正在人工智能快速成长的新时代， AI大模子和智能驾驶爆火之后，下一个将要兴起的赛道无疑是具身智能。“具身智能带来的是一种进化，从‘机械’到更像‘人’的改变。”“机械人手艺是逐渐成长的，最终实现群体化能力。”“消息时代，消息是配角，AI是副角；现正在，AGI的成长使得配角和副角脚色转换。”“建建机械人会大幅提高适配性，顺应更多的非尺度化场景。”“模子的顺应性较差，正在复杂工业场景中识别能力受限。”“我们不克不及仅依赖保守的非接触式传感器，而是需要取城市物理进行交互……”2024年12月19-20日，第16届创业邦100将来独角兽大会正在成都举行。会上，中关村智友研究院副院长英语霏、凌星光瞳董事长兼CEO察日苏、世航智能创始人兼CEO陈晓博、加快进化创始人兼CEO程昊、丰坦机械人创始人兼CEO李自可、深视立异CEO许琦、库萨科技结合创始人兼CEO杨希，正在题为《具身智能，解锁AGI的物理世界交互之门》展开对话。他们的分享向我们展现了具身智能的将来夸姣憧憬以及多元使用场景的展现，也前瞻的为我们指出AGI将鞭策具身智能手艺的逾越式成长，将为各行各业带来性变化的机缘抉择。英语霏：正在场的每位嘉宾都来自分歧的范畴，正在各自范畴中都有应器具身智能手艺落地的经验。请每位嘉宾分享他们对通用人工智能正在具身智能成长中的感化、差别察看及将来预测的见地。察日苏：大师好，我是来自凌星光瞳，次要是通过全实光学来赋能AI智能体的，我们也是世界第一家实正处理单目、全景和纯光学无畸变及时三位同一的量产团队，手艺源自浙江大学极端光学手艺取仪器全国沉点尝试室，曾经正在科沃斯首台套智能割草机械人上完成量产。正在我看来，具身智能带来的是一种进化，新近我们会商的“机械人”，更多像是“机械”而非是“人”，而现正在则更像“人”。由于它具备了深度理解的能力，可以或许察看理解复杂的，并通过自从进修不竭提拔。我的见地可能更为激进一些，我认为具身智能不该仅逗留正在仿照人类，某些功能以至能够超越人类。譬如人类依赖双目视觉来察看理解四周，并通过扭脖子（云台）和声音来弥补对的认知；而坐正在更宏不雅的角度来看，天然进化出两大类视觉系统：双目和全景，捕食者需要双目视觉来进行切确抓取，而食者则需要全景视觉来逃避捕食者。具身智能能够超越人类，既具有3D进行抓取，也同时具有全实光学打制的全景视野及时切确四周并做出最优决策。陈晓博：我来自世航，专注于水体机械人研发。水界取我们糊口慎密相关，涉及航运、食物和能源。我们团队研发了全球首个水下工程功课机械人，并获多项荣誉。我具有7年行业经验，专业从电子消息转向机械人，出格是智能取节制。我研究了智能体协同工做，并深制智能体手艺。我认为机械人手艺是逐渐成长的，最终实现群体化能力。博士结业后，我进一步研究了人工通用智能（AGI），发觉海洋范畴使用普遍，但保守方式开辟效率低。AGI的成长使我们能开辟一种多功能的水体具身机械人，满脚多种水下功课需求，提高财产化效率。AGI对海洋机械人财产化至关主要，世航是行业首个将AGI使用于水体机械人开辟的团队。程昊：我们认为，当前这波具身智能和机械人的机遇取以往大不不异。过去的手艺成长更多是关于硬件取算法的连系，以提拔机械的从动化和智能程度。而当前的变化，AGI成为从导，它正正在寻找新的载体。我们认为，过去四五十年的消息时代，消息是配角，AI是副角。从软件到互联网，再到挪动互联网，消息的出产和消费一曲是焦点，而互联网催生了笔记本电脑，挪动互联网催生了iPhone如许的智妙手机。但现正在，AGI的呈现使得配角和副角的脚色发生了转换。消息的出产曾经达到了一个极端的阶段，人们能够通过手机曲播，敏捷将消息给上亿人。正在这个阶段，AGI的成长接过了成长的接力棒。接下来，AGI将成为配角，硬件载体也将发生严沉变化，变得越来越尺度化和同一。