日產“軟”了，不想只造“四肢”

日產汽車宣布與英國人工智能企業(yè)Wayve達成最終協(xié)議了！

雙方將把Wayve的具身人工智能軟件整合至日產新一代ProPILOT駕駛輔助系統(tǒng)，并部署于多款車型中。根據(jù)協(xié)議，此舉旨在通過AI技術直接提升高級駕駛輔助系統(tǒng)性能，實現(xiàn)點對點的高階駕駛功能，且無需改變現(xiàn)有硬件架構。

此前，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛曾親身體驗Wayve的自動駕駛技術，并稱其可能成為“下一個萬億美元公司”。日產此次的抉擇，可視為傳統(tǒng)汽車巨頭在“軟件定義汽車”時代的一個重要風向——跳過漸進式的ADAS升級路徑，直接押注端到端的AI駕駛系統(tǒng)。

在日產之外，雷諾與福特攜手開發(fā)電動平臺、特斯拉在華庫存動態(tài)變化等行業(yè)動向，也都共同勾勒出了同樣的趨勢，即電動化競爭進入以合作為主的“降本階段”，而智能化則正演變?yōu)橐粓鲆詳?shù)據(jù)和AI為核心的劇烈競爭。

當硬件和電池逐漸同質化，汽車的競爭焦點便開始轉向“大腦”——即人工智能與軟件能力。日產與Wayve的合作不僅是技術升級，更是傳統(tǒng)主機廠在面對行業(yè)價值鏈重構時的戰(zhàn)略化突圍，個中合縱連橫的背后，我認為完全可以視作整個汽車產業(yè)從電動化向智能化加速演進的又一案例。

1.為什么是Wayve？

日產與Wayve聯(lián)手的消息傳出時，我在幾個群里發(fā)了這個資訊，許多人的第一反應是：又一家傳統(tǒng)車企在自動駕駛上“買買買”，討論點都是在說這個技術所能應用的產品或后續(xù)的期待感，根本沒有意識到一個非常宏大的變化——這個百年工業(yè)巨頭，在時代的十字路口，開始為自己尋找一顆全新的“大腦”了，要執(zhí)手下場了，要補位戰(zhàn)略長久以來的短板了……

只是，為什么要找Wayve呢？過去十年，自動駕駛的主流路徑是“多傳感器融合+高精地圖+預設規(guī)則”。就像要教一個機器人開車，需要為它編寫一本極其詳盡的、包含所有可能情況的交通規(guī)則說明書，并給它配上激光雷達、毫米波雷達等“超強感官”。

這套系統(tǒng)復雜、昂貴，且難以適應規(guī)則之外的“長尾場景”。

而Wayve與特斯拉所代表的“端到端AI”范式，走的是一條更接近人類本質的路徑，它不依賴那本永遠寫不完的說明書，也不追求感官的堆砌，而是通過車載攝像頭觀察世界，像人類嬰兒學習走路一樣，通過海量真實駕駛數(shù)據(jù)，讓AI模型自己學會“駕駛”這項技能。

它輸入的是原始圖像，輸出的直接是方向盤、油門、剎車的控制信號。

這個模式與其他的智駕模式，有根本上的區(qū)別，主要是從“基于規(guī)則的編程”轉向了“基于學習的智能”。

日產的選擇，既焦慮，又果斷。

在L2級輔助駕駛逐漸普及的戰(zhàn)場上，以特斯拉為先鋒，中國的華為、小鵬等廠商已經(jīng)憑借全棧自研能力和快速數(shù)據(jù)迭代，構筑了顯著的身位優(yōu)勢。日產若沿著舊有的漸進式路線追趕，不僅需要投入巨資，更可能陷入“永遠落后一代”的技術陷阱。

于是，它做出了如此一個極具風險但也可能收益巨大的決定——不在別人領先的賽道上尾隨，而是直接押注代表下一代的全新賽道。與Wayve合作，等于承認了“端到端AI”是更接近終局的形態(tài)，并試圖以此實現(xiàn)一次戰(zhàn)略級的“跨越式追趕”。

