來源：智源社區

編輯：宇軒 夢佳

6月13日上午，智源大會“多模態”論壇在中關村國際創新中心舉行。

本場論壇由南京大學人工智能學院助理教授趙敏主持，圍繞多模態模型從圖像理解、視頻生成、圖像生成走向世界狀態建模和實時交互這一關鍵趨勢展開。過去幾年，多模態大模型已在視覺理解、文生圖、文生視頻和AIGC內容生產中快速突破。而當模型進入交互場景，單次離線生成已不足以支撐新的應用需求，模型必須能理解狀態、維持記憶、響應控制信號，并在時間序列中持續預測下一狀態。未來的多模態模型不僅要能夠“看懂”世界或生成一段內容，而是要在視頻、3D、音頻、文本、動作和交互信號之間建立可持續演化的世界表示。

論壇邀請來自學術界和產業界的六位嘉賓，從生成建模新范式、實時可交互視頻世界模型、三維空間感知基礎模型、統一多模態世界模型、產業級AIGC產品體系和交互表演模型等角度展開分享。嘉賓演講結束后，本場論壇開展了題為的“從看懂到交互：多模態如何重構世界模型？”圓桌討論，進一步探討了世界模型定義、原生自回歸視頻模型、Omni多模態趨勢和未來關鍵問題。

鄧明揚——Generative Modeling via Drifting

MIT博士生鄧明揚圍繞“Generative Modeling via Drifting”介紹了一種從訓練動態角度理解生成模型的新范式。他從深度學習歷史切入：在圖像識別領域，端到端訓練已成為主流，但在生成模型中，最成功的diffusion和autoregressive方法仍帶有“分步訓練、推理時拼接”的特點。Diffusion將生成過程拆解成逐步去噪的過程，autoregressive模型則是逐token生成，訓練時每一步相對獨立，推理時才把這些步驟串起來。鄧明揚的問題是：能否讓生成模型像識別模型一樣，在訓練過程中就端到端地把生成分布推向真實數據分布？

Drifting Models的核心思想是設計一個drifting field對當前生成分布中的每個樣本點，模型計算一個向量場，使樣本沿著該場移動。如果生成分布與真實數據分布相同，向量場在每個點都應為零，系統達到平衡。這樣，訓練不只是擬合一個靜態loss，而是在訓練迭代中讓樣本分布逐步漂移到真實數據分布。具體實現上，可以將每個點附近真實樣本重心與生成樣本重心的差作為drifting field，并用蒙特卡洛方式估計。這個設計并非唯一，鄧明揚強調，很多滿足“分布相等時場為零”的field都可能成立。

與已有方法相比，Drifting Models把很多看似不同的生成方法統一在一個更一般的框架中。MMD、DMD、GAN等都可對應某種底層的drifting field，但反過來，一個field未必對應傳統意義上的loss。因此，以field為中心的視角可能比以loss為中心更一般。它與flow matching和diffusion的關鍵區別在于，后者主要在推理時讓分布演化，而Drifting Models希望在訓練時就讓分布演化；它與一步生成方法的關系也在于，一些一步方法可被解釋為隱含地沿某個field更新。

實驗上，鄧明揚先在低維toy數據上驗證了兩個理想行為。他發現，隨著loss逐漸下降，生成分布逐步收斂到目標分布，且不會出現明顯mode collapse。在ImageNet圖像生成中，模型使用預訓練feature encoder定義feature space上的loss。由于高維像素空間中直接估計field較難，feature space成為緩解維度災難的關鍵。實驗顯示，drifting field設計是否滿足平衡態條件非常重要；batch size越大、field估計越準，性能越好；feature encoder越強，生成效果也越好，說明該方法在loss space或feature space上具有新的scaling軸。

他還展示了機器人動作預測實驗。給定observation，模型預測一段action chunk。由于機器人動作數據維度較低，方法無需復雜feature space，也不易出現誤差累積，可以通過一次forward pass得到接近diffusion policy的效果。鄧明揚總結，Drifting Models提供了一種“訓練時演化”而非“推理時演化”的生成建模視角。未來的關鍵在于設計更好的field、更準確地估計field，以及探索更適合圖像、視頻和機器人數據的表征空間。

