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從Salesforce Dreamforce 2025看企業AI的未來方向
2025 年，企業 AI 應用正經歷從概念驗證到規模化部署的關鍵轉折點。Salesforce Dreamforce 2025 大會作為企業軟體領域的風向標，集中展示了企業 AI 發展的最新趨勢和實踐方向。
根據麥肯錫最新全球調查報告，78% 的企業已在至少一個業務功能中使用 AI 技術，較 2024 年初的 72% 和一年前的 55% 顯著提升。更令人矚目的是，92% 的企業計畫增加 AI 投資，但僅有 1% 實現了完全的營運整合。這一巨大的成熟度差距揭示了企業在 AI 轉型過程中面臨的挑戰：如何將 AI 從實驗性工具轉變為驅動業務增長的核心引擎？
Dreamforce2025主題 "Agentic Enterprise"（智能體驅動型企業）給出了明確答案。Salesforce CEO Marc Benioff 在大會上宣佈，Agentforce 已成為 Salesforce 所有產品的核心，標誌著公司從傳統的雲軟體服務商向 "AI-first" 企業的戰略轉型。這一轉變不僅體現在產品層面，更代表著企業營運模式的根本性變革 —從 "介面操作" 向 "智能助力" 的必然路徑。
本文將深入剖析 Dreamforce 2025 揭示的企業 AI 三大核心方向：智能體驅動的業務流程最佳化、資料整合與統一驅動的 AI 應用，以及人機協同的工作模式建構。通過分析 Salesforce 及其 12,000 家客戶的實踐案例，結合其他主要雲服務商的佈局和行業研究資料，為企業 AI 轉型提供系統性的洞察和可操作的建議。
一、智能體驅動的業務流程最佳化：從自動化到自主化的躍遷
1.1 Agentforce 平台的技術架構革新
Salesforce 的 Agentforce 平台代表了企業 AI 代理技術的最新演進。在 Dreamforce 2025 上發佈的Agentforce 360，將 AI 代理、即時資料和人工工作流程整合為單一一致的體驗。這一平台由四個核心元件構成：
Agentforce 平台作為建構智能代理的基礎架構，支援從簡單的聊天機器人到複雜的多步驟推理系統的全譜系應用。特別值得關注的是，Agentforce 2dx 版本引入了革命性的 "主動式 AI 代理" 能力，使代理能夠在資料變化時被觸發，在任何業務流程的後台自主運行，並通過豐富的內容和媒體與使用者介面進行互動。
資料 360（Data 360）提供統一的資料訪問層，打破了傳統的資料孤島。通過超過 200 個預建構連接器，Data 360 能夠無縫整合來自 SAP、Shopify、Zendesk、Workday 等多個資料來源的資料。更重要的是，Salesforce 收購 Informatica（價值 80 億美元）後，將其豐富的資料目錄、資料整合、治理、質量和隱私服務與 Salesforce 平台結合，建立了智能代理 AI 的統一架構。
客戶 360 應用包含業務邏輯和機構記憶，為 AI 代理提供上下文理解能力。而Slack作為使用者介面層，成為智能代理與人類協作的主要通道，實現了從 "點選" 到 "對話" 的工作方式轉變。
在技術能力方面，Agentforce 展現出多項突破性創新：
多模態互動能力：Agentforce 支援文字、語音、圖像等多種互動方式。Agentforce Voice 加入了自然、可中斷的對話功能，具有無縫人工交接和完整轉錄上下文。在現場演示中，代理成功處理了購買流程、檢查配送狀態，並在保持相同對話執行緒的同時轉移給現場代表。
混合推理機制：結合規則引擎和 AI 推理，確保代理行為的可預測性和精準性。新的AgentScript 語言允許開發者定義規則、變數和條件，實現了確定性邏輯與 AI 推理的完美結合。
智能上下文處理：通過新的低程式碼管道攝入和索引結構化及非結構化資料。在演示中，一個複雜的產品手冊被轉換為結構化、可搜尋的知識，代理可以在回答問題時引用來源。
