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從管理會(huì)計(jì)的維度看數(shù)字化思維，我想用一個(gè)詞形容，就是如何“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”。如今企業(yè)不缺乏數(shù)據(jù)、不缺乏信息，缺乏的是如何把這些數(shù)據(jù)變現(xiàn)為能創(chuàng)造價(jià)值的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。

繞不開(kāi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)

不知不覺(jué)間，我們已經(jīng)邁入數(shù)字時(shí)代，數(shù)字科技顛覆了我們的工作生活。網(wǎng)上辦公、消費(fèi)、娛樂(lè)...，現(xiàn)金變得越來(lái)越可有可無(wú)，想知曉自己過(guò)去一年的蹤跡，大數(shù)據(jù)比你的記憶靠譜多了。

《中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中十四五時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要目標(biāo)之一就是“要加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國(guó)”。迎接數(shù)字時(shí)代，激活數(shù)據(jù)要素潛能，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)，加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府”，身處數(shù)字環(huán)境中的我們，尤其是作為為微觀企業(yè)個(gè)體經(jīng)濟(jì)提供服務(wù)支持的管理會(huì)計(jì)，“數(shù)字化”是當(dāng)下我們財(cái)務(wù)人繞不開(kāi)的、必須邁過(guò)去的那道檻。

數(shù)字化思維

數(shù)字經(jīng)濟(jì)下，數(shù)據(jù)作為重要的生產(chǎn)要素影響著商業(yè)經(jīng)濟(jì)。數(shù)據(jù)可以智能化驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、經(jīng)營(yíng)決策、客戶服務(wù)等內(nèi)部?jī)r(jià)值鏈，數(shù)字化思維就是要求我們具備挖掘和釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值，把這些數(shù)據(jù)真真正正變現(xiàn)為企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

比如一些購(gòu)物平臺(tái)，對(duì)物流模塊搭建數(shù)字智能化后，客戶可以清晰看到所購(gòu)商品的發(fā)貨動(dòng)態(tài)，從提交訂單、訂單確認(rèn)、商家打印揀貨、驗(yàn)貨打包完成、物流接收、物流配送中的每一步驟，都以精確到秒的時(shí)間顯示。實(shí)時(shí)物流從發(fā)貨地開(kāi)始，到送達(dá)地，經(jīng)過(guò)哪些交換站，快遞員名稱和電話，都清晰明了的展現(xiàn)出來(lái)。還有實(shí)時(shí)路線圖展示商品目前已經(jīng)走到哪兒了。

這就是數(shù)字化思維在物流行業(yè)的落地應(yīng)用，通過(guò)信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字智能場(chǎng)景、流程智能場(chǎng)景。于客戶，可以更放心地在網(wǎng)上購(gòu)物，于商家，可以實(shí)時(shí)管控，以及運(yùn)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶分析、產(chǎn)品分析、物流等分析。

數(shù)字化思維在經(jīng)濟(jì)社會(huì)下無(wú)處不在，它確確實(shí)實(shí)可以讓那些實(shí)施企業(yè)受益。

美的從2012年開(kāi)啟數(shù)字化改革，啟動(dòng)了“632數(shù)字化轉(zhuǎn)型”戰(zhàn)略，即6大運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、3大管理平臺(tái)、2大門戶和集成技術(shù)平臺(tái)，開(kāi)啟了美的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，提出了“一個(gè)美的、一個(gè)體系、一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)”的構(gòu)想。

讓數(shù)據(jù)說(shuō)話。下圖是格力、美的兩大電器龍頭企業(yè)2012—2021十年?duì)I收、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的對(duì)比：

注：數(shù)據(jù)來(lái)自企業(yè)發(fā)布公開(kāi)數(shù)據(jù)

通過(guò)上述對(duì)比可以看出，從2015年開(kāi)始，美的與格力業(yè)績(jī)差距逐年增大，無(wú)論營(yíng)收還是營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，美的在逐年增長(zhǎng)，而格力的營(yíng)收和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，增幅波動(dòng)較大。尤其從2019年疫情開(kāi)始，更是看出美的數(shù)字化的威力，疫情影響下美的無(wú)論營(yíng)收還是營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，都呈上升趨勢(shì)，而格力營(yíng)收和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)都呈下降趨勢(shì)。