就像智妙手机最终从多种形态为iPhone如许的形态一样，将来也会呈现超等手机，好比折叠屏手机等不竭的成长。我认为，这一波机遇是由AGI带来的，而具身智能则是AGI取硬件载体连系的产品。就像智妙手机取挪动互联网的连系了一个新的时代，具身智能机械人取AGI的连系也将将来几十年的新篇章。当我起头涉脚建建机械人范畴时，很多人对此持悲不雅立场。他们认为，因为建建场景的非尺度化和复杂工况，现有的工业和挪动机械人手艺很难完全满脚建建场景的需求，正在尺度化比力高的场景使用会比力好。现在，跟着具身智能和人工通用智能（AGI）的使用，建建机械人会大幅提高适配性，顺应更多的非尺度化场景。总的来说，我对具身智能的成长感应很是兴奋，这对我们财产来说是一个庞大的好动静。许琦：上世纪90年代末，工业视觉检测范畴就曾经存正在。我们从2016年回国后起头正在国内研究AI分歧业业使用，到了2017年，我们确定正在工业范畴摸索AI手艺。其时，我们次要研究的是小模子，由于正在工业范畴，获取样本很是无限。例如，对于像手机边框如许的产物，良品率很高，可能正在交付期间我们只能拿到几十个不良品样本。我们只能通过这些少量样本来锻炼小模子，最多也就通过算法或者人制生成填补一部门样本缺失，从而锻炼出一个可以或许快速顺应工场的模子。我们之前的研究沉点是削减样本量，使小模子可以或许快速顺应交付。但这种方式存正在一个问题，即模子的顺应性较差。正在一些复杂的工业场景中，如存正在工艺粗拙、粉尘、和水渍等干扰的环境下，AI的识别能力受限，导致误判率变高。另一个问题是正在需要屡次的产物换型下，例如制药范畴，有些产线每天需要按照订单出产多种分歧的产物，小模子难以顺应这种快速变化。现正在，跟着通用大模子的成长，我们正正在研究若何持久优化正在细分行业中成立通用大模子，以提高模子的顺应性，使其可以或许顺应快速换型和复杂布景的行业，实现更精准高效的检测。此外，我们的焦点手艺是AI算法底层开辟。以前我们开辟中都是将AI和保守算法的连系开辟的体例，对于研发人员的代码能力要求极高。现正在，有了AGI框架和大模子的支撑，即便是高中生也能完成以前只要少数海归博士和顶尖高校结业生才能完成的工做。这对我们行业来说是一个划时代的推进，也是最大的帮帮。杨希：许总的概念关于开辟效率很是准确。我们团队目前规模相对较小，但效率很高，取保守团队比拟，我们只需要1/3到1/4的人手。我们专注于开辟城市场景的办事机械人，首个使用场景是环卫办事。AGI（人工通用智能）对具身智能的加强结果，比保守的从动驾驶手艺更为显著，能够说是指数级增加。我们的产物和办事取保守从动驾驶手艺的次要区别正在于输入输出端的分歧。起首，正在输入端，我们不克不及仅依赖保守的非接触式传感器，而是需要取城市物理进行交互，因而我们会利用很多接触式传感器，包罗压力传感器。正在保守框架下，处置传感器输入端的时间同步和空间同步是一项繁杂的工做，连系AGI算法优化，这些传感器可以或许实现高精准的时间和空间同步和后续处置，从而大幅加强机械人的容错能力。其次，正在输出端，保守从动驾驶手艺只需要正在程度面长进行X轴和Y轴的输出，而我们的具身智能机械人需要正在城市场景中添加处置Z轴的垂曲输入，以及XYZ三个轴的扭转输出。输出的最终方针是间接输出终端功课轨迹。为了兼顾精度和效率，我们正在业内立异性地采用了非平均分布OCC占用收集，使具身智能机械人可以或许正在复杂的城市中实现愈加高效和切确的操做。环卫机械人之所以能具备更好的自从能力，正在更复杂的交互场景下取得更好的表示，恰是得益于AGI强大的泛化能力。取保守的机械人（rule-Base）比拟，AGI的逻辑推理能力和泛化能力付与了具身智能更深条理的交互和决策能力，使得机械人可以或许自从应对复杂多变的城市挑和，也加快了环卫行业办事智能化的程序。英语霏：列位嘉宾会商了AGI对财产成长的影响。