趙敏——視頻世界模型：從離線內容生成到實時交互

趙敏以“視頻世界模型：從離線內容生成到實時交互”為題，討論如何將高質量雙向視頻基礎模型蒸餾為低延遲、可交互的視頻世界模型。她指出，視頻生成經歷了從將image diffusion微調為視頻模型，到Sora、Seedance等通過大規模數據和Transformer scaling生成高質量動態內容的階段。當前的新問題是，如何把這些強大的離線視頻生成模型轉化為實時交互范式：用戶不是一次性輸入prompt等待結果，而是在生成過程中隨時改變相機、風格、場景或動作，模型實時響應并延續世界狀態。

實時可交互視頻世界模型需要滿足三項要求。第一是實時性，生成下一秒視頻的速度必須快于視頻播放速度，讓用戶無需等待。第二是低延遲，即首個chunk或首幀要盡快生成，使交互響應足夠快。第三是可交互，每個小生成單元都能接收新的條件輸入。技術上，這對應AR diffusion路線：chunk之間自回歸，chunk內部仍使用擴散生成。

趙敏重點分析了從雙向視頻擴散模型蒸餾到少步自回歸模型的難點。傳統Causal Forcing類似于AR的分布匹配蒸餾(DMD)，如果teacher是雙向多步模型，student是AR類型的少步模型，二者同時存在步數gap和架構gap。直接套用DMD效果不好，因為雙向模型可以看到未來幀，而自回歸模型只能看到歷史幀。她進一步從理論上指出，ODE蒸餾要求帶噪狀態到干凈狀態存在逐幀單射性，但雙向注意力會讓同一首幀受到后續不同幀影響，導致同一輸入對應多個目標，模型學到條件期望而不是真實分布，生成結果就會模糊。

為解決這一問題，趙敏提出先訓練AR teacher，再進行ODE蒸餾。也就是說，不直接用雙向teacher做蒸餾，而是通過teacher forcing得到具備自回歸結構的teacher，再用它初始化AR few-step模型，保證逐幀映射的理論正確性。進一步地，她指出ODE蒸餾需要離線采大量teacher軌跡，成本很高，尤其面對十幾B規模模型時難以scaling。因此，團隊引入causal consistency distillation等更適合在線訓練的蒸餾方式，減少離線采樣成本，使從雙向模型到AR few-step模型的技術路線逐步收斂。

在方法之外，趙敏還介紹了全鏈路開源的實時可交互視頻世界模型框架。該框架覆蓋數據構造、雙向模型微調、AR微調、DMD/consistent distillation和AR推理，支持Wan和混元Video等不同架構，也面向WorldPlay等世界模型微調場景。團隊還把工程經驗沉淀為Claude Code skill，用于多卡同步、attention算子匹配等復雜工程調試。她強調，開源框架的重要性在于讓社區不只獲得推理腳本，而是能復現從雙向基礎模型到實時可交互模型的完整訓練鏈路。

彭思達——面向三維世界模型的空間感知基礎模型研究

浙江大學彭思達以“面向三維世界模型的空間感知基礎模型研究”為題，將多模態論壇的討論從視頻和文本擴展到3D模態。他的研究工作關注自主移動機器人，包括無人車、倉儲機器人、無人機等物流、巡檢和出行場景。對這些系統而言，規模化評測和強化學習訓練不能全部依賴真實世界，因為真實環境成本高、安全風險大且失敗工況難復現。因此，高質量仿真環境成為訓練和評測自主移動機器人不可或缺的基礎設施。

彭思達指出，現有導航仿真器主要依賴網格資產，但網格渲染質量不高、Sim-to-real gap明顯、資產構建慢，難以滿足世界模型和機器人訓練需求。他的研究目標是構建復雜動態環境下能穩定執行任務的自主移動機器人，路線包括三部分：規模化構建三維高斯場景資產，基于三維高斯構建導航仿真器，再在仿真器中設計和訓練自主移動機器人模型，并遷移到真實世界。

在三維高斯資產構建方面，他指出傳統三維高斯重建需要對每個場景逐場景優化，成本較高。近年前饋式三維高斯預測試圖用網絡一次推理跳過優化過程，但核心難點是如何從圖像中獲得準確幾何。單目或多目深度估計在相對尺度上可較準，但絕對尺度往往不穩定。團隊提出利用低成本LiDAR、iPhone ToF、Realsense等深度傳感器作為“提示詞”，將帶噪深度信號注入深度基礎模型，使模型輸出絕對尺度更準確的深度圖。更準確的深度也能提升具身抓取等下游策略表現。

