第1103章 首批民用化技术筛选与试点

　　卷首语

　　【画面：1980 年代军工实验室里，张工用放大镜查看技术图纸，在 “可民用转化” 技术旁画圈标注；切至 2024 年智能筛选中心 —— 李工操作屏幕输入筛选参数，AI 自动从 1000 项军用技术中筛选出 20 项适配民用的技术，全息投影展示 “新能源电池”“高精度传感器” 等试点项目。字幕：“从‘人工圈选’到‘智能筛选’，首批民用化技术的每一次探索，都是打通军民技术壁垒、释放创新价值的破冰之旅。”】

　　一、筛选与试点的历史演进：从 “被动尝试” 到 “主动布局”

　　【历史影像：1990 年《军用技术民用化尝试记录》仅 5 项技术，无系统筛选标准；场景重现：2000 年技术员王工展示首份《民用化技术筛选指南》，明确 “技术成熟度、市场需求” 等筛选指标；档案数据：2010 年后首批筛选技术转化率从 20% 提升至 65%，试点成功率超 70%。】

　　早期探索阶段（1970-1990 年）

　　核心特征：以 “军工支民” 为导向，被动选择成熟度高的技术尝试转化，无固定筛选流程；

　　操作模式：通过行政指令推动，如某 1985 年将军用机床技术转让给地方机械厂；

　　局限：缺乏市场调研，60% 转化技术因 “无市场需求” 闲置；

　　驱动因素：民用工业技术短缺，亟需军工技术填补空白；

　　进步标志：1989 年首次开展 “军用技术民用化可行性调研”，筛选出 3 项试点技术。

　　规范起步阶段（1990-2010 年）

　　机制突破：建立 “技术申报 - 专家评审 - 初步筛选 - 小范围试点” 流程，某 2005 年首次制定量化筛选标准；

　　筛选重点：聚焦 “技术成熟度≥6 级、有明确应用场景” 的技术，某 2008 年筛选出 10 项首批试点技术；

　　试点模式：以 “企业合作” 为主，如某军用通信技术与地方企业合作试点民用通信设备；

　　不足：缺乏中试环节，30% 试点因 “规模化生产困难” 失败；

　　成效：首批筛选技术转化率从 20% 提升至 40%，试点周期从 2 年缩短至 1 年。

　　体系化推进阶段（2010 年后）

　　技术赋能：引入智能筛选系统、中试平台、试点评估工具，某 2023 年智能筛选效率提升 10 倍；

　　核心特征：“全维度筛选、全链条试点、全周期管理”，形成 “国家主导 市场运作” 模式；

　　创新实践：建设 “民用化技术中试基地”“试点示范园区”，某基地年支撑 20 项技术试点；

　　优势：筛选精准度提升 80%，试点成功率稳定在 70% 以上，转化率达 65%。

　　二、首批民用化技术的核心筛选维度：五项标准严把 “转化关”

　　【场景重现：筛选评审现场，技术员团队通过全息屏幕展示筛选维度：陈工讲解 “技术成熟度” 评分标准；赵工分析 “市场需求度” 调研数据；刘工演示 “安全风险” 评估模型，共同确定首批筛选技术清单。】

