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1. AI时代的数据底座：为什么偏偏是Databricks和Supabase

过去一两年，我在不同场合反复听人提起两个名字：Databricks和Supabase。一个主打数据湖仓一体，一个主打Postgres生态的开源Backend-as-a-Service（BaaS）。表面上它们面向完全不同的用户群体，一个服务企业级数据分析，一个服务快速迭代的Web和移动应用团队。但把它们放在一起看，你会发现一个很有意思的共性：它们都是AI浪潮里被反复验证过的数据基础设施样板。

先说Databricks。这家公司的核心逻辑其实很简单：把数据湖的灵活性和数据仓库的性能揉在一起，让数据工程师、数据科学家和业务分析师在同一套体系里协作。过去十年，企业数据架构的主流叙事一直是“湖”和“仓”之争。湖便宜、灵活，什么格式都能扔进去，但查询性能和事务保障弱；仓性能强、治理好，但存储和计算绑得太死，成本高、扩展性差。Databricks做的Lakehouse（湖仓一体）试图终结这场争论——你不需要在湖和仓之间二选一，而是在同一个平台上同时获得两者的优点。到了AI时代，这套架构的价值被进一步放大：模型的训练和推理需要大量高质量、可追溯、可治理的数据，湖仓一体天然适合承载这些数据资产。

Supabase则走了另一条路。它不搞存储和计算分离，也不做大而全的企业数据平台。它把自己定位成“Firebase的开源替代品”，提供数据库、身份认证、实时订阅、存储、边缘函数这些后端能力，开发者只需要一个SDK就能把后端跑起来。它的底层是Postgres，这让它既拥有了开源数据库最成熟的生态，又通过包装成BaaS的方式降低了使用门槛。AI应用开发者尤其吃这一套：很多AI应用并不需要复杂的数据仓库，他们需要的是快速存取用户数据、向量数据、会话数据，需要一个能跟AI模型联动的灵活后端。Supabase精准地抓住了这个需求。

把这两家放在一起看，实际上是在看AI时代数据基础设施的两条主流路径：一条是面向规模化分析的集中式数据底座，一条是面向应用开发的嵌入式数据服务。两条路径背后，都隐藏着同一个核心命题：AI应用和数据系统的关系正在被重新定义。数据库不再只是存储数据的仓库，它既是AI模型训练和推理的数据来源，也是AI应用落地过程中的状态管理和逻辑执行层。

中国的数据库从业者这几年其实处在一个很微妙的境地。一方面，国产数据库在政府、金融、电信这些关键行业里拿下了大量替换订单，市场规模确实起来了；另一方面，在AI这个最前沿的战场上，我们更多看到的是国际产品的身影。很多人问，为什么中国没有自己的Databricks？为什么开源生态里缺乏像Supabase这样受全球开发者欢迎的数据库产品？这背后有技术积累的问题，有生态建设的问题，也有产品定位和市场策略的问题。这篇文章我想从Databricks和Supabase这两条路径出发，聊聊AI时代数据库产品究竟需要什么样的能力，以及中国数据库可以从中学到什么、需要补哪些课。

2. Databricks路径：湖仓一体如何成为AI训练的数据中枢

2.1 从“湖”和“仓”的割裂到统一数据底座

要理解Databricks为什么在AI时代如此重要，得先回顾一下数据架构演进的历史。传统的数据仓库在结构化数据分析上非常成熟，但它有两个硬伤：一是存储成本高，二是只支持结构化的关系型数据。数据湖的出现解决了存储成本和数据类型的问题，它允许你把原始数据以任意格式灌进去，包括半结构化和非结构化的日志、图片、文本。但数据湖也带来了新的问题——数据质量无人负责、事务支持缺失、查询性能差。很多时候，数据湖最终变成了“数据沼泽”，数据扔进去了，但没人知道里面是什么，也没法高效地把数据取出来用。

Databricks的Lakehouse架构用一层统一的元数据和事务层，把数据湖的存储灵活性和数据仓库的查询性能结合了起来。底层存储仍然是廉价的云对象存储（比如S3），但上层通过Delta Lake这个开源存储格式，给数据湖加上了ACID事务、时间旅行、Schema演进和统一的批流处理能力。这套架构的价值在于：你不用为了机器学习而单独搭一套数据管道，也不用为了BI报表单独维护一套数据仓库。一份数据，同一套平台，既能跑Spark做大规模数据处理，也能跑SQL做报表分析，还能直接跑机器学习训练任务。

