火熱的影像AI：到底是泡沫還是“賭局”?

原標(biāo)題：火熱的影像AI：到底是泡沫還是“賭局”?

文/明定坎村

2017年，影像AI的機(jī)會(huì)讓許多創(chuàng)業(yè)者趨之若鶩;然而，風(fēng)口之下有人卻選擇了離開(kāi)。

“團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)仔細(xì)考慮，最后決定放棄影像AI，繞向了為醫(yī)療單位提供數(shù)據(jù)和軟件服務(wù)方向，”一位醫(yī)療行業(yè)連續(xù)創(chuàng)業(yè)者向GPLP君坦言，目前看不清影像AI的商業(yè)模式，貿(mào)然進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)太高。

“影像AI像一場(chǎng)賭局，”一位醫(yī)療行業(yè)資深投資人告訴GPLP君，“目前大多影像AI公司嘗試與醫(yī)院進(jìn)行科研合作，幫助其提高診斷效率，而真正深入到臨床診斷的影像AI產(chǎn)品較少;所以，要想影像AI產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)商業(yè)付費(fèi)，目前還很困難?！?/p>

火熱的影像AI到底怎么了?到底是泡沫還是“賭局”?

　　影像AI:競(jìng)爭(zhēng)激烈的賽道

2017年，影像AI在國(guó)內(nèi)十分火熱?？拼笥嶏w智慧醫(yī)療事業(yè)部相關(guān)負(fù)責(zé)人馬文君曾表示，“如今的智能影像很像前幾年的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，大家一窩蜂進(jìn)來(lái)了?！?/p>

以融資來(lái)論，據(jù)GPLP不完全統(tǒng)計(jì)，2107年影像AI領(lǐng)域約融資20多次，融資總額大概20億元人民幣左右，目前行業(yè)內(nèi)頭部企業(yè)大多進(jìn)入到了B輪。根據(jù)公開(kāi)資料顯示，目前全國(guó)有300多家醫(yī)療影像相關(guān)的公司，而單以AI+影像的創(chuàng)業(yè)公司不下百家，占到行業(yè)三分之一左右，競(jìng)爭(zhēng)十分激烈。

(資料來(lái)源：GPLP根據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)等資料綜合)

為何醫(yī)療影像AI領(lǐng)域成為創(chuàng)業(yè)者和資本擁簇的賽道?

這實(shí)際上和我國(guó)醫(yī)療影像資源缺少的現(xiàn)狀有關(guān)。根據(jù)公開(kāi)資料顯示：我國(guó)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率約為 30%，能夠診斷的醫(yī)師數(shù)量增長(zhǎng)遠(yuǎn)不及影像數(shù)量的增長(zhǎng)，單以放射科醫(yī)師為例，年增長(zhǎng)率只有4.1%;而與此同時(shí)，中國(guó)的放射科醫(yī)師每天至少需要看4萬(wàn)張醫(yī)療影像，嚴(yán)重供求失衡，由此導(dǎo)致一個(gè)結(jié)果是我國(guó)醫(yī)療影像誤診人數(shù)高達(dá)5700萬(wàn)人/年。

在影像AI診斷出現(xiàn)之前，政府的解決方案是通過(guò)外包給第三方獨(dú)立機(jī)構(gòu)。于是，從2009年開(kāi)放第三方診斷中心以來(lái)，這個(gè)方法曾在一定程度上緩解了醫(yī)療影像診斷的壓力，但是依然無(wú)法從根本上緩解這種高度依賴(lài)勞動(dòng)力的看片方式。

隨后，AI技術(shù)變革的出現(xiàn)讓政府和創(chuàng)業(yè)者看到了機(jī)會(huì)——人的精力有限，可以交給精力無(wú)窮的機(jī)器。

2017年7月份政府印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，隨后12月工信部又印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》通知，其中明確了具體目標(biāo)：推動(dòng)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化，支持腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)研發(fā)，加快醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)的產(chǎn)品化及臨床輔助應(yīng)用。

這讓大家都看到了機(jī)會(huì)及希望。

因此，國(guó)家戰(zhàn)略之下，各方力量的紛紛涌入，據(jù)GPLP君研究發(fā)現(xiàn)，目前涉及到的影像AI領(lǐng)域公司粗略可以歸納分為四類(lèi)：

第一類(lèi)是新興的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司，目前主要通過(guò)和醫(yī)院合作進(jìn)行研究方式，比如依圖科技、圖瑪深維、匯醫(yī)慧影、深?？萍肌⑼葡肟萍嫉?。

