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别把OPC基地办成升级写字楼:可信数据空间与智能算力才是破局的关键

亿邦智库黄斌 2026-02-13 16:24
亿邦智库黄斌 2026/02/13 16:24

邦小白快读

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本文揭示了OPC产业基地的现状问题和核心解决方案,聚焦实操干货和数据能力提升。

1. OPC基地面临低水平复制陷阱:全国20多个基地中90%企业集中在内容创作、电商代运营和平面设计,模式趋同导致脆弱性,如杭州案例中AI攻略个体户流量下滑40%以上,凸显单纯房租补贴政策不足。

2. 可信数据空间是关键破局点:厦门试运行案例显示,个体开发者通过数据空间合规访问外部数据(如运动健康平台数据),开发周期从6个月缩至6周;OPC数据资产托管账户制度允许业务数据(客户记录、知识库等)安全存储和价值化。

3. 智能算力网络解决算力鸿沟:OPC遭遇算力成本高和利用低问题,智能算力网关将其工具化服务化,如北京DRC基地共享成形机案例,支持模型微调和推理优化,让算力使用像3D打印般便捷。

OPC基地应从物理空间转向数据空间:核心竞争力在数据服务能力,如京郊基地改造30%面积为数据要素服务中心,提供数据合规、模型训练等一站式服务,强调连接生态网络而非独立成长。

OPC趋势反映消费行为变化和数据驱动创新机会,品牌可借机优化产品研发与营销。

1. 消费趋势:一人公司兴起显示个体创业潮流,用户行为偏好自由职业和远程协作,如案例中陈曦犹豫入驻基于数据需求,启示品牌关注个性化用户需求场景。

2. 产品研发启示:可信数据空间支持创新产品开发,如运动器械AI模型案例,高质量数据获取助企业缩短研发周期;品牌可整合外部数据提升产品精准度,避免通用数据集局限。

3. 数据资产在品牌中的应用:OPC数据托管制度展示数据价值沉淀,品牌可探索类似机制积累用户交互数据(脱敏后),用于市场分析或新品设计,提升定价和渠道建设效率。

数据要素竞争力提升产品壁垒:基于“获治用安”框架,品牌应强化数据供给和流通能力,以应对数字时代竞争。

政策解读和机会识别揭示OPC市场增长潜力与风险应对策略。

1. 政策转向:OPC基地扶持从房租补贴升级到数据服务,如厦门可信数据空间提供合规数据接入,支持个体开发者;政策红利包括数据资产托管账户和算力优惠,卖家可申请入驻获取资源。

2. 增长市场机会:数据要素流通成核心,如生态网络构建,卖家可参与可信数据空间合作,共享数据资源;消费需求变化显示OPC偏好数字经济基础设施,卖家应聚焦数据驱动服务开发。

3. 风险与应对:低水平复制风险导致业务脆弱性(如流量下滑案例),卖家需学习北京基地改造案例,部署数据合规工具箱;事件应对包括利用算力网络规避算力成本陷阱。

最新商业模式在生态协同:OPC基地转向合作社模式,卖家可探索数据需求匹配平台,实现产业链协同。

产品设计需求与数字化启示突出商业机会,助力工厂推进电商转型。

1. 产品生产需求:可信数据空间支持设计优化,如运动器械AI模型案例,工厂可接入行业数据提升产品定制化;OPC数据资产托管机制启示工厂积累业务数据(如生产记录),用于研发创新。

2. 商业机会:工厂可参与数据流通生态,通过可信接入网关提供实时生产数据(脱敏后),吸引OPC合作;厦门案例显示个体需求旺盛,工厂可开发数据服务产品。

3. 推进数字化启示:智能算力网络解决技术壁垒,工厂应学习算力服务化模式(如北京DRC案例),部署共享设备;数据要素竞争力框架(数据供给、治理)提示工厂加强数据采集和合规能力。