1.2 典型行業應用案例與量化成果
智能體驅動的業務流程最佳化在多個行業展現出顯著成效。以下通過具體案例分析其商業價值：
DirecTV（媒體行業）的成功實踐最具代表性。通過部署 Agentforce，DirecTV 實現了驚人的效率提升：
1.每周減少客服耗時300 小時
2.每周執行5 萬次自動化操作
3.大幅降低了人工客服成本，同時提升了服務質量
Falabella（拉美零售）的轉型案例同樣令人矚目。作為一家拉美零售集團，Falabella 希望將 WhatsApp 打造成客戶服務的主導管道。在使用 Agentforce 之前，項目進展緩慢；轉向Agentforce 後，僅用兩個多月就完成了部署。更重要的是，WhatsApp 使用率在三周內從不足 50% 激增至超過 70%。具體成果包括：
1.電話諮詢量下降25%
2.淨推薦值（NPS）提升10 個百分點
3.三個月內三次追加訂單，顯示出強勁的投資回報
OpenTable（餐飲預訂平台）的案例展示了智能代理在提升客戶服務效率方面的巨大潛力。OpenTable 的 AI 代理在三周內處理了數萬個原本需要人工支援的對話，處理了73% 的餐廳網路查詢，相比之前的工具提升了 50% 的效率。
Equinox（健身連鎖）和Williams-Sonoma（家居零售）也通過 Agentforce 實現了顯著的營運改善。Equinox 使用 AI 代理最佳化了會員服務流程，而Williams-Sonoma 則利用代理提升了訂單處理和客戶支援效率。
從行業分佈來看，智能代理的應用已經擴展到多個垂直領域：
1.金融服務：風險評估、合規監控、交易處理自動化
2.公共部門：市民服務、許可證辦理、案件管理
3.消費品：供應鏈最佳化、庫存管理、需求預測
1.3 技術實施的關鍵成功因素
基於 Salesforce 及其客戶的實踐經驗，智能體驅動的業務流程最佳化成功實施需要關注以下關鍵因素：
快速部署能力：根據行業分析機構 Valoir 的研究，使用針對智能代理 AI 開發最佳化的平台（如 Salesforce Agentforce）的組織，能夠以平均16 倍的速度交付自主 AI 代理，同時將精準性提高75%。Futurum Research 發現，使用 Agentforce 的組織可以實現高達 5 倍的投資回報速度，總擁有成本至少降低 20%。
標準化與定製化的平衡：成功的實施策略是先使用標準化範本快速部署，再根據具體業務需求進行定製。Salesforce 提供了數百個跨行業的預建構代理範本，大幅縮短了部署時間。同時，通過低程式碼和無程式碼工具，業務使用者也能參與代理的配置和最佳化。
持續最佳化機制：智能代理的價值在於其不斷學習和改進的能力。Salesforce 的 Agentforce Interaction Explorer 提供了詳細的報告和分析功能，從總體趨勢到個別會話跟蹤，幫助團隊持續代理性能。新的 Agent Insights 和 Analytics 工具（2025 年 11 月 Beta 版）提供了對關鍵指標的即時可見性，如解決率、升級趨勢和會話級行為。
安全與合規保障：企業級應用必須滿足嚴格的安全和合規要求。Agentforce 代理繼承運行它們的使用者的權限，確保了資料訪問的安全性。Varonis 等第三方解決方案提供了統一的可見性，涵蓋敏感性、權限和活動，自動執行最小權限原則。
二、資料整合與統一驅動的 AI 應用：建構智能決策的基石
2.1 資料雲平台的戰略佈局
資料整合與統一是釋放 AI 價值的基礎。Salesforce 的 Data Cloud（現更名為 Data 360）代表了企業資料管理的新範式。正如Salesforce CEO Marc Benioff 所言，Data Cloud 是一個 "豐富的 4D 業務狀態地圖"，將來自 Salesforce 應用程式和外部來源的資料聚合和協調成單一的事實來源和上下文。
Data 360 的核心架構包括四個關鍵元件：
1.企業消息傳遞平台：支援即時資料交換和事件驅動架構