这条路径所以在AI时代成为主流，根本原因在于AI模型训练对数据的要求变了。传统BI场景下，数据经过清洗、聚合之后变成报表就能满足需求。但AI训练需要的是原始、细粒度、带上下文的训练语料，你需要对数据做各种预处理、版本管理、质量校验和特征工程。如果数据散落在不同的系统和格式里，光是“找到对的数据、拼成训练集”这一步就能耗掉数据团队大量的时间和精力。Lakehouse用统一的数据底座解决了这个问题——所有数据都在一个体系里，模型训练数据、特征工程、在线服务共享同一份数据资产。

2.2 统一数据治理让AI数据血缘变得可追踪

Databricks对AI最关键的贡献，不只是性能，更是治理。大家都知道，AI模型的效果大概率取决于训练数据的质量。企业里的AI团队常年在跟一个叫“数据可用性”的问题搏斗：数据在各个业务系统里是分散的、格式不统一的、口径不一致的。你需要从一个业务系统里导出用户行为数据，从另一个系统里导出交易数据，再手工做字段映射和清洗，最后拼成一张训练表。这个过程中的每一步都可能出错，一旦出错，模型训练出来的是坏数据喂出来的坏模型，而且你很难追溯问题出在哪一环。

Databricks通过Unity Catalog解决了数据治理的核心痛点。它把文件、表、特征、模型统一在一个元数据目录里管理，给每个数据资产定义了清晰的权限、血缘关系和质量管理规则。当你训练模型时，你可以清楚地看到这个训练集由哪些原始表加工而来、经过了哪几道清洗逻辑、由谁在什么时间修改过。这对AI团队的意义怎么强调都不过分——它让数据和模型之间的关系变得可解释、可追溯，也让企业在合规审计面前有了底气。

这一点对中国数据库厂商的启发很大。过去我们在谈数据库的时候，谈得更多的是并发、容量、性能和兼容性，很少把数据治理、数据血缘放到核心能力里去讨论。但在AI时代，数据治理不再是锦上添花的东西，而是AI落地的前置条件。如果一套数据库系统只能保证存得快、查得快，但没法解决数据怎么组织、怎么授权、怎么审计的问题，它在AI时代就一定不是合格的数据底座。

2.3 数据与AI的无缝衔接：模型推理集成到数据管道

Databricks还有一层别的数据库厂商不太容易复制的能力：它自己就长在AI生态里。Databricks创始团队本身就是Spark和大数据生态的核心贡献者，它的平台从一开始就跟机器学习走得非常近。在Databricks上，你可以直接在Notebook里读数据、做特征工程、训练模型、注册模型，然后把模型部署到在线服务里。数据管道和模型生命周期管理在同一个平台内闭环，不需要在不同的系统之间来回搬运数据。

这种“数据与AI的无缝衔接”在AI时代变得越来越重要。过去的数据架构里，数据工程师管数据管道，算法工程师管模型训练，双方各干各的，中间靠“交接文档”和“导出数据集”来协作。这种方式效率低、易出错、周期长。Databricks把数据和AI的整个流程打通之后，数据工程师和算法工程师可以围绕同一份数据和同一个工作流协作，模型的迭代速度肉眼可见地加快。

中国数据库市场里，很多团队也在做“AI Native”的概念，但坦白讲，大部分产品只是在SQL层面做了些增强，比如引入向量检索、支持JSON数据类型、或者提供一些基础的ML函数。这些动作有价值，但没有从根本上解决“数据和AI的系统性割裂”。真正的数据AI一体化，应该从存储格式、计算引擎、元数据管理、工作流编排这些底层维度上全面重塑。这个差距，不是靠加几个功能就能抹平的。

3. Supabase路径：用Postgres生态降低AI应用开发门槛

3.1 开源Postgres在AI应用里的新角色

Supabase的出现，让很多人重新认识了Postgres。在过去，Postgres给外界的印象是“功能全面但比较重”的传统关系型数据库。但在AI应用时代，Postgres的价值被重新发现了。原因有两个：一是Postgres的生态足够丰富，二是它的扩展机制足够灵活。