第二類(lèi)是醫(yī)療影像類(lèi)的硬件廠商，通過(guò)和外界團(tuán)隊(duì)合作方式全方位切入。比如，萬(wàn)東醫(yī)療旗下的萬(wàn)里云通過(guò)與美聯(lián)健康、阿里健康等巨頭合作，以SaaS服務(wù)的模式向患者、醫(yī)院、醫(yī)生提供全方位影像服務(wù)，包括影像云端存儲(chǔ)、診斷、分享、質(zhì)控、培訓(xùn)和大數(shù)據(jù)服務(wù)等。

第三類(lèi)是跨界的互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭公司。2017年，阿里、騰訊、科大訊飛等科技巨頭相繼發(fā)布醫(yī)療人工智能相關(guān)的產(chǎn)品或是通過(guò)投資參與其中。他們?cè)谟绊懥?、流量、技術(shù)、資金、等方面有著較大的綜合優(yōu)勢(shì)，比如，2017年11月，科技部宣布將依托騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像和國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)。

第四類(lèi)是國(guó)外影像設(shè)備公司，他們攜已有的技術(shù)、市場(chǎng)積淀進(jìn)入到中國(guó)影像AI領(lǐng)域。例如，美國(guó)通用電氣公司(GE)、荷蘭飛利浦公司(PHILIPS)以及德國(guó)西門(mén)子公司(SIEMENS)組成的三巨頭“GPS”占據(jù)我國(guó)中高端醫(yī)療影像設(shè)備市場(chǎng)80%的份額。

一句話，僅從國(guó)產(chǎn)替代的角度考慮，醫(yī)療影像及醫(yī)療影像設(shè)備公司的發(fā)展前景就十分廣泛。

舉例來(lái)說(shuō)，北京協(xié)和醫(yī)院放射科的官方網(wǎng)站上，在“設(shè)備介紹”一欄中進(jìn)行公示的多臺(tái)磁共振設(shè)備均來(lái)自“GPS”和日本東芝公司(如下圖)，這些設(shè)備采購(gòu)價(jià)格不菲，這些國(guó)外公司賺取了大部分收益，急需中國(guó)公司從技術(shù)上進(jìn)行突破。

資料來(lái)源：北京協(xié)和醫(yī)院官網(wǎng)

綜合比較下來(lái)，在這四類(lèi)企業(yè)當(dāng)中，生存壓力相對(duì)較大的是以AI+影像的創(chuàng)業(yè)公司。

“互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭實(shí)力雄厚，而對(duì)于國(guó)內(nèi)外大型的醫(yī)療器械廠商而言，都能夠依賴(lài)已有的業(yè)務(wù)進(jìn)行造血，影像AI的出現(xiàn)不過(guò)增強(qiáng)其商業(yè)壁壘的又一種方式?！币晃恍袠I(yè)專(zhuān)家告訴GPLP君，目前算法技術(shù)已經(jīng)很難成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)于影像AI而言，真正重要的是優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景的資源。

因此，對(duì)于影像類(lèi)AI的創(chuàng)業(yè)公司而言，這勢(shì)必是一場(chǎng)持久戰(zhàn)。

影像AI為何投入周期會(huì)是如此之長(zhǎng)?創(chuàng)業(yè)公司何時(shí)才能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模盈利呢?

　　影像AI的商業(yè)化

創(chuàng)業(yè)不易，對(duì)于影像AI類(lèi)創(chuàng)業(yè)公司同樣如此。

首先，在當(dāng)前環(huán)境下，影像AI創(chuàng)業(yè)公司想要迅速落地變現(xiàn)有點(diǎn)困難。依圖醫(yī)療副總裁鄭永升曾接受GPLP君采訪時(shí)說(shuō)道：“(按)我們內(nèi)部的話講，沒(méi)五年你不要想這件事情可以規(guī)?；?，我們本質(zhì)上是抱著一個(gè)長(zhǎng)跑的心態(tài)來(lái)看待今天對(duì)醫(yī)療的投入?！?/p>

一位行業(yè)專(zhuān)家也表示，和一般行業(yè)不同，醫(yī)療行業(yè)的投入是一個(gè)長(zhǎng)周期的過(guò)程，單就影像AI而言，其背后要考慮技術(shù)、監(jiān)管認(rèn)證、跨界人才以及病人觀念等因素影響。