要知道，Wayve的方案可是聲稱其魅力在于“硬件無關性”之上的，這個誘惑對日產這樣的傳統(tǒng)巨頭而言，太大了！

多年的發(fā)展使其擁有龐大而復雜的全球供應鏈與電子電氣架構體系，牽一發(fā)而動全身，若要全面轉向為某個特定自動駕駛方案設計的新硬件體系，其成本、時間與組織阻力將是天文數(shù)字。而Wayve的AI模型，理論上能夠適配現(xiàn)有的攝像頭與計算平臺，這意味著日產無需推翻重來，就能在現(xiàn)有的“身體”上，植入一顆更聰明的“大腦”。

“低風險、高回報”，用最小的架構震蕩，換取核心能力的重大變化，何樂而不為？

日產坐擁數(shù)十年的制造經(jīng)驗、全球化的產能布局和成熟的銷售渠道，它不缺造一輛好車的“軀體”能力。但它最缺乏的，恰恰是這個新時代最寶貴的資產——原生的、可快速迭代的AI能力。

這種能力無法通過短期的挖角或內部立項迅速獲得，它需要一整套從算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)到工程文化的全新“生命系統(tǒng)”。

通過資本紐帶與深度合作，日產希望將Wayve的“AI基因”導入自身機體，實際上，也是“用資本換時間，用合作換基因”。

這徹底改變了傳統(tǒng)汽車產業(yè)的游戲規(guī)則。

過去，主機廠與Tier1供應商（如博世、大陸）是清晰的采購關系，主機廠購買的是一個個功能完整的“黑盒子”系統(tǒng)。

但日產與Wayve的關系，更接近于“戰(zhàn)略共生”。

日產提供的是規(guī)模化量產場景、源源不斷的真實世界數(shù)據(jù)閉環(huán)以及嚴苛的車規(guī)級工程化能力；Wayve則提供最前沿的AI算法和以周甚至以天為單位的模型迭代速度。

雙方捆綁在一起，共同進化。

正如人的心臟或大腦，你可以暫時借助外部設備維持生命，但若要健康地奔跑，這個器官必須在你體內生長、跳動，并與你的整個系統(tǒng)協(xié)同工作。日產與Wayve的這次“合流”，我認為，更大的意義是傳統(tǒng)工業(yè)巨擘，在意識到自身“腦力”短缺后，主動發(fā)起的一場驚險而必要的“腦部移植”。

手術能否成功，不僅關乎一家公司的未來，也將在很大程度上，預示著一個舊產業(yè)秩序在面對顛覆性技術浪潮時，所能選擇的最終出路。

2.硬件同質化，決勝關鍵是什么？

現(xiàn)在全球的汽車市場，看起來挺有序，實際上，產業(yè)變化很大很激烈。

我所知的，一面是如雷諾與福特般，在電動化的“身體”上緊緊擁抱、共享平臺，以應對高昂的成本；另一面，卻是像日產這樣，在智能化的“大腦”上不惜重金、尋求獨家合作，以搏殺未來。

類似這樣矛盾的行為背后，都有一個統(tǒng)一的邏輯，那便是汽車的“四肢”正在加速標準化以求生存，而汽車的“靈魂”卻必須開始個性化以謀勝出。

所謂“四肢”，指的是汽車的軀干——底盤、三電系統(tǒng)（電池、電機、電控）這些構成一輛電動車的基礎。

研發(fā)一個先進的純電平臺，動輒需要上百億歐元的投入，但其帶來的用戶體驗差異化，卻遠不如內燃機時代不同發(fā)動機與變速箱組合那般鮮明。對于雷諾和福特而言，合作開發(fā)電動車，在“成本敏感”的硬件領域結成聯(lián)盟，攤薄天文數(shù)字的研發(fā)與制造成本，并且將省下來的巨額資金和工程師資源，重新押注到智能座艙與智能駕駛這個賽道，是他們所求的。

而且也不是個例，傳統(tǒng)車企大多數(shù)都是采取這樣的生存策略，大眾集團向外界開放其核心的SSP平臺，豐田與比亞迪合作生產電動車，吉利與雷諾成立動力總成公司，無一不是遵循著這樣的規(guī)則。