2.資料聯邦服務：提供統一的資料訪問介面，支援跨資料來源的無縫查詢
3.客戶解析引擎：通過智能演算法識別和合併重複的客戶記錄
4.易用的使用者介面：為管理員和資料管理員提供直觀的資料管理工具
在資料整合能力方面，Data 360 展現出強大的連接性。通過與 MuleSoft 的深度整合，平台支援超過300 個資料來源的接入，包括：
1.企業資源規劃（ERP）系統：SAP、Oracle 等
2.客戶關係管理（CRM）系統：Salesforce 自身及其他競品
3.電子商務平台：Shopify、Magento 等
4.人力資源系統：Workday、SuccessFactors 等
5.分析工具：Tableau、Power BI 等
特別值得關注的是 Salesforce 在 2025 年 5 月宣佈的80 億美元收購 Informatica計畫。這一收購將為 Data 360 帶來革命性的提升：
1.資料治理能力：Informatica 的高級資料質量、整合、編目和治理功能，確保流經 MuleSoft API 的資料不僅被連接，而且經過豐富、標準化和可信處理
2.中繼資料管理：Informatica 豐富的中繼資料與 Salesforce 的統一資料模型相結合，使 AI 代理能夠以有意義的上下文解釋、連接和操作企業資料
3.主資料管理（MDM）：提供單一的資料管道，確保關鍵業務實體（如客戶、產品、供應商）的一致性和精準性
2.2 統一資料架構的技術創新
Data 360 的技術創新不僅體現在整合能力上，更重要的是其為 AI 應用提供的智能資料處理能力：
即時資料處理：Data 360 支援即時資料攝入和處理，使 AI 代理能夠基於最新資訊做出決策。新的私有連接功能提供安全的雙向資料訪問，零複製檔案聯邦功能允許訪問大型資料集而無需複製，混合搜尋功能從非結構化資料中提供更相關的搜尋結果。
智能資料治理：通過 AI 驅動的標記和分類功能，系統能夠自動標記和組織資料及中繼資料。基於策略的治理幫助使用者建立、執行和管理策略，通過動態資料遮蔽控制資料訪問和混淆敏感資訊。
上下文感知能力：Data 360 的 "上下文即程式碼" 概念將中繼資料、文件和即時資料流直接連結到代理推理，減少了重複並提高了準確性。這使得 AI 代理能夠理解資料的完整上下文 —來源、轉換、質量和治理，而不僅僅是看到資料點。
開放生態系統：Salesforce 採取了開放的策略，與多個資料平台建立了深度整合：
1.與Snowflake的雙向 "零複製" 資料共享，允許 Salesforce Data Cloud 即時查詢 Snowflake 中的資料，反之亦然
2.與Databricks的合作，將 Lakehouse 資料納入其中，客戶可以將Databricks 的湖資料與 Salesforce Data Cloud 合併，甚至將自己的 AI 模型從 Databricks 帶入 Agentforce
3.與AWS的緊密整合，通過 Hyperforce 基礎設施計畫，Salesforce 軟體可以在 AWS（和其他公共雲）上全球運行
2.3 資料驅動 AI 應用的商業價值
資料整合與統一驅動的 AI 應用正在多個維度創造商業價值：
提升決策質量：統一的資料基礎使企業能夠獲得 360 度的業務檢視。例如，一家製造企業通過整合 ERP、CRM、IoT 感測器和第三方市場資料，建立了即時的供應鏈監控系統。AI 代理基於這些綜合資料預測潛在的供應鏈中斷，並主動調整生產計畫，將供應鏈延遲減少了40%。
加速洞察生成：通過統一的資料架構，分析和 AI 模型可以更快地訪問所需資料。Tableau 與 Data Cloud 的整合特別值得關注，Benioff 透露："Tableau 現在有了語義層…… 資料層…… 動作層…… 和中繼資料層。它是 Slack 中核心應用的可嵌入應用程式"。這使得業務使用者能夠通過自然語言查詢獲得即時洞察。
降低資料管理成本：傳統的企業資料架構往往存在大量的資料孤島，導致資料冗餘、不一致和管理成本高昂。Data 360 通過統一的資料模型和治理框架，幫助企業大幅降低資料管理成本。根據行業分析，採用統一資料平台的企業平均可將資料管理成本降低30-50%。
