麦肯锡如何把100年的咨询经验压缩成了一个 AI聊天机器人Lilli？

►►►时代浪潮中的内部博弈

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2023年秋天，麦肯锡（McKinsey）的一间会议室里气氛微妙。一场面向重要客户的提案准备会上，顾问们破天荒地“邀请”了一位看不见的新人加入讨论：一款名为 Lilli 的聊天机器人。一开始，资深顾问们半信半疑：一个 AI 真的能读懂百年咨询精华，胜任顾问工作吗？年轻顾问则跃跃欲试，偷偷将一份冗长的行业报告丢给 Lilli 请求总结。几秒钟后，当屏幕上跃出精炼的要点时，会场一角响起一声低呼：“竟然真有两下子。”质疑中夹杂着惊叹，而更多的则是难以名状的不安。一位参与内测的顾问在匿名论坛Fishbowl上直言，Lilli“功能还行，但也就适合处理一些无关痛痒的小问题”。另一位顾问则半开玩笑地问：“它提升生产力的效果是不是好到将来我们这些初级顾问都不需要了？”。一时间，关于这位AI“同事”的八卦悄然在麦肯锡（McKinsey）内部流传开来。

据HRflag了解，Lilli 是麦肯锡（McKinsey）在内部研发部署的生成式AI聊天机器人，号称将麦肯锡（McKinsey）近100年来累积的全部知识“装进”了一个对话框。麦肯锡（McKinsey）45,000名员工中有超过70%已经开始使用这个工具，而使用者平均每周要向 Lilli 提问17次。顾问们惊呼它为工作带来了前所未有的效率提升，但私下里也有人戏称：“这下连加班改PPT的借口都没有了。”一场关于AI助手的内部博弈就此展开：一边是拥抱新工具的狂热者，另一边是怀疑论者和观望者。在号称地表最“卷”（竞争激烈）的咨询行业里，AI正从边缘工具跃升为核心引擎，成为顾问们新的竞逐焦点。

►►►Lilli：将百年知识装进聊天框

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Lilli 的出现并非心血来潮，而是麦肯锡（McKinsey）顺势而为的产物。麦肯锡（McKinsey）是一家有近百年历史的咨询公司，积累了海量的研究报告、案例分析和行业洞见。如何快速检索和利用这些知识，一直是顾问工作的痛点。据我们了解，麦肯锡（McKinsey）内部有超过100,000份文件和访谈记录构成了公司的知识库。Lilli 的诞生，正是为了把这座知识“富矿”变成人人可及的智能助手。麦肯锡（McKinsey）资深合伙人埃里克·罗斯（Erik Roth）将 Lilli 定位为“可以回答麦肯锡（McKinsey）所有知识的问题”的AI，同事们笑称它是公司的“数字百事通”。

有意思的是，Lilli 这个名字本身就暗藏着麦肯锡（McKinsey）对“知识源泉”的致敬。平台取名自莉莉安·东布罗夫斯基（Lillian Dombrowski）——麦肯锡（McKinsey）在1945年聘用的首位女性专业人员。莉莉安当年身兼公司财务主管和秘书，参与创建了麦肯锡（McKinsey）的交通运输和保险咨询业务，还推动建立了利润分享和养老金制度，更是一手创办了公司的档案库。了解麦肯锡（McKinsey）历史的人都说，莉莉安灵活多能、追求极致细节。麦肯锡（McKinsey）选择用她的小名“Lilli”为AI助手命名，寓意这个数字平台将像莉莉安本人一样敏捷、博闻且严谨。将百年沉淀的知识装进一个名为“莉莉”的AI中，某种程度上也是对这位传奇女性的浪漫致敬。

►►►内部引擎：Lilli 的功能与架构

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麦肯锡（McKinsey）内部将 Lilli 视作“一站式”的知识引擎。在使用时，员工只需在对话框中输入问题，Lilli 就会在后台飞速检索公司百年来的知识资产，从中锁定最相关的5到7份内部材料，提炼出要点摘要，并附上相关内容的链接和公司内相关领域专家的名字。例如，咨询顾问常问的一个问题是：“有没有类似案例可供借鉴？”以前，为找到类似业务案例，顾问可能需要花几天时间四处打听公司里相关领域的同事。而据我们了解，现在 Lilli 返回答案的速度以秒计，还经常能提供一些意想不到的跨行业类比，让人眼前一亮。正如一位参与开发的内部人士所说：“如果你能直接向麦肯锡（McKinsey）整个知识库发问，并由AI作答，那将为公司带来什么？这就是 Lilli 想做到的。”