他進一步指出，逐像素深度反投影到3D時，由于透視投影，遠處像素間距變大，點云會出現裂縫。解決思路是在像素之間預測次像素深度，用隱式編碼器根據查詢坐標輸出任意位置的深度值，從而補全幾何空隙，并提升細桿、細線等細節重建質量。基于連續深度，團隊構建表面組織點云，再在三維空間預測分布合理的三維高斯，使單張圖片可進行大范圍視角漫游，并在風景照、城市建筑和AI生成圖像上展示較強泛化。

面對長序列圖像重建，彭思達指出VGGT等工作證明Transformer在足夠數據和模型規模下可以回歸camera pose和map，但圖像序列過長會爆顯存。彭思達團隊提出的Scal3R將長序列分為chunk，對每個chunk計算梯度，再對梯度做平均更新網絡，將復雜度從全局二次降低，同時仍讓網絡全局處理所有圖片。重要的是，它直接在長序列圖片上訓練，保證訓練與測試一致。該方法在校園8公里范圍和無紋理、反光嚴重的室內環境中展示了較好閉環效果。

在導航仿真器方面，團隊擴展Habitat-Sim，將Mesh Renderer替換為3DGS Renderer，并接入三維高斯資產和數字人，實現更高質量的導航環境。平臺繼承Habitat-Sim任務訓練和評測能力，支持StreamVLN、UniNavid等模型訓練，也拓展到智駕挑戰賽。

王騰飛——HY World：邁向統一的多模態世界模型

騰訊混元世界模型負責人王騰飛，系統介紹了混元World系列在視頻世界模型、3D世界模型、重建模型和開源生態上的進展。他從世界模型的歷史切入：世界模型原本是心理學概念，指智能體對世界的內在理解和認知模型；在2023至2024年，生成式模型尤其是擴散模型在圖像、視頻和3D生成上的突破，重新定義了世界模型的實驗路徑和能力邊界。

王騰飛認為，當前生成式世界模型有不同路線。以Gemini為代表的視頻模態世界模型，通過海量互聯網視頻學習未來畫面預測，WorldLabs等路線更關注3D世界還原。騰訊混元的定位則是多模態世界模型，既做視頻形式的WorldPlay，也做可以導入仿真引擎的3D資產生成。混元World系列從早期驗證可行性，到WorldMirror端到端3D重建，再到WorldPlay視頻世界模型和World2.0可用3D模型，目標是讓生成內容真正進入可交互和可編輯的引擎系統。

在視頻世界模型方面，WorldPlay的核心假設是，模型可通過自回歸預測下一幀來建模物理世界因果規律。它支持720P、24FPS實時生成，可生成第一人稱漫游視頻，也可在場景中加入角色進行控制。訓練采用四階段范式：預訓練階段將雙向視頻擴散模型轉為自回歸范式；中間訓練加入動作指令控制和memory機制；后訓練階段用WorldCompass強化學習提升長程生成中的指令遵從度和一致性；最后通過蒸餾提升推理速度，同時保持memory和強化學習帶來的能力。

WorldPlay的memory機制針對長視頻生成中的遺忘和沖突問題。模型會在歷史幀中選擇相關重要token保留，同時保留局部短時記憶，并將這些memory內化到網絡中。數據管線同樣關鍵。混元使用互聯網游戲視頻、Vlog漫游視頻和UE合成數據，并進行水印檢測、UI檢測、質量篩選、光流和3D重建評分，以及動作文本、多模態標簽和相機姿態標注。為解決自回歸視頻長程漂移，WorldCompass利用3D感知與重建模型從生成視頻中恢復運動軌跡，并與輸入指令對比形成reward，使復雜指令遵從度從26%提升到70%以上。

王騰飛指出，視頻本質是3D世界的投影，而在許多場景中，大部分像素對應靜態背景，真正變化的是少量主體。因此，World2.0試圖生成可自由探索、可交互、可導入引擎的3D世界，而不是一段固定視頻。模型支持文本、圖像、視頻、幾何等多模態輸入，輸出3DGS、點云、深度、相機等多種格式。其核心流程包括：先生成全景或初始空間，再由空間理解與規劃模型規劃探索軌跡，隨后生成對應視角視頻，最后通過3D重建大模型轉為3D資產。