最近媒體報(bào)道顯示，國(guó)外某醫(yī)學(xué)博士質(zhì)疑前百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)帶領(lǐng)的斯坦福團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的能夠檢測(cè)肺炎的“ CheXnet ” 算法，他發(fā)現(xiàn)，與人類(lèi)醫(yī)生的視覺(jué)評(píng)估相比，該數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽不準(zhǔn)確、不清楚，并且經(jīng)常描述醫(yī)學(xué)上的次要發(fā)現(xiàn)，不過(guò)，作為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國(guó)際最權(quán)威學(xué)者之一的吳恩達(dá)對(duì)此并沒(méi)有回應(yīng)。

不過(guò)也很容易歸納，那就是人工智能跨界整合醫(yī)療資源并不是一件容易的事。而且，即使影像AI在技術(shù)上完全可行，但其商業(yè)化落地之路并不平坦。

根據(jù)公開(kāi)資料顯示，早在2009年，由國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委頒布的《人工智能輔助診斷技術(shù)管理規(guī)范(試行)》就提到了對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療人員的多項(xiàng)要求。

以影像診斷科為例，開(kāi)展影像臨床診療工作需達(dá)到5年以上工作經(jīng)驗(yàn)，其技術(shù)水平達(dá)到三級(jí)醫(yī)院專(zhuān)業(yè)科室要求，必須有數(shù)字化影像診斷設(shè)備包括數(shù)字化常規(guī)X線設(shè)備、磁共振(MRI)、計(jì)算機(jī)X線斷層攝影(CT)和醫(yī)學(xué)影像圖像管理系統(tǒng)及其工作站的計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)。

另一方面，“盡管CFDA認(rèn)證在逐步放開(kāi)，但是影像AI要通過(guò)CFDA的認(rèn)證的估計(jì)還需要幾年時(shí)間;如果的沒(méi)有CFDA認(rèn)證，對(duì)于AI+影像的創(chuàng)業(yè)公司而言，就無(wú)法形成穩(wěn)定的營(yíng)銷(xiāo)渠道，何談?dòng)?”一位醫(yī)療行業(yè)的專(zhuān)家表示。

這實(shí)際上從宏觀上控制了影像AI的變現(xiàn)速度，而從微觀技術(shù)層面考慮，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成AIAI可以利用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)過(guò)程也比較困難。

一位影像AI業(yè)內(nèi)人士說(shuō)：“通過(guò)算法尋找影像中的病灶并不難，問(wèn)題的關(guān)鍵是如何獲得高質(zhì)量被標(biāo)注好的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)都掌握的在三甲醫(yī)院中，影像AI創(chuàng)業(yè)公司需要和三甲醫(yī)院的專(zhuān)家一起標(biāo)注數(shù)據(jù)，解決影像醫(yī)學(xué)設(shè)計(jì)到問(wèn)題?！?/p>

但是三甲醫(yī)院的專(zhuān)家為何要和創(chuàng)業(yè)公司一起共享數(shù)據(jù)呢?

這是個(gè)問(wèn)題，盡管所有人都知道，AI 醫(yī)學(xué)影像盡快商業(yè)化需要頂級(jí)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家和頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)者通力合作才有可能成功。然而，專(zhuān)家是稀缺資源，有多少專(zhuān)家原因配合投入到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，這要打一個(gè)問(wèn)號(hào)。

而且，專(zhuān)家是一方面，醫(yī)療影像AI創(chuàng)業(yè)公司的員工素質(zhì)又是另外一方面，能否吸引并留住人才這是個(gè)問(wèn)題。據(jù)GPLP君隨機(jī)調(diào)查一些影像AI創(chuàng)業(yè)公司顯示，一些影像AI創(chuàng)業(yè)公司并不是讓專(zhuān)業(yè)度極高的醫(yī)療影像人員進(jìn)行影像標(biāo)注操作，而是用一些經(jīng)驗(yàn)相對(duì)較低的人員。如此下來(lái)，影像AI在醫(yī)學(xué)上的嚴(yán)謹(jǐn)、嚴(yán)格的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)又將如何保證?

圖片來(lái)源：天眼查

除了數(shù)據(jù)標(biāo)注，另一道坎是，在我國(guó)大部分醫(yī)院的數(shù)據(jù)都是孤立的存在。影像AI公司想要獲得高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)體系就需要讓不同醫(yī)院數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，但這并非易事。

通常，一般大型醫(yī)院的影像科室都有PACS系統(tǒng)系統(tǒng)，主要的任務(wù)就是把日常產(chǎn)生的各種醫(yī)學(xué)影像(包括核磁、CT、超聲、各種X光機(jī)、各種紅外儀、顯微儀等設(shè)備產(chǎn)生的圖像)通過(guò)各種接口(模擬，DICOM，網(wǎng)絡(luò))以數(shù)字化的方式海量保存起來(lái)，當(dāng)需要的時(shí)候在一定的授權(quán)下能夠很快的調(diào)回使用。

