a computer generated image of a network and a laptop
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2026年：普通人也能用的顶尖AI工具

文/

提示词技巧的终结

到了2026年，与计算机对话的新鲜感早已褪去。现在真正重要的工具，是那些不再需要你下指令，而是能直接帮你干活的“好帮手”。我们已经告别了只会写诗的聪明聊天机器人时代。如今，最实用的软件都在你的手机和笔记本电脑后台默默运行。它们帮你处理现代生活中那些琐碎的摩擦，完全不需要你绞尽脑汁去写什么完美的提示词。如果你还在研究怎么向AI提问来总结邮件，那你的思路就错了。现在的标准是：AI助手已经知道这封邮件很重要，并根据你的日程安排自动写好了回复。这种从“被动聊天”到“主动代理”的转变，正是当前科技环境的核心特征。大多数人不需要一个创意伙伴，他们需要的是一个能处理日常杂事的数字文员。本文将为你盘点那些真正能为普通人带来实效的工具。

隐形后台任务的时代

当下的工具主打一个“语境”。过去，你得把文本复制粘贴到窗口里才能获得帮助；现在，软件直接嵌入在操作系统里。它能看到你所见，听到你所闻。这通常被称为环境计算（ambient computing）。这意味着AI可以访问你的文件、之前的对话以及即将到来的日程安排。它不再是一个独立的访问目的地，而是介于你和硬件之间的一层智能。许多用户仍以为AI只是更高级的Google搜索，这大错特错。搜索是为了寻找信息，而这些新工具是为了执行任务。它们使用的是大型动作模型（large action models），而不仅仅是大型语言模型。它们可以点击按钮、填写表格、在不同app之间搬运数据。它们的设计初衷就是减少完成项目所需的点击次数。这种转变是因为企业不再执着于让AI听起来像人，而是专注于让它变得好用。结果就是，这些功能用起来不像是在跟机器人聊天，更像是“复制粘贴”命令的超级进化版。如果你有大量重复性的数字任务，一定要试试这些工具；但如果你的工作完全是体力活，或者你极其看重物理隔离的隐私，那可以忽略它们。重点已经从“AI能说什么”转移到了“AI能为你做什么”。

弥合全球生产力差距

这些工具的影响力最直观地体现在它们如何弥合语言和技术鸿沟。对于巴西的小企业主或印度尼西亚的学生来说，用完美的英语交流或编写基础代码不再是门槛。这在很大程度上拉平了全球劳动力市场，其影响深远。它让人们无需接受外语或计算机科学的专业教育，就能参与全球经济。正如MIT Technology Review的报告所记录的那样，数字劳动力的结构正在发生变化。然而，这也意味着基础行政技能的价值正在下降。世界正走向一个“管理AI的能力比亲自执行任务的能力更重要”的模式。这种转变不仅关乎生产力，更关乎谁能掌握高阶协调权。过去，只有富人或大公司才请得起私人助理，现在，任何拥有智能手机的人都能享受到这种组织力。这让效率变得平民化，但也创造了一种新的数字鸿沟。那些无法或不愿使用这些工具的人，将发现自己被世界远远甩在身后。自动化与手动操作之间的差距正在拉大。这绝非纸上谈兵，看看初创公司扩张的速度以及个人如何跨时区管理生活就知道了。

与真正能干的智能体共存

想象一下自由职业设计师Elias的一个普通周二。过去，他每天要花三小时处理邮件、发票和排程。现在，他的系统处理了大部分工作。当客户发来模糊的会议请求时，AI会自动查看他的日程，建议三个时间段，并直接生成会议链接，Elias甚至不需要打开邮件app。当他在设计软件里工作时，AI会自动追踪计费工时，并在周末自动生成发票。据Wired报道，这种工作流正成为独立工作者的标配。真正的价值体现在突发状况时：如果Elias收到航班延误的通知，AI不仅会告诉他这个消息，还会查看他的日程，识别出他会错过的会议，并为他起草给与会者的道歉信，甚至顺便搜索机场附近的酒店。这就是“提供信息”的工具与“采取行动”的工具之间的区别。

现在的一天通常是这样的：

  • 早晨：Elias煮咖啡时，系统会语音播报最紧急的任务摘要。
  • 中午：AI过滤掉垃圾电话，并将冗长的语音留言总结成简短的文字笔记。
  • 下午：工具通过从历史记录中提取相关图片和文本，整理新项目的研究资料。
  • 晚上：AI准备好明天的优先级列表，并调暗灯光提醒休息。