你可以把這理解為汽車產業(yè)的“基礎建設”階段，大家共同修建一條標準化的“電力公路”，以確保自己不掉隊。

然而，就在“軀體”走向同質化的同時，一場關于“大腦”的競賽正以更激烈的態(tài)勢展開。這里的“大腦”，便是以AI為核心的智能駕駛系統(tǒng)。

這場競賽的目標，聚焦在三個標志性的名字上：英偉達、特斯拉和Wayve。

英偉達從提供計算硬件的“軍火商”，到提供完整開發(fā)工具鏈（如DRIVEThor）的“軍事顧問”，再到如今直接以資本入股Wayve這樣的前沿算法公司，大步且深度的介入戰(zhàn)局，就是為了轉變成某種意義上的“參戰(zhàn)方”。

黃仁勛豪擲5億美元并盛贊Wayve為“萬億美元公司”，一者是看好，二者是以影響拉動影響，指向的說法，就是未來汽車的核心價值在于“具身AI”軟件，而英偉達要構建和主導的，正是支撐這個軟件世界的底層硬件與開發(fā)生態(tài)。

特斯拉呢？它那邊用的是市場表現(xiàn)去引出這樣的示范效應。

ModelS/X在華迅速售罄，產品熱銷之下是市場對其“全棧自研”智能能力的用腳投票。特斯拉的FSD系統(tǒng)，堅持純視覺路線并不斷向“端到端”進化，它在用實際行動教育整個行業(yè)和消費者：汽車的價值標桿已經(jīng)變了。

加速度的快感、內飾的奢華固然重要，但一款能夠持續(xù)學習、越開越聰明的“汽車大腦”，正在成為更致命的吸引力。

它證明的，是當“智力”足夠突出時，可以重塑品牌的一切。

而Wayve，則代表了價值鏈的最高最終的一種想象。

它不造車，不生產芯片，只專注于一件事——研發(fā)和出售“駕駛智商”。這是一種純粹的、可授權的AI軟件模型。

如果這種模式取得成功，它將徹底撕裂傳統(tǒng)的汽車商業(yè)模式。未來，汽車的硬件部分可能像如今的個人電腦一樣，利潤日益微薄；而真正帶來高額利潤和持久收入的，將是預裝或訂閱的AI駕駛軟件服務。

Wayve的模式暗示，最強大的“大腦”未必長在最大的“身體”里，它可以通過“授權”的方式，賦能任何一家車企。

但很多人或者會有疑問，如果電動化的“四肢”越來越像，那決定產業(yè)勝負的是否就完全變成了“大腦”？

我認為，從短期來看，電動化與智能化仍是并行發(fā)展的雙主線。

擁有一個優(yōu)秀的電動平臺，是參與比賽的“入場券”；但擁有一套卓越的智能系統(tǒng)，才是最終“贏牌”的關鍵。

沒有“入場券”，一切免談；但只有“入場券”，注定平庸。

長期的趨勢已經(jīng)非常清晰了，正如個人電腦的硬件最終標準化于x86架構，其千差萬別的體驗和價值幾乎完全由操作系統(tǒng)與應用程序（軟件）決定一樣，當電動底盤、電池包規(guī)格和驅動系統(tǒng)也趨于行業(yè)共識時，汽車之間決定性的差異，將100%來自于軟件與AI。

屆時，一個汽車品牌的內涵，將從“駕駛質感”、“操控樂趣”這些機械時代的詞匯，徹底轉向“出行體驗的智能程度”、“與AI共處的舒適感”這類數(shù)字時代的體驗。

品牌忠誠度，將建立在算法對用戶習慣的理解深度上，而非logo的光環(huán)上。

而這大概便是當前傳統(tǒng)車企最大的戰(zhàn)略悖論與“精神分裂”的現(xiàn)狀，它們必須在“身體”上努力走向通用化、標準化，以控制成本、確保生存；同時又必須在“大腦”上竭力追求個性化、獨占化，以塑造靈魂、贏得未來。

身體要“合縱連橫”，大腦卻要“軍備競賽”，這種撕裂感，是任何一家經(jīng)歷范式轉換的巨頭都必須承受的磨礪。

它們一邊聯(lián)手修建標準的“軀體流水線”，另一邊卻在各自秘密實驗室里，瘋狂鍛造那個希望獨一無二、掌控一切的“數(shù)字靈魂”。全球車壇的“分裂人格”，正是這個產業(yè)在撕裂與重生之間，最真實、也最激烈的寫照。

