2026深度剖析对话式AI革命白皮书

深度剖析对话式A工革命如何在提供卓越体验的竞赛中胜出研究与指导：客户真正期望从对话式

AI体验中获得什么，以及顶尖企业如何在自动化时代建立信任、提升效率，并培养客户忠诚度。03

概述09

第1章：设计赋能韧性：针对动态目标的模块化技术16

第2章：仅靠速度不足以满足客户23

第3章：混合型一线服务模式：人类与

AI携手共进29

第4章：跨渠道情境感知互动35结论目录02概述03概述从故障修复到建立信任传统上，客户服务一直采用故障修复模式。只有当产品出现故障时，您才会打电话求助。您不得不做好心理准备：忍受难听的等候音乐、没完没了的语音菜单选项，还有一个连您名字都不知道的陌生客服。这并非为了建立关系，而是为了解决问题。追求的是效率，而不是共情。而这经常都是一种令人失望的体验。如今，故障修复模式已经无法满足客户要求。客户期望无论何时、何地、通过何种方式（无论是人工客服还是智能助手）与品牌互动时，品牌都能真正了解他们。他们希望每一次互动都感觉贴心又便捷。品牌不能再将每次互动视为孤立事件来处理，而应将每个服务接触点视为与客户建立更深层次和持续长久关系链条中的一环。04的消费者AI登场：变革的催化剂客户的期望值前所未有地高，而企业也终于拥有了满足这些期望的技术。AI可以弥合日益增长的需求与过时的传统工具之间的鸿沟。但

AI的威力取决于其背后的数据支撑。只有当它能够利用对每位独特客户的丰富、详细洞察，并在所有渠道和服务接触点精准理解他们时，其价值才能充分提升。正因如此，建立在用户知情同意、信任和人类监督基础之上的情式

AI，不仅是客户体验的下一个阶段，更是未来所在。概述05什么是对话式

A工？对话式

AI

是一种统一且具备情境感知能力的系统，能够赋能企业在语音、在线客服、即时消息传递、虚拟客服等渠道中实现客户互动自动化、提供个性化服务并增强客户体验，同时保持信任、控制权和人类判断力。告别等候音乐，实时提供帮助老实说，大多数客户联系客服时，早已带着一肚子气。因此，想要赢得他们的信任，无异于打一场硬仗。不过，我们还是能看到几分希望：31%的客户表示，他们在开展客服互动前仍抱有期待——期待有人（或某种工具）能真正帮得上忙。而如今，具有这种能力的工具越来越多是来自于

AI。短短几年间，AI客服已经实现飞跃式发展。早期的聊天机器人经常没法满足大部分客户的需求，而如今的对话式

AI能力大幅提升，能够提供更快、更智能、更个性化的体验，并且随着每次互动不断优化。尽管如此，它仍有提升空间。虽然有90%的企业认为客户对其对话式AI体验感到满意，但仅有59%的消费者表示认同。这表明，随着技术进步，客户的期望值也在不断提高。概述06弥合期望与体验

之间的差距AI

已不再是新奇事物，它已成为新的一线客户互动模式。但关键在于：技术日新月异，但客户的期望却提升得更快。企业在哪些方面做得还不够？哪些互动依旧令人沮丧、困惑或失望？真正赢得客户信任的企业与勉强达标的企业之间有何区别？本报告为这些问题提供了答案，并展示了领先企业如何将

AI的效率与智能与人类共情力相结合——不仅解决问题，更能预视问题。现在，是时候从“解决我的问题”迈向“

明白我、预判我的需求，并在我求助前就解决问题”的新阶段。概述07研究样本量Twilio针对全球4,800名消费者和457位企业领导者进行了调研，了解他们在对话式

AI方面的偏好与策略。首轮调研于

2025年8月7

日至9月4

日期间开展，覆盖澳大利亚、法国、德国、中国

香港、印度、印度尼西亚、日本、菲律宾、新加坡、泰国、英国和美国。第二轮调研于

2025年10月

10

日至17

日开展，新增来自巴西、哥伦比亚和墨西哥的调研结果。全球消费者我们对4,800名全球消费者进行了调研，他们过去六个月内均有过网购行为。各国家/地区的样本均按性别和年龄进行平均抽样，在美国和英国还考虑了种族多样性。年龄组划分如下：Z世代（18-28