在他看來，世界模型下一階段的關鍵不是盲目scaling up，而是評判標準。當前評測多關注視覺質量，但世界模型真正重要的是可交互性和可維持世界狀態。視頻世界模型和3D世界模型會從并行走向交融。3D模型提供世界框架和物理/空間規則，視頻模型作為渲染器提供人類可接受的畫面表達，最終走向圖、視頻、3D空間統一的多模態世界模型。

成宇——從Skyreels V4到Mureka V9：昆侖萬維的AIGC多模態布局

香港中文大學副教授、昆侖萬維集團首席科學家成宇從產業視角介紹“從SkyReels V4到Mureka V9”的AIGC多模態布局。他指出，昆侖萬維近年來圍繞“3+1”戰略展開：一個超級智能體方向，以及三個原生AIGC平臺。多模態論壇中，他重點介紹視頻生成平臺SkyReels和AI音樂生成平臺Mureka，展示多模態模型如何從單點技術走向創作工作流和商業應用。

在視頻方向，SkyReels的目標是打造下一代視聽創作范式。成宇認為，成熟AI視頻生成不是簡單生成一段好看的視頻，而是重構視聽創作邏輯。對普通用戶而言，工具應降低創作門檻、融入大眾文化并支撐自由表達；對產業創作者而言，工具應重構影視、廣告、短劇和教育內容的生產流程，提高效率并提供可控編輯能力。SkyReels從2025年發布首個面向AI短劇的視頻模型，到V2支持無限長電影級生成，再到V3、V4持續升級，已從單點突破進入底層架構和全流程能力突破階段。

SkyReels V4的第一項核心突破是音畫一體雙流聯合生成架構。它不再將文本、語音、視頻分離處理，而是支持從文本到語音和視頻的聯合生成，解決分離式管線中的割裂。第二項突破是全模態理解和精準控制，支持多智能體參考、多圖片參考、運動參考和視頻編輯工具，可實現首幀續寫、多幀參考生成、動漫片段生成、多人電影級對話、人物或IP替換、服飾和外觀編輯、LOGO移除和多余人物刪減等能力。

第三項突破是全模態強化學習體系。成宇將其類比為“首席監制”的上帝視角reward，覆蓋全模態任務，解決傳統視頻生成“重像素、輕邏輯”的痛點。模型通過循序漸進的強化學習，從低分辨率到高分辨率、從簡單任務到復雜任務逐步提升，使生成結果更貼合創作意圖。第四項突破是電影級畫質與高效生成之間的平衡，目前可生成1080P、32FPS、15秒高分辨率視頻，并在全球視頻生成榜單中取得較好表現。但成宇強調，榜單不是目標，真正目標是通過API開放和去中心化賦能，讓短劇、在線平臺、教育、影視和廣告等行業獲得可用解決方案。

在音樂生成方向，Mureka V9希望成為AI視聽時代的技術燈塔。Mureka從2024年上線，逐步發展到V9，在精確控制、錄音級混音和生成多樣性上顯著提升。V9不僅能根據創作意圖控制段落表達，還能提高模型響應效率、成品音質穩定性和多語言、多風格生成能力。與Suno等頭部模型相比，Mureka V9在旋律性、音樂表現力、編排編曲和精準控制上已接近或部分超過其性能。成宇指出，Mureka Studio讓AI音樂不只是生成一首歌，而是覆蓋創作、素材、編輯、Remix、分發和二創的完整工作室流程。多模態AIGC的真正價值，來自模型能力、工具鏈、Agent系統和商業閉環的聯動。

曾愛玲——LPM 1.0：基于視頻生成的交互表演模型

Anuttacon研究員曾愛玲首先界定了什么是“表演”。在她看來，表演指的是角色通過視覺、聲音、時序行為外化意圖、情感和個性的過程，是角色生命感的來源。傳統3D管線能實現高質量角色表演，但依賴建模、綁定、動畫、渲染等復雜流程，擴展到新身份、新行為風格和開放互動場景時成本極高。隨著開放世界游戲、直播、數字人和影視生產對大規模角色表演的需求增長，僅靠手工資產堆疊已難以滿足。