OPC趋势揭示工厂需融入数据空间,提升效率并缩短产品周期。

行业趋势与客户痛点驱动新技术解决方案开发。

1. 发展趋势:OPC兴起导致数据需求井喷,如厦门可信数据空间入驻超300家个体机构;产业转向数据服务能力,服务商应关注生态网络构建和平台化趋势。

2. 新技术应用:可信数据空间(含数据网关和元数据目录)和智能算力网关(算力工具化)是核心创新,服务商可部署类似系统,解决OPC数据冷启动和算力利用低问题。

3. 客户痛点和解决方案:OPC痛点包括数据匮乏(如案例中开发者缺乏训练数据)、算力成本高;服务商应提供一站式方案,如数据合规工具箱、AI开发流水线,参考京郊基地改造案例整合线上线下服务。

数据流通服务机构成关键供应商,服务商需强化解决方案的聚合分发能力。

平台需求与管理策略强调数据流通和生态运营。

1. 商业需求:OPC对平台依赖强,需可信数据空间直连(如厦门案例),平台应提供数据接入网关和算力调度服务,满足实时数据调用需求。

2. 最新做法:部署OPC数据资产托管账户,允许数据价值化沉淀;平台招商策略转向聚合能力,如京郊基地统一门户,支持一键申请和产品上架,提升入驻吸引力。

3. 运营管理:从物理空间转向数据服务,构建应用层(如数据需求匹配和协同网络);风控需强化合规审核,避免数据流通风险,参考“获治用安”框架优化治理体系。

平台角色演变为能力基础供应商,需差异化竞争基于数据能力而非环境品质。

产业新动向和政策启示揭示商业模式变革与战略高度。

1. 新动向:OPC模式挑战传统孵化器,发展路径网络化(非线性),如生态合作社愿景;新问题包括低水平复制和数据鸿沟,调研显示OPC是数据要素弱势群体。

2. 政策法规建议:支持可信数据空间和算力基础设施,如国家数据局2026目标;政策应转向培育新质生产力,提升数据要素流通服务,而非单纯就业扶持。

3. 商业模式启示:数据空间架构(基础层、服务层、应用层)提供可落地框架;研究者可借鉴厦门案例,探索数据资产估值机制,或分析OPC作为生产组织变革样本。

研究价值在数据能力即竞争力理念,需持续关注数据流通服务机构案例。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article analyzes the current challenges and core solutions for OPC industrial bases, focusing on practical insights and data capability enhancement.

1. OPC bases face a low-level replication trap: Over 90% of businesses across 20+ national bases are concentrated in content creation, e-commerce agency operations, and graphic design. This model convergence creates vulnerability, as seen in a Hangzhou case where an AI strategy freelancer's traffic dropped over 40%, highlighting the insufficiency of mere rental subsidies.

2. Trusted Data Spaces are a key breakthrough: A Xiamen pilot case shows individual developers, by compliantly accessing external data (e.g., from fitness platforms) via data spaces, reduced development cycles from 6 months to 6 weeks. The OPC data asset custody account system enables secure storage and value extraction from operational data like customer records and knowledge bases.

3. Intelligent Computing Power Networks address the computing divide: OPCs grapple with high costs and low utilization of computing power. Intelligent computing gateways turn this into a tool-based service, exemplified by a Beijing DRC base's shared forming machine case, which supports model fine-tuning and inference optimization, making computing power as accessible as 3D printing.

OPC bases must shift from physical spaces to data spaces: Core competitiveness lies in data service capabilities. For instance, a suburban Beijing base converted 30% of its area into a data element service center, offering one-stop services like data compliance and model training, emphasizing connection to ecological networks over independent growth.

The OPC trend reflects shifting consumer behaviors and data-driven innovation opportunities, enabling brands to optimize product R&D and marketing.

1. Consumer Trends: The rise of one-person companies signals an individual entrepreneurship wave, with users favoring freelancing and remote collaboration. Cases like Chen Xi's hesitation to join a base based on data needs highlight the need for brands to focus on personalized user scenarios.

2. R&D Insights: Trusted Data Spaces support innovative product development. For example, an AI model for sports equipment leveraged high-quality data to shorten R&D cycles. Brands can integrate external data to enhance product precision, avoiding limitations of generic datasets.

3. Data Asset Application: The OPC data custody system demonstrates data value accumulation. Brands can explore similar mechanisms to aggregate anonymized user interaction data for market analysis or new product design, improving pricing and channel efficiency.

Competitiveness in data elements builds product barriers: Using the "Acquisition-Governance-Application-Security" framework, brands should strengthen data supply and circulation capabilities to compete in the digital era.

