我思索中的電子商務未來
我思索中的電子商務未來
2000.01.01 | 人物

思索1
「聯邦快遞》UPS》7-Eleven》中國時報》郵局」進化論

第一階段的電子商務,選擇的都是些不會臭不會爛的商品,像書、CD等,對溝通和抵達時間的準確性要求不高;但現在在網路上買東西,已經可以進展到生鮮食品,我們會要求企業的商品必須要在短時間內、某一個時間點到達,去年年底的網路求生大賽中,我們看到參賽者需要買便當、生活用品,我們也看到了這樣定時定點的渴求。
舉美國聯邦快遞(Federal Express)的例子,過去二十年來,在效益上、獲利上,聯邦快遞都把UPS打得很慘,因為它業務的主力是BtoB的快遞,而UPS是BtoC或CtoC的服務。聯邦快遞是第一個把「中央倉庫」(Hub)這個「集中式」概念運作到極致的企業。它一個車隊出去,到一棟大樓中收取非常多企業的商務文件,集中到Hub分配,再集中地送給另一棟大樓的一群企業,運作非常有效率。可是現在的電子商務要求的是「分散式」的配送,有更多東西要送到家裡,這樣的轉變反而讓它過去賺錢的商業模式開始賠錢。過去因應集中式管理所投資的車隊與倉庫物流系統,現在完全沒有力量。而UPS則顛倒過來,本來做的生意就是送信到家,原先每天在賠錢,現在反多了一堆業務,反過來會賺錢。
再說聯強的例子,它的整個物流系統是企業對企業(BtoB),送到各零售店面;假如現在要變成BtoC,它的運籌管理有沒有優勢?假如東西要送到家,聯強和7-11哪一個比較近?7-11中國和中國時報哪一個比較近?
再看香港蘋果日報和At Mart的例子。At Mart並不是要做電子商務,它是為電子商務而服務的一個「石器時代」的電子商務,它把每天的雜貨訂單訂在報紙上,跟著報紙送到你家勾選,當你傳真過來,車隊早上送報紙,下午就開始送衛生紙等雜貨,用古老的架構來做EC的概念。
所以中國時報、聯合報其實比7-11還近,那郵局可能更近,郵局是一個快被淘汰的行業,可是Internet出來,力量好像都被改寫。如果東西物流發送稍微起一些變化,送到家的比例如果又高起來的話,我們明顯看到的趨勢就是「傳統中間人之死」(the death of middleman),接下來則是「商店之死」(the death of the shop),大部份商店未來可能要消失。

**思索2
面目全非的企業容貌、 步入終極的交易模式

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下一世紀企業面臨的挑戰,不是什麼樣企業會存活、什麼企業會消失,應該說所有的企業都會變得「面目全非」。例如我的職業是媒體,很長一段時間我們對媒體有很清楚的定義,可是我現在感覺媒體這個概念會面目全非:當一個企業做了企業網站,它是廣告還是媒體?原來那種對企業的界分會有點困難,一定要有種新的界分方法,我們才知道我們在做什麼事。
過去媒介本身會發展出一個紀律,受眾發展出一個公眾的要求,記者寫的版面有他的客觀紀律,而讀者也接納報導外版面的廣告,他不會認為有了廣告,記者寫的就不客觀,這個要求甚至會演進成一種規範、法律。
但Internet上,可能裕隆汽車做的網站,最後發展出一個裕隆線上雜誌出來,之後又產生裕隆雜誌的讀者跟它的社群黏度(stickness),網友開始問裕隆的東西哪裡可以買。你就發現網站販賣的是服務,它既是媒體又是廣告,今天連一向強調客觀中立的紐約時報、華爾街日報網站都開始賣東西做電子商務。從前用來描述企業的字眼會發生困難,企業可以同時是商店、生產者或媒介。
如果我們細究人類做生意的模式,看起來電子商務是一個終極模式(ultimate model),未來不會再有一個革命性的商業型態出來,而其他現在我們所熟悉的原來種種商業型態都會改變。這個變化一路不停,將來社會分工會變成什麼樣子,我還看不太出來。電子商務一定是成為人類經濟的主流,只是未來的電子商務可能不是我們今天看到的那樣,它會化身為每一種商務活動都會有E的成份,而不都是Amazon. com那樣子。