增強 AI 模型性能：高品質、一致的資料是訓練有效 AI 模型的基礎。通過 Data 360 提供的清洗、標準化和豐富的資料，企業的 AI 模型表現得到顯著提升。例如，一家金融服務公司通過整合和清洗客戶資料，將其信用風險模型的精準率提升了15%，同時將模型訓練時間縮短了60%。
2.4 行業最佳實踐與實施建議
基於 Salesforce 及其客戶的實踐經驗，資料整合與統一驅動的 AI 應用成功實施需要遵循以下最佳實踐：
循序漸進的實施策略：Rome 不是一天建成的，資料整合也需要分階段進行。建議從核心業務資料開始，逐步擴展到其他資料來源。Salesforce 建議的實施路徑是：
1.第一階段：整合核心業務系統（CRM、ERP 等）
2.第二階段：加入分析和 BI 工具
3.第三階段：整合外部資料來源和 IoT 資料
4.第四階段：建立即時資料處理和 AI 應用
重視資料質量："垃圾進，垃圾出" 是 AI 時代的金科玉律。Data 360 通過以下方式確保資料質量：
1.自動資料清洗和標準化
2.基於規則和 AI 的異常檢測
3.資料血緣追蹤，瞭解資料的完整生命周期
4.資料質量監控和警報機制
建立資料文化：技術只是基礎，成功的資料驅動轉型還需要組織文化的支援。Salesforce 的經驗表明，成功的資料文化需要：
1.高層領導的支援和參與
2.跨部門的資料治理委員會
3.資料素養培訓和認證
4.基於資料的決策流程和激勵機制
三、人機協同的工作模式建構：重新定義人與 AI 的關係
3.1 人機協同的核心理念與架構設計
人機協同不是簡單的 "人工 + AI" 疊加，而是一種全新的工作模式。Salesforce將其定義為 "Superagency"（超級智能）狀態，即個人在 AI 賦能下，大幅提升創造力、生產力和積極影響力。這種模式的核心在於：AI 不是替代人類，而是增強人類能力，讓每個人都成為"超級工作者 "。
在架構設計上，人機協同工作模式包含以下關鍵要素：
智能代理的角色定位：智能代理在人機協同中扮演多重角色：
1.協作者：與人類員工並肩工作，處理複雜任務
2.助手：提供即時建議和上下文資訊
3.執行者：自動化重複性和規則性任務
4.協調者：在多個系統和人員之間協調工作流程
Slack 作為統一協作平台：在 Dreamforce 2025 上，Salesforce 將 Slack 定位為 "智能代理企業的對話介面"。通過 Auto Slack 功能，管理員可以建立尊重 Salesforce 權限的 Slack 工作區，確保代理只能看到請求使用者能看到的資料。在演示中，一個 "Aloha" 代理在一個 Slack 執行緒中協調預訂、處理電子表格、下採購訂單和共享 Tableau 可視化 —— 所有這些都在一個對話執行緒中完成。
存取控制與安全保障：人機協同必須在安全的前提下進行。Agentforce 代理繼承運行它們的使用者的權限，確保了資料訪問的安全性。這意味著：
1.代理不能訪問使用者沒有權限的資料
2.所有代理操作都有審計日誌
3.可以設定代理的操作限制和審批流程
4.支援多因素認證和會話管理
3.2 迪士尼案例：人機協同的巔峰實踐
迪士尼的 "Agent Fluidity"（代理流動性）案例完美詮釋了人機協同的巨大潛力。根據 Salesforce 的披露，迪士尼現在擁有" 代理流動性 "，數千個面向公園遊客的 AI 代理可以同時接入客戶偏好、遊樂設施可用性等系統，推薦個性化體驗 —— 這是人類工作人員難以即時協調的。
迪士尼的人機協同系統展現出以下特點：
大規模分佈式部署：數千個 AI 代理同時運行，每個代理都針對特定任務進行了最佳化，如：
1.遊樂設施推薦代理：基於即時等待時間、遊客偏好和體力狀況推薦路線
2.角色互動代理：通知遊客附近的卡通角色位置
3.餐飲推薦代理：根據飲食偏好和當前位置推薦餐廳
4.商品導購代理：推薦個性化的紀念品
即時資料同步：所有代理都連接到統一的即時資料平台，包括：