十年磨一劍，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不單單是技術(shù)的應(yīng)用，更是企業(yè)戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)流程和組織人員整個(gè)生態(tài)鏈的完美升級(jí)，打通各層級(jí)數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系，直接讓企業(yè)管理從自行車升級(jí)為汽車甚至飛機(jī)。

美的相比傳統(tǒng)管理方式的格力，雙方披露的2022年一季度財(cái)報(bào)中，差距進(jìn)一步拉大。格力營(yíng)收為355.35億元，美的為909.39億元，美的是格力的2.56倍，格力營(yíng)業(yè)利潤(rùn)為41.81億元，美的為83.16億元，是格力的2倍。

美的6月9日舉辦的“數(shù)字美的2025戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)”上，美的提出的總體目標(biāo)包括：業(yè)務(wù)數(shù)字化，建設(shè)DTC數(shù)字平臺(tái)，業(yè)務(wù)在線化達(dá)100%；數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，數(shù)字驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)達(dá)到70%，智能化決策要做到40%，核心指標(biāo)體系是現(xiàn)在的10倍；數(shù)字技術(shù)保持行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，將數(shù)字決策技術(shù)與業(yè)務(wù)完全融合等，濃縮成一句話就是“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)”。

管理會(huì)計(jì)數(shù)字化思維

數(shù)字企業(yè)的整個(gè)信息架構(gòu)涉及戰(zhàn)略、組織和技術(shù)，具體執(zhí)行涉及如何把技術(shù)融入數(shù)字運(yùn)營(yíng)體系，把戰(zhàn)略融入數(shù)字商業(yè)模式，把人才融入數(shù)字組織能力。我想從管理會(huì)計(jì)的維度，數(shù)字化思維包括兩大能力，一是給數(shù)字建規(guī)則，一是如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)。

給數(shù)字建規(guī)則

沒(méi)有規(guī)則會(huì)陷入混亂。比如如何管理數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)是什么，以什么形式存在和這些數(shù)據(jù)如何分布。先確定我們都有哪些原始數(shù)據(jù)、誰(shuí)需要這些數(shù)據(jù)、想通過(guò)這些數(shù)據(jù)做什么和從哪些業(yè)務(wù)領(lǐng)域獲得這些數(shù)據(jù)，最小顆粒定義，數(shù)據(jù)類型定義等。

財(cái)務(wù)人員不一定都有機(jī)會(huì)參與數(shù)字規(guī)則的建立，但一定要了解這些規(guī)則是如何建立的和建立這些規(guī)則對(duì)后續(xù)數(shù)字應(yīng)用可能有哪些影響。

建立數(shù)據(jù)類級(jí)：為方便管理固定資產(chǎn)通常會(huì)進(jìn)行分類分級(jí)管理，先劃分為交通工具、辦公設(shè)備、房屋建筑物等大類，各大類再根據(jù)管理需要細(xì)分各小類。企業(yè)的所有數(shù)據(jù)是企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為方便數(shù)據(jù)管理與規(guī)劃，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分級(jí)分類管理。比如工信部辦公廳印發(fā)的《工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級(jí)指南（試行）》中指出，工業(yè)企業(yè)結(jié)合生產(chǎn)制造模式、平臺(tái)企業(yè)結(jié)合服務(wù)運(yùn)營(yíng)模式，分析梳理業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)設(shè)備，考慮行業(yè)要求、業(yè)務(wù)規(guī)模、數(shù)據(jù)復(fù)雜程度等實(shí)際情況，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類梳理和標(biāo)識(shí)，形成企業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)分類清單。

如華為把數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄分為L(zhǎng)1——L5，5個(gè)層級(jí)，涵蓋公司所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。L1為基于業(yè)務(wù)管理邊界劃分方式進(jìn)行的主題域分組，描述公司數(shù)據(jù)管理的最高層級(jí)分類；L2為主題域，是互不重疊的數(shù)據(jù)分類，管理一組密切相關(guān)的業(yè)務(wù)對(duì)象；L3為業(yè)務(wù)對(duì)象，是信息架構(gòu)的核心層，用于定義業(yè)務(wù)領(lǐng)域重要的人、事、物；L4是邏輯數(shù)據(jù)實(shí)體，是指描述一個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象在某方面特征的一組屬性集合；L5為屬性，用于客觀描述業(yè)務(wù)對(duì)象在某方面的性質(zhì)和特征，是信息架構(gòu)的最小顆粒。