Policy analysis and opportunity identification reveal the growth potential and risk mitigation strategies in the OPC market.

1. Policy Shift: OPC base support is evolving from rental subsidies to data services, like Xiamen's Trusted Data Space offering compliant data access for individual developers. Policy incentives include data asset custody accounts and computing power discounts, which sellers can apply to access.

2. Growth Opportunities: Data element circulation is central. Sellers can participate in Trusted Data Space collaborations to share data resources within ecological networks. Changing consumer demand indicates a preference for digital economy infrastructure, suggesting sellers focus on data-driven service development.

3. Risks & Mitigation: The risk of low-level replication creates business vulnerability (e.g., traffic decline cases). Sellers should learn from the Beijing base renovation case by deploying data compliance toolkits and utilizing computing networks to avoid cost traps.

The latest business model lies in ecological synergy: As OPC bases shift towards cooperative models, sellers can explore data demand-matching platforms for industrial chain collaboration.

Product design demands and digitalization insights highlight commercial opportunities, aiding factories in their e-commerce transformation.

1. Production Needs: Trusted Data Spaces support design optimization. Factories can access industry data to enhance product customization, as seen in the sports equipment AI model case. The OPC data custody mechanism suggests factories accumulate operational data (e.g., production records) for R&D innovation.

2. Commercial Opportunities: Factories can join data circulation ecosystems by providing real-time, anonymized production data via trusted access gateways, attracting OPC collaboration. The Xiamen case shows strong individual demand, indicating a market for factory-developed data service products.

3. Digitalization Insights: Intelligent Computing Power Networks lower technical barriers. Factories should adopt service-oriented computing models (like Beijing DRC's case) and deploy shared equipment. The data element competitiveness framework (supply, governance) underscores the need for enhanced data collection and compliance.

The OPC trend indicates factories must integrate into data spaces to boost efficiency and shorten product cycles.

Industry trends and client pain points drive the development of new technology solutions.

1. Development Trends: The OPC boom creates explosive data demand, with Xiamen's Trusted Data Space hosting over 300 individual entities. The industry's shift towards data service capabilities means providers should focus on ecological network building and platformization.

2. New Tech Applications: Trusted Data Spaces (with data gateways and metadata catalogs) and Intelligent Computing Gateways (tool-ifying computing power) are core innovations. Service providers can deploy similar systems to solve OPC data cold-start and low computing utilization issues.

3. Client Pain Points & Solutions: OPC pain points include data scarcity (e.g., developers lacking training data) and high computing costs. Providers should offer integrated solutions like data compliance toolkits and AI development pipelines, learning from the suburban Beijing base case to combine online and offline services.

Data circulation service agencies are becoming key suppliers, requiring providers to enhance solution aggregation and distribution capabilities.

Platform demands and management strategies emphasize data circulation and ecosystem operations.

1. Business Needs: OPCs heavily rely on platforms, requiring direct Trusted Data Space connections (as in Xiamen). Platforms should provide data access gateways and computing power scheduling to meet real-time data call demands.

2. Latest Practices: Implementing OPC data asset custody accounts allows for data value accumulation. Platform recruitment strategies are shifting towards aggregation capabilities, like unified portals supporting one-click applications and product listings to increase attractiveness.

3. Operations Management: The shift from physical space to data services involves building application layers (e.g., data demand matching, collaborative networks). Risk control must strengthen compliance audits to mitigate data circulation risks, using the "Acquisition-Governance-Application-Security" framework to optimize governance.

The platform role is evolving into a capability infrastructure supplier, where differentiation hinges on data capabilities, not environmental quality.

Industry developments and policy implications reveal business model transformations and strategic significance.

1. New Developments: The OPC model challenges traditional incubators with its networked, non-linear development path, exemplified by the ecological cooperative vision. Emerging issues include low-level replication and the data divide, with research indicating OPCs are a data-element-vulnerable group.

2. Policy Recommendations: Support for Trusted Data Spaces and computing infrastructure is crucial, aligning with the National Data Administration's 2026 goals. Policy should shift towards cultivating new quality productive forces and enhancing data element circulation services, beyond mere employment support.