从技术上看，Lilli 是一个由麦肯锡（McKinsey）自主开发的平台，叠加了多种尖端AI技术。据HRflag了解，麦肯锡（McKinsey）并未自行训练庞大的语言模型，而是选择充当“集成者”——Lilli 利用了多家领先AI公司的现有大语言模型（LLM）。其中既包括麦肯锡（McKinsey）的合作伙伴 Cohere 提供的模型，也包括通过微软（Microsoft）Azure 平台接入的 OpenAI 模型。

麦肯锡（McKinsey）为 Lilli 打造了一个安全封装的应用层，相当于搭建了自己的AI技术栈：这一层屏蔽了底层模型的复杂性，确保公司机密数据不会直接暴露给第三方模型，同时允许灵活切换或并用不同的模型。用负责该项目的合伙人菲尔·哈德尔森（Phil Hudelson）的话来说，Lilli 平台“有自己的大脑（深度学习和可训练模块），更是由一系列技术组合而成的独立堆栈”。麦肯锡（McKinsey）强调对底层模型保持“LLM无关”（agnostic）的态度，不依赖某一家供应商，这意味着他们可以随时评估引入更新更强的模型。

麦肯锡（McKinsey）首席技术与平台官杰基·赖特（Jacky Wright）主导了 Lilli 的开发。杰基曾任微软（Microsoft）美国的首席数字官，于2021年加入麦肯锡（McKinsey）担任新成立的CTPO（Chief Technology & Platform Officer），这本身就释放出麦肯锡（McKinsey）向技术转型的强烈信号。据内部人士透露，Lilli 的研发由一个名为“ClienTech”的团队负责，该团队直接向杰基汇报。最初只有3名工程师的开发团队，迅速扩张到包括数据工程、数据科学、产品管理、设计和软件开发在内的70多名专家。

麦肯锡（McKinsey）2015年收购的AI与数据咨询公司 QuantumBlack 也深度参与了该项目，贡献了其在生成式AI领域的经验和工具套件（例如 QuantumBlack Horizon）。Lilli 项目的技术挑战并非搭建模型本身，而是在于如何快速整合公司内部长期各自为政的职能部门。Lilli 开发负责人之一感叹：“从某种意义上说，技术部分是最容易的。最大的挑战在于，我们要以最快速度推进，还得把法务、网络安全、风险管理、人才发展等相关的人都拉到同一张桌子上，确保各方面的问题都顾及到。”换言之，Lilli 的诞生不仅是技术集成的产物，更是麦肯锡（McKinsey）内部一次打破壁垒的协作创新尝试。

为了确保 Lilli 真正契合顾问的需求，麦肯锡（McKinsey）在2023年中期推出了内测版本（称为“最低可行产品”MVP），邀请全球约7,000名员工抢先试用。测试期间，团队根据反馈不断完善功能：例如，最初版本的 Lilli 并不能解析PPT文件，而公司大量知识沉淀在幻灯片中，测试者对此抱怨不已。开发团队旋即调整，让 Lilli 学会“看懂”PPT，为此还调用了专门的幻灯片解析模块。同时，公司投入大量资源对员工进行培训，缓解大家初次使用生成式AI时的“提示词焦虑”。据我们了解，只要经过大约一小时的培训演示，员工对着机器人无从下手的顾虑就大大降低，开始自如地提出业务问题。这在很大程度上加速了 Lilli 的推广，也让麦肯锡（McKinsey）下决心在全公司范围内快速铺开这项新工具。

►►►顾问的新搭档：从抗拒到上瘾

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2023年8月，麦肯锡（McKinsey）正式在全公司上线 Lilli，不再局限于技术爱好者的尝鲜，而是将这位AI助手推向每一位顾问。同事们惊讶地发现，那些曾经对此将信将疑的同事，现在开始天天“上头”：“我们几乎感觉会议室里坐着一个叫 Lilli 的隐形同事。有时候讨论问题讨论到一半，就有人提议：‘问问 Lilli 怎么看。’”一位麦肯锡（McKinsey）合伙人打趣道。

据麦肯锡（McKinsey）内部统计，自全面上线以来，Lilli 的使用率出现爆发式增长——目前有72%的员工主动使用这一工具。更夸张的是，在已经使用 Lilli 的员工中，每人平均每周要询问它17次，相当于每天至少问两个问题。短短几个月内，Lilli 就从新奇事物变成了顾问日常工作的一部分，甚至有人把它比喻为麦肯锡（McKinsey）“最忙碌的新人”。麦肯锡（McKinsey）官方披露的数据显示，Lilli 每月要回答超过50万条提问，而且这个数字还在快速上涨——几乎相当于平均每天处理近2万条咨询，可谓夜以继日、分身有术。