圖片來(lái)源：百度圖片

問(wèn)題的難點(diǎn)在于，中國(guó)目前有幾百家信息化廠商，打通數(shù)據(jù)的過(guò)程涉及多方利益。

“對(duì)于AI醫(yī)療公司來(lái)說(shuō)，要打通這些數(shù)據(jù)壁壘，可能又是一項(xiàng)成本支出。”鄭永升說(shuō)道。

“成本支出”到底是多少?在和醫(yī)院對(duì)接過(guò)程中速度如何?這些又是需要時(shí)間考驗(yàn)的問(wèn)題。

即使前面所有坎的都跨過(guò)去，也并不代表影像公司的能夠很快變現(xiàn)，因?yàn)檫€會(huì)涉及到誰(shuí)來(lái)付費(fèi)的問(wèn)題。GPLP君采訪的一些影像AI從業(yè)者對(duì)于產(chǎn)品付費(fèi)問(wèn)題目前都是以回避姿態(tài)作答。

如果說(shuō)是患者的話，中國(guó)目前患者對(duì)這種付費(fèi)意識(shí)并不強(qiáng)。

比如，目前市面一些影像AI公司打造AI檢測(cè)骨齡的產(chǎn)品為例，GPLP君調(diào)查發(fā)現(xiàn)，測(cè)骨齡的市場(chǎng)空間很大，據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)兒童生長(zhǎng)發(fā)育遲緩發(fā)生率達(dá)到9.9%，超過(guò)700萬(wàn)的生長(zhǎng)發(fā)育遲緩兒童總數(shù)已居全球第二。但是由于大眾對(duì)兒童矮身材了解不夠，實(shí)際上真正進(jìn)行規(guī)范治療的很少，更何談付費(fèi)。

根據(jù)中華醫(yī)學(xué)會(huì)兒科學(xué)分會(huì)內(nèi)分泌遺傳代謝學(xué)組的統(tǒng)計(jì)，全國(guó)4-15歲矮小患兒700萬(wàn)人群中，目前每年真正接受規(guī)范治療的患者不到3萬(wàn)名。而在規(guī)范治療之前，需要進(jìn)行的骨齡檢測(cè)為例，GPLP君聯(lián)系到北京一家兒童醫(yī)院，對(duì)方告知每次骨齡檢測(cè)費(fèi)用是200元左右。

可見(jiàn)，單就這款A(yù)I骨齡產(chǎn)品而言，影像AI公司要想獲得盈利，收回投入的成本，可能還需要一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)教育。

如果說(shuō)是醫(yī)院付費(fèi)吧，你本來(lái)數(shù)據(jù)都渴求人家給予，同時(shí)，多少公司排隊(duì)等著醫(yī)院放一條口子進(jìn)入，求都來(lái)不及，何來(lái)讓醫(yī)院付費(fèi)?

如果沒(méi)有人買(mǎi)單，影像AI公司的未來(lái)該怎么辦?

　　AI賭贏?

投資是為了賺錢(qián)，而不是為了慈善。

如果沒(méi)有變現(xiàn)，影像AI創(chuàng)業(yè)公司到底能走多遠(yuǎn)?

正如一位醫(yī)療行業(yè)連續(xù)創(chuàng)業(yè)者向GPLP君坦言，創(chuàng)業(yè)本就像一場(chǎng)的充滿(mǎn)風(fēng)險(xiǎn)“賭局”，而最終能否勝出，則需要看創(chuàng)業(yè)者的“牌”能否能夠真正帶來(lái)回報(bào)。

目前，影像AI創(chuàng)業(yè)公司“出牌”方式分為兩類(lèi)：

第一類(lèi)是平臺(tái)模式，第二類(lèi)是伸向垂直領(lǐng)域。

“影像AI創(chuàng)業(yè)公司想把所有病種都納入到其輔助診療的體系，建立一個(gè)大型的多病種的輔助診療平臺(tái)可能很困難?！币晃会t(yī)療領(lǐng)域連續(xù)創(chuàng)業(yè)者對(duì)GPLP君說(shuō)。

一方面，成像設(shè)備的差異會(huì)產(chǎn)生多種類(lèi)型的圖像。CT、MRI、X光、超聲、內(nèi)窺鏡、病理切片這些圖像缺乏一定的標(biāo)準(zhǔn)。目前，業(yè)內(nèi)的影像AI公司都已紛紛意識(shí)到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題，聯(lián)合多方進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定。對(duì)于他們而言，越早開(kāi)展數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，越就意味可以掌握更多的主動(dòng)權(quán)。