3. Business Model Insights: The Data Space architecture (infrastructure, service, application layers) provides an implementable framework. Researchers can draw from the Xiamen case to explore data asset valuation mechanisms or analyze OPCs as a sample of production organization transformation.

The research value lies in the concept of data capability as competitiveness, necessitating continued focus on case studies of data circulation service agencies.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】2026年春节前夕,海淀区产业基地一处改造完成的写字楼里,28岁的工业设计独立人陈曦正在犹豫是否签约入驻。她面前是一份诱人的政策清单:首年租金全免、公司注册绿色通道、每年5万元云资源代金券。然而,真正让她踌躇的,是一个连招商经理都答不上来的问题:“我一个人做工业仿真,需要对接上游供应链的实时生产数据,也需要偶尔调用千卡级算力训练定制化模型。这里,能让我像用自来水一样用上这些吗?”

这个问题,正在成为检验全国二十多个OPC(一个人的公司)产业基地成色的试金石。自2025年下半年以来,从深圳南山到杭州未来科技城,从成都高新区到武汉光谷,以扶持“超级个体”为名的OPC产业基地如雨后春笋般涌现。政策工具箱高度相似:房租补贴、注册便利、少量算力券、不定期的创业辅导课。然而,当“一人公司”这种新型市场主体走过萌芽期的兴奋,开始直面数据资产匮乏、算力成本敏感、生态连接断裂等深层困境时,那些仅仅停留在物理空间和行政便利层面的扶持政策,正在显露出深刻的无力感。

01繁荣下的隐忧:OPC正在陷入“低水平复制”陷阱

据亿邦智库开展的初步调研,截至2026年1月底,全国以“OPC”“一人公司”“超级个体”“数字游民”“数字自由职业者”为名义挂牌的产业基地已有约20多个,宣称入驻的企业超过2.3万家。然而,行业分布呈现惊人的高度集中:内容创作类占比47%,电商代运营类占比31%,平面设计类占比12%。三类合计占比超过90%。

“这跟十年前的淘宝村、五年前的短视频基地有什么区别?”一位参与调研的专家直言,“只是把一群会用AI做图、写文案、剪视频的年轻人聚在一起,然后补贴房租。这不是产业孵化,这是低水平复制。”

更值得警惕的是,模式趋同正在加剧OPC的脆弱性。杭州某OPC基地入驻的120家一人公司中,有37家以AI生成旅游攻略为主要业务。2025年下半年,随着多个大型平台上线同类AI功能,这些“攻略个体户”的流量普遍下滑40%以上,超过半数难以为继。

“他们会用海螺生成视频、会用Deepseek制作内容,这是优势,也是致命弱点。”上述专家指出,“因为这些工具是公共的、标准的、随时可替代的。真正的竞争力,应该来自私有数据资产和定制化模型——而这恰恰是目前OPC基地能力建设的盲区。”

调研的反馈给出了一个发人深省的判断:当前OPC发展的最大瓶颈,已经从“是否拥有AI工具”演进为“是否拥有AI门槛”。而门槛的构建,依赖三个核心要素——稀缺的数据资产、专属的模型能力、弹性的大规模算力。这三者,恰恰是单打独斗的一人公司最难跨越的三座大山。

02从“补房租”到“补数据”:OPC基地建设的认知跃迁

2026年2月初,亿邦智库的一篇文章《AI时代是超级个体的天下吗?》一书被快速传阅,迅速引发关注。许多读者反馈认为,OPC基地应该超越传统的孵化器与众创空间,为入驻者提供更有针对性更强有力的支持条件与设施。其中的一个关注点就是,OPC产业基地的焦点并非常规的房租补贴或注册便利,而是一组指向性极强的新型基础设施指标。

“这是认知层面的重要跃迁。”一位参与调研的专家表示,“过去扶持政策的核心逻辑是降成本——降低办公成本、降低注册成本、降低算力采购成本。而新的逻辑转向造能力——帮OPC构建自身无法独立构建的数据资产和模型壁垒。”

这种转向,源于对一个根本问题的重新审视:真正的OPC产业基地,应该赋能的是什么?答案不是“让一个人完成十个人的工作”,而是让一个个体拥有相当于中型企业的数据要素竞争力。