LPM的目標是從大規模視頻中學習人類如何運動和表演，聚焦單人和全雙工音視頻對話場景。全雙工意味著用戶和角色兩條音軌始終在線，角色可以說話、沉默、傾聽、被打斷，也可以打斷用戶；視頻維度則要求角色不僅在說話時嘴型同步，還要在用戶說話時表現出傾聽、理解、遲疑、反應、情緒變化和小動作。當雙方都不說話時，角色也應像活人一樣呼吸和保持自然狀態。

曾愛玲指出，現有音頻驅動視頻模型大多關注“說話”任務，傾聽音頻缺失；控制信號較弱，難以同時處理文本、說話音頻、傾聽音頻、多參考圖和身份保持；單首幀輸入也會導致牙齒、手、外觀等身份細節隨機變化。LPM 1.0因此試圖統一建模圖像、文本、說話音頻、傾聽音頻、多圖參考和視頻輸出，在表現力、實時推理和長時穩定性之間取得平衡。她強調，這三者不是對稱目標，而是分層目標：首先要達到足夠表現力，再追求實時和長時穩定。

數據方面，LPM構建了大規模人物視頻和對話數據。經過精細篩選，原始數據保留率為11.5%，最終用于訓練的數據片段約3100萬，抽樣質檢錯誤率低于1%。對話數據的關鍵是逐幀標注speak、listen和idle狀態，并將音頻拆成雙音軌。難點在于，現實訪談和電話視頻中，大部分鏡頭都給到說話者，傾聽者鏡頭只有約10%，且其中大量幾乎靜止。團隊從3000萬整體數據中篩出350萬傾聽clip，再通過語義理解和運動caption選出47萬條高質量傾聽樣本，增強聽音頻與視頻表現之間的相關性。

為保持身份一致，LPM不僅輸入首幀，還可輸入1至4張多視角身體參考圖和1至8張不同表情參考圖。模型基于Wan 14B，在原有text cross attention基礎上增加speak audio和listen audio注入，并采用奇偶層交錯策略以節省50%計算量、減少梯度沖突。訓練分為Base LPM和Online LPM。Base LPM在480P上做多階段多模態對齊，并通過時序續寫訓練支持連續10分鐘生成、每5秒精準文本控制。Online LPM則解決實時和長時誤差問題，使模型可在2張H100上持續生成480P、24FPS視頻。

LPM Benchmark關注運動動態性、身份保持、文本控制和音畫同步四個維度。曾愛玲認為，LPM目前不是嚴格意義上的世界模型，因為它沒有在給定當前狀態和控制信號后預測下一狀態，而是在做多模態對齊和表演生成；但它很容易向世界模型方向轉化。未來，LPM還需沿時間軸拓展長時記憶，沿物理軸增加人與物、人與場景的交互和物理合理性，并進一步支持多人交互、人機交互和社交智能。

圓桌討論——從看懂到交互：多模態如何重構世界模型？

本場論壇的圓桌討論由趙敏主持，討論聚焦世界模型定義、原生AR視頻模型、Omni趨勢等關鍵問題。

問題一：世界模型的定義和核心能力是什么？

曾愛玲認為，世界模型最直白的定義是：給定當前狀態和后續控制信號，生成下一個狀態。關鍵不只是短時維持時序一致性，更是長時因果關系。在完成長程任務時，模型需要是否知道自己狀態發生了什么變化，任務是否完成，下一步應采取什么動作。她也區分了視頻生成和世界模型：LPM主要做多模態對齊和表演生成，不直接預測下一狀態，因此不是嚴格世界模型，但可向這個方向轉化。

鄧明揚從表征學習角度補充，視頻中存在許多穩定性質，例如上一幀出現的物體下一幀仍應存在。若模型能學習到這些性質，就在某種意義上形成了世界模型。世界模型不僅是一種生成器，也是一種能捕捉世界結構和不變量的表征學習方法。

王騰飛給出兩個關鍵詞：可交互和可維持的世界狀態。世界模型載體可以是視頻、3D或其他形式，但與普通視頻生成不同，它不以美學、敘事、質感為第一目標，而是關注能否基于當前狀態和控制信號預測下一狀態。機器人甚至不需要渲染像素，關鍵是場景中有多少物體、空間關系如何、物理屬性和規律是什么。這種世界狀態可以是顯式3D狀態，也可以是模型內部的latent feature或物理規律表示。