另一方面，在醫(yī)學(xué)影像上，大概可以分為兩千多個(gè)病種。北京大學(xué)王立威教授曾表示：“解決一個(gè)單病種已經(jīng)不是簡(jiǎn)單的事情，斯坦福的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)和頂級(jí)的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家(斯坦福團(tuán)隊(duì)研究的AI檢測(cè)皮膚癌方案)研究數(shù)年才得到目前的成果，要囊括兩千多個(gè)病種更是難上加難。此外，病種與病種之間的差異度也很大?！?/p>

王立威教授認(rèn)為，從技術(shù)角度而言，今天的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)對(duì)于檢測(cè)等問(wèn)題可能做得比較好，但是全局性病變、結(jié)構(gòu)性病變對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)還是有難度。未來(lái)幾年看誰(shuí)能勝出，就看誰(shuí)能選對(duì)病種，選錯(cuò)就有可能浪費(fèi)時(shí)間、精力。

選對(duì)選錯(cuò)，這就是一場(chǎng)賭局了。贏了，通吃;輸了，一敗涂地。

但是，賽道一側(cè)的醫(yī)療器械廠商會(huì)給影像AI創(chuàng)業(yè)公司很多機(jī)會(huì)嗎?

“當(dāng)AI算法已經(jīng)不成為核心競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，考驗(yàn)的是進(jìn)入到影像AI領(lǐng)域公司的應(yīng)用場(chǎng)景和獲得用戶(hù)的渠道，在這方面影像醫(yī)療器械廠商有著天然的優(yōu)勢(shì)?！币晃粯I(yè)內(nèi)人士說(shuō)道。

以萬(wàn)里云為例，依托萬(wàn)東醫(yī)療設(shè)備的市場(chǎng)銷(xiāo)售渠道，萬(wàn)里云有實(shí)力能夠在病患、基層醫(yī)院、影像中心、影像專(zhuān)家、設(shè)備廠商等之間能夠形成有效率的產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)接。一般的影像AI創(chuàng)業(yè)公司很難具備其完善的服務(wù)體系和強(qiáng)大市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

根據(jù)媒體公開(kāi)報(bào)道數(shù)據(jù)，萬(wàn)里云已經(jīng)和2000多家醫(yī)院建立了合作關(guān)系，而平臺(tái)上每天上傳病歷數(shù)量高峰時(shí)能夠達(dá)到10000張，閱片量平均每天也能達(dá)到8000張。一般的影像AI創(chuàng)業(yè)公司能夠建立合作關(guān)系大約也就幾百家醫(yī)院。

由此，影像AI的競(jìng)爭(zhēng)可以類(lèi)比是電商的發(fā)展，最開(kāi)始誰(shuí)都沒(méi)有能力覆蓋所有的病種在打造一個(gè)完整的平臺(tái)，然而隨著技術(shù)的成熟，掌握流量入口一方可以通過(guò)不斷擴(kuò)充病種進(jìn)一步占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

實(shí)際上，除了醫(yī)療影像器械廠商的競(jìng)爭(zhēng)，GPLP君也在前面提到，以騰訊、科大訊飛為代表的科技巨頭，也是個(gè)個(gè)實(shí)力雄厚的對(duì)手;并且這些巨頭們大都抱著長(zhǎng)期不盈利的心態(tài)對(duì)待這場(chǎng)“賽事”。

于是，一個(gè)困難的現(xiàn)實(shí)擺在影像AI創(chuàng)業(yè)者面前，當(dāng)融資熱潮過(guò)去以后，整合在所難免，下一波的融資會(huì)相對(duì)困難，尤其是B輪和C輪的融資。

但站在投資人的角度，這必然要影像AI創(chuàng)業(yè)公司在下一輪融資時(shí)，有相對(duì)成熟的產(chǎn)品或者是商業(yè)模式上的突破。否則，以高人力成本著稱(chēng)的影像AI能否經(jīng)得起長(zhǎng)期的折騰，這恐怕是每一個(gè)影像AI創(chuàng)業(yè)者心中都十分擔(dān)心的問(wèn)題。

影像AI這場(chǎng)賭局的結(jié)果，或許會(huì)像幾年前的互聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療熱潮一樣，當(dāng)潮水褪去時(shí)，能站在賽道上的也就剩下幾個(gè)。

到底誰(shuí)將成為最后的勝者呢?（本文來(lái)源：GPLP微信公眾號(hào)）

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