12月21日卡通动漫，亚马逊云科技中国区行业集群总司理李剑作客由华尔街见闻和中欧国际工商学院说合主理的「Alpha峰会」，深度解析了生成式AI怎样助力中国企业出海搪塞新挑战。

他指出，中国企业出海已经进入新的阶段，企业需要加速国外商场布局，同期积极融入国外生态，达成“共赢”发展。 李剑以为，生成式AI将成为中国企业出海的新引擎，匡助企业搪塞家具适配、高效彭胀、融入国外生态以及安全合规四大挑战。

李剑以安克立异、海尔智家、沐瞳科技和WPS等优秀出海企业为例， 展示了生成式AI时期怎样匡助企业在家具立异、效率普及和商场拓展等方面取得显耀恶果。

他还强调，企业需要转换念念维，将生成式AI融入企业文化，培养职工的AI应用才略，并建立有用的风险评估体系，才略在AI时间赢得先机。

华尔街见闻总结了本场演讲的精彩不雅点：

中国企业出海进入新阶段，竞争加重，速率和遵守成为流毒，同期企业也需积极融入国外生态，达成“共赢”发展。北好意思仍是中国企业出海的首选商场，但欧洲商场伏击性日益上升，中东、东南亚、非洲和南好意思等新兴商场也贮蓄着巨大后劲，为企业提供了多元化的聘请。生成式 AI 正在成为中国企业出海的新利器，可以匡助企业处分多讲话交互、商场分析、家具立异、客户服务等多方面挑战。企业在AI时间需要转换东谈主力资源策略，将AI“精简”类似性责任岗亭后节俭下来的东谈主力资源，插足到更有价值的责任中，例如业务拓展、家具立异等，并利用AI普及举座责任效率。企业实施生成式 AI 策略需要多方面致力于，包括取得高层复旧，组建多元化专科团队，将AI 融入企业文化，反复测试，找到最好均衡点，从低风险的用例启动进行查考和学习，实施驻防措施，构建负包袱的生成式AI格式。

以下为演讲实录全文内容：

民众好，我是李剑。最近我参加了好多共享会，发现存两个很是杰出的主题：一个是出海，一个是生成式AI。行动亚马逊云规划的从业者，这两个话题与咱们的业务高度推敲。

当今，越来越多的东谈主启动脸色生成式AI怎样助力跨境业务发展，而这恰是我的专科界限。在亚马逊云科技，我主要发达游戏和零卖电商两个行业，这与当下的AI和出海主题密切推敲。

今天，我想基于我战争的各行业客户在出海经由中遭逢的新挑战、新问题，以及生成式AI为出海带来的新机遇和立异可能性，和民众来作念一些共享。

2024年，出海竞争较往年愈加强烈。不管是新能源、电动车、游戏、快前锋如故餐饮国内百行万企竞争都在加重。正因如斯，企业愈加提神出海速率，但愿在国外商场取得更大收益。出海已成为中国对全国经济发展的伏击推能源，咱们不雅察到80%的中国出海客户聘请在亚马逊云上开展业务。

从最早的TikTok、电商的Shein、Temu，到当今已经扩展到更多界限。比如医疗行业，立异药在国内利润收窄的情况下，恒瑞、百济和君实的家具获批“肿瘤扼制类药物”之后，也启动了出海。

再比如游戏和泛娱行业，本年备受脸色的《黑听说：悟空》在Steam上全球销量突破2300万份，突破性的拿下了2024年TGA的最好动作游戏大奖。还有我的客户点点互动的《无限极冷》《Whiteout Survival》解析登顶出海手游收入榜。以及在好意思国iOS文娱名次榜排名第一的短视频应用 ReelShort。这些出海告捷案例与中国上市公司密切推敲，例如世纪华通，其最伟业务亮点就来自《无限极冷》；而华文在线本年股价大幅高涨，最伏击的原因来自于出海业务的彭胀，也就是ReelShort。

除了传统的游戏和媒体APP出海，智能制造、电动车、化妆品以及视频直播等百行万企都启动走向国外商场，出海范围约束扩大。

行动中欧EMBA在读学员，我的研究课题恰巧聚焦于怎样应用AI助力企业出海，对这一界限有着深入的研究和亲自体会。那么，面前出海契机究竟在何处？

从商场来看，北好意思仍是最伏击的出海方针地。这主要得益于好意思国强盛的破费才略，其GDP中70%来自破费拉动。因此，不管是快前锋、智能制造、智能开垦如故游戏产业，都将北好意思视为重心商场。