華為數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄

注：圖片來(lái)自華為公開(kāi)出版資料

定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：提前制定好各部門都要遵從的、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出的數(shù)據(jù)會(huì)混亂不準(zhǔn)確。如果同一產(chǎn)品倉(cāng)庫(kù)收發(fā)按箱或件，門店按斤或個(gè)，或隨機(jī)性大，上一批按箱這一批按個(gè)，在根據(jù)庫(kù)存做決策時(shí)可能要出大問(wèn)題。收銀小票如何編號(hào)，各產(chǎn)品名稱如何定義，這些看似不起眼的小事情，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用非常關(guān)鍵。

梳理數(shù)據(jù)邏輯：即梳理企業(yè)價(jià)值鏈上的數(shù)據(jù)邏輯。價(jià)值鏈中每條業(yè)務(wù)鏈之間有何關(guān)聯(lián)關(guān)系及順序位置，模擬業(yè)務(wù)場(chǎng)景，把業(yè)務(wù)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與信息。如生產(chǎn)企業(yè)包括采購(gòu)、研發(fā)、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)物流、營(yíng)銷、人力、后勤、財(cái)務(wù)等組織。各組織的存在是為了給客戶創(chuàng)造價(jià)值，通過(guò)梳理數(shù)據(jù)邏輯，可以更好地理解內(nèi)部活動(dòng)的關(guān)鍵能力從而確定如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和各部門需要什么樣的數(shù)據(jù)與信息支持。

價(jià)值鏈包括倉(cāng)儲(chǔ)物流、生產(chǎn)、營(yíng)銷、售后服務(wù)等這些涉及生產(chǎn)、推廣產(chǎn)品及向客戶發(fā)送提供售后服務(wù)支持的主要活動(dòng)，及為服務(wù)主要活動(dòng)而進(jìn)行的如人力、財(cái)務(wù)等支持活動(dòng)。

如對(duì)采購(gòu)數(shù)據(jù)邏輯進(jìn)行分層梳理：

采購(gòu)活動(dòng)是價(jià)值鏈中的支持活動(dòng)。通過(guò)對(duì)本企業(yè)與優(yōu)秀企業(yè)采購(gòu)數(shù)據(jù)邏輯對(duì)比，了解優(yōu)秀企業(yè)如何創(chuàng)造價(jià)值，找出差距從而改進(jìn)提升本企業(yè)采購(gòu)能力。如本企業(yè)原材料在生產(chǎn)成本中的占比為32%，而行業(yè)平均為29.5%，行業(yè)最優(yōu)為27%。

通過(guò)梳理采購(gòu)數(shù)據(jù)邏輯與優(yōu)秀企業(yè)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)在供應(yīng)商評(píng)估環(huán)節(jié)，優(yōu)秀企業(yè)有完善的供應(yīng)商篩選評(píng)估機(jī)制，通過(guò)程序提前把那些劣質(zhì)供應(yīng)商都篩掉了，而我們企業(yè)同類產(chǎn)品供應(yīng)商中低價(jià)值供應(yīng)商占比超過(guò)62%；在物流配送環(huán)節(jié)，優(yōu)秀企業(yè)通過(guò)與知名物流企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略合作，配送成本低、效率高。而本企業(yè)沒(méi)有明確的物流配送策略，通過(guò)測(cè)算，僅自采物流成本就高于外包物流3%。

清楚了采購(gòu)數(shù)據(jù)邏輯，對(duì)采購(gòu)環(huán)節(jié)的問(wèn)題可以大致判斷問(wèn)題出處，更有利于對(duì)問(wèn)題的挖掘分析。如當(dāng)采購(gòu)超過(guò)預(yù)算時(shí)，基本可以確定是財(cái)務(wù)把關(guān)失誤；當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)品單價(jià)錯(cuò)誤時(shí)，基本可以確定是數(shù)據(jù)中心出了問(wèn)題，把單價(jià)錄入錯(cuò)了。