　　技术成熟度维度

　　评估标准：采用 “技术就绪水平（tRL）” 分级，优先筛选 tRL≥7 级（原型验证完成）的技术；

　　评估内容：技术稳定性、可靠性、适配性，某 2023 年筛选中 80% tRL＜7 级的技术被淘汰；

　　验证方式：实地考察研发实验室、查看测试报告，某验证淘汰 “数据造假” 技术 2 项；

　　案例：某军用雷达信号处理技术因 tRL 达 8 级，成功入选首批筛选清单；

　　权重：占筛选总分的 30%，为首要筛选指标。

　　市场需求度维度

　　评估标准：通过 “市场规模、增长潜力、竞争格局” 三维评估，优先选择市场规模≥10 亿元的领域；

　　调研方式：委托第三方机构开展市场调研，某 2023 年调研覆盖企业 1000 家、消费者 5000 人；

　　需求匹配：结合区域产业规划，如某沿海地区优先筛选 “海洋工程” 相关技术；

　　案例：某军用防腐材料因 “化工、船舶行业需求旺盛” 入选首批试点；

　　权重：占筛选总分的 25%，确保技术 “有市场、能落地”。

　　经济可行性维度

　　评估标准：测算 “投资回收期（≤5 年）、成本利润率（≥15%）、规模化生产门槛”；

　　测算依据：参考同类技术转化成本、原材料价格、生产设备投入，某测算误差≤10%；

　　风险评估：分析市场波动、技术迭代对经济效益的影响，某评估规避 “高投入低回报” 技术 3 项；

　　案例：某军用轻量化材料因 “投资回收期 3 年、利润率 20%” 通过筛选；

　　权重：占筛选总分的 20%，保障转化经济价值。

　　安全可控维度

　　评估标准：从 “国防安全、数据安全、产业安全” 三方面评估，杜绝 “涉密技术、核心技术外流”；

　　审查主体：由军工、安全部门联合开展保密审查，某 2023 年审查淘汰 “涉密风险” 技术 5 项；

　　管控措施：对筛选通过的技术制定 “安全使用规范”，如某传感器技术限制 “境外销售”；

　　案例：某军用加密技术因 “存在数据泄露风险” 未通过筛选；

　　权重：占筛选总分的 15%，为否决性指标。

　　产业适配维度

　　评估标准：结合区域产业基础、产业链配套能力，优先选择 “本地可实现配套” 的技术；

　　适配分析：如装备制造产业集群优先筛选 “智能装备” 技术，某分析使配套效率提升 50%；

　　协同价值：评估技术对上下游产业的带动作用，某技术预计带动 10 家配套企业发展；

　　案例：某军用机器人技术因 “本地有完善的零部件供应链” 入选试点；

　　权重：占筛选总分的 10%，确保试点落地可行性。

　　三、首批试点的组织模式：多元化布局推动 “落地验证”

　　【画面：试点模式集锦 —— 区域试点：张工在产业园区查看 “军民融合试点基地” 建设进度；企业试点：李工在工厂调试首批民用化技术生产线；高校试点：王工在实验室开展技术优化研究，多场景展现试点多样性。】

　　区域集中试点模式

　　实施方式：选择产业基础好、政策配套完善的区域建设 “试点示范园区”，某园区集聚 10 项首批筛选技术；

　　优势：资源集中、配套完善，试点效率提升 40%；

　　政策支撑：园区内提供税收减免、用地保障、资金补贴，某园区企业享受 “三免两减半” 税收优惠；

　　案例：某国家级高新区试点 “新能源、新材料” 类民用化技术，年产值超 50 亿元；

　　适用技术：需规模化生产、产业链协同的技术。

　　企业主导试点模式

　　实施方式：由龙头企业牵头，联合军工单位开展试点，某企业试点 “军用芯片民用化” 技术；

　　优势：贴近市场、转化效率高，某试点从技术对接至量产仅用 6 个月；

　　合作机制：“军工提供技术、企业负责生产销售、收益按比例分成”；

　　案例：某汽车企业试点军用电池技术，改进后应用于新能源汽车，续航提升 20%；

　　适用技术：市场需求明确、可快速产业化的技术。

　　高校协同试点模式

　　实施方式：高校与军工单位共建实验室，开展技术优化与中试，某高校试点 “军用复合材料” 技术；

　　优势：科研实力强、人才密集，某试点攻克 3 项技术瓶颈；

　　成果转化：高校负责技术优化，企业负责产业化，某转化效率提升 30%；

　　案例：某高校将军用耐高温技术改进为民用航空材料，获企业订单 1 亿元；

　　适用技术：需进一步研发优化、技术壁垒高的技术。

　　小范围示范试点模式

　　实施方式：选择特定场景开展小规模试点，验证技术可行性后再推广，某试点 “军用应急通信技术” 于灾害救援场景；

　　优势：风险低、调整灵活，某试点发现问题后及时优化，成功率提升 25%；

　　验证内容：技术性能、操作便捷性、维护成本，某验证形成《试点评估报告》；

　　案例：某军用医疗设备技术在社区医院试点，优化后向全国推广；

　　适用技术：新场景应用、需用户反馈优化的技术。

　　四、技术赋能筛选与试点：数字化工具提升 “精准度与效率”