与此同期，欧洲商场的伏击性有加无已。欧洲已成为中好意思两国都在积极开拓的商场。许多中国电动车企业聘请欧洲行动出海首站，其他行业也纷纷进犯欧洲。天然，在欧洲商场，GDPR合规是一个不可忽视的伏击挑战。

业界有一个真理的说法：好意思国的立异体当今科技上，中国的立异体当今商场研究上，而欧洲的立异体当今合规监管上。转头历史，这种说法也不无真理：平庸是好意思国首立异时期，中国在商场应用上进行立异和执行，终末欧洲通过规矩带领行业表率化发展。这体现了三大商场的比较大的划分。

另外值得脸色的是中东商场。中东地区不仅有丰足的经济实力。同期，中东也在作念数字化的转型，股东经济从传统的石油、石化产业转型。沙特和阿联酋政府都在鼎力股东这一瞥变。例如，携程最近在中东举办协作伙伴大会，阿联酋也在积极诱惑上海的游戏公司在当地成立责任室。中东商场的数字化转型为中国企业出海提供了伏击机遇。

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还有一个是东南亚商场。东南亚商场具有两大显耀秉性：一是建壮的东谈主口基数，很是是印度和印度尼西亚（双印商场）一直是跨境电商的伏击阵脚；二是年青的东谈主口结构，至极多年青东谈主。加上破费习气与中国周边，使其成为中国企业出海的伏击方针地。

除此除外，还有两个值得脸色的新兴商场：

一个曲直洲商场：不仅有传音手机的告捷案例，非洲的互联网发展速率惊东谈主，东谈主口结构比东南亚更年青。而且，非洲径直跳跃PC时间，进入挪动互联网时间，发展后劲巨大。

另一个是南好意思商场：正受到越来越多电商和游戏企业的好奇，已成为伏击的策略布局地。

从亚马逊云科技的角度来看，云服务基础设施的布局每每预示着经济发展出息。正如马化腾所说，云规划使用量可以响应经济发展水平。从全球视角来看，如实如斯——经济发展态势精熟、数字化转型需求昌盛的地区，每每会诱惑云规划巨头投资布局。

基于亚马逊云在中国服务繁密出海客户的造就，咱们不雅察到面前出海海浪面对几个主要挑战：

1. 家具适配：怎样开发更好的家具称心方针商场需求

2. 高效彭胀：在面前时间布景下，怎样通过最初时期助力业务快速的全球化彭胀

3. 融入国外生态：单一爆品难以主导商场，需要更好地融入国外生意生态系统

4. 国外合规： 怎样融入东谈司法律体系，怎样覆盖数据跨境传输的合规风险

在咱们服务的客户中，许多企业在商场细察和家具立异方面都取得了显耀收效。以安克立异为例，该公司从2016年的湖南海翼发展于今，家具线已从最初的充电器、充电宝等配件，扩展到智能录像头和储能家具。在国外商场，安克已经建立起高端品牌形象，家具不再依赖廉价策略。他们充分利用云规划和AI时期分析客户数据和商场数据，这种格式远比粗浅地依靠亚马逊跨境电商平台的数据要深入得多，真的用时期进行了深入分析。

海尔智家则是另一个范例。他们每年需要评估8万种家电揣测打算决策，这种范畴的筛选和数据分析极具挑战性。通过生成式AI时期，他们将分析周期从数月裁减到数天，大大普及了家具揣测打算和渲染效率。这些都展示了怎样通过云规划和AI时期达成家具立异和商场细察。

在快速发展方面，游戏行业提供了很好的案例。以沐瞳公司的手游《决胜巅峰》（MLBB）为例，他们在开拓东南亚商场时面对小语种腹地化的挑战。传统的机器学习翻译决策主要针对华文、日文、英文、德文等主流讲话，对小语种的复旧较弱，且受限于涵养数据不及。但通过生成式AI时期，在输入行业专非凡据和小语种数据后，他们开发出了更好的处分决策。比如一些游戏玩家常用词缩写，如"全部冲"或者“挂机”的简称，在不同讲话中可能有独到的抒发格式，传统翻译软件难以准确退换，而生成式AI则可以很好地处分这个问题，大大指责了商场进初学槛。