岁）、千禧世代（29-44

岁）、X世代（45-60

岁）和婴儿潮世代（61-79

岁）。企业领导者受访的457位企业领导者均在员工规模达500人以上的公司全职任职，担任总监或以上的高级管理职位，并熟悉公司客户体验、客户互动或客户数据等战略的制定。该样本设置了对首席高管的最低比例要求，并覆盖了员工规模在5,000人以上和以下各种规模的企业。概述报告方法08设计赋能韧性：针对动态目标的模块化技术第1

章09消费者迫切需求，企业积极构建对话式

AI的需求清晰而强烈。近87%的企业表示其客户希望拥有更多自助服务选项，83%的企业表示其客户希望获得更多

AI驱动的客服解决方案。客户希望获得更快速的回应、全天候支持以及更简化的流程。企业正争相推出满足这些需求的相关服务。大多数企业已经启动或正在部署对话式

AI。在客户服务领域，三分之一的企业正处于最终实施阶段，另有28%的企业已经全面部署。这一势头在销售领域甚至更为强劲，59%的企业处于后期部署阶段。这一趋势在制造业(73%)、医疗保健业(70%)、科技业(59%)和零售业(64%)等行业最为显著。显而易见，AI不再是试验品——它已投入实际业务运营应用。下一个挑战不在于是否要构建，而在于如何以灵活的方式智能构建，以应对未来的各种变化。客户支持与问题排查57%产品信息与推荐54%订单处理与跟踪53%销售咨询与潜在客户筛选50%对话式

AI的主要应用场景本报告来源于三个皮匠报告站（）,由用户Id:1181721下载,文档Id:1258070,下载日期:2026-05-30第1章10.

65%的企业认为，模块化

AI让他们能够在不干扰现有系统的情况下，循序渐进地部署。.

61%的企业采用这一方式，先在特定场景测试

AI，然后再进行推广。而且，他们会为拥抱变革而设计。在59%的企业预计一年内更换现有的对话式

AI解决方案的同时，更令人震惊的是，高达99%的企业也表示会对其整体对话式

AI战略做出调整。这并非因为买方后悔——而是有意为之的设计。在

AI模型领域，并不存在万能解决方案。仅有

19%的企业在所有应用场景中都依赖单一模型——81%的企业则通过组合搭配不同模型来满足特定需求。为什么？只因灵活性已成为新的保障机制。大多数企业已经意识到技术锁定会扼杀创新能力。.

70%的企业表示，他们拥有完全可定制的对话式

AI解决方案（其中33%为内部自建，37%借助外部支持构建）。企业正在有意识地构建可替换模块的

AI技术栈，这背后有其充分理由。技术发展日新月异，企业需要灵活应对，在不淘汰现有系统的前提下，充分利用新的

AI模型、渠道和功能。新的成功模式是模块化、多模型且可衡量的——其设计理念是逐步实现现代化、快速升级，并立即采用新兴技术。在

AI世界，敏捷性并非可有可无，而是构建韧性与未来保障的关键架构。模块化思维，制胜之道第1章11“AI

模型将不断演变。您需要的是一个能体察现实情况的对话式

AI合作伙伴。Twilio为您提供模块化能力，让您轻松切换大语言模型、进行测试和迭代——

同时不断提升客户满意度。这正是

Twilio的优势所在：为您构建持久的通讯与数据基础，赋予您的

AI演进灵活性，避免技术锁定。Andy

O’DowerTwilio语音与视频产品副总裁12挑战：在愿景与现实之间取得平衡AI有望提升效率，但代价不菲。81%的企业领导者表示，紧跟快速演进的

AI模型成本高昂。构建和维护对话式

AI需要在技术和人才方面进行重大投入：.

人员配置：平均而言，企业需投入29名专家来构建和实施对话式

AI体验。但工作并非在上线后就结束，大多数团队会扩充至约36人，专门负责持续优化和维护。.

供应商：AI领域正经历快速变革——供应商更迭，模型迭代，一旦决策失误，代价高昂。为保持敏捷性，许多企业正通过签订短期合同和采用模块化系统来规避风险，他们深知在这个领域，灵活性是唯一不变的定律。.