如何應(yīng)用數(shù)據(jù)

和企業(yè)其他資產(chǎn)一樣，只有利用起來(lái)才能產(chǎn)生價(jià)值。通過(guò)數(shù)據(jù)助力企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)、提高組織生產(chǎn)效率，應(yīng)對(duì)各種突發(fā)情況時(shí)做出合適的決策，支持經(jīng)營(yíng)管理需要和績(jī)效考核，也是管理會(huì)計(jì)必須要面對(duì)的功課。

深度參與業(yè)務(wù)：這里的“深度參與”并不是讓財(cái)務(wù)對(duì)業(yè)務(wù)部門指手畫腳，而是做好軍師角色，為業(yè)務(wù)部門提供充足的“數(shù)據(jù)彈藥”。我們還以美的為例，美的在產(chǎn)品研發(fā)全生命周期深入?yún)⑴c，從新產(chǎn)品線規(guī)劃直到退市全程參與。

產(chǎn)品線規(guī)劃時(shí)，財(cái)務(wù)要審是否符合年度規(guī)劃和預(yù)算；在產(chǎn)品立項(xiàng)時(shí)，財(cái)務(wù)要審核投入產(chǎn)出目標(biāo)；在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)，財(cái)務(wù)要參與控制成本和產(chǎn)品交期；在產(chǎn)品上市銷售時(shí)，財(cái)務(wù)關(guān)注銷售、盈利目標(biāo)的達(dá)成和成本變動(dòng)與分析；在產(chǎn)品退市時(shí)，財(cái)務(wù)要關(guān)注生命周期和庫(kù)存處理。

數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并可視化，從而支持業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)影響分析，進(jìn)行精細(xì)管理與決策。管理人員和業(yè)務(wù)人員希望通過(guò)數(shù)據(jù)看到公司的收入在不同產(chǎn)品上的占比與增長(zhǎng)情況、各產(chǎn)品成本是否合理、營(yíng)銷費(fèi)用增長(zhǎng)和銷售的增長(zhǎng)幅度是否合理、各產(chǎn)品的銷量和存貨的數(shù)量是否存在背離情況、應(yīng)收賬款信用管理情況和重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)客戶等。

但對(duì)于非財(cái)務(wù)專業(yè)人員來(lái)說(shuō)，很難通過(guò)那些晦澀難懂的表格一眼看到經(jīng)營(yíng)決策中需要的關(guān)鍵點(diǎn)和存在問(wèn)題，將枯燥的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化信息，讓業(yè)務(wù)部門更好的理解和解讀，從海量數(shù)據(jù)和信息中剔除那些與決策無(wú)關(guān)或虛假的信息，讓相關(guān)人員通過(guò)圖表、圖形等一眼看到關(guān)鍵才是管理會(huì)計(jì)的成功。

如營(yíng)銷總監(jiān)想了解A區(qū)38家店面3、4、5三個(gè)月的毛利情況，通過(guò)BI進(jìn)行多維建模，從時(shí)間、課別、大類、店面4個(gè)維度動(dòng)態(tài)可視化展示，將這38家店面的毛利和毛利率可視化。毛利看板中條形圖反映各店面毛利情況，毛利額從多到少進(jìn)行店面排列。黃色折線反映各店面毛利率情況。

可以看出38家店3個(gè)月創(chuàng)造毛利3378萬(wàn)元，綜合毛利率18.8%，常溫、肉品、生鮮和其他四大類中常溫銷售占比最高，生鮮次之，但生鮮毛利貢獻(xiàn)最好，25.54%的銷售貢獻(xiàn)了34%的毛利。最好的店面3個(gè)月創(chuàng)造504萬(wàn)毛利，而最差店面毛利不足1萬(wàn)元。毛利率大多在15%~20%之間，其中要重點(diǎn)關(guān)注毛利率只有4.1%的店面。

通過(guò)動(dòng)態(tài)看板選擇5月份面點(diǎn)課，BI可以展示出，各店面5月份面點(diǎn)毛利情況，可以看出，毛利率在9.3%~52.3%之間，各店面點(diǎn)毛利差異非常大，應(yīng)該對(duì)那些毛利明顯偏低的店面進(jìn)行關(guān)注并挖掘，進(jìn)行毛利優(yōu)化。