还有一个客户是WPS，WPS的国外发展令东谈主印象深化。在最近参不雅珠海金山办公时，我对WPS的成就感到骇怪。他们径直从传统办公软件迈入挪动时间，在国外累积了高出1亿用户。很是是他们在生成式AI方面的应用让东谈主印象深化。

例如来说，在写月报时，WPS的AI助手能凭证高下文智能推选用语，甚而能自动规划环比增长等数据，这种深度集成的办公助手极大普及了责任效率。可以猜度，畴昔每个与办公推敲的场景都将配备AI助手，这将是普及责任效率最显耀的应用界限之一。

另一个例子是智能硬件和汽车。比如，当中国的智能家居家具进入国外家庭时，需要与现存的智能家居生态系统达成互联互通。这就需要通过多样认证、安全公约和圭臬化对接。这些经由如果企业稳固完成会至极繁难，但通过云服务平台可以大大简化这仍是由。再比如上汽，国内的汽车可以集成腾讯音乐或QQ音乐，但在国外则需要与Prime Music协作，语音助手也需要与Alexa对接，这都是生态的协作。

这两年，越来越多的To B SaaS家具也在聘请出海，包括ERP系统、数据库家具（如PingCAP的TiDB、蚂蚁金服的OceanDB）等。这些To B软件出海的时候，需要更多的拥抱国外生态。与To C家具通过App Store或Google Play买量往复执行获客的模式不同，To B家具的国外拓展需要一套完全不同的方法论，更需要深度融入当地生意生态系统。

当今，合规问题已成为中国企业出海紧要商量的因素。与8-10年前比拟，企业已从"先违纪后整改"转换为"先合规后运营"的念念维模式。很是是商量到2024年1月特朗普上台，可能带来的政事变化，合规问题将愈加伏击。

在数据合规和安全方面，很是是在医疗等触及个东谈主狡饰的界限，要求极其严格。亚马逊将安全视为的紧要原则"Security is Drop Zero"（安全零容忍）。与中国商场比拟，国外商场对个东谈主狡饰保护的要求更为严格。在中国，用户可能已经习气了基于个东谈主行为的精确推送，但在国外商场，这种作念法可能导致用户投诉甚而家具下架。因此，对于出海企业来说，聘请像亚马逊云这样的老到云服务平台约略更好地搪塞这些安全合规挑战。

全球新时期应用周期加速，出海企业急需搪塞之策

时期的快速迭代也加重了企业间的竞争，这少量在出海企业中阐明得尤为彰着。不管是上证50、上证300，如故好意思国标普500指数身分股的更迭速率可能会远高出去十年。英伟达股票的显耀涨幅以及AI推敲家具的快速增长都印证了这少量。在这个时间，对于出海企业而言，流毒在于怎样拥抱科技，很是是生成式AI，将其从主见层面转念为切实的业务价值。自两年前大讲话模子横空出世以来，各样模子约束清醒，这不仅象征着AI时间的到来，也为企业发展带来了新的机遇和挑战。

天然平时民众主要了解ChatGPT，但执行上圈套今已有十种以上的大讲话模子，每个都在各自界限具有独到上风。在以前两年中，我和团队以及亚马逊云科技团队通过与无数中国出海客户的深入相通，总结出一条从业务构想转念为业务价值的发展旅途：学习、构建、细目、引颈行为、再起航。让我详备张开每个要津。

在以前两年里，企业将约70%的时候用于尝试和探索，30%的时候用于获利这些尝试带来的价值，而况承诺进行更多尝试。咱们总结出六个主要应用场景，其中几个对出海企业很是伏击：

1.多讲话交互：这是许多企业，很是是中小企业进入国外商场的主要阻截（blocker）。与腾讯、网易等领有无数算法东谈主才、客服团队和多语种东谈主才的巨头不同，中小企业每每因讲话戒指只可专注于英语商场。大模子的出现从压根上编削了这一近况。

2. 其次当咱们进入一个新的商场，每每面对诸多未知，生成式AI可以挖掘和分析海量的商场数据。基于历史数据和模子，它可以模拟并评估不同决策决策在畴昔可能产生的影响，为企业制定商场策略提供准确决策依据。