许多人的困惑在于误以为AI是来搞创作的。Elias发现用AI生成设计只会产出客户讨厌的平庸作品。于是他不再用它来做“工作本身”，而是用它来处理“工作之外的琐事”。这就是公众认知与现实的偏差。人们以为AI会取代艺术家，实际上它取代的是艺术家的秘书。这才是该技术更实用的用法。它让Elias能花更多时间在真正享受的创意任务上，也让他能在不被行政负担压垮的情况下承接更多客户。重点从“创作”转向了“策展”。

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我们正在积累的隐私债务

虽然这些工具带来了极大的便利，但其背后隐藏的代价却鲜有人讨论。如果AI在管理你的日程和通讯，那么你的时间到底属于谁？你正在将决策权委托给一个追求效率而非你个人幸福的算法。当你不再需要解决小问题时，你的批判性思维能力会怎样？还有数据追踪的问题。为了高效，这些工具需要完全访问你的私生活：它们要阅读你的消息、查看银行账单、了解你的位置。我们实际上是在云端构建了一个数字孪生体。谁拥有这些数据的钥匙？如果服务商修改了条款，你能带着你的“记忆”转投竞争对手吗？我们正在用隐私换取每周多出的几小时空闲。这笔交易公平吗？我们还必须思考，这些工具是让我们更高效了，还是仅仅更忙了？如果每个人都有一个每分钟能发一百封邮件的AI助手，我们最终只会收到更多的邮件。我们正处于一场自动化军备竞赛中，而终点在哪里并不明确。我们必须考虑被持续优化的心理负担。当每一分钟都被外部实体规划好时，你就失去了产生新想法的偶然性。系统或许能防止你开会迟到，但也可能让你错过改变职业生涯的邂逅。我们正面临成为自己生命中“乘客”的风险。

本地代理的技术架构

对于想要深入了解的人来说，当前的AI时代由本地执行和专用硬件定义。到2026年，大多数旗舰手机都内置了专用的神经处理单元，每秒可处理数十亿次运算。这使得小型语言模型（Small Language Models）能够完全在设备上运行。这不仅降低了延迟，还提升了安全性，因为你的数据从未离开过你的硬件。The Verge等科技媒体指出，这种硬件转变是移动计算十年来最大的变革。资深用户目前正专注于本地上下文窗口和API编排。

资深用户正关注这三个领域：

  • 本地上下文窗口：现代设备可在本地内存中保存多达10万个token，实现即时调用。
  • API编排：使用LangChain等工具，无需人工干预即可连接不同服务。
  • 向量数据库：以可搜索格式存储个人数据，AI可在毫秒级内进行查询。

现在的限制不再是模型本身的智能程度，而是集成带宽。如果一个app没有干净的API，AI就无法与其有效交互。这促使所有软件都在推动标准化接口。我们还看到向“代理工作流”的转变，即用户设定目标，系统决定实现步骤。这要求用户对系统处理边缘情况的能力有高度信任。你可以在我们的平台上找到更多关于最新AI消费者趋势的信息。目前的瓶颈在于高频API调用的token成本，以及移动处理器在繁重推理任务下的热限制。随着模型及其关联数据库的增长，本地存储也正成为一个关注点。

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选择你的数字负担

在这个时代，最好的AI工具是你用着用着就忘了它们存在的那些。它们不是花哨的网站或想当朋友的聊天机器人，而是让你的数字生活运行得更顺畅的隐形代码。如果一个工具需要你花比它节省下来的时间更多的精力去管理，那它就不值得。目标是减轻在超连接世界中生活的认知负荷。随着我们向前迈进，“AI”和“软件”之间的界限将消失，一切都将被默认是智能的。悬而未决的问题是：我们将利用这些省下的时间去做有意义的事，还是仅仅用更多的数字噪音填满它？我们正进入一个工具比我们自己更了解我们的时代，这需要一种全新的数字素养。