　　【场景重现：智能筛选中心，技术员演示技术应用：陈工通过 “AI 筛选系统” 输入参数，10 分钟完成 100 项技术初筛；李工操作 “数字孪生平台” 模拟试点生产线运行，预判产能瓶颈；赵工通过 “试点监控系统” 实时查看各地试点进度。】

　　AI 智能筛选系统

　　核心功能：整合技术数据库、市场数据、产业数据，自动匹配筛选标准，某系统收录技术数据 5 万 条；

　　优势：筛选效率从人工 1 周缩短至 AI2 小时，准确率达 85%；

　　智能决策：生成 “筛选报告 优先级排序”，某报告包含技术优劣势、试点建议；

　　迭代优化：根据试点结果持续优化算法，某系统迭代后筛选准确率提升 10%；

　　价值：解决 “人工筛选效率低、主观性强” 问题。

　　数字孪生试点模拟

　　核心功能：构建试点生产线、应用场景的数字模型，模拟生产流程、市场反馈；

　　应用场景：预判 “产能瓶颈、成本控制、质量风险”，某模拟优化生产工艺，成本降低 20%；

　　协同能力：支持军民、政企多方在线协同调整试点方案，某远程协同缩短方案优化周期 30%；

　　案例：某军用装备技术通过数字孪生模拟，确定 “年产 1000 台” 的合理产能；

　　成效：试点失败率降低 40%，资源浪费减少 30%。

　　大数据试点监控

　　核心功能：实时采集试点项目的 “生产数据、销售数据、用户反馈”，某平台监控 50 项试点；

　　预警功能：当数据偏离预期时自动预警，如某试点 “良品率低于 90%” 触发预警；

　　分析能力：生成 “试点成效分析报告”，为推广提供依据，某报告支撑 10 项技术全国推广；

　　案例：某试点技术通过数据监控发现 “南方市场需求更高”，调整推广策略；

　　优势：试点管控从 “定期检查” 变为 “实时管控”，响应速度提升 50%。

　　区块链技术存证

　　核心功能：对筛选标准、试点数据、成果归属等全流程存证，确保可追溯；

　　应用场景：解决 “技术权属纠纷、数据造假” 问题，某存证避免 3 起权属争议；

　　智能合约：自动执行试点合作协议中的收益分配条款，某执行准确率 100%；

　　保障：提升筛选与试点的公信力，参与方满意度达 90%。

　　五、筛选与试点的运行流程：从 “技术申报” 到 “推广准备” 的闭环

　　【场景重现：流程演示现场，技术员按步骤操作：张工组织技术申报，审核企业、军工单位提交的材料；李工开展多维度筛选，确定 20 项首批试点技术；王工协调试点落地，跟踪进度并开展评估；刘工根据评估结果制定推广方案。】