人类干预：AI并非取代人类，而是与人类协同工作。尽管83%的企业领导者认为对话式

AI可替代人工客服，但78%的消费者表示，在需要时能够从

AI客服转接到人工客服至关重要。客户依然希望有人了解他们的过往情况，并能够无缝接手服务。现实情况是？二者结合时威力倍增。AI可以处理常规和重复性事务，而人工客服则能提供建立信任所需的共情力、判断力和情境理解能力。能够提供实质性的个性化服务56%与现有系统集成56%能够跨渠道部署54%为客服人员提供情境信息48%企业在打造卓越对话式

AI体验时面临的最大挑战成功的企业并非一味追求完美，而是为

AI设计适应性方案——保留人工介入、以透明化建立信任，确保每一次对话都连贯一致。第1章13与外部供应商合作，使企业能够跟上快速创新的步伐，并能够：.

弥补内部专业能力的缺口：利用供应商的专业知识，无需从零组

建立整个团队。.

加速实施进程：利用预构建解决方案和现成组件加快部署。.

简化技术集成：减少

AI与现有系统对接的摩擦。.

简化维护流程：在保持战略监督的同时，减轻维护负担。.

更高效地管理预算：平衡内部创新与外部效率领域的支出分配，并根据需求变化调整投资规模。企业通过将内部专长与服务商统筹部署相结合，可以兼得双重优势——既能提升速度、效率与创新，又可以赋能团队设计顺应变革，而非一成不变的产品。如同任何技术一样，现成的解决方案往往带来千篇一律的体验。机遇与挑战并存——关键在于打造能让终端客户真切感受到量身定制水准的体验。而打造这样的体验，通常意味着复杂的构建流程、更长的开发周期以及持续维护，这些都需要投入大量内部资源。因此，许多企业采取战略性外包策略：将构建与维护工作委托给供应商，同时牢牢掌控最关键的要素——客户背景信息、敏感数据以及品牌体验。事实上，仅有35%的企业称能完全自主完成对话式

AI的构建、开发与集成。而其余

65%的企业则不同程度地依赖外部团队的支持，无论是临时协助、混合协作还是全程支持——这一趋势在

AI维护方面同样适用。全职AI专家++专业技术技能聚焦核心优势，携手共创互赢第1章14信任：不可动摇的基石在AI

驱动的客户互动中，速度、灵活性和成本固然重要，但如果缺乏信任，一切都变得枉然。安全、合规与数据所有权不仅是技术挑战，更是企业的立足之本。.

合规是关键底线：41%的企业表示，合规与安全是构建和整合

AI时面临的主要挑战。.

信任需用心赢得：客户期望了解其数据如何被使用、存储和保护。缺乏透明度，客户接受度便会大打折扣。.

数据所有权是核心竞争力：确保数据归您所有。务必防止供应商在未经许可的情况下，使用您的信息训练外部模型。.

内置安全机制：选择一个在每个层级都整合了安全、隐私保护和合规性的平台，帮助您的团队在不损害信任的前提下部署

AI。安全与隐私保护绝非可有可无——39%的企业表示，这些因素是他们选择对话式

AI供应商及制定部署策略时最具影响力的关键考量。在信任铸就忠诚度的时代，安全与数据所有权不再是简单的必选项，更是一种竞争优势。第1章15仅靠速度不足以满足客户第

2章16反应速度固然重要，但客户关系更为关键AI为反应速度树立了新标准：92%的消费者表示，当他们联系客服时，AI通常能在30秒内回复。然而，单凭速度本身，并不足以建立信任。39%的消费者根本不会等待

AI客服，而88%

的消费者愿意等待人工服务。他们甚至愿意为与人工客服交流多等一倍的时间——最长可达8.5分钟，而等待

AI客服的时间最长仅为4.3分钟。快速回复尚且不足以赢得消费者青睐。如果体验让人感觉冷漠、机械化或不自然，客户就会转身离开。速度固然重要，但企业若想脱颖而出，必须让每一次互动都显得自然、贴切且人性化。第