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    让 AI 变得更实用的提示词技巧

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    从对话到指令的转变大多数人与人工智能交互时，就像在和搜索引擎说话，或者是在玩某种魔术戏法。他们输入一个简短的问题，然后期待一个精彩的答案。这种方法正是导致结果重复或浅显的主要原因。想要获得专业级的产出，你必须停止提问，转而提供结构化的指令。目标是将对话式的闲聊转变为基于逻辑的命令系统，将模型视为推理引擎，而非简单的数据库。当你提供清晰的框架时，机器处理信息的精确度会远超普通用户的认知。这种转变要求我们从根本上改变对交互的看法。这并不是要寻找巧妙的措辞来“欺骗”机器变得聪明，而是要梳理自己的思路，为机器铺设一条清晰的路径。到今年年底，那些能够驾驭模型的人与仅仅在“聊天”的人之间，将拉开巨大的专业能力差距。 构建清晰的结构化框架有效的机器指令依赖于三个支柱：背景（Context）、目标（Objective）和约束（Constraints）。背景提供了模型理解环境所需的信息；目标明确了最终产出的具体要求；约束则划定了边界，防止模型偏离主题。初学者可以将其想象成给新员工下达任务：不要只说“写一份报告”，而要说“你是一名财务分析师，正在审查一家科技公司的季度报表。请撰写一份三段式的总结，重点关注债务权益比率。不要使用行业术语，也不要提及竞争对手。”这种简单的结构迫使模型优先处理特定数据。背景奠基确保了模型不会从不相关的行业中产生幻觉。如果没有这些边界，机器会默认使用训练数据中最常见、最通用的模式，这就是为什么很多 AI 的输出看起来像大学论文——因为那是阻力最小的路径。当你增加约束时，你就是在强迫模型更努力地工作。你可以参考 OpenAI 的官方文档，了解系统消息是如何引导行为的。逻辑很简单：你缩小的可能性范围越窄，结果就越准确。机器没有直觉，它拥有一张语言的统计地图。你的工作就是在这张地图上高亮出通往目标的特定路线。如果你不设限，机器就会走最拥挤的高速公路。 精确输入背后的经济意义这种转变的全球影响已经体现在企业分配认知劳动的方式上。过去，初级员工可能需要花费数小时起草文档初稿；现在，他们被期望成为机器生成内容的编辑。这改变了人类劳动的价值，从“生产”转向了“验证”。在劳动力成本高的地区，这种效率是保持竞争力的必需品；在发展中经济体，它让小团队无需增加人手即可通过扩展产出与全球巨头竞争。然而，这一切完全取决于指令的质量。指令不当的模型只会产生垃圾，导致必须从头重写，这比人类直接撰写所消耗的时间成本更高。这就是现代生产力的悖论：我们拥有闪电般快速的工具，但它们需要更高水平的初始思考才能发挥作用。到 2026 年，基础写作技能的需求可能会下降，而对逻辑架构能力的需求将激增。这不仅限于英语市场，随着模型在跨语言推理方面变得更加熟练，同样的逻辑适用于所有语言。你可以在 aimagazine.com/analysis/prompting-logic 报告中了解更多关于这种工作性质转变的信息，其中详细介绍了企业如何对员工进行再培训。驾驭机器的能力正变得像四十年前使用电子表格一样基础。这是一种奖励清晰、惩罚模糊的新型素养。 你有什么想让我们报道的AI故事、工具、趋势或问题吗？ 向我们提交你的文章想法 — 我们很乐意听取。 实践执行与反馈逻辑想象一下项目经理 Sarah 的一天。她有一份长达一小时的混乱会议记录。普通用户会直接粘贴文本并要求“总结”。Sarah 则使用“逻辑优先”模式：她告诉 AI 扮演记录员，指令它只识别行动项、负责人和截止日期。