程总，您的智元机械人公司新发布的视频提拔了行业对机械人成长的等候。从使用落地角度看，我们加快进化公司也参取了这一范畴。请问您对近两年人形机械人的成长有何见地，以及我们公司正在这方面的规划和考量？程昊：我们来自卑学从动化系，专注于人形机械人的研究。我们认为，虽然人工智能和人形机械人成长敏捷，但普遍使用还需时日。目前阶段应专注于产物开辟和贸易模式成立，逐渐构成贸易闭环以实现持续成长。人形机械人尚未大规模使用，机会未到。我们相信，跟着手艺前进，好像计较机行业的Windows、浏览器和互联网。我们的成长策略是：做好产物，跑互市业模式，逐渐增加。英语霏：可能因为每个行业从业者或团队采纳的策略分歧，他们关心的范畴和节拍也各不不异。因而，正在您看来，人形机械人要实现成熟落地，可能还需要必然的时间周期？程昊：对，虽然人形机械人的成熟落地可能需要一个相对较长的周期，但我认为这个周期会比整个消息期间要短。这是由于，虽然计较机和互联网正在最后并不成熟，但现正在的机械人手艺可能正处于计较机手艺成长的阶段，而人工智能的成长速度曾经很是快。若是将70年代的计较机和互联网手艺同时呈现的环境类比到现正在，我认为整个消息的历程将会大大加快。英语霏：程总，若是这是一个持久的过程，那么正在这个赛道上，我们能否都需要依赖持续的融资和政策支撑来推进？正在如许一个漫长的周期里，大师都正在强调耐心本钱的主要性，您认为我们若何可以或许确保所有财产立异要素，包罗市场决心，可以或许成功地逾越这个长周期的挑和？程昊：我感觉能够，若是我们无机会穿越回75年前，我相信没有人会投资苹果公司。苹果公司正在整个80年代，包罗Windows正在80年代末期的兴旺成长，都显示了其庞大的潜力。坐正在现正在这个时间点，我们可能会对投资苹果感应犹疑，但若是我们实的能穿越归去，而且晓得将来的成长，我相信没有人会选择不投资苹果。我认为，对于具身智能和人形机械人的成长，我们现正在正处于一个成立认知的过程中。我们需要越来越多的立异展现，就像马斯克的特斯拉那样，果断地成长人形双脚机械人。坐正在50年后回首现正在，我们可能没有脚够的能力去预测20年后的工作，因而选择现正在该当做的工作。正在面临如斯弘大的机缘时，我认为我们反而需要连结泛泛心，脚结壮地地去干事情。过高的预期可能会导致预期的下跌。我们该当逐渐堆集决心，如许会更健康地鞭策手艺的成长。程昊：我们对将来持有很是乐不雅的立场，但我们并不认为这种乐不雅意味着来岁就能实现手艺进入车厂和家庭。正在这一点上，我们可能看起来比力悲不雅，但现实上这并不是悲不雅。英语霏：正在座创业者们企业平均春秋2-3年，虽处于晚期，但都取现实场景慎密连系，落地结果优良。我想切磋的是，例如察总，您正在手艺范畴堆集多年，取大厂和科学家合做创业，并敏捷结构财产，取科沃斯深度合做。您是若何制定财产使用策略，考虑取场景连系的？察日苏：我之前正在全球第一大消费类电子光学企业舜宇光学科技工做了近10年，我的手艺合股人白剑传授是浙江大学光电学院光学工程所所长，全线年。以前正在舜宇光学科技，我们经常会商下一个手机可能是什么？可能是汽车、AR或是机械人。但能够确定的是：每一个新的智能终端，都可能需要新的传感器。就像适才程总提到的，大师都想回到过去投资苹果。但开打趣来讲我们思疑马斯克很有可能就是阿谁从将来回来的人，他每一次都精准预见了将来，现在更是努力开辟双脚机械人，以至认为将来每个家庭都需要一台如许的机械人。全实光学手艺就是新传感器，最后使用于航天卫星的辅帮飞翔调整，颠末30年的不竭堆集才堪堪走到贸易化寻找PMF（Product Market Fit）。