2

章17为什么客户对

AI

仍不买账诚然，大多数客户认可

AI的潜力——63%的人认为它反应更快，52%的人表示它联系起来更方便——但绝大多数人仍不会首选

AI。仅有46%的人会主动寻求

AI客服的帮助。为什么会有这种犹豫？因为体验往往达不到预期：38%的人表示

AI无法理解他们的口音，

37%的人表示

AI不支持他们所用的语言nana再说一遍。再说一遍。再说一遍。再说一遍。

"40%的消费者表示

AI

会重复相同内容或陷入循环对话。66%的消费者表示

AI并不总是能理解他们的提问49%的消费者表示

AI从未解决过他们的问题。您的问题?仍然没有解决。第

2

章不行,18为什么客户对

AI

仍不买账真正的问题不在技术层面，而在体验层面。客户认为

AI互动缺乏人情味且效果不佳。事实上，仅有39%的消费者认为

AI客服有帮助，而

51%的人表示它机械呆板。然而，尽管大多数客户认为自己能立即分辨是否在与

AI对话——75%的人表示通过文字交流可以做到，72%的人表示通过语音交流可以做到——但他们通常判断失误。实际测试中，90%的人其实无法分辨他们的交流对象是真人还是

AI。有趣的是，老一辈人更擅长识别

AI——婴儿潮世代的正确识别率达到12%，X世代达到14%，而Z世代和千禧世代的正确识别率仅分别为6%和10%。是什么暴露了

AI的身份？消费者表示，AI最明显的破绽是：台词化的回应(42%)、机械化的语言(41%)，以及千篇一律的答案(36%)。好消息是，进步显而易见。消费者并非排斥

AI——只是希望它能真正发挥作用。事实上，72%的消费者表示，如果

AI客服能保证比人工客服更快解决问题，他们很乐意使用。关键启示：AI客服之所以不被认可，是因为它不够自然，还有明显的人工痕迹。只有当

AI对话自然流畅、更人性化且灵活应变，并能够真正理解和解决问题时，大多数人才会不再把

AI只当作工具，而是值得信赖的沟通渠道。80%60%40%20%0%67%45%<3个月前客户对

AI互动体验的满意度随时间推移的变化>3个月前第

2

章19AI的未来一片光明——

只要持续优化行业格局正快速演变。近几个月刚与

AI互动过的客户，其满意度(67%)远高于三个月前最后一次使用

AI的客户(45%)——这清楚地表明了

AI体验提升的速度之快。不同世代对

AI的接受度差异显著。更年轻、更具数字素养的消费者采纳

AI的意愿更强：57%的Z世代和53%的千禧世代曾主动寻求

AI客服帮助，而

X世代和婴儿潮世代的比例分别为38%和

32%

。他们对

AI体验的评价也更为积极，Z世代(65%)和千禧世代(69%)给出的好评率高于

X世代(53%)和婴儿潮世代(46%)。随着Z世代与千禧世代的满意度和参与度持续提升，他们对

AI的熟悉和接受度正在为更广泛的普及与更牢固的客户信任开辟新路。他们的信心与积极体验表明，AI有望从备选方案转变为值得信赖的首选方案。品牌需要做的就是快速迭代，从每一次互动中学习，并持续优化其

AI系统，以赢得信任，提供更好的客户体验，为满足当下乃至未来的客户期望奠定有利基础。第

2

章20“企业若想在客户服务、销售与营销领域成功部署对话式

AI，必须优先考虑客户偏好，以此建立长期信任。与任何新兴技术一样，企业领导者必须做好准备，从容应对快速变化的技术环境。需要优先发展的关键能力包括灵活性、试验能力以及对客户体验的持续监测。Inbal

ShaniTwilio首席产品官兼研发主管21更智能的支持，切切实实的成效速度固然重要，但它已不再是竞争优势。成功的企业将打造真正懂得用户的

AI互动——情境理解、关联性与共情力，其重要性不亚于回应速度。对您的企业而言，这意味着：.

为建立客户信任部署

AI处理简单、交易型及重复性，且结果明确的任务。.

设计无缝衔接的人工接管流程，专门处理所有复杂、涉及情感或高风险的情况。.

通过真实场景测试与客户反馈持续优化

AI，从而弥合信任差距。.

负责任地运用数据，让对话内容更丰富且更具个性化。未来将属于不仅速度快，而且自然且有共情力的

AI。第

2

章22混合型一线服务模式：人类与A工携手共进第

3章23新的混合型一线服务模式客户已经为

AI与人工客服划分好了各自的角色。现在，企业也该采取同样做法。AI不应取代人工客服，而应与他们相辅相成：.

AI的角色：AI可以对问题进行分类处理、收集背景信息、执行重复性任务并拟定后续步骤。.