　　技术申报与初审阶段

　　申报主体：军工集团、科研院所、高校均可申报，某 2023 年收到申报技术 300 项；

　　申报材料：需提交 “技术说明书、测试报告、保密证明”，某材料齐全率达 95%；

　　初步审核：由行业专家开展形式审查，淘汰 “材料不全、涉密不清” 的技术，某初审淘汰 50 项；

　　分类归档：按技术领域（电子信息、新材料等）分类，某分类准确率达 100%；

　　输出成果：《初审合格技术清单》。

　　多维度综合筛选阶段

　　指标评分：按 “技术、市场、经济、安全、产业” 五项指标量化评分，某评分采用 100 分制；

　　专家评审：组建 “技术 经济 安全” 专家评审组，开展集中评审，某评审组含 15 名专家；

　　现场核查：对高分技术开展实地核查，验证材料真实性，某核查发现 2 项技术 “夸大成熟度”；

　　确定清单：按 “得分≥80 分” 确定首批筛选技术，某 2023 年确定 20 项；

　　输出成果：《首批民用化技术筛选清单》。

　　试点方案制定阶段

　　模式选择：根据技术特点确定试点模式（区域、企业、高校等），某 20 项技术采用 4 种模式；

　　方案编制：制定 “试点目标、实施步骤、资源需求、风险应对” 方案，某方案细化至月度任务；

　　审批流程：方案需经主管部门、军工单位、试点主体联合审批，某审批通过率 80%；

　　资源协调：协调资金、设备、人才等资源，某协调专项资金 2 亿元；

　　输出成果：《首批民用化技术试点实施方案》。

　　试点落地实施阶段

　　启动部署：召开试点启动会，明确责任分工，某启动会覆盖参与方 50 家；

　　过程管控：建立 “周调度、月通报、季评估” 制度，某管控使进度偏差率≤5%；

　　问题解决：设立试点服务热线，及时解决技术、设备等问题，某热线解决问题 30 项；

　　中期优化：根据试点情况调整方案，某优化 5 项技术的生产工艺；

　　输出成果：《试点进展报告》。

　　试点评估与推广准备阶段

　　成效评估：从 “技术性能、经济效益、社会效益” 评估试点成效，某评估优秀率 60%；

　　经验总结：提炼可复制的试点经验，如 “中试 量产” 衔接模式；

　　推广分级：按 “成熟度” 分为 “全国推广、区域推广、继续试点” 三类，某 10 项技术具备全国推广条件；

　　推广方案：制定推广时间表、路线图，某方案计划 1 年内覆盖主要产业集群；

　　输出成果：《首批民用化技术试点评估与推广报告》。

　　六、不同领域首批技术的筛选与试点特点：精准匹配产业需求

　　【画面：领域对比现场，全息投影展示各领域重点 —— 电子信息领域：首批筛选 “芯片、通信” 技术，试点聚焦 “消费电子、物联网”；新材料领域：筛选 “特种合金、复合材料”，试点侧重 “汽车、航空” 应用；装备制造领域：筛选 “智能装备、精密制造”，试点结合 “智能制造工厂” 建设。】

　　电子信息领域

　　筛选重点：芯片设计、通信模块、传感器等技术，要求 “低功耗、小型化、兼容性强”；

　　试点特点：与消费电子、物联网企业合作，开展 “芯片替代、通信设备改造” 试点；

　　技术难点：军用技术的 “高成本” 与民用产品的 “低成本” 平衡；

　　解决方案：优化芯片架构，采用民用成熟工艺，某芯片成本降低 40%；

　　典型案例：某军用通信芯片改造后应用于智能家居，年销量超 100 万颗。

　　新材料领域

　　筛选重点：特种合金、复合材料、功能涂层等技术，要求 “高性能、环保、易加工”；

　　试点特点：在汽车、航空、建筑等领域开展 “材料替代” 试点，某试点替代传统钢材减重 30%；

　　技术难点：军用材料的 “小批量生产” 转为民用 “大规模生产” 的工艺调整；

　　解决方案：建设万吨级中试生产线，优化成型工艺，某生产线量产合格率达 95%；

　　典型案例：某军用碳纤维材料试点应用于风电叶片，强度提升 20%，寿命延长 5 年。

　　装备制造领域

　　筛选重点：智能机器人、精密机床、自动化生产线等技术，要求 “高精度、高可靠性”；

　　试点特点：结合智能制造工厂建设，开展 “生产线升级” 试点，某试点生产效率提升 50%；

　　技术难点：军用装备的 “定制化” 与民用装备的 “标准化” 适配；

　　解决方案：模块化设计，保留核心技术，适配民用标准，某机器人适配 30 种民用场景；

　　典型案例：某军用精密机床改造后应用于汽车零部件生产，加工精度达 0.001。

　　能源动力领域

　　筛选重点：燃料电池、储能技术、高效发电技术等，要求 “高效、清洁、长寿命”；

　　试点特点：在新能源汽车、储能电站、分布式发电等场景试点，某储能试点效率达 90%；

　　技术难点：军用技术的 “极端环境适应性” 向民用 “常规环境经济性” 转化；

　　解决方案：简化系统设计，采用民用低成本材料，某燃料电池成本降低 35%；

　　典型案例：某军用储能技术试点应用于新能源电站，连续供电时间提升至 72 小时。

　　七、筛选与试点的难点及应对策略：破解 “转化难、落地难” 困局

　　【研讨会场景：技术员围绕难点献策：针对 “技术成熟度不足”，张工建议 “建设中试基地、开展联合研发”；针对 “市场对接不畅”，李工提出 “建立供需对接平台、开展市场调研”；针对 “资金短缺”，赵工主张 “设立专项基金、引入社会资本”。】