一起头认为可能取汽车相关，但因为这项手艺从没量产过，我们又转到机械人范畴，恰逢良多洁净科技巨头起头从室阁房外开辟智能割草机械人，保守方案有RTK、鱼眼镜头、拼接相机或激光雷达，但这些方案各有优错误谬误：RTK信号容易被衡宇树木遮挡；鱼眼镜头边缘畸变大，单靠去畸变算法无法提拔相信度；拼接相机出图非及时、成本高且靠得住性差；激光雷告竣本随线束数量添加而上升，且无法识别鸿沟和贴地异物。历经几轮手艺PK，最终客户选择了我们的方案。察日苏：我认为中国具有浩繁优良的机械人科技企业，这让我们对将来充满决心。凌星光瞳的使命是专注于传感器手艺的纵向深度研发，供给更高精度、更大FOV、更低成本的产物，以帮力终端产物的成长。通过如许的合做，我们能够帮帮人形机械人更早地融入人们的日常糊口，进而进入人类社会。英语霏：陈总，我对水下机械人项目很感乐趣。鉴于水下的复杂性，开辟这类机械人挑和沉沉。请问我们若何针对具体使用场景开辟产物？正在需求挖掘上采纳了哪些方式？又是若何应对这些挑和的？陈晓博：我认为开辟水下和水体机械人是基于对将来的判断。我的见地是，社会和经济的根本正在于价值互换，经济繁荣依赖于互换的速度，而这一切都成立正在出产力之上。正在选择专业时，我考虑到目前我们的出产力大多来自陆地，天空也有所涉及，但海洋的开辟程度还不到1%。而将来社会将是一个以高度发财的AI和超等出产力为根本的社会。为了实现超等出产力，我们选择了海洋和水体做为次要的使用场景，这是一个跨周期的范畴。正在学校里，我们一曲正在研究海洋机械人，这个范畴有良多使用点，手艺难点也良多。十几年前，我们以至需要手工打磨推进器的每个部件。现在，我们曾经将推进器的寿命从几百小时提拔到上万小时，构成了全财产链的自从研发能力，这是我们十多年来一曲正在做的工作。正在使用场景方面，我们前期做了良多国度级和国防课题，我小我也是国防科技前进一等的获得者。正在这个过程中，我看到了使用场景的数量和前提，它们往往很是苛刻和狭小。为了实正实现财产化，我们需要寻找强刚需、高复购的场景。我们发觉，国防备畴，如航母，需要机械人来清洗水下的藤壶和海蛎。全球几十万艘商船也需要清理，这是一个强刚需、高复购的市场，潜水员的工做很是且求过于供，因而这个场景合适我们对机械人财产化使用的需求。我们最终选择了航运范畴，利用机械人进行快速清理。第一代demo产物正在10年前就曾经呈现，而我们的第一版贸易化产物正在2020年推出。正在这个过程中，我们面对了良多挑和，包罗零部件和财产链的不完美。我们取国内所有涉海的高校、研究所以及我们的团队进行了持久深切的合做，现正在我们曾经具备了全财产链的资本能力，也具备了工业化的前期前提。我们的推进系统可以或许实现1万小时的低成本全电驱动能力。我之前提到过，对于水下推进器来说，它就像人形机械人的环节电机一样主要。正在这个范畴，我们也取得了良多冲破，取高校合做，进行财产化自从研发，也包罗取合做伙伴的合做。取航运、交通部、航运集团以及我们的股东招商局集团都正在结合深耕航运营业。英语霏：李总，您好。我们选择智能建制范畴是基于您建建行业的经验。考虑到该范畴人力依赖沉，机械人手艺虽是替代方案，但市场门槛不低。您能分享我们其时若何评估财产使用的决策吗？李自可：这可能跟我的布景相关。我正在上一家公司工做了大约15年，专注于建建消息化范畴，公司上市后我选择出来创业。我们是带着具体的使用场景去寻找合适的手艺。建建行业有三十几万亿的市场规模，根基上仍是依赖于劳动稠密型的工做体例。因而，正在寻找项目时，我连系了本人正在软件和智能硬件方面的经验，决定朝AI+硬件的标的目的成长。正在确定标的目的后，我们调研了20多个分歧的场景和产物，最终选择了涂料工程施工机械人做为第一个切入场景。从今天的来看，取我大约3年前的判断根基分歧，室内涂料工程机械人施工是使用最普遍的。这个判断次要是对于功课的依赖性。涂料工程是一个的分包项目，不涉及多个从体，这使得产物的推广和使用更为容易。从目前的环境来看，无论是正在中国仍是全球，包罗我们正在新加坡、匈牙利的项目，涂料工程的使用都是最普遍的。