3.细察与决策：当咱们进入一个新的商场，每每面对诸多未知，生成式AI可以挖掘和分析海量的商场数据。基于历史数据和模子，它可以模拟并评估不同决策决策在畴昔可能产生的影响，为企业制定商场策略提供准确决策依据。

4.客服与营销分析：从日常使用各样APP的体验来看，客服的伏击性不言而谕。当今越来越多的企业将客服数据视为中枢分析对象。不管是客户的批驳、投诉率、家具颓势原因，如故客户冷漠的建议，这些都可以通过大模子进行快速分析，匡助企业实时发现问题和契机。

5. 企业里面常识库开垦：对于企业里面常识库开垦，比如在亚马逊，咱们很是提神文档编写，通盘运筹帷幄都需要写文档。以前用英文写稿曲直常灾祸的事情，但当今有了大模子的匡助，这个经由变得容易好多。

我以为畴昔中国可能也会允许在某些场景使用AI。这意味着下一代甚而咱们这一代都需要掌抓这项技能。咱们的元气心灵应该插足到更有价值的地点，而不是死记硬背。如果当今要拥抱AI，第一步就是学习——不雅察别东谈主的告捷造就，然后付诸实践。

百行万企都在积极尝试AI应用。上周我在好意思国参加亚马逊的re:Invent大会，亚马逊CEO Andy Jassy发布了公司我方的Nova大模子。值得一提的是，亚马逊已经在电商界限的多个场景应用了大模子，比如客户批驳分析和购物助手。举个例子，如果你想了解在跑步机上和绿谈上跑步时鞋子的划分，只需向亚马逊发问，系统就会解说各别并推选合适的家具。这与传统的百度搜索不同，传统搜索需要用户我方判断信息的准确性，然后还要单独去挑选品牌下单，而AI购物场景让这个经由变得愈加运动。

在生成式AI时期层面，以前几年咱们履历了多个档次的发展：

最底层是基础设施，这亦然英伟达股价大涨的原因，因为通盘AI应用都需要这样的基础设施。但对大多数用户和客户来说，不需要深入到这个层面。中间层是基于多样大模子构建的用具，这是企业最可能用到的层面，可以利用不同大模子的才略来称心出海或其他业务需求。最表层是应用范例，比如咱们个东谈主使用的豆包、Kimi等家具。

在构建层面，咱们有开源模子、闭源模子、ChatGPT、Google等多种聘请。在大模子界限，简直每天都有新的突破和排名变化，商场花样日眉月异。就像旧年国内的"百模大战"，但最终能存活下来的可能不高出十个，畴昔可能就剩三四个，这与电动车行业的发展轨迹类似。

对于平时企业来说，在聘请模子或构建基于生成式AI的应用时，需要在三个流毒因素之间取得均衡：准确度、性能和本钱。

让我用具体例子来解说：

1. 准确度：比如在翻译场景中，99%和95%的准确率各别，用户的承袭度会有所不同。

2. 性能：不同场景对响应速率的要求各别很大。例如，在购物场景中与客服对话，一秒的响当令候是可以承袭的。但在游戏场景中，很是是在对战或组队时，如果"冲"这个指示延迟一秒才被领路，玩家可能已经被打败了。

3. 本钱：这在To B业务中尤其伏击。在执行应用中，如果破耗10好意思元达成98%的准确率，或破耗1好意思元达成97%的准确率，大多数企业会聘请后者。

这也解说了为什么并非通盘To B企业都必须使用ChatGPT——它可能是最贵的聘请，而商场上有好多其他模子可能效果相当或更好，但本钱更低。

对企业来说，最伏击的是意志到：不需要插足无数元气心灵去研发专属大模子，这并不允洽通盘企业，流毒任务是充分利用现存数据，同期编削各业务部门对数据的解析视角，以及相应的料理机制和安全监控机制。

在大模子时间，数据绽开可能比严格戒指更有价值，这需要一个念念维转换。这并非忽视安全性，而是为了提供更多数据来提高模子的准确率，减少"幻觉"自得。流毒是要在数据使用端建立有用的安全按捺机制，确保信息只展示给顺应的东谈主员。因此，在细目原则时，数据推敲的处理机制尤为伏击。