在亿邦智库提出的“获治用安”分析框架中,企业数据要素竞争力的短板集中在数据供给、技术能力、治理体系和流通环境四个维度。这一框架同样适用于一人公司,甚至更为突出。

OPC是数据要素竞争力的“天然弱势群体”。它们没有历史积累的业务数据池,难以跨越数据采集的冷启动门槛;没有专职的数据工程师,面对复杂的数据治理体系望而却步;没有法务合规团队,在数据流通的合规迷宫中寸步难行。这正是OPC产业基地应试图填补的真空地带。

03可信数据空间:让OPC拥有“可积累的数据资产”

2026年1月,厦门城市可信数据空间开放试运行,成为全国首个向个体创业者开放入驻的公共数据流通基础设施。开放仅十天,入驻数据创新机构超过300家,其中一人公司和个人开发者占比超过四成。

“这个数字让我们很吃惊。”提出这个案例的研讨者坦言,“原以为主要用户会是科技企业和研究机构,没想到个体创业者的需求如此旺盛。”

他还提到有一位个人开发者曾讲述了他的经历。他曾为一款小众运动器械开发AI辅助训练模型,最大的困难不是算法,而是缺乏高质量的训练数据。公共数据集过于通用,自采数据成本过高。后来,他通过行业可信数据空间的“万能连接器”合规接入了一家运动健康平台的脱敏用户数据,结合自有的小样本数据完成模型微调,开发周期从6个月缩短至6周。

这个案例揭示了可信数据空间对于OPC的深层价值:它让数据要素的“冷启动”成为可能。传统模式下,OPC的数据资产积累遵循“鸡生蛋还是蛋生鸡”的困局——没有数据就难以开发产品,没有产品就难以产生收入,没有收入就无法投入数据采集。可信数据空间通过安全合规的外部数据接入和数据价值贡献可量化的机制设计,为OPC提供了一条低成本、低风险的数据资产培育路径。

OPC产业基地应将部署与区域或行业的数据交易所、数据流通托管服务平台实现直连的“可信接入网关”。入驻主体可在基地内完成主体认证、数据需求发布、合规审核、数据交付的全流程,无需自行对接多个外部机构。特别是更具突破性的是“OPC数据资产托管账户”制度设计。入驻主体可将日常经营中产生的业务数据——脱敏后的客户交互记录、自有知识库、模型微调样本等——合规托管于基地可信空间。托管数据不仅获得安全的存储环境,更可通过统一的元数据目录被潜在合作方发现,实现数据资产的价值化沉淀。

“这相当于给每个OPC开了一个‘数据银行账户’。”一位参与调研的可信存力专家打了个比方,“你存进去的不是钱,是数据;利息不是现金,是未来的合作机会和模型能力。”

04智能算力网络:让OPC跨越“智能算力鸿沟”

如果说数据是OPC的“血液”,算力就是“心脏”。然而,在当前的算力市场格局下,OPC正面临前所未有的算力特别是智能算力的成本差明显。2025年下半年以来,随着大模型训练需求持续井喷,高端智算卡价格高位运行,云计算平台的智能算力租赁成本水涨船高。对一人公司而言,偶尔需要的模型微调、推理优化等任务,面临着“租不起”与“买不起”的双重困境。

“我需要的不多,一次只需要几十张卡跑三五个小时,但我就是拿不到那个价格。”一位从事生物计算工具开发的独立开发者无奈地说。云厂商的弹性实例按秒计费,理论门槛极低,但面向企业客户的预付费合约模式和长期承诺折扣,将大多数OPC挡在门外。

更关键的问题是技术壁垒。OPC往往缺乏专业的模型部署、并行优化能力,即使获得算力资源,也难以高效利用。“算力券只能解决有没有的问题,解决不了会不会用、用得好不好的问题。”一位参与调研的设计类专家说,“我们要做的是把算力工具化、服务化,让OPC像用3D打印机一样用算力。”这位专家还提到北京第一批文化创意产业基地中的DRC工业设计产业基地设立之初时的最特色的一个条件就是共享的成形机的作用。

