成就几十亿甚至上百亿美金市值的公司，可能需要几代人的努力。而现在有了 VC 之后，7 年、10 年就可以做成这件事。
做早期投资很累，但也可以最早的看到技术未来的发展方向并参与其中，也很让人兴奋。
雷锋网：美股最近发生震荡，对投资行业会产生什么样影响？是否对投资回报产生冲击？
张璐：整体经济环境已经进入衰退期，可能会是U型不是V型。这一段时间，很多企业可能短期无法上市，价值表现会有影响。
但是，这对于中早期投资反倒是好事，因为创业者的公司估值会越来越低。而且历史上很多伟大的企业都是在市场衰退期后崛起，例如 Facebook、谷歌，这个阶段能存活下来的企业少，竞争对手就更少，也更容易形成行业巨头。
对创业者来讲，融资当然很困难，优质的资本会集中投资在优质企业里。而我们投中伟大企业的几率增高。我们可以以更低的成本，拿到更合适的投资价格。
雷锋网：在这次疫情中，包括远程医疗、基因检测、新药研发等领域在疫情期间都展现出很强的市场需求，你们会考虑这些赛道吗？
张璐：我们虽然在看应用端，但是更倾向于应用端的技术解决方案，例如远程医疗中的边缘计算。
远程医疗的用户界面谁都可以做，但是谁能解决延迟性问题、提供实时反馈，这些问题更加重要，尤其海量医疗数据信息处理，这个是关键点。我在 19 年的文章中就预测，边缘计算将对医疗领域产生很大的影响，如果远程医疗可以把运算放到边缘端，进行智能处理，就是非常重要的应用。