人工客服角色：人工客服具备处理复杂或敏感问题所需的情商、生活背景认知及决策能力。理解这些角色并围绕它们构建流程，是打造真正高效的混合型一线服务模型的第一步。第

3

章24客户信任

AI能做什么

——

以及不能做什么消费者心中已划下一条清晰界线：AI客服最适合提供便利服务，而涉及判断、情感与信任时，人们更倾向于选择人工客服。.

AI的优势领域：协助客户处理简单的交易型任务，例如基础技术支持、回答基本问题、跟踪订单以及查询产品详情。.

人工客服擅长的领域：协助处理复杂或敏感问题。事实上，69%客户更愿意与真人而非

AI互动，因为当出现问题时，他们相信人工客服更能理解自己(70%)。这并不意味着

AI在敏感互动中毫无作用。在高度监管或复杂的环境中，AI仍然可以通过对请求进行分类、收集背景信息、安排预约或为人工客服准备资料来提升效率和准确性——确保人工客服在需要介入时，能够掌握完整背景信息并提供贴心服务。企业可通过践行严格的数据隐私标准、提高

AI应用透明度、公开所用数据类型与用途，来进一步改变客户对

AI的认知。随着

AI系统的不断优化和问题解决率的提升，消费者的信心将随之增强。那些着力提升其

AI的共情力、信任度和无缝人机协同能力的企业，将赋能客户实现更多目标——并让他们充满信心地完成这些目标。消费者信任

AI处理简单任务，例如：查询订单/物流状态82%提供产品详情78%解答基本问题77%提供产品推荐71%51%

的消费者表示，他们不愿向

AI分享个人或财务数据。第

3

章25客户真正想要的是什么哪些任务最适合交给

AI处理，哪些又需要人工客服介入？在处理高风险，需要共情、安抚与真正理解的关键问题上，消费者更信赖人工客服。这些场景包括：医疗问题协助(64%)、申请保险理赔(59%)、处理退货或退款(48%)以及解答账单问题(45%)。对于简单、直接的任务，客户乐于让

AI主导处理。他们认为

AI

在以下方面比人工客服更高效：.

查询订单/物流状态(41%).

重置密码(38%).

分享产品详情(35%).

解答常规问题(32%)利用

AI高效处理常规交易性任务，让人工客服能够专注于复杂且影响重大的互动。通过实现这种平衡，企业能够提升

AI采用率、提高问题解决率，并让客户逐渐习惯使用

AI处理更多事务。第

3

章26“对话式

AI的应用场景呈现金字塔结构。底层是大量简单、高频的通话——

比如“无法登录”、“再次下单”。这类互动快速、交易性强，一旦实现自动化处理，就能解放人工客服去处理更复杂的问题。随着金字塔层级提升，AI转向赋能客服人员。它化身“智能助手”——发挥监听通话、提取背景信息，协助客服人员实时做出更明智的决策。这正是人工客服的价值所在：在真正能建立客户忠诚度的复杂、高价值通话中发挥作用。Andy

O’DowerTwilio语音与视频产品副总裁27AI虽不完美，但它一直在进步。随着获取实时数据更顺畅、延迟更低、背景信息更丰富、模型不断优化，自助服务将会变得更加自然流畅。若想加速提升

AI成熟度，不妨从小处着手：将

AI分层融入现有系统，开启您的实践旅程：测试、验证价值、推广应用。为充分降低失败风险并最大化信任度，企业应遵循以下原则：.

测试与试验：在低风险领域试点

AI应用，对互动流程进行

A/B测试，并在评估成效后进行规模化推广。.

优化模型：针对您的行业领域对大语言模型和情境数据进行微调。.

深度整合背景信息：将您的模型与CRM系统中丰富的实时客户数据打通，为

AI客服提供更多的背景信息，从而给出更贴切的回应。.

识别互动死结：一旦出现循环对话，尽早升级处理。.

监控与迭代：持续追踪性能与满意度，并根据指标和客户反馈优化模型。.