05从物理空间到数据空间:重构OPC产业基地的底层逻辑

在多位专家看来,OPC产业基地的核心竞争力,正在从“空间运营能力”转向“数据服务能力”。传统的众创空间、孵化器,本质是不动产运营逻辑——通过提供物理空间获取租金收益,政策补贴则是对租金的替代。在这个逻辑下,基地与入驻主体的关系是房东与租户,服务内容高度同质化。而面向一人公司的产业基地,如果延续这套逻辑,必然走向低水平同质竞争。因为OPC对物理空间的需求正在弱化——他们可以在咖啡馆办公,可以在居家办公,可以远程协作。

OPC真正离不开的,不是办公位,是数字经济的基础设施接入点。这正是“OPC数据空间”概念的提出背景。“OPC数据空间”不是比喻,而是一套可落地的技术架构和服务体系。它包括:一是可信数据空间节点、智能算力网关、数据流通服务平台客户端等基础层;二是公共数据集市、模型微调工厂、数据合规工具箱、AI开发运维流水线等服务层;三是数据需求匹配、产业链协同网络、数据资产估值与投融资对接等应用层。

在这一架构下,OPC产业基地的角色发生了根本转变——不再是办公空间的提供者,而是数字能力的聚合者和分发者。

目前,京郊某高教园区正在按照这一思路进行优化改造的试点。除了传统的办公区、会议室外,基地辟出近30%的面积改造为“数据要素流通服务中心”:数据合规服务窗口、模型训练共享机房、产业数据查询终端一应俱全。更关键的是线上——入驻主体通过统一门户,可一键发起数据接入申请、算力任务调度、产品上架审核。“这个改造投入不小,但我们认为是必须的。”基地运营方负责人坦言,“如果我们只提供工位和咖啡,跟旁边那栋楼有什么区别?凭什么让人家非来这里?”差异化竞争的关键,正在从空间环境品质转向数据能力条件。

06模式升级背后:从扶持个体到构建生态

如果说OPC新型产业基地的第一层变革是服务内涵的深化,那么第二层变革更为根本——发展逻辑的转向。传统孵化器的成长路径是线性的,初创企业入园后获得政策扶持和创新支撑而成长壮大,然后出园独立发展(当然,一般都是有衔接的高新产业园区)。这是一个从依赖到独立的过程。而OPC的发展路径很可能是网络化的:一人公司不需要“出园”,因为它本身就是生态网络中的一个节点;它不需要“独立”,因为独立不意味着能力强,连接更广、协同更深才是竞争力的来源。这一判断将在未来被实践加以验证。

因此,对于OPC产业基地来说,真正的价值增量,来自生态协作,而非单打独斗。这给OPC产业基地带来了全新的命题,即如何将“一群个体”转化为“一张网络”或者是“一个簇群”?“未来的OPC基地,应该像一个数字合作社。”一位参与调研的中国社科院学者这样描述愿景,“每个社员拥有自己的工具和‘田地’,但共享‘灌溉系统’、共用‘仓储物流’、共同面对‘市场议价’。”

这与国家数据局提出的在2026年建设成为数据要素价值释放年,以及“发展数据要素流通服务平台企业”的导向高度契合。产业互联网平台、数据基础设施运营方、云服务平台这三类数据要素流通服务平台,正在成为OPC基地背后的“能力基础供应商”。

这是一场没有标准答案的探索,但探索的方向日益清晰。两年前,当“一人公司”概念刚刚进入政策视野时,人们习惯将其视为就业形态的补充。今天,越来越多的共识认为,OPC是数字经济时代生产组织方式变革的微观样本——它既是技术平权的产物,也是个体能力平台化的体现。这意味着,扶持OPC不能简单等同于“扶持灵活就业”,而必须上升到培育新质生产力的新主体的战略高度。

结语:数据能力即竞争力

在这场重新定义“一人公司”可能性的变革中,物理空间是载体,政策优惠是催化剂,而可信数据空间与智能算力基础设施,才是真正的能力底座。没有数智底座的基地,只是又一个高档的办公空间。拥有数智底座和数据要素流通服务机构的基地,将成为数据新质生产力的孵化器。亿邦智库将持续就企业数据要素竞争力和数据流通服务机构培育方面持续关注,如有好的经验与案例,欢迎进行深入交流,智库可对优秀案例进行全面深入报道。

联系邮箱为:huangbin@ebrun.com

文章来源:亿邦智库

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