企业变革的速率正在加速，不管是东谈主员招聘组成如故企业文化开垦，都与pre-AI时间有很大各别。咱们需要将生成式AI深度融入企业文化。

对平时企业来说，在职工赋能方面需要：1.培养职工熟练掌抓提醒词（Prompt）的才略；2.培养批判性念念维，识别pre-AI时间的局限；3.普及每个职工对生成式AI的解析水平。

举个例子，亚马逊云科技中国区要求通盘职工都必须通过生成式AI认证，包括运营、商场、前台、助理、文职东谈主员等通盘岗亭。

在面前时间，我建议企业遴选多种格式股东职工战争和使用AI：一是引进高端东谈主才，天然本钱较高但能快速普及才略；二是系统性地进行里面培养；三是引入新的应用场景让职工实践。不管罗致哪种格式，最终方针都是要将生成式AI深度融入企业DNA。普及技能的具体方法好多，比如制定系统化的培训运筹帷幄，让职工在执行责任中体验AI带来的便利和效率普及。

一些企业罗致了很好的实践格式，如在公司里面举办黑客马拉松。让来自不同部门的职工冷漠创意料法，然后应用生成式AI时期将这些想法达成出来，终末进行PK评选。这种竞赛式的学习格式不仅能激励职工的创造力，也能让他们更深化地体会AI时期的执行应用价值。

这里要很是强调一个伏击主见：负包袱地构建生成式AI应用。我频繁作念一个实验：同期向两个国内不同的AI对话机器东谈主问归并个问题，频繁会得到不同的谜底。终末通过亲自搜索考据，才略细目哪个谜底准确。

这种"幻觉"自得在主流的AI APP中仍然无边存在。举个具体例子，我在上个月（11月）接洽"2024年TGA游戏大展获奖名单"，一个APP径直虚拟比肩出了获奖名单，而另一个APP则很可以，如实回话大展要到12月12日才举行，但可以提供已公布的提名名单。

对企业而言，很是是To B企业或触及执行业务和资金交往的企业，这种虚伪是皆备弗成容忍的。因为这可能径直影响业务决策和客户信任，带来执行的经济损构怨信誉毁伤。

在业务风险评估方面，咱们建立了三级风险评估体系，用于评估不同场景如营销执行、财务论说、运营合同草拟、瞻望分析等的风险品级。企业在启动AI应用时，应该优先从风险最低的场景入部属手，安宁扩展到更复杂的应用场景。

天然，这个风险评估体系需要凭证企业秉性进行支援。比如，To B企业可能会很是脸色合同准确性的风险，因为合同虚伪可能径直影响生意联系；To C企业则可能更垂青个东谈主狡饰数据安全，这联系到用户信任和合规要求；而对供应链企业来说，供应链保重和瞻望的准确性可能是最流毒的，因为这径直影响库存料理和运营效率。

每个企业都需要凭证自己业务布景和行业秉性，建立得当我方的风险评估圭臬，并从风险最可控的场景启动尝试。

基于咱们以前复旧繁密企业，很是是出海企业的造就，告捷实施生成式AI格式需要顺从六个流毒设施。

紧要的是取得高管层面的认可和复旧，这少量极其伏击。因为这里面起初触及到几个原因，一个原因是数据，很是是跨部门的数据。以一个游戏公司为例，推敲数据平庸散布在多个部门：用户增长部门掌抓用户行为数据，制作主谈主所在的游戏运营部门掌抓游戏内容和运营数据，研发部门则掌抓时期达成推敲的数据。这些部门平庸都是相对稳固运作的，如果衰败任何一个部门的数据，AI应用的效果都会大打扣头。莫得高层的股东，很难冲破这种部门间的数据壁垒。

第二个流毒设施是组建一个多元化的跨学科团队。这个团队需要既懂业务又领路AI模子。在组建这样的团队时，企业平庸面对两个聘请：一是完全自建团队，招募AI大家和算法工程师，但这种格式本钱很高，很是是当今商场上AI东谈主才的薪资水平节节攀升；二是借助像亚马逊云科技这样的专科公司提供的时期复旧和架构师服务。咱们不雅察到，大多数客户倾向于聘请后者，因为生成式AI格式每每始于创意考据阶段，收益还不细目，通过利用平台现存的时期才略，可以在按捺本钱的同期快速考据想法的可行性。这种格式能让企业在不承担过高手力本钱的情况下，机动地开展AI立异。