1.遊樂設施狀態（等待時間、運行狀態）
2.遊客即時位置（通過園區內的定位系統）
3.歷史遊玩記錄和偏好
4.天氣和特殊活動資訊
智能協同機制：代理之間通過 "代理流動性" 實現無縫協作。例如，當一個遊客在排隊時，排隊等待代理會通知附近的餐飲代理，後者會根據等待時間推薦附近的快速服務餐廳。這種協同是即時的、動態的，並且能夠適應不斷變化的環境。
人性化互動設計：儘管有大量的 AI 參與，迪士尼仍然保持了人性化的服務。AI 代理會主動提供資訊，但也會尊重遊客的選擇。例如，AI 導遊會告知遊客某個遊樂設施當前等待時間較短，並詢問是否需要提供方向指引；隨後又提示遊客 "小熊維尼" 角色就在附近區域，方便遊客前往互動見面。
3.3 人機協同的價值創造機制
人機協同通過多種機制創造價值：
生產力提升：Salesforce 內部資料顯示，通過 Agentforce，員工在工程、服務和支援功能方面實現了50% 的生產力提升。這種提升不是通過簡單的自動化，而是通過智能代理承擔繁瑣的任務，讓人類員工專注於創造性和戰略性工作。
決策質量改善：人機協同顯著提升了決策的速度和精準性。例如，在客戶服務場景中，AI 代理可以即時分析客戶情緒、歷史互動記錄和產品資訊，為客服人員提供個性化的響應建議。這種協同使首次解決率提升了40%，客戶滿意度提升了15%。
創新能力增強：當人類從重複性工作中解放出來後，他們有更多時間進行創新思考。Salesforce 的調查顯示，使用 AI 代理的員工在創新項目上的參與度提高了60%，新想法的產生速度提升了45%。
成本效益最佳化：人機協同帶來了顯著的成本節約。Salesforce 自身通過 AI 驅動的客戶支援，每年節省1 億美元，並將客戶支援團隊從約 9,000 人減少到 5,000 人。但這種 "人員減少" 實際上是 "人員重新分配"—— 從低價值的重複性工作轉向高價值的創新和客戶體驗提升工作。
3.4 人機協同的實施框架與最佳實踐
基於成功案例的分析，人機協同工作模式的實施需要遵循以下框架：
明確角色分工：成功的人機協同需要明確人類和 AI 的角色邊界。一般原則是：
1.AI 負責：資料處理、模式識別、規則執行、24/7 監控
2.人類負責：創造性思維、情感交流、複雜決策、戰略規劃
漸進式部署策略：建議採用 "試點 - 擴展 - 規模化" 的三步策略：
1.試點階段：選擇 1-2 個低風險、高價值的場景進行試點
2.擴展階段：基於試點經驗，逐步擴展到其他相關場景
3.規模化階段：建立標準化的人機協同流程和工具
持續培訓與適應：人機協同需要持續的培訓和適應：
1.為員工提供 AI 工具使用培訓
2.建立反饋機制，收集使用體驗和改進建議
3.根據反饋不斷最佳化 AI 模型和工作流程
3.培養 "AI 素養"，讓員工理解 AI 的能力和侷限
文化變革管理：人機協同不僅是技術升級，更是文化變革：
1.高層領導需要率先示範，積極使用 AI 工具
2.建立激勵機制，鼓勵員工創新使用 AI
3.創造安全的實驗環境，容忍失敗
4.定期分享成功案例，營造積極氛圍
四、三大方向的協同效應與未來展望
4.1 三大方向的內在邏輯與相互支撐
智能體驅動的業務流程最佳化、資料整合與統一驅動的 AI 應用、人機協同的工作模式建構，這三大方向並非孤立存在，而是形成了一個相互支撐、協同發展的生態系統。
資料是基礎：統一的資料平台為智能代理提供了準確、及時、完整的資料支撐。沒有高品質的資料，智能代理就如同無源之水。Data 360 不僅整合了結構化資料，還通過智能上下文處理能力，將非結構化資料（如文件、圖像、音訊）轉化為可被 AI 理解和利用的資訊。這種資料基礎使得智能代理能夠做出更準確的決策和預測。
智能代理是引擎：智能代理是連線據和業務價值的關鍵橋樑。它們將資料轉化為行動，將洞察轉化為決策。通過 Agentforce 平台，企業可以快速部署各種智能代理，從簡單的客服機器人到複雜的供應鏈最佳化系統。這些代理不僅自動化了重複性工作，還通過機器學習不斷改進自己的行為。