3.傳統(tǒng)供應鏈的黃昏已至？

只不過，它們這種左右互搏的做法，卻也直接讓身后龐大的零部件供應商陣營陷入了巨大的混亂。

當車企的需求從“一個功能固定的黑盒子”變成了“一套可以不斷進化的軟件系統(tǒng)”，那些曾經(jīng)靠賣硬件和整體解決方案為生的巨頭們，突然發(fā)現(xiàn)自己的核心生意被釜底抽薪。

游戲規(guī)則已經(jīng)變了，百年供應鏈體系，或者已經(jīng)迎來了一場徹底的洗牌。

曾經(jīng)在汽車工業(yè)金字塔中穩(wěn)居中樞、擁有絕對話語權的傳統(tǒng)Tier1巨頭們——如博世、大陸、采埃孚——它們又應該如何融入一個由軟件定義、追求快速迭代的數(shù)字世界？

這些巨頭有著無與倫比的機電一體化能力、規(guī)模龐大且品質穩(wěn)定的全球制造網(wǎng)絡、以及對車規(guī)級安全與可靠性的極致理解。

在過去的時代，主機廠依賴于它們提供的是一整套功能完整、經(jīng)過嚴格驗證的“黑盒子”系統(tǒng)，比如一個完整的剎車控制系統(tǒng)、一個打包好的ADAS功能套件。

車企付費，Tier1交付，交易清晰，責任明確。

但以“端到端AI”為代表的智能化浪潮，徹底顛覆了這套運行已久的規(guī)則。

如今，領先的車企渴望的不再是一個功能固定的硬件盒子，而是一種可迭代、可定制、可在線升級（OTA）的軟件能力。它們希望自己掌控數(shù)據(jù)閉環(huán)，主導算法進化，并根據(jù)用戶體驗實時調整系統(tǒng)表現(xiàn)。

當特斯拉、小鵬乃至日產（通過與Wayve合作）都在追求將智能駕駛的核心能力內化時，傳統(tǒng)Tier1過去那種“交鑰匙”式的整體解決方案，反而成了一種束縛。

車企擔心被鎖定在某個固定的技術路徑上，失去OTA進化的自主權和速度。

于是，我們看到一個趨勢，主機廠正在將供應鏈“打散”，他們可能向一家公司采購芯片，向另一家公司采購雷達，再聯(lián)合一家算法公司開發(fā)軟件，自己則扮演“系統(tǒng)集成者”和“數(shù)據(jù)所有者”的角色。

那么，博世、大陸們的黃昏到了嗎？

雖說未必，但艱苦卓絕的轉型已不可避免，要想生存下去，最起碼，要從“總包商”轉向“賦能者”，其路徑大致呈現(xiàn)出三個分野。

一部分巨頭選擇向“軟件集成商”進化。

這些傳統(tǒng)企業(yè)在頂尖AI算法原創(chuàng)性上可能與科技公司存在差距，但它們擁有深厚的系統(tǒng)工程經(jīng)驗、對車輛動力學和功能安全的深刻理解，以及將實驗室技術轉化為百萬輛級可靠產品的無價能力。

它們的新角色，是幫助車企高效、安全地整合來自各方的AI模塊（感知、決策、規(guī)劃），處理復雜的軟硬件接口，確保最終系統(tǒng)的穩(wěn)定與安全。

這依然是一個極具價值的專業(yè)壁壘。

另一條路，則更具雄心，那便是去嘗試構建新的底層生態(tài)霸權。這以英偉達為標桿，即自研高性能AI芯片并打造與之深度綁定的基礎軟件棧。

一些有實力的Tier1正朝此努力，旨在成為智能汽車的“新英特爾+新微軟”，通過定義計算架構與基礎軟件標準，來掌控新時代的命脈。

這條路投入巨大，風險極高，但一旦成功，回報也將是統(tǒng)治級的。

第三條路，則是回歸“專家”身份，在細分硬件領域做到絕對領先。

既然系統(tǒng)集成的主導權在向主機廠轉移，那就專注于成為某個不可替代的“核心元件”供應商。

例如，在激光雷達、4D成像毫米波雷達、高性能線控底盤執(zhí)行器等關鍵傳感器與部件上，追求極致的性能、可靠性與成本控制。當汽車的“大腦”越來越聰明，它對感知世界的“眼睛”（傳感器）和執(zhí)行指令的“手腳”（線控系統(tǒng)）要求也必然水漲船高。