因而，我们是先确定了场景，再去寻找响应的手艺。许琦：感激英院长，我想表达的是，我对家庭场景不太熟悉，但正在工业使用范畴，我认为工业场景敌手艺的需求常火急的。次要缘由有三点：起首，工业场景需要削减人工依赖；其次，需要降低成本并提高效率；第三，手艺的前进使得机械可以或许替代人力，这正在早些年因为算力成本昂扬而无法实现。现正在，跟着算力成本的降低和机能的提拔，工业范畴起头可以或许接管这种手艺变化。我做为一个手艺人员和商人，深知我的企业运营必需盈利。正在工业场景中，无论是国内仍是国外的高端制制企业，能完全代替人的AI视觉瑕疵检测使用普及率都很低，有很大的手艺提拔和市场利润空间。这为我们供给了脚够大的机遇。从90年代的保守算法，到晚期的AI小模子，再到现正在的细分行业通用模子，手艺一曲正在前进，逐渐协帮人类完成无法完成的使命，以至正正在替代人类本来不成替代的工做。我们的方针不是完全代替人类，而是解放人的能力，让其可以或许处置更高级的工做。正在国内市场，大师都集中正在恶性合作的行业，如3C、手机制制、新能源等范畴的使用，这些行业使用规模大但曾经是红海和得到。我们将会愈加专注于起步较晚的制药，医疗，粗拙加工业以至农业，畜牧业等。正在国外市场，晚期都是一窝蜂跟从国内大企业的程序配套设备出海。而我们选择了最难的进攻全球各个高端制制业集中的欧洲、东南亚以至中东区域，亲身为世界500强输出中国高端视觉配备。现正在，即便欧美国度不再正在中国设厂利用中国劳动力，我们也能够逃进他们的肆意出产，同样输送中国高端设备替代庖动力正在全球落地。总的来说，我认为工业范畴由于出产降本增效的刚需，是更容易实现新手艺利用取落地。而家庭为代表的消费范畴，必必要用用户体验接近完满的手艺取产物进行落地，从而将变得难度更高。英语霏：我想再问一下，正在工业的具体场景，您感觉客不雅来讲，从手艺上仍是产物上，目前碰到最大的障碍和问题会是什么？许琦：我们是最早正在国内推出AI正在工业瑕疵检测范畴尺度软件的公司。然而，我们认为的市场先机现实上是快要3年的市场教育期。昔时良多设备企业从老板到施行层对若何利用AI软件存正在，他们认为只需采办了软件，就该当可以或许达到预期的检测结果，却轻忽了软件背后的模子标注取锻炼过程。现实上，模子锻炼的结果取决于样本和标注的质量，这些都是晚期教育市场发生的庞大时间取沟通精神成本。第二个挑和是算力取算力其成本的挑和。若是算力成本无法降低，算力无法添加，那么正在很多复杂范畴中实现AI检测将变得很是坚苦。我们已经测验考试过利用云端算力，但发觉其速度远远达不到我们的需求。因而，算力和算力成本一曲是目前障碍我们腾跃式前进的两个次要要素。正在国内，早些年有很多优良的芯片创业公司正正在开辟AI芯片，我们但愿这些公司能尽快推出产物，以降低算力成本。同时，我们仍是寄最大的但愿于英伟达等公司，但愿他们能帮帮我们处理一些算力相关的问题。英语霏：您好，杨总。我们决定起首正在聪慧环卫范畴进行项目落地。虽然您适才曾经分享了良多消息，但我还想进一步领会，您认为正在这个范畴中，我们面对的次要门槛是什么？杨希：我们的第一个落地场景面对的门槛次要来自几个方面。起首，对场景的理解存正在必然的难度，除了常规的要素，还需要理解场景要求，并明白其焦点的交叉连系点，找到均衡点。其次，为了大规模量产，成本节制是一个主要要素。过去几年，通过使用AGI（人工通用智能）和我们的手艺，产物前期的摆设成本曾经大幅下降。几年前，高精地图摆设落地的摆设成本大约正在每公里3000到4000元，而现正在新的轻图方案，曾经降至每公里一两百元。估计正在将来一两年内，我们能够实现零摆设成本。此外，功课精度要求很是高。过去，人们单一通过提拔从动驾驶一侧的机能来实现精度，但这种方式成本较高。