AI应用的核心数据需求通常是这几类：用户账号信息、业务结构化数据、会话记录、向量数据（用于语义检索和记忆）。如果用一套传统数据库存用户数据，再单独搭一套向量数据库做语义检索，再搞一套缓存系统存会话状态，系统的复杂度会爆炸。而Supabase的做法是：用Postgres一个数据库搞定所有事情，包括用pgvector插件提供向量检索能力，用Row Level Security做细粒度的权限控制，用Realtime功能做实时订阅。开发者只需要学会Postgres，就能获得一个完整的、生产可用的后端。

我特别想强调pgvector这个插件的意义。它本质上是给Postgres加了向量类型和向量索引能力（包括HNSW和IVFFlat索引），让Postgres能够执行高效的相似度搜索。这对AI应用来说太重要了。现在很多AI应用（比如基于大语言模型的问答机器人、文档助手）都需要做RAG（检索增强生成），核心流程是“把文档切块→向量化→存入数据库→用户提问时做语义检索→把检索结果拼进Prompt→调用大模型生成答案”。在这个流程里，向量数据库是最关键的一环。pgvector的价值在于，你不需要额外学习一套新的数据系统和API，直接用Postgres的SQL语法就能完成向量检索，还能把结构化数据过滤和向量相似度搜索写在同一条SQL里。这种“统一”对开发效率的提升是实打实的。

3.2 BaaS化：让数据服务像喝水一样简单

Supabase的另一大贡献是BaaS（后端即服务）化的产品形态。传统数据库的使用路径是：自己买服务器或者云数据库实例，配置网络、权限、备份、监控，然后写后端代码处理业务逻辑。这套流程在没有专职DBA的小团队里非常痛苦，动不动就要加班处理连接池、慢查询、磁盘扩容等问题。Supabase把这一切全都包掉了——你只需要创建一个项目，就能获得数据库、身份认证、存储、API和边缘函数，前端甚至可以直接连数据库。

在这个AI应用拼速度的时代，BaaS化的数据库服务极大缩短了从想法到上线的时间。我个人见过太多AI创业团队，产品验证阶段的需求往往很朴素：一个能存用户注册信息的表、一个能存聊天记录的表、一个能做语义检索的向量字段。如果用传统方式，光是搭建后端环境就需要两三周；用Supabase，一个下午就能全部搞定。这种低门槛并不意味着低能力——Supabase底层是完整的Postgres，等业务量上来了，你随时可以把数据库迁移到自己的Postgres实例上，不受任何锁定。这个“先走后跑”的路径，对AI创业者来说是极其友好的。

中国数据库行业在过去很长一段时间里，把重心放在了“卖软件”而不是“卖服务”上。即使是云数据库，很多厂商的默认模式也是“按规格卖实例”，而不是“按场景提供服务”。但有国际经验的人都清楚，开发者的心智一旦形成，就很难改变。Supabase的成功证明了一个道理：数据库的价值不在于你提供了多强的技术指标，而在于你让开发者省了多少事。

3.3 从开发者体验到生态共建的正循环

Supabase能在GitHub上拿到几十万Star，并在全球开发者社区里形成广泛的用户基础，靠的不只是功能，更是开发者体验。我第一次用Supabase时的感受是：它把“开发者友好”做到了一个相当高的水平。文档清晰、API一致、错误提示准确、命令行工具好用、本地开发环境和云端环境无缝切换。这些细节看起来不起眼，但每一项都在降低开发者的认知负担。

跟Firebase对比一下会更直观。Firebase是闭源服务，绑定了Google Cloud生态，数据模型高度定制化，迁移成本高。Supabase则完全站在开源这一边，底层的Postgres、GoTrue（认证）、PostgREST（自动生成REST API）全都是开源组件。开发者随时可以自托管，也可以选择官方云服务。这种“开源+云服务”的双轨模式，既获得了开源社区带来的信任感和生态红利，又通过云服务实现了商业闭环。

中国数据库要走出自己的一条路，生态建设是绕不开的问题。过去很多国产数据库选择做“兼容Oracle”、“兼容MySQL”、“兼容Postgres”的路线，用兼容性来降低迁移成本。这个策略在存量替换市场有效，但在增量市场上，只是“兼容”是不够的。如果一套数据库的用户体验比不上原版，开发者凭什么用你？真正健康的生态应该是：有原创的开源项目吸引开发者，有活跃的社区反馈驱动产品迭代，有完善的教育体系培养用户心智。这条路需要的是时间，更重要的是要有“从开发者中来、到开发者中去”的产品理念。