成為這個鏈條上不可繞過的頂級專家，同樣能立于不敗之地。

轉型的殘酷性在于，資本市場評價它們的標準已經(jīng)改變。

未來，衡量一家Tier1巨頭成功與否的關鍵指標，將不再是其營收規(guī)模或出貨量，而是其軟件服務的收入占比、其產品支持OTA升級的活躍程度、以及其在AI與算法領域的核心專利數(shù)量。

它們必須證明，自己不僅擁有強大的工業(yè)身軀，更已孕育出適應數(shù)字時代的敏捷靈魂。

某種意義上，供應鏈這一端所衍生出來的自我革命，其激烈程度，絲毫不亞于臺前主機廠的廝殺。

4.中國市場如何發(fā)展？

這場全球供應鏈的洗牌，對中國市場來說絕不是隔岸觀火。

博世、大陸們的轉型陣痛，直接關系到中國車企未來要和誰并肩作戰(zhàn)，才能打贏智能化的戰(zhàn)爭？是繼續(xù)依賴艱難轉身的傳統(tǒng)巨頭，還是另辟蹊徑？中國的戰(zhàn)場，有著全世界最復雜的路況和最激烈的競爭，供應鏈的每一次顫抖，在這里都會被放大為決定勝負的關鍵變量。

中國汽車產業(yè)在近十年來，一直承受著“雙重壓力”。

在電動化的上半場，通過激烈的市場競爭與完善的供應鏈，中國無疑建立了全球矚目的領先優(yōu)勢，從電池技術到整車成本控制，都讓國際巨頭倍感壓力。

然而，在智能化的下半場，尤其是代表終極方向的“端到端AI駕駛”領域，挑戰(zhàn)已然兵臨城下。

特斯拉FSD進入中國市場被普遍視為只是時間問題，而Wayve所代表的純視覺AI模型，其可怕之處在于它試圖用純粹的軟件智能，繞過中國車企過去幾年苦心構筑的“高精地圖+激光雷達+多傳感器融合”的硬件與數(shù)據(jù)壁壘。

這意味著，中國在電動化領域積累的部分“護城河”，在一種全新的游戲規(guī)則面前，可能面臨被跨維度攻擊的風險。

但壓力之下，中國也蘊藏著舉世無雙的“獨特優(yōu)勢”。

這優(yōu)勢并非僅僅來源于政策或市場，而深植于這片土地本身：中國擁有全球最復雜、最動態(tài)、最“不守規(guī)矩”的道路交通環(huán)境。

從一線城市令人目眩的立交橋與車流，到鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道隨時出現(xiàn)的行人、非機動車與各種不確定因素，這里產生的駕駛數(shù)據(jù)是訓練一個強大、魯棒、懂得處理“邊緣案例”的AI大腦最寶貴的資源。

同時，中國擁有全球最活躍、最龐大的軟件工程師群體與移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，為AI算法的快速開發(fā)、測試與迭代提供了肥沃土壤。我們已經(jīng)看到，華為的GOD（通用障礙物檢測）網(wǎng)絡、小鵬XNGP背后的XNet感知架構等，都在本質上探索著“端到端”或“重感知、輕地圖”的路徑，證明中國的科技公司與車企并非技術上的跟隨者。

那么，中國車企的主流技術路線將走向何方？是效仿特斯拉和Wayve，押注“純視覺”的簡潔與極致，還是堅持并升級現(xiàn)有的“多傳感器融合”路線？

我們不能將這幾個問題看作是單純的技術辯論，而是一個具體落地的趨向，選擇純視覺，意味著將對算法的信心提升到極致，并賭注自身能夠建立全球最高效、最強大的數(shù)據(jù)閉環(huán)與訓練體系，用“軟實力”彌補“硬感知”的缺失。堅持多傳感器融合，則是相信激光雷達等硬件提供的確定性與安全冗余，在現(xiàn)階段仍是不可或缺的“拐杖”，并希望通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化來構筑綜合體驗優(yōu)勢。