**思索3
台積電成為高科技農民、 小廣告文案成為高價中介者

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電子商務時代,如果我們粗分價值鍊,大概有四種企業──原料提供者、生產者、配送者以及解釋、描述商品的中介人。現在是生產者佔據最大發言權,不管是華碩、廣達或台積電,但未來的產品生產者可能會完全沒有價值。明天的代工製造者會像是今天的農民一樣,有標準化的利潤,但絕不會有暴利。超額價值將歸屬中間擔任界面(interface)、做價值傳遞的那一群人。
例如生產電腦,以前因為電腦是賣的,所以有價值,現在連電腦都不是賣的,我是賣你某種服務,而電腦是「送」給你的。在價值鍊裡,硬體愈來愈不重要。以前是買電腦送你一年保固,現在是你買我一年保固,我送你一台電腦。這是價值中心的逆轉。所以整個價值鍊裡中間的資訊服務(information service)才是未來的價值中心。最前端的原材料,看的是正常商品供需價格,沒有超額利潤,再過來的生產電腦跟養雞養鴨沒有兩樣,毛利很低,後半段則是搬運工人,執行服務(imple-ment service)的人。
所以未來只有一種身份的工作者,會獲得最多的價值──各式各樣有創意的人,還有各式各樣了解溝通的人。例如以前廣告公司的經營,寫文案好像是一個廣告生產裡的局部勞動力,只有局部利潤;但未來,寫文案就是銷售的主體,因為你有能力描述一個東西,而使消費者動心,使產品有可消費的價值,你變成價值中心了。因為在訊息完成時,交易已經完成。在電子商務的網頁上,我從你的描述中明白、感覺到產品對我的價值,我按個鍵,買下我要的,從販賣來講已經結束了,底下只剩執行而已──有人來收你的錢,有人會把東西送來。
我們可以再看台積電的例子,它是台灣最知名的生產者,但是它未來不能再創造更多的價值。
台積電現在有40%的毛利,那表示它是全世界晶圓製造生產效率最高的。但這些價值是很標準的。服務兩端的生產者與銷售者的差價很小,中介人創造的便是所有東西,擁有最高價值。
兩邊都變成標準化(standardize),生產者(做imple-mentation的人)的利潤是固定的,大家一齊競爭,每個人都會想出更便宜的生產方法,使它們都沒有超額利潤,只有中間那群人使得利潤變得不可預測,差異化全在中間。
假如台積電做100元生意拿到40元,意思是生產這部份最多只能拿到40元,新加入者很難產生更大的差價。但是在生意與銷售中間,提供資訊服務的這一群人,有的人會拿2%,有的人拿200%。因為在生產與銷售兩端全部是基本的競爭,會產生價值差異的都在中間。

**思索4
Amazon厲害的不是技術, 而是它對320萬本書的描述;美國領先台灣靠的 不是郵購傳統, 而是豐富的Third Party
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電子商務在不同的國家、地區,是不是有不同的落差?我不相信有不同。我相當確定「美國地廣人稀,台灣沒有做電子商務條件」的說法,90%是錯的。舉個比喻,台灣一年有600億圖書市場,150億是郵購,280億是店銷。大台北都會區與中南部的郵購比例和店銷比例相同,同樣都是50:50,大台北的人買的比較多,不是他們靠書店較近,而是購買力的不同。二種通路反應的是購買力和行為的分佈,店銷和郵購反映的是兩種採購的行為?? 一種用身體,一種用訊息的方式,有的人能用這種方式,有的人不能,這和人口密度與否沒有關係。
假如有機會看到美國電子商務的城鄉販賣比例圖,我相信數字也會跟實體書店銷售的比例一樣。方便的地方,商店越密集的地方,本來就反映了購買力,電子商務上大概也是同樣的情形。
電子商務有外部條件和內部條件。外部條件中,第一個是社會的網路環境,整個網路使用者是不是到了夠規模的數量,使用者對網路的態度和信心,整個社會對網路的存在是否心理上已較安定,而網路的基本架構運作是否在一個社會已經發展成熟。
第二,有沒有合適的金融環境,因為他涉及到遠端的付款機制、信用制度、金融訊息的連結,是否可靠網路連線完成交易。如果要談更進一步的電子商務,有沒有小額付款的條件。譬如說,用信用卡買2塊錢的商品,而轉一次帳手續費是5.5元,怎麼辦?現在用預付的方式解決。另外一種情況,交易5元,寄實體發票郵資要12元,也不可能,有沒有電子發票可以解決?如果不能數位化解決發票的事,電子商務也不可能完成。
另外,電子商務會改變現在物流的分配狀態,重心會不一樣。例如宅配的概念就比以前重要很多。以前的運籌體系是滿足BtoB的需求,所以現在可以看出統一做宅配是為了電子商務而來的。他已經有了7-11,剩下50公尺到家,就差一個電子商務機制。
電子商務的成熟,主觀上至少有三個條件:做電子交易第一個難度是「促成技術」(enabling technology),必須創造一個交易平台。台灣去年、前年面臨的難度都在這裡,以後顯然不是。現在已經有很多人提供準套裝的解決方案,以後電子商務何必需要開發套裝平台?平台是現成的,有各式各樣電子商店的套裝軟件,打開來就有。促成技術是電子商務初階的階段性現象。Amazon當初就建立這樣一個平台,它的「1-click through」機制,按下去就給你訂單,當初被認為很神奇。
現在看Amazon的難度已無關技術,而是那320萬本書的描述。這些書評、相關訊息能促動你去買一本書,我稱為「促成內容」(enabling contents),比技術更重要。這是目前台灣難度最高的條件。
第三個是「編成條件」。你商品要從哪裡來,賣東西要有採購貨源、配送要有物流體系,企業不可能全自己作,你必須用別人現有的,問題是怎麼把別人現有的組起來。社會上是否有足夠的條件可以把它全湊起來,例如在網路上訂便當,是把很多店、按照地區拼起來,再加上物流。所有力量用一個中心把它集合起來,這個力量是編成條件。
用這個角度看,我覺得美國原來領先其他社會的是促成技術,但這件事現在已經不是議題,它目前領先的是促成內容(enabling contents)和可供編成的「第三團體」(third party)的力量。美國本來分工就細,但在台灣做電子商務,可能很多事都要從頭自己來,社會上沒有某些行業,所以經營起來代價很高。
中國大陸做電子商務就更遙遠,它的二、三項條件都很嚴重欠缺。但為什麼Nasdaq如此高估大陸網路公司?因為那個遠景未來雖然遙遠,但正因為市場太大了,只要有千萬分之一成功的機會都值得,期望值夠大,回饋也很大,完全是個賭博的概念。再加上這幾年中國大陸跳躍式的成長速度,讓人覺得好像沒有遙遠到那個地步。