4. 从他山之石看中国数据库的三重启示

4.1 从“搬数据”到“管数据”：把治理能力做成基础设施

Databricks给中国数据库的第一个启示是：AI时代，数据治理不应该是独立的工具链，而应该是数据基础设施的内置能力。过去大家习惯的架构是：数据库负责存储，ETL工具负责清洗，数据目录负责元数据管理，数据质量平台负责校验。这种“拼盘式”架构在工作量小的时候问题不大，但数据规模一大、AI任务一多，系统间的数据流转和口径对齐就会变成一场噩梦。

Databricks把治理内置到Lakehouse的做法值得参考。当数据文件、表、特征、模型都在同一个元数据平台里注册和管理时，数据血缘、数据质量和访问控制就能自动覆盖整个数据生命周期。中国的数据库厂商在设计下一代产品时，应该把这个问题当成核心架构问题来考虑，而不是像过去那样以插件或附件的形态附带一个简单的数据治理模块。

另外要特别注意的一点是：在AI时代，“管数据”不只是管结构化表格，还要管非结构化的文档、图片、音视频以及向量化的数据。一套真正的AI时代数据底座，应该能对这些不同形态的数据提供统一的元数据描述、统一的权限模型、统一的检索接口。这比单纯把SQL性能优化到极致更有价值。

4.2 从“卖引擎”到“卖场景”：用产品化思维突围

过去中国数据库市场有一个比较明显的现象：厂商喜欢强调“自己的数据库引擎性能有多么强、兼容性有多么好”，但在产品化层面普遍做得不够。什么是产品化？就是把一个技术能力包装成一个特定用户群体能直接用、用得爽的解决方案。Supabase就是典型的场景化产品——它没有发明新的数据库引擎，它就是把Postgres封装成“AI应用后端”，把一个成熟技术用开发者喜欢的方式重新交付了一遍。

中国数据库厂商在技术上的积累其实不弱，很多产品在性能测试里表现都不错。但在产品化能力上，跟国际头部产品相比差距明显。差距体现在很多方面：文档写得不够人性化，新手引导不完善，错误提示对开发者不友好，调试工具链缺失，缺少活跃的社区交流渠道。这些看起来是“小事”，但在开发者体验决定产品去留的时代，任何一点不顺畅都可能让潜在用户流失。

想要在AI时代突围，我认为中国数据库厂商必须回答一个问题：你的目标用户到底是谁？是想替代Oracle的金融客户，还是想快速构建AI应用的创业团队？这两个群体的诉求完全不同，需要的产品形态也完全不同。如果什么都想做，最后往往什么都做不好。找准一个场景、一群用户，把体验打磨到极致，这才是“产品化突围”的正解。

4.3 从“代码”到“生态”：AI时代需要吸引开发者一起玩

数据库产品有一层很强的网络效应：用得人越多，生态就越繁荣，生态越繁荣，产品就越有价值。Postgres能在几十年后依然保持旺盛生命力，除了技术本身的优秀，更重要的是它构建了全球最大、最活跃的开源数据库社区。社区里既有人提交代码、修复Bug，也有人写插件、写文档、做课程、办meetup。这些贡献不是任何一家公司能独立完成的，它是无数开发者“兴趣驱动”的共同结果。

中国的开源社区这些年也在成长，一些优秀的项目在国际上获得了一定关注度。但不得不承认，中国数据库社区在“开发者参与度”上还有相当大的提升空间。很多所谓的开源项目，实际上更像是“公司内部代码的开源公开”，既缺乏清晰的技术治理架构，也缺少吸引外部贡献者的激励和机制。开源的核心价值不只是“免费使用”，而是“协作共建”。只有当外部开发者觉得这个项目“跟我有关”、“我能从中获得成长”、“我的贡献会被尊重”的时候，社区才真正转起来。