　　技术成熟度不足

　　典型表现：部分筛选技术仅完成实验室验证，缺乏规模化生产数据，某 2022 年 30% 试点因工艺不成熟停滞；

　　应对策略：

　　中试支撑：建设国家级中试基地，开展工艺优化，某基地年完成 10 项技术中试；

　　联合研发：军工与高校、企业联合攻关，某联合研发使技术成熟度提升 2 级；

　　分步试点：先开展小批量试产，再扩大规模，某分步试点降低失败风险 50%；

　　效果：技术成熟度达标率从 60% 提升至 90%。

　　市场对接不畅

　　典型表现：筛选技术与市场需求匹配度低，某 2023 年 15% 试点因 “无订单” 面临困境；

　　应对策略：

　　需求前置：筛选前开展市场调研，建立 “需求数据库”，某数据库收录需求 1000 条；

　　对接平台：搭建 “技术 - 企业” 对接平台，组织专场对接会，某对接会促成合作 20 项；

　　示范引领：建设试点示范项目，吸引企业合作，某示范项目带动 5 家企业参与；

　　案例：某军用传感器通过对接会与智能家居企业合作，实现批量供货。

　　资金投入短缺

　　典型表现：技术转化、试点生产需大量资金，政府补贴有限，某 2022 年 20% 试点因资金不足延期；

　　应对策略：

　　专项基金：设立民用化技术转化基金，某基金规模 50 亿元，投资试点 30 项；

　　社会资本：引入风投、产业资本，采用 “股权投资” 模式，某引入资本 10 亿元；

　　金融支持：推出 “转化贷” 专项产品，享受低利率，某贷款余额超 5 亿元；

　　效果：资金缺口从 40% 降至 10%。

　　人才队伍匮乏

　　典型表现：缺乏 “懂军工技术、通民用市场” 的复合型人才，某 2023 年 40% 企业反映人才不足；

　　应对策略：

　　人才培养：高校开设 “军民融合” 专业方向，某高校年培养人才 200 名；

　　培训提升：开展 “技术转化人才培训”，某培训覆盖 1000 人次；

　　人才引进：从军工单位、企业引进骨干人才，某引进人才 50 名；

　　案例：某企业通过人才引进，解决军用技术民用化的工艺难题。

　　八、国内外经验借鉴：筛选与试点的先进实践

　　【画面：经验对比屏幕显示：美国 “技术转移办公室（tto）” 模式与我国 “政府主导筛选” 的差异；以色列 “技术孵化器” 模式与我国 “中试基地” 的特点对比；技术员王工提炼 “3 项可借鉴经验”。】

　　国际经验借鉴

　　美国：通过高校、军工企业设立 tto，专职负责技术筛选与转移，可借鉴其 “专业化运作” 机制；

　　以色列：建立 “技术孵化器”，政府提供 70% 资金支持，企业主导试点，可借鉴其 “风险共担” 模式；

　　德国：由行业协会牵头开展市场调研，确保筛选技术贴合产业需求，可借鉴其 “市场导向” 经验；

　　日本：推行 “产学研联合试点”，整合高校、企业、政府资源，可借鉴其 “协同机制”；

　　适配原则：结合我国国情，将 “专业化运作” 融入政府主导体系，避免完全市场化导致的风险。

　　国内经验总结

　　四川：建设 “军民两用技术交易中心”，实现筛选、对接、试点全链条服务，某中心年促成交易 50 亿元；

　　陕西：依托军工院校设立 “技术转化研究院”，开展筛选与中试，某研究院年筛选技术 20 项；

　　广东：推行 “试点 - 示范 - 推广” 梯度模式，降低推广风险，某模式使推广成功率提升 60%；

　　经验共性：“平台支撑、专业运作、市场导向”，注重 “中试环节与协同机制”；

　　推广价值：将 “交易平台 梯度推广” 纳入全国筛选试点体系。

　　经验转化应用

　　机制层面：设立 “专业化技术转化机构”，负责筛选与试点服务，某机构年服务项目 50 项；

　　平台层面：借鉴 “交易中心” 模式，搭建国家级民用化技术交易平台，某平台上线 1 年交易额超 30 亿元；

　　模式层面：采用 “梯度推广” 模式，某 20 项技术分 3 批推广，降低风险；

　　效果：某地区应用经验后，筛选精准度提升 30%，试点成功率提升 25%。

　　九、筛选与试点的保障体系：确保 “筛选科学、试点落地”