现正在，我们有了更经济、性价比更高的落处所案。这也注释了为什么一些保守手艺的盈利能力相对较弱。若是采用新手艺，团队规模削减、落地成本降低，从而加强企业的分析实力和贸易化能力。我认为，若何正在中国市场上实现更好的成本节制，以及若何通过精准的行业理解来降低成本，对大规模贸易化至关主要的。英语霏：时间飞逝，我们的会商环节即将竣事。正在最初，我想请每位嘉宾用一句话来表达他们对具身智能财产将来成长的愿景和等候。察日苏：感谢掌管人，我可能需要两句。起首是乔布斯正在初代iPhone发布会时曾说：People who are really serious about software should make their own hardware。/实正关默算法的人该当本人开辟硬件。iPhone不只是iOS系统做得超卓，更主要的是划时代引入了触摸屏这种新硬件手艺，让手机从按键切换到触屏体验。因而，我正在座的诸位能够测验考试测试利用我们的全实光学镜头，它可能会带来全新的体验。其次是：You are what you eat。/人如其食。由于我们的全实光学捕捉的是单目全景且纯光学无畸变的数据，所以能够锻炼出更为精准的视觉大模子，由于你的input决定了你的output。我认为这对列位老板来说很有参考价值，能够测验考试一下新手艺。陈晓博：我等候人工智能（AGI）取具身智能的连系可以或许建立一个超等出产力的世界，这个时代正正在逐渐到来。正在将来，我们可能更多地进行思惟交换，享受品茗聊天的安闲光阴。物质出产和需求的满脚，将次要由人工智能来实现。物质产物的出产将由AI连系具身智能机械人来完成，而文明的创制则由AI和AGI本身来鞭策。这将是一个高度发财的时代，我对将来充满憧憬。程昊：我们公司的是结合全球开辟者，配合鞭策出产力的变化。我们的愿景是正在将来10到20年内，将无数万万开辟者配合鞭策通用机械人的成长，使其普遍使用于各行各业，并实正融入千家万户，取人类糊口慎密相连。手艺成长存正在很多不确定性，工做替代仍是要有所选择。对创制性工做需求以及成绩感，是人类很主要的的意义，如许我们才能感遭到本人活着的价值。不然，若是手艺成长完全代替了人类的创制性勾当，我们可能就会得到的意义。许琦：新的时代曾经到来，前进的脚步是无法的。跟着AI算力的飞速成长，科幻片子中所描画的场景城市变为现实，这可能仅需几年的时间。手艺落地使用的普及：我们正正在开辟各类使用型机械人，目标是让更多人可以或许曲不雅地看到并体验到手艺的现实使用。如许的普及有帮于缩小手艺取通俗公共之间的距离。城市场景的大规模使用：我们认为，城市场景中机械人的利用量将达到百万级别。这不只会催生更多的从业者，还会供给更便当的开辟东西，吸引更多人参取到AGI行业和开辟中来。2024年12月19-20，第十六届创业邦100将来独角兽大会正在成都举办。本届大会由创业邦从办，成都会科学手艺局、成都会投资推进局为指点单元，睿兽阐发为数据支撑平台。大会指定用车为比亚迪旗下新能源个性品牌方程豹汽车豹8。“创业邦100将来独角兽大会”是准独角兽企业的年终嘉会，始于2009年，努力于挖掘出一批将来1-3年无望成为独角兽的将来独角兽企业。做为独角兽的挖掘者、立异的探者，大会持续十六载颁布《创业邦100将来独角兽榜单》，累计评选出1289家高成长企业，如美团、小米、滴滴、抱负汽车、蔚来汽车、泰格医药……按照睿兽阐发数据显示，此中有106家公司曾经成功上市，91家企业被并购，105家成为独角兽企业。继续揭晓“2024年度投资人”《2024创业邦100将来独角兽榜单》《2024硬科技创变者50强》，发布《2024年全球独角兽企业洞察》，联袂将来独角兽、硬科技创变者奋楫前行。 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