她还添加了一个约束，要求忽略会议中的闲聊或技术故障。这种逻辑优先的方法为她节省了两个小时的手动审查时间。随后，她将输出结果反馈给模型并下达新指令，要求模型识别截止日期中的任何矛盾。这就是“评论家-修正者”模式。这是一个至关重要的策略，因为它强迫 AI 对照源文本检查自己的工作。人们往往高估了 AI 一次性做对的能力，却低估了通过要求它寻找自身错误所能带来的提升。这个过程不是单行道，而是一个循环。如果机器生成的列表太模糊，Sarah 不会放弃，而是添加新的约束，要求以表格形式呈现，并增加一列“潜在风险”。这对任何初学者来说都是一个可复用的模式。不要接受第一稿，要求机器根据特定标准对草稿进行批评。这就是人类审查最重要的地方。Sarah 必须验证截止日期是否真的可行——AI 可能会正确识别出某人承诺周五前提交报告，但它不知道那个人正在休假。机器处理数据，而人类处理现实。在这种场景下，Sarah 不是写作者，她是逻辑编辑。她花费时间优化指令并验证产出。这是一项不同于传统管理的技能，需要理解信息是如何结构的。如果你给机器一团乱麻，它会返回一个更快、更大的乱麻；如果你给它一个框架，它就会变成一个工具。 自动化思维背后的隐形摩擦我们必须审视这种效率背后的隐性成本。每一个复杂的提示词都需要巨大的算力。用户看到的只是一个文本框，但后端涉及数千个在高温下运行的处理器。随着我们转向更复杂的提示模式，单项任务的能源足迹也在增加。此外还有数据隐私问题。当你向模型提供深度背景时，往往是在分享专有的业务逻辑或个人数据。这些数据去哪了？即使有企业级保护，数据泄露的风险对许多组织来说依然存在。此外，还有“认知萎缩”的问题。如果我们依赖机器来构建逻辑，我们是否会失去独立思考复杂问题的能力？机器是输入的镜像。如果输入带有偏见，输出也会以一种更润色、更令人信服的方式呈现偏见，这使得偏见更难被察觉。我们往往高估了机器的客观性，却低估了我们自己的措辞对结果的影响。如果你要求 AI “解释为什么这个项目是个好主意”，它会找出理由来支持你。除非你明确要求它做一个严厉的批评者，否则它不会告诉你项目是否实际上是一场灾难。这种确认偏误内置在这些模型的运作方式中。它们被设计为“乐于助人”，这通常意味着它们被设计为顺从用户。要打破这一点，你必须明确命令模型反驳你。这种摩擦对于诚实的分析是必要的。你可以阅读 Anthropic 关于模型安全和对齐的最新研究，了解更多系统性风险。我们正在构建一个思维速度更快，但思维方向更容易被操纵的世界。 BotNews.today 使用人工智能工具进行内容研究、撰写、编辑和翻译。 我们的团队审查并监督整个过程，以确保信息有用、清晰和可靠。 推理引擎的内部运作对于那些想要超越基础模式的人来说，了解技术限制至关重要。每个模型都有一个上下文窗口（Context Window），这是它一次性能够“记住”的信息总量。如果你的提示词和源文本超过了这个限制，模型就会开始遗忘对话的早期部分。这不是逐渐淡出，而是硬性截断。在 2026 年，上下文窗口已经显著增长，但它们仍然是有限的资源。高效的提示词技巧涉及最大化每一个 Token 的效用。一个 Token 大约相当于四个英文字符。如果你使用填充词，就是在浪费模型的内存。工作流集成是进阶用户的下一步。这涉及使用 API 将 AI 连接到本地存储或外部数据库。模型不再需要粘贴文本，而是直接从安全文件夹中提取数据，这减少了“喂养”机器的手动劳动。然而，API 限制可能成为瓶颈。大多数提供商都有速率限制，限制了每分钟的请求次数，这需要任务批处理策略。你还必须考虑 Temperature 设置：低 Temperature