人类与

AI协同训练：为客服人员提供

AI辅助的仪表板，其中包含对话记录、背景信息和建议，使他们能够提供更快速、更个性化的服务。未来的趋势并非速度更快的聊天机器人，而是能够理解人类、适应人类并与人类协同工作的智能自动化系统，为消费者交付值得信赖的成果。无论您的对话式

AI成熟度处于哪个阶段，您的企业都可立即着手构建混合型一线服务模式：借助

AI提升速度与效率，赋能人工客服判断与共情的能力，并通过持续迭代来提升问题解决能力、信任度和客户满意度。展望未来：AI

是进步的阶梯，而非万能解药第

3

章28第

4章跨渠道情境感知互动29情境是新的通货客户情境是个性化服务的基石，但多数企业仍难以提供客户期待的无缝定制化体验。88%的消费者表示希望获得更个性化的体验，而56%的企业将满足这些期望列为首要挑战。现实情况却非尽如人意。超过半数消费者(54%)表示，AI客服很少或从未掌握他们之前的互动背景信息。当互动从

AI移交给人工客服时，仅有15%的客户认为人工客服能完整了解此前他们与

AI对话的前后内容。这种脱节不仅拖慢服务效率，更在不断侵蚀客户信任。背景信息虽敏感，却可管理。即便能将所有细节传递给

AI，客户在分享个人或财务信息时也可能持谨慎态度。事实上，66%的消费者表示他们并不倾向、或会对

AI客服提供所有过往互动背景信息感到不安。仅有15%的消费者表示，他们曾体验过从

AI

到人工客服的无缝交接。70%的Z世代消费者对AI

数据隐私问题感到担忧——这一比例是所有年龄层中最高第

4

章30在提升服务的同时保护隐私好消息是，只要配合合规措施，AI就能够安全地处理敏感信息。通过信息脱敏、加密技术和符合PCI标准的工作流程，企业既能利用背景信息提升效率和实现个性化服务，又能保护客户数据。在这些安全措施保障下，AI依然能够推动自动化进程，同时避免信任危机或隐私安全风险。这也不是非此即彼的选择。企业无需传递完整的客户对话记录，只需分享通话和聊天摘要以及情感分析，即可捕捉关键话题、语气和意图，让客服人员（无论是人工客服还是

AI客服）快速掌握情况，同时避免泄露敏感信息。这种方法既能建立服务连贯性又可增强信任，为客服人员提供必要的背景信息，从而更好地服务每位客户。例如，客户可能会出于便利性，先选择通过

AI客服启动贷款申请流程，但他们期望最终由人工客服完成办理。客户追求效率与精准服务，但前提是必须在自己同意和可控的范围内实现。通过收集客户反馈改进

AI使用体验50%定期培训和更新以提升

AI准确性45%利用客户数据实现个性化回应43%透明的数据隐私与安全实践43%企业如何确保在

AI互动中建立信任与实现个性化服务第

4

章31回报实实在在毋庸置疑，完善个性化服务能直接为企业创造价值。当

AI在所有渠道都能提供贴合需求、具备情境感知能力的体验时，所带来的好处是真实且可衡量的。投资对话式

AI个性化建设的企业报告称：.

客户满意度与参与度提升(45%).

客户忠诚度与留存率提高(43%).

客户洞察更精准

(43%).

营收增长(36%)但这种价值不止体现在单次互动中。情境感知型

AI能够建立信任、保持服务连贯性并提供无缝体验，让客户后续仍会再次使用——无论他们在何时、以何种方式与企业品牌互动。个性化不仅仅推动单次互动，更通过建立信任与保持服务连贯性来巩固客户关系。让客户清楚了解他们的哪些背景信息正在被使用，赋予他们选择是否接受的控制权，并确保这些信息在跨渠道与

交接中安全随行。最终的结果是：AI不再只是做出回应，更能真正理解客户。在当今世界，当顺畅体验、情境感知成为客户对每一次品牌互动的普遍期待时，能够提供这种深度个性化服务的企业必将脱颖而出。哪些数据源能推动对话式

A工实现更精准的个性化服务？.

对话与互动历史记录.

网站及应用程序使用情况.

客户人口统计数据.

购买历史记录/交易数据.

客户数据平台第

4

章32“测试与迭代对对话式

AI至关重要。要在投入生产前验证应用场景是否有效，您需要端到端的数据——

前端数据用于打造个性化体验，后端数据则用于了解问题出在哪里。延迟究竟是网络连接不稳定所致，还是模型本身的问题？

有了完整数据，您就能查明根源并持续改进。A