AI时代对数据库从业者提出了新的要求：你不只要懂数据库内核，还要懂AI应用架构、懂数据工程、懂开发者生态。新一代数据库开发者需要具备的视野，应该从“怎么让SQL跑得更快”扩展到“怎么让AI应用更快落地”。这需要高校教育、企业研究和社区生态三方的共同努力，也需要从业者主动打破舒适区，去接触更广阔的技术面。

5. 实操切面：一个AI应用如何直接落到数据库选型上

5.1 场景设计：从用户画像到后端选型

前面讲了很多理念层面的东西，但我知道很多人看完之后最关心的还是那个问题：一个真实的AI应用落地时，数据库到底该怎么选？我最近跟一个做智能客服产品的团队交流过，他们的场景很典型：需要根据用户提问内容，从企业知识库里检索相关文档片段，然后调用大模型生成回答。同时需要保存每个用户的会话历史、记录用户反馈数据，还要支持运营人员对历史对话做统计分析。

这个场景对数据系统有几个核心要求：第一，知识库文档切块后要能高效存储和检索，这意味着系统需要向量检索能力；第二，会话记录和用户信息是典型的结构化数据，需要支持灵活查询；第三，整个系统要能快速上线、快速迭代，因为产品还处在验证阶段，没人愿意花三个月时间搭建后端基础设施。这三条加在一起，导致他们最后把数据库候选锁定在两类产品上：一是支持向量检索的云原生数据库，二是有pgvector能力的Postgres生态产品。

最终他们选择了Supabase，理由其实不复杂：开发效率高、Postgres生态成熟、向量检索和结构化数据查询在一个SQL里搞定，而且从免费额度到付费套餐的升级路径清晰。这个选择谈不上惊艳，但非常务实——在验证阶段，用成熟工具把产品跑起来比什么都重要。

5.2 一张表搞定AI应用的核心数据模型

我觉得有必要展示一下实际的数据模型长什么样，因为这能帮助大家更直观地理解“AI原生数据库”到底在解决什么问题。如果借鉴Supabase的实践方式，这个智能客服系统的核心表大致会是这样：

-- 知识库切片表 create table if not exists knowledge_chunks ( id bigserial primary key, doc_id uuid not null, chunk_content text not null, chunk_embedding vector(1536), created_at timestamptz default now() ); -- 会话记录表 create table if not exists chat_sessions ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), user_id uuid, started_at timestamptz default now(), last_active_at timestamptz default now(), metadata jsonb ); -- 消息记录表 create table if not exists chat_messages ( id bigserial primary key, session_id uuid not null references chat_sessions(id), role text not null check (role in ('user','assistant','system')), content text not null, token_count integer, created_at timestamptz default now() );

第一张表负责存知识库文档切片和对应的文本向量。查询时，先用大模型把用户问题转成向量，然后在这个表上做最近邻搜索，找到最相关的几段文本。第二张和第三张表负责会话管理，JSONB字段存各种临时的业务数据。全部业务逻辑只需要这一个数据库就能跑通，不需要额外的缓存、搜索引擎或向量库。这种“一张数据模型覆盖一个应用”的能力，在AI应用早期阶段的价值非常大。

等产品上线后，这个团队的计划是：如果并发量上来了，再考虑把数据层迁移到更传统的Postgres云数据库或者一套自建的Postgres集群上，因为应用层的查询都是SQL，迁移成本极低。这就是“从BaaS到自托管”的路径优势——你在在线Demo阶段选了一辆电瓶车，但不能因此失去了未来换汽车的能力。

5.3 横向对比：四条路线的取舍与适配场景

很多人在数据库选型上会陷入一个误区：总希望找到“最好”的数据库，但实际不存在最好，只有最合适的。我跟不少团队交流过AI应用后端的数据存储方案，把所有方案放在一起对比，可以按下面这个框架来看：

这张表并不是绝对的优劣排序，而是想表达一个观点：AI数据库的选型跟团队规模、业务阶段、数据量级、治理要求强相关。创业公司在MVP阶段用BaaS是最理智的选择，传统企业构建AI数据平台则需要湖仓一体的治理能力，而高并发、海量数据的语义检索则需要专业向量数据库的加持。

在中国数据库市场上，我注意到一个趋势是大家开始做“融合”——关系型数据库加向量检索，数据仓库加AI能力。方向是对的，但做融合的最大陷阱是“每个能力都只有60分”。真正有竞争力的产品，一定是在核心能力上有超长板的同时，把其他能力做到够用。全而不强的产品，在AI时代不会打动人。