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    2026年，为什么你该关注AI PC？

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    迈向本地智能时代通用计算机的时代正在落下帷幕。到了2026年，你桌上的机器将不再仅仅依赖处理器和显卡来处理日常任务，焦点已经转移到了NPU（神经网络处理单元）上。这块专门的硅片旨在处理人工智能所需的繁重数学运算，既不会耗尽你的电池，也不必将数据发送到远程服务器。多年来，我们一直被告知云端是计算的未来，但这种叙事正在改变。由于对速度和隐私的需求，本地硬件正在重拾其重要性。如果你现在正在看新款笔记本电脑，那些营销标签可能看起来很吵闹，但向“端侧推理”的底层转变，是几十年来个人计算架构中最重大的变革。这不仅仅关乎某个单一功能或炫酷的演示，而是关于机器如何实时理解并预判你的需求。 定义NPU（神经网络处理单元）要理解为什么这很重要，我们必须看看软件传统上是如何运作的。今天的大多数应用程序都是静态的，它们遵循开发者编写的一系列指令。当你使用像聊天机器人或图像生成器这样的AI工具时，你的电脑通常会通过互联网向大型数据中心发送请求，数据中心完成工作后再将结果发回。这个过程被称为“云端推理”，它速度慢、需要持续连接，且会将你的数据暴露给第三方。而AI PC通过在本地完成这些工作改变了这一点，这就是“端侧推理”。NPU是专门为驱动这些模型的矩阵乘法而构建的。与什么都干的CPU或专为像素设计的GPU不同，NPU针对效率进行了优化。它可以在使用极少电量的情况下，每秒运行数十亿次运算。这意味着你的风扇保持安静，电池也能支撑一整天的高强度使用。微软和英特尔正在大力推动这一标准，因为它减轻了他们自身服务器的负担。对于用户来说，这意味着机器随时待命，你无需等待服务器响应即可整理文件或编辑视频。智能被直接植入硬件本身，这不仅是完成旧事物的一种更快方式，更是一种构建软件的新方法——它能看见、听见并理解上下文，而无需离开你的物理设备。这种硬件转变的优势包括：减少翻译和视频特效等实时任务的延迟。通过将后台任务从耗电的CPU卸载，提升电池续航。通过将敏感个人数据保存在本地驱动器上，增强安全性。无需活跃互联网连接即可使用高级AI工具的能力。 为什么隐私与主权至关重要这一转变的全球影响是巨大的。我们正目睹向专家所称的“数据主权”迈进。在欧盟等拥有严格隐私法的地区，在本地处理敏感信息是许多行业的强制要求。政府和企业越来越警惕将专有数据发送给云服务商。到2026年，本地AI将成为任何重视安全性的组织的标准。这也对数字鸿沟产生了巨大影响。在世界某些高速互联网昂贵或不可靠的地方，一台能够离线执行复杂任务的机器是必需品。它为那些无法依赖云端的创作者和学生创造了公平的竞争环境。此外还有能源问题。数据中心消耗大量电力和水资源用于冷却，将工作负载转移到数百万台高效笔记本电脑的NPU上，可以显著减少科技行业的碳足迹。像Qualcomm这样的公司已经展示了这些芯片如何在每瓦性能指标上超越传统处理器。这是一场向去中心化智能的全球转型，它将权力从少数几个巨大的服务器农场收回，交还给个人用户。这种变化影响着从乡村诊所的医生到高层写字楼的软件工程师等每一个人。你可以在我们网站上提供的最新AI硬件评测中找到更多详情。 与你的数字伙伴共度一天想象一下2026年一位自由职业营销顾问的典型周二。她在一家没有Wi-Fi的咖啡馆打开笔记本电脑。过去，她的生产力会受到限制，但现在，她的本地AI模型已经处于活跃状态。当她开始与客户进行视频通话时，NPU会处理背景降噪和实时眼神接触校正，它还会生成实时转录和待办事项列表。所有这些都在她的机器上完成，因此零延迟且没有隐私风险。稍后，她需要编辑一段宣传视频，她无需手动翻看数小时的素材，只需输入提示词即可找到产品出现的所有片段。本地模型会立即扫描文件，无需上传到服务器。在她工作时，系统会监控她的功耗，意识到她稍后有长途飞行，便会调整后台进程以确保电池能撑到找到充电器为止。当她收到一封她不懂语言的电子邮件时，系统会提供完美的翻译，捕捉原文的专业语气。这并非一系列独立的应用程序，而是一个位于用户和操作系统之间的凝聚力智能层。机器了解她的偏好、文件系统和日程安排，它就像一位数字参谋长。这种集成水平在依赖云端时是不可能实现的，因为延迟太高且成本太大。现在，硬件终于赶上了愿景。