利用工具展示經(jīng)營(yíng)，需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求識(shí)別涉及的業(yè)務(wù)流及對(duì)應(yīng)邏輯數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)關(guān)系，事前整體規(guī)劃、數(shù)據(jù)清洗整理、確定數(shù)據(jù)顆粒度，才能展示出好的可視化內(nèi)容。

數(shù)據(jù)建模：面對(duì)數(shù)字、文字等海量數(shù)據(jù)與信息，想要數(shù)據(jù)助力企業(yè)，首先需要將全部數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃，涉及到每張表、表的字段、表與表之間的邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系、顆粒度等的統(tǒng)籌，主要從業(yè)務(wù)需要出發(fā)，對(duì)數(shù)據(jù)分析的維度進(jìn)行規(guī)劃和定義。各個(gè)維度的信息用來(lái)從不同維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性、異常數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的趨勢(shì)規(guī)律等。

比如對(duì)應(yīng)收賬款分析建模，要定義回收賬期，如3個(gè)月、6個(gè)月、12個(gè)月、36個(gè)月及以上，要定義大區(qū)、省市、銷量、前十客戶占比及回收周期、何為優(yōu)質(zhì)客戶等。同時(shí)設(shè)置時(shí)間、產(chǎn)品、項(xiàng)目、銷售團(tuán)隊(duì)和人員不同維度，進(jìn)行年度對(duì)比分析、趨勢(shì)分析、賬款回收平均周期分析、目標(biāo)達(dá)成和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等分析。

數(shù)據(jù)分析模型的搭建邏輯和預(yù)測(cè)假設(shè)以經(jīng)營(yíng)需求為目標(biāo)，即了解財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)又了解背后的商業(yè)邏輯，才能搭建出多維度、多層級(jí)、多視角的數(shù)據(jù)分析模型。

數(shù)據(jù)挖掘：哪怕是中小企業(yè)，也會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)與信息，這些數(shù)據(jù)信息如實(shí)記錄了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)過(guò)程，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析，能幫企業(yè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的趨勢(shì)、揭示已知的事實(shí)或預(yù)測(cè)未知結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘的目的是通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析、相關(guān)分析、回歸分析等方法與工具，帶給企業(yè)更多的決策支持信息。

通過(guò)數(shù)據(jù)與信息了解發(fā)生了什么，進(jìn)行業(yè)務(wù)流程與關(guān)聯(lián)性場(chǎng)景梳理，建立多維分析，找出問(wèn)題究竟出在哪里，這些問(wèn)題可能會(huì)發(fā)生什么、這種趨勢(shì)繼續(xù)下去會(huì)如何，可能將發(fā)生什么，如何做能解決這些問(wèn)題。

數(shù)據(jù)挖掘大有可為，據(jù)國(guó)外相關(guān)調(diào)查，歐洲北美62家投入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的企業(yè)3年平均帶來(lái)的投資回報(bào)率為401%，其中有25%企業(yè)的投資回報(bào)率超過(guò)600%。

財(cái)務(wù)人員如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以看管理會(huì)計(jì)落地系列——如何對(duì)存貨周轉(zhuǎn)效率進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘（點(diǎn)擊即可查看文章）。

18世紀(jì)的蒸汽機(jī)、19世紀(jì)的電力、20世紀(jì)的計(jì)算機(jī)和當(dāng)下的大數(shù)據(jù)，社會(huì)因技術(shù)進(jìn)步而加快腳步。結(jié)繩記事、算盤、計(jì)算器、計(jì)算機(jī)、人工智能、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，都是提升財(cái)務(wù)工作效率與質(zhì)量的工具，但只是工具。技術(shù)的進(jìn)步可以加速商業(yè)前進(jìn)的腳步，卻從來(lái)都替代不了商業(yè)。站在管理會(huì)計(jì)的維度，所謂數(shù)字化思維就是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的駕馭能力，能更有效地把自己對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的支持與服務(wù)技能從之前的自行車提升到汽車甚至飛機(jī)的速度吧。

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