這個選擇，考驗的不僅是技術眼光，更是對自身數(shù)據(jù)工程能力、算法原創(chuàng)實力乃至商業(yè)模式的自信。

基于這些因素，我們可以嘗試描摹2025至2030年中國智能駕駛市場可能演進的格局。

第一陣營，可能會是特斯拉，它憑借全球數(shù)據(jù)迭代與品牌光環(huán)，作為全棧自研的標桿獨立存在。

第二陣營，則可能是華為與百度Apollo這樣的“賦能者”，它們不直接造車（或并非主力），而是通過向多家車企提供全棧或部分智能解決方案，構建龐大的生態(tài)聯(lián)盟，以規(guī)模和生態(tài)力量參與競爭。

第三陣營，應該還在廝殺當中，一邊是理想、蔚來、小鵬等頭部新勢力，堅持全棧自研但受限于自身銷量規(guī)模的數(shù)據(jù)積累；另一邊則是尋求轉型的國有與傳統(tǒng)民營車企，它們可能通過類似“日產-Wayve”的模式，與頂尖AI公司合作以求快速補位，用資本換取時間與技術。

此外，小米、字節(jié)跳動等擁有深厚AI和用戶生態(tài)的科技巨頭，是不可忽視的“黑馬變量”，它們可能以更融合的“汽車+AI+生態(tài)”新物種形態(tài)切入，徹底打破現(xiàn)有的競爭維度。

面對如此變局，中國汽車產業(yè)、企業(yè)更需要避免陷入新一輪“硬件內卷”，不能僅僅滿足于在宣傳冊上堆砌激光雷達的數(shù)量、算力芯片的TOPS數(shù)值，而應將競爭重心轉向更本質的維度：如何用更少的數(shù)據(jù)實現(xiàn)更快的模型收斂（數(shù)據(jù)效率）？如何讓一套系統(tǒng)能無縫適應從上海到喀什的不同路況（算法泛化能力）？如何讓乘客在AI駕駛時感到真正舒適、可信賴（用戶體驗）？

其次，在關乎行業(yè)長遠發(fā)展的AI基礎模型層面，或許可以探索“開源合作”的中國特色道路。單個公司的數(shù)據(jù)與算力終有瓶頸，能否在確保數(shù)據(jù)隱私與安全的前提下，由行業(yè)領軍企業(yè)或國家研究機構牽頭，共同建設一個開放、共享的“中國駕駛大模型”基礎底座？這能避免全社會資源的重復投入，加速整體技術進步。

最后，是不是可以考慮去重新定義“供應鏈安全”的內涵？新時代的供應鏈安全，絕不僅僅關乎車規(guī)級芯片和動力電池的穩(wěn)定供應，它更關乎AI算法與軟件的自主可控、高質量數(shù)據(jù)生態(tài)的良性循環(huán)，以及頂尖AI與軟件人才的培養(yǎng)與留存。失去了對“大腦”的掌控，再強壯的“四肢”也將聽命于人。

中國市場的啟示在于全球汽車產業(yè)百年未有之大變局，其最精彩的章節(jié)，注定會在這里書寫。這里既有最迫切的轉型壓力，也有最豐富的創(chuàng)新養(yǎng)分；既有最殘酷的競爭紅海，也有最廣闊的應用藍海。

中國車企與科技公司所探索的，不僅僅是一種技術路線或商業(yè)模式，更是在回答當汽車成為最大的移動智能終端，一個擁有最復雜現(xiàn)實場景與最活躍數(shù)字生態(tài)的國度，能否孕育出定義下一個時代的“汽車智能”這樣的一個問題！

回望汽車發(fā)展的百年長河，其審美與價值核心一直在變化。

從追求機械精密與澎湃馬力的“機械美學”時代，我們正堅定地駛向一個以計算能力、數(shù)據(jù)智能和持續(xù)進化體驗為核心的“智能美學”時代。

2025年末，從雷諾-福特的平臺整合，到日產-Wayve的AI聯(lián)姻，再到特斯拉引發(fā)的市場熱潮，這一連串事件并非雜亂無章的噪音。

它們是歷史轉折點上，幾個清晰而有力的足印，共同指向同一個未來，那個最終贏得用戶的，將不再只是擁有一副好身板的汽車，而是一個真正懂得思考、并能與你一同成長的智慧伙伴。

本文作者 | 東叔

審校 | 童任

配圖/封面來源 | 騰訊新聞圖庫

編輯出品 | 東針商略

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