标准笔记本电脑与AI原生机器的区别，就像是工具与伙伴的区别。 BotNews.today 使用人工智能工具进行内容研究、撰写、编辑和翻译。 我们的团队审查并监督整个过程，以确保信息有用、清晰和可靠。这种情况正成为专业工作的基准。我们正在告别搜索文件的时代，迈向询问信息的时代。如果你需要知道客户三个月前对某个预算项目说了什么，你只需询问，机器会搜索你的本地历史并提供答案，而且不会在企业服务器上索引你的数据。这种转变也改变了我们创作内容的方式。对于图形设计师，NPU可以在几秒钟内生成高分辨率纹理或放大旧图像；对于程序员，它可以根据本地代码库建议整块逻辑。共同点是工作保持在本地，这消除了定义互联网时代的“加载转圈”，让使用电脑的体验再次变得流畅且灵敏。它还允许实现以前不可能达到的个性化水平，你的机器会学习你的工作方式并相应地优化性能。这就是为什么从长远来看，硬件比软件更重要的真正原因。 进步的隐形成本虽然前景广阔，但我们必须问问在这场转型中我们放弃了什么。如果我们的机器不断监控我们的行为以提供上下文，那么谁真正控制了这些数据？即使它保留在设备上，操作系统供应商是否仍在收集关于我们如何与这些模型交互的元数据？我们还必须考虑这些硬件的隐形成本。我们是否在为大多数软件尚无法利用的NPU支付溢价？许多开发者仍在追赶这种硬件转变，这意味着你可能买了一台下一代机器，但在其生命周期的第一年，它的表现和旧机器一模一样。还有电子垃圾的问题，随着AI硬件的快速演进，这些机器会比前代产品更快过时吗？如果某年的NPU无法运行后续的模型，我们将面临大规模的强制升级周期。我们也应该对营销标签持怀疑态度，每个制造商都在他们的包装盒上贴上AI贴纸。AI PC是否有标准，还是仅仅是品牌通胀？我们必须要求这些芯片到底做了什么保持透明。它们是真的在改善我们的生活，还是仅仅是硬件公司在饱和市场中证明更高价格合理性的手段？公众认知与底层现实之间的分歧依然巨大。大多数人认为AI是一种云服务，但现实是，最强大的工具很快将是那些从不触及互联网的工具。这给我们留下了一个关于连接未来的开放性问题：如果我们不再需要云端来获取智能，那么构建现代网络的公司的商业模式会怎样？ 表面之下的硅片对于那些关心底层架构的人来说，2026年的硬件由TOPS（每秒万亿次运算）定义。我们看到业界正在推动NPU至少达到40到50 TOPS，以满足Microsoft Copilot+ PC等高级功能的要求。这种性能主要以INT8精度衡量，这是本地模型在效率和准确性之间的最佳平衡点。开发者现在正使用Windows Copilot+ Runtime来利用这些硬件层，这允许与本地存储和系统API无缝集成。与云端API不同，一旦模型在设备上，就没有按请求计费或速率限制。然而，这给内存带来了巨大压力。我们看到16GB已成为任何功能性AI PC的绝对最低配置，建议创作者运行本地模型时使用32GB或64GB。存储速度也至关重要，将大参数模型加载到内存需要高速NVMe驱动器以避免瓶颈。我们还看到混合工作流的兴起，即NPU处理初步处理，而GPU介入处理更复杂的任务。这种分工由复杂的中间件管理，它根据当前的热余量和电源状态决定任务应在哪里运行。这是一场复杂的硅片之舞，需要像Intel这样的硅片供应商与软件巨头之间进行紧密集成。现代AI PC的硬件要求包括：专用的NPU，至少具备40 TOPS的本地推理能力。至少16GB的高速统一内存。用于快速模型加载的高带宽NVMe存储。先进的热管理系统，以处理持续的AI工作负载。 你有什么想让我们报道的AI故事、工具、趋势或问题吗？ 向我们提交你的文章想法 — 我们很乐意听取。 硬件转变的最终判决在2026年投资AI PC的决定归结为你对自主权的需求。如果你厌倦了被束缚在云端并担心数据隐私，向本地NPU的转变是真正的前进了一步。这是AI纯营销阶段的结束，也是实际效用阶段的开始。虽然贴纸和流行语将继续充斥货架，但底层技术是扎实的。我们终于看到了能够跟上现代软件需求的硬件。问题不再是你是否需要AI，而是你希望你的AI住在你的桌面上，还是住在几千公里外的服务器农场里。你的选择将决定你未来十年的数字体验。随着技术的不断演进，拥有本地智能和没有它的人之间的差距只会越来越大。 编者按：我们创建本网站，旨在作为一个多语言人工智能新闻和指南中心，为那些并非电脑极客，但仍然希望了解人工智能、更有信心地使用它并关注正在到来的未来的人群服务。 发现错误或需要更正的地方？告诉我们。