**思索5
等待年輕人挑戰的 兩塊新大陸-Internet與中國

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幾年前我在某些場合和年輕人談生涯規劃時,經常勸剛畢業的年輕人到中國大陸發展。第一個原因是,台灣對年輕人的機會有限,而大陸正在經歷轉變,年輕人充滿機會。第二個原因,你是大學剛畢業,生活水準還沒決定,從台灣看,40歲的工作水準跟大陸有距離,所以他們去會很痛苦,但是22歲沒有距離,大學生的生活水準也跟一個大陸城市同胞差不多。40歲的人已功成名就,到大陸去發展新事業,住在旅館,不會融入當地社會、變成當地人;但如果22歲去,什麼都沒有,只好加入他們,反而是機會。
我當年就業的歷史,就是一個例子。二十年前,工商企業活動起來,一個社會被迫由封閉到開放。我大學沒畢業就到聯合報上班,那時像今天20歲作主編、25歲做總編輯,是不可能的事。後來中國時報出現,晉用一堆年輕人,聯合報壓力很大,下定決心要啟用我這個年輕人,高層把我全部所有的升級考績一起簽報,以便讓我過一年之後變成一個編輯。結果社內輿論大伐,所有人都憤憤不平-幾十年制度下來,大家都覺得你這個毛頭小伙子應該按照次序來排隊等,他們不習慣看到為一個年輕人,第一次做這個破壞。我那時去開報社的幹部會議,四十歲以下的只有二個人。大家議論紛紛,我在那樣的環境下很難作人,痛苦不堪。
可是我後來到工商時報、中國時報去,在那裡待了五、六年。有時間回頭一看聯合報,才發現當年我們開會的那一群人全換了,不到十年,聯合報主管全部是新面孔,因為組織與業務的發展,就是需要思維年輕的新人,而這批年輕人來,就把中間的四十歲那批人整個世代一筆跳過去。那是一個大改組的時代,,每個人只是幸或不幸去撞到那個東西,一改組完,結構穩定了,所有的位置就又卡住十年不動。
他們為什麼有這個機會?因為新舊學問交替,新的學問一來,不懂也沒辦法,這時候社會秩序重建,18歲從軍,20歲已經當團長了,更可能22歲當將軍。
在Internet沒來之前,我原以為台灣社會的結晶塊不會再變動,但現在因為Internet,整個社會結構又動了起來,全部重來一次。你不覺得Internet和中國一樣,都是「新大陸」嗎。
會有成長力的地方,一定是大家比較陌生的,而過去我們原來熟悉的,現在幾乎全身無處不是缺點,譬如金融風暴中的那些產業和企業。所以現在看起來,或者去大陸,或者去Internet,對年輕人的機會是相同的。
而當這樣的時代來臨時,最重要的精神是什麼?因為變化這麼大,我懷疑「學習」,會是這個時代最有用的態度,和最有力量的精神。

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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