第三个流毒设施是实施一些驻防措施，比如刚刚提到对于数据安全和风险评估的。

第四步则是将生成式AI深度融入企业文化，因为惟有全方向、全职工拥抱AI，才略带来企业质的编削。

第五步，反复测试，这点很是伏击。这来自于咱们与客户协作的深化造就中，即即是与腾讯、米哈游、携程、得物这样体量的客户协作开展生成式AI格式时，测试阶段平庸都需要连接4-6个月。这样长的测试周期主如果为了在性能、性价比和准确率三个维度之间找到最好均衡点。比如在准确率方面，需要反复测试不同场景下的阐明；在性能方面，需要确保响应速率称心业务需求；在本钱方面，则需要评估永恒运营的经济性。另一个延长测试周期的原因是，在这3-4个月的测试期间，商场上每每会出现新的模子和更优惠的本钱结构，团队总但愿能跟上时期发展的步调，约束尝试新的可能性。

但我要很是强调少量：模子迭代是永无尽头的，我建议企业不要过分追求完好。只须阐明使用生成式AI后的性价比比拟正本的处分决策有显耀普及，就可以插足出产使用。如果老是追求更好的新模子，反而会错失商场契机，影响业务发展。

第六步是保持一定的警惕。由于模子可能产生"幻觉"，咱们需要建立相应的戒指机制。当今已经有好多时期妙技可以达成这少量，比如屏蔽幻觉、过滤明锐词、确立不容出现的谜底等。这些用具和软件可以匡助企业覆盖风险，确保AI输出的可靠性。

当今，不管是否触及出海业务，每个CEO都在念念考归并个问题：企业的生成式AI策略是什么？

如果在座的列位正在念念考这个问题，或者通过今天的交流启动从头念念考这个问题，这都是很好的启动。这个问题不仅关乎企业，也蔓延到每个家庭。好多东谈主问我："孩子还要学编程吗？""我的责任会被替代吗？"这些都是时间变革下的惊愕。

如实，咱们看到好多企业在应用AI后如实"精简"了好多东谈主员。因为AI最擅所长理类似性做事，要把节俭下来的东谈主力资源转向业务拓展和家具立异等更有价值的责任，并念念考怎样让AI为业务拓展和家具带来更多价值？这不单是是粗浅的东谈主员优化，而是要念念考怎样借助AI达成企业的举座转型和升级。

回到今天的出海主题，说真话，在面前中好意思联系布景下，中国企业在AI发展方面如实面对诸多挑战，不管是在算力获取如故大模子使用上都受到一定戒指。但咱们的出海家具必须要与泰西企业径直竞争。如果莫得完善的AI策略，很可能在起跑线上就已经逾期。

这就引发一个流毒问题：行动出海企业，如果在AI应用的最先就处于劣势，要怎样编削这种场面？这需要每个企业深入念念考，不仅要商量时期可行性，更要全面量度生意后劲。

出海的新海浪正在发生根人道变化。从右边来看，咱们正本的出海旅途是从0到1，履历数据分析、商场调研到立异，再到通过生态协作。而当今，咱们可以利用生成式AI、云规划、数据驱动、安全保险和生态系统来复旧出海。这与三四年前中国企业"赌一把"或"寻宝式"的出海策略完全不同——当时可能是押注一款游戏爆红，或期待某个家具在亚马逊平台上卖爆。这种靠气运的寻宝式出海模式已经不允洽面前的商场环境。

当今，咱们正在转向"融入共赢"的出海模式。企业可以将我方定位为一个全球化公司，而不单是是一个出海企业。不再是粗浅的出海策略，而是全面的全球化运营策略考量。

在这个转型经由中，云服务可以为企业在全球各个节点提供基础设施复旧，确保业务的踏实运营，而生成式AI则能带来新的立异契机。

我但愿民众约略充分利用生成式AI的上风，打造真的得当全球商场需求的家具、全面普及职工责任效率、优化企业举座运营效率、增强商场分析和细察才略、提高客户服务的质料。

这些方方面面都可以通过生成式AI得到本体性普及。对于出海企业而言，面对面前的多样挑战，不管是数据安全、商场准入如故客户服务，都可以借助生成式AI来搪塞。但愿通过生成式AI的助力，你们的下一个家具约略成为真的的商场爆款。

谢谢民众！卡通动漫

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