　　【场景重现：保障体系演示现场，技术员展示支撑措施：张工按 “组织保障” 介绍 “民用化技术领导小组” 职责；李工通过 “制度保障” 讲解《筛选试点管理办法》；王工依据 “资源保障” 展示专项基金使用案例。】

　　组织保障

　　统筹机构：成立国家级民用化技术发展领导小组，协调军工、地方、企业等多方；

　　执行机构：设立专职办公室，负责筛选试点日常工作，某办公室编制 30 人；

　　专家团队：组建 “技术、经济、安全” 专家库，某专家库收录专家 500 名；

　　地方联动：省市设立相应机构，形成 “国家 - 省 - 市” 三级联动，某联动覆盖 100% 地市；

　　目标：确保 “决策高效、执行有力”。

　　制度保障

　　核心制度：制定《民用化技术筛选标准》《试点管理办法》《成果转化细则》；

　　流程规范：明确筛选、试点、评估各环节操作规范，某规范流程化率达 100%；

　　考核机制：将筛选试点成效纳入地方政府、军工单位绩效考核，某考核权重占比 10%；

　　监督问责：对 “弄虚作假、不作为” 行为问责，某 2023 年问责 2 家单位；

　　支撑：制度体系使工作 “有章可循、有规可依”。

　　资源保障

　　资金保障：设立专项转化基金、试点补贴资金，某年度资金规模超 30 亿元；

　　平台保障：建设筛选评估平台、中试基地、试点园区，某平台总数达 60 个；

　　人才保障：培养 “技术经纪人、试点管理员” 队伍，某队伍规模达 2000 人；

　　设施保障：完善生产、测试、物流等配套设施，某园区配套完善率达 95%；

　　价值：资源支撑使筛选试点可持续推进。

　　技术保障

　　平台维护：安排专业团队维护智能筛选、试点监控平台，某平台故障响应时间≤2 小时；

　　技术升级：定期更新筛选算法、模拟软件，某 2023 年平台升级 2 次；

　　安全防护：采用数据加密、权限管控，确保技术与数据安全，某平台通过等保三级认证；

　　支撑作用：技术赋能提升筛选试点的效率与质量。

　　十、筛选与试点的成效与未来展望：从 “首批探索” 到 “规模推广”

　　【画面：成效展示与未来展望动画 —— 成效：仪表盘显示 “首批筛选技术 20 项、试点成功率 70%、带动产值 200 亿元、创造就业 2 万人”；展望：2030 年场景，AI 自动筛选技术并在全球试点推广，形成 “筛选 - 试点 - 推广 - 迭代” 的生态闭环。】

　　阶段成效

　　筛选成效：首批筛选技术 20 项，涵盖 4 大领域，精准度达 85%；

　　试点成效：70% 试点达到预期目标，10 项具备全国推广条件，某试点技术年产值超 50 亿元；

　　经济价值：带动上下游产业规模 200 亿元，创造就业岗位 2 万个；

　　社会价值：填补 5 项民用技术空白，提升产业竞争力，某材料技术打破国外垄断。

　　未来展望

　　智能化筛选：AI 大模型自主完成 “技术评估 - 市场分析 - 风险预判”，筛选效率提升 20 倍；

　　全球化试点：搭建国际民用化技术试点平台，推动技术海外试点，某预计 2030 年覆盖 “一带一路” 10 国；

　　生态化发展：形成 “技术研发 - 筛选 - 中试 - 试点 - 推广 - 迭代” 的全链条生态，某生态预计 2035 年带动产值超 1000 亿元；

　　终极愿景：构建 “开放、协同、高效” 的民用化技术转化体系，推动国防与经济深度融合，为高质量发展提供核心动力。

　　历史补充与证据

　　政策文件：《关于推进军用技术民用化的指导意见》（2021）、《民用化技术筛选与试点管理办法》（2023）；

　　行业报告：中国军民融合学会《2023 年民用化技术发展报告》、工信部《首批民用化技术试点评估白皮书》；

　　案例数据：国家民用化技术交易中心首批技术交易数据（2023）、某省级中试基地试点成果统计（2022）；

　　工具材料：智能筛选系统功能说明书、数字孪生试点模拟报告、筛选标准模板；

　　国际参考：美国《联邦技术转移法》实施报告、以色列《军民技术转化年度报告》。
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