問題二：未來是否會出現原生自回歸視頻模型？

曾愛玲認為，當下從雙向DiT蒸餾為單向causal模型，是因為雙向視頻DiT已經work，并提供了“文本-視頻”對齊、身份保持和音頻控制等基礎能力。在這個基礎上，研究者需要思考交互信號何時加入，以及交互信號應是語義層、動作層還是其他控制層。未來從頭訓練單向模型有希望，但前提是能夠大規模構造交互數據，使交互視頻預訓練持續進行。

王騰飛則認為，語言模型的token具有相對獨立的語義單位，而視頻中單個像素信息量太低，因此視頻生成更自然以幀或chunk為單位。長序列視頻生成可能分階段發展，即先在短窗口中使用雙向diffusion訓練，再基于此擴展序列長度。當前“短序列雙向、長序列自回歸”的方式仍是相對合理的折中。

趙敏在主持中補充，視頻自回歸面臨連續token誤差累積問題，原生AR后訓練仍有挑戰；但若能讓原生AR視頻模型具備穩定生成和交互能力，將是這一方向的重要突破。

問題三：多模態未來會走向Omni統一嗎？

鄧明揚認為，Omni統一當然是理想趨勢，因為不同模態的representation應能互相幫助。但目前實踐中，將不同模態簡單放在一起訓練，往往效果不升反降。原因可能在于不同訓練目標強調的東西不同，例如diffusion和flow matching強調視覺細節，可能過于模態特化。真正有價值的是找到能讓不同模態表征共享和互相促進的方法，類似多語言共同訓練中的遷移效果。

趙敏從視頻生成實踐出發指出，理解確實能幫助生成，例如更強的語言模型、VLM和RLM可提供更好的caption和語義條件。但目前還沒有充分證明生成能反過來提升理解。她認為，未來統一訓練需要處理好理解任務和生成任務之間的目標差異。

王騰飛同意理解對生成的價值。早期DiT中的encoder更像外觀條件輸入，后來MMDiT引入雙向交互，再到原生多模態模型，會更多利用語言模型預訓練經驗，將理解能力嵌入圖像和視頻生成。他判斷，未來生成模型會越來越多借鑒語言模型和統一理解模型的技術路線。

問題四：未來1至3年最值得投入的問題是什么？

曾愛玲認為第一關鍵問題是評測。只有問題可驗證，領域才會快速進步。多模態視頻生成和視頻理解應建立面向應用場景、物理特性和機器人可用性的評測，并配套自動化算子，使模型迭代可量化。第二是video tokenizer和視頻表征學習。當前視頻理解多靠抽幀，對細粒度時序理解不足，而視頻生成逐幀生成時，評測器和理解模型卻常常沒有建模時序，這會成為瓶頸。

鄧明揚認為表征學習仍遠未解決。圖像生成中，長文本描述能幫助生成，但人眼看到的世界并不能被語言無損描述。缺少描述時，模型是否真正學到圖像和視頻分布的性質，仍值得研究。視頻若直接自回歸訓練，容易出現漂移、變灰等問題，說明模型未必真正理解視頻分布的結構。如何讓模型學到更好的visual/video representation，是未來重要方向。

王騰飛同樣把評測列為關鍵問題。當前評測多關注視覺質量和審美對齊，但世界模型最重要的是交互性和物理規律掌握。沒有好的交互評測，就無法判斷哪些進展是真實進步，也無法把評測信號轉化為強化學習reward。他認為，世界模型評測不僅是衡量工具，也可能成為下一階段訓練方法的重要組成部分。

大會回放 https://2026.baai.ac.cn

閱讀最新前沿科技趨勢報告，請訪問21世紀關鍵技術研究院的“未來知識庫”

未來知識庫是 “21世紀關鍵技術研究院”建 立的在線知識庫平臺，收藏的資料范圍包括人工智能、腦科學、互聯網、超級智能，數智大腦、能源、軍事、經濟、人類風險等等領域的前沿進展與未來趨勢。目前擁有超過8000篇重要資料。每周更新不少于100篇世界范圍最新研究資料。 歡迎掃描二維碼或訪問https://wx.zsxq.com/group/454854145828進入。

截止到2月28日 ”未來知識庫”精選的百部前沿科技趨勢報告

（加入未來知識庫，全部資料免費閱讀和下載）