人機協同是目標：最終，所有的技術創新都是為了提升人類的工作效率和創造力。人機協同不是簡單的替代關係，而是一種共生關係 ——AI 增強人類能力，人類指導 AI 發展。這種協同創造了 "1+1>2" 的效果，使企業能夠實現前所未有的創新和增長。
4.2 行業發展趨勢與市場前景
根據多家權威機構的研究，企業 AI 正迎來爆發式增長：
市場規模預測：
1.全球 AI Agent 市場規模從 2023 年的 37 億美元增長到 2025 年的73.8 億美元，預計 2032 年將達到1036 億美元，2023-2032 年復合年增長率為 45.3%
2.MarketsandMarkets 預測，智能代理 AI 市場將從 2025 年的 810 億美元增長到 2032 年的1408 億美元，年複合增長率為 39.3%
3.Gartner 預測，到 2028 年，33% 的企業應用將嵌入 AI 代理，而 2024 年這一比例還不到 1%
採用率快速提升：
1.麥肯錫調查顯示，78% 的企業已在至少一個業務功能中使用 AI 技術，92% 的企業計畫增加 AI 投資
2.美國市場調研顯示，79% 的企業正在採用 AI 代理，"等待觀望" 已成為一種風險姿態
3.87% 的企業預計 AI 將在三年內提升收入
技術融合加速：
1.多模態 AI 成為主流，代理能夠同時處理文字、圖像、語音、視訊等多種資訊
2.邊緣計算與 AI 結合，實現即時響應和隱私保護
3.量子計算開始影響 AI 演算法，帶來計算能力的飛躍
4.區塊鏈技術確保 AI 決策的透明性和可追溯性
4.3 對企業的戰略建議
基於以上分析，我們為企業提出以下戰略建議：
制定清晰的 AI 戰略：
1.評估現狀：全面評估企業的資料基礎、技術能力、人才儲備和文化 readiness
2.設定目標：明確 AI 轉型的願景和階段性目標，確保與業務戰略一致
3.選擇路徑：根據企業特點選擇合適的實施路徑，不必追求 "大而全"
4.分配資源：為 AI 轉型提供充足的預算、人才和時間投入
建構資料驅動的文化：
1.建立資料治理體系，確保資料質量和安全
2.投資資料基礎設施，包括儲存、處理和分析能力
3.培養資料素養，讓每個員工都能理解和使用資料
4.建立基於資料的決策流程，用事實而非直覺做決定
循序漸進部署智能代理：
1.從低風險、高價值的場景開始，如客服、HR流程等
2.利用預建構的範本和最佳實踐，快速實現價值
3.建立持續最佳化機制，根據反饋不斷改進
4.逐步擴展到更複雜的業務場景
重視人機協同：
1.投資員工培訓，提升 AI 工具使用能力
2.設計新的工作流程，充分發揮人類和 AI 各自的優勢
3.建立激勵機制，鼓勵創新使用 AI
4.關注員工心理健康，幫助他們適應工作方式的變化
建立生態合作：
1.與技術提供商建立戰略合作關係
2.加入行業 AI 聯盟，分享最佳實踐
3.投資或收購有潛力的 AI 初創公司
4.與高校合作，培養 AI 人才
擁抱智能代理驅動的新時代
Salesforce Dreamforce 2025 為我們描繪了企業 AI 發展的清晰圖景：智能代理不再是科幻小說中的概念，而是正在重塑企業營運方式的現實力量。通過智能體驅動的業務流程最佳化、資料整合與統一驅動的 AI 應用、人機協同的工作模式建構，企業正在經歷一場深刻的數位化轉型。
這場轉型的核心不是技術本身，而是如何利用技術釋放人類的潛能。正如 Salesforce CEO Marc Benioff 所說："我從未像現在這樣對我的工作感到興奮…… 感覺就像一家初創公司"。這種興奮不僅來自技術創新，更來自於看到技術如何幫助企業和個人實現前所未有的成就。
對於企業而言，現在是擁抱這一變革的最佳時機。市場正在快速演進，早期採用者將獲得顯著的競爭優勢。但同時也要保持理性，避免盲目跟風。成功的關鍵在於找到適合自己的路徑，在技術創新和人性化之間找到平衡。
展望未來，我們有理由相信，智能代理驅動的企業將成為商業世界的新常態。那些能夠成功整合這三大方向的企業，將在激烈的市場競爭中脫穎而出。而那些仍然停留在傳統模式的企業，可能會發現自己已經被時代所拋棄。
變革已經開始，未來正在到來。你準備好了嗎？ (在行人)