6. 常见问题与经验分享

6.1 踩过的坑与排查思路

在AI应用的数据系统建设上，我确实踩过一些坑，觉得值得一提。

第一个坑是盲目追逐向量数据库。早期我在做一个文档问答系统时，第一反应是“上专用向量数据库”，花了不少时间调研、部署、维护一套独立的向量库。后来发现一个问题：用户常问的很多问题其实是结构化查询，比如“上个月跟某客户相关的文档有哪些”。这类问题根本不是用向量检索解决的，是传统的SQL过滤和聚合。因为把数据放在向量库里，结构化查询反而变得异常别扭。这个教训是：先想清楚数据访问的模式，再决定要不要上向量数据库，别因为概念火就被带偏。

第二个坑是忽视数据清洗和切块质量。RAG系统的检索效果，一半取决于向量检索算法，另一半取决于文本切块策略。很多人以为文本切块就是把文档按固定长度切段就行了，但实际做下来你会发现，切块粒度、重叠长度、切分点选择都直接影响检索准确率。切块太粗，检索回来一个超长片段，大模型输入塞不下；切块太细，语义被切断，检索回来的片段缺乏上下文。这需要在业务场景里反复测试，没有银弹。

第三个坑是没有预留迁移路径。有些开发者在MVP阶段选了BaaS，用了厂商自定义的数据模型和API，结果业务起来之后发现根本迁不出来，只能被厂商绑定。我个人的建议是：不管用什么平台，保持数据模型的标准化和SQL的通用性，给未来迁移留好后路。Supabase在这一点上之所以让人放心，就是因为它底层是纯正的Postgres。

6.2 AI时代数据库选型的三个实操心得

心得一是先搞清楚自己是“数据密集型”还是“AI能力密集型”。如果业务核心是重数据分析、特征工程，那湖仓一体的价值就很大；如果业务核心是应用快速迭代、交付功能，那BaaS的效率优势就非常明显。这两类业务对数据系统的要求差异巨大，用错了方向，后面全是痛苦。

心得二是评估数据库好坏时，一定要上手试用，不要只看基准测试。性能测试数据固然重要，但开发者的真实体验包括：文档能不能看懂、API好不好记、错误提示是不是人话、社区回答问题快不快。这些维度很难量化，但往往决定了你的团队能不能把它用好。

心得三是把数据治理纳入技术选型的早期考量。很多小团队在起步时觉得治理是“大厂才需要的东西”，但实际AI应用对数据血缘、访问审计和版本管理的需求从一开始就存在。训练数据谁改过？模型版本用的哪份数据？用户数据谁能访问？这些问题在早期不建立规范，后期补起来成本极高。

6.3 中国数据库从业者可以立即开始做的事

最后分享几个我认为比较接地气的建议。

如果你是数据库内核开发者，我建议你花点时间学习AI应用的数据访问模式。理解RAG的完整流程，理解向量检索的底层原理，理解大模型应用的部署架构。这些知识不会直接让你写出更好的存储引擎，但会让你在设计索引、查询优化器时更有方向感。

如果你是数据平台产品经理，建议你认真研究一下Unity Catalog和Supabase的RLS权限模型。它们代表了两代数据产品的治理和权限设计思路，一个是企业级集中治理，一个是嵌入式应用安全。把这两个模型消化透，对下一代产品设计会有很大帮助。

如果你是正在选型的AI创业者，我的建议很简单：MVP阶段用一种数据库把产品快速跑起来，但保持数据模型的标准化。别在数据架构上过度设计，也别想着一步到位。AI应用最大的杠杆是产品迭代的速度，数据系统的架构可以随着业务发展逐步演进。等到业务真正需要大规模数据底座的那一天，你会因为有这个“演进”的意识，而省下巨大的重构成本。

我个人这两个方向的产品都用过一段不短的时间，最深刻的感受是：数据库的价值从来不仅仅在于存储和查询的效率，更在于它对上层应用和开发者的理解有多深。Databricks理解的是一家企业如何用数据驱动AI，Supabase理解的是一个开发者如何用最低成本实现创意。谁能真正理解自己的用户，谁就能在AI时代胜出。这个道理，放到中国数据库市场上，同样成立。