起初，不少资深顾问对于让AI介入自己的专业领域是抗拒的。他们担心 Lilli 给出的见解不够精准，或者风格不符合麦肯锡（McKinsey）一贯的水准。然而，随着一次次正面体验，这些顾虑正在消解。麦肯锡（McKinsey）合伙人德尔芬·祖尔基亚（Delphine Zurkiya）坦言自己已经成为 “Lilli 的重度用户”。在团队讨论解决方案时，她经常打开 Lilli 查询：“有没有类似项目的成功经验？”或者“某行业最近有没有新的研究值得参考？”。当 Lilli 几秒内就给出答案并指明内部联系人时，她感到整个团队的知识边界一下被拓宽了。

麦肯锡（McKinsey）内部一份案例研究显示，引入 Lilli 后，顾问在搜索信息和整理知识方面节省了约30%的时间。过去要花两周整理的行业资料，如今可能一两天就准备就绪；而每天为项目翻阅无数文档、赶制报告的加班夜晚也在明显减少。一位参与调查的顾问直言，有了 Lilli，“我再也不用从零开始——它总能让我在任何新项目上先跑出一截。这对我的工作简直是游戏规则的改变”。

更令顾问们惊喜的是，Lilli 不仅提升了效率，还带来了意想不到的洞见。麦肯锡（McKinsey）生命科学业务的合伙人乔什·斯滕伯格（Josh Sternberg）分享过这样一个故事：他当时在为一家制药客户寻找制造流程改进的灵感，本以为答案要从其它制药或精密制造案例中找。结果 Lilli 推荐了一个看似八竿子打不着的案例：一家生产油漆测厚仪的公司的经验。出人意料的是，这个跨界类比启发了制药客户的思路，解决了他们的工艺难题。斯滕伯格感慨道：“平时要找到这么冷门又贴切的例子，至少得费好几天功夫拜访各种专家。Lilli 不但拓宽了我们的视野，而且回答得更快。它带来的不仅是生产力的提升，更是一种启发式的价值，能引发我们全新的思考方式”。

当然，Lilli 也并非万能。就像所有AI模型一样，它也有回答不准或者“胡说八道”的时候。因此麦肯锡（McKinsey）内部对使用Lilli制定了清晰的指南，要求顾问将其作为助手而非裁判。每当 Lilli 给出结论性建议时，顾问仍需进行核实和判断。这种审慎的态度在麦肯锡（McKinsey）内部早有共识：Lilli 提高的是资料处理和方案生成的底盘速度，但真正决定方案成败的洞察力和判断力，依然掌握在顾问手中。

正因如此，不少麦肯锡（McKinsey）人将 Lilli 比喻为“隐形同事”或“AI新兵”，而不是可以独当一面的“AI合伙人”。在麦肯锡（McKinsey）价值观里，人机协作产生的火花，远胜于人机对抗带来的担忧。据我们了解，在经历初期的磨合和培训后，员工对于如何正确使用 Lilli 已经越来越有心得，公司甚至编写了详细的“提示工程”Playbook（教程手册）在内部分享。麦肯锡（McKinsey）在用一种冷静而务实的方式，将这款AI工具逐步融入自己的业务肌理。

►►►“卷王”们的 AI 军备竞赛

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咨询业从来充满竞争，而在生成式AI时代，“卷王”们正展开一场看不见硝烟的军备竞赛。麦肯锡（McKinsey）的同行们并没有坐以待毙，它们各自祭出了AI法宝，以免在新技术浪潮中失去先机。据HRflag了解，包括波士顿咨询（Boston Consulting Group）、贝恩（Bain & Company）以及德勤（Deloitte）、普华永道（PwC）、毕马威（KPMG）等在内的多家咨询巨头，近两年都推出了各自的生成式AI工具或平台。它们有的直接引入成熟模型，有的选择自主开发，还有的干脆和科技公司结盟，共同打造定制方案。下面，我们来盘点一下这些“卷王”在AI上的动作：

波士顿咨询（BCG）：这家全球第二大咨询公司在AI应用上动作频频。早在2023年，波士顿咨询（BCG）就为全体员工开通了企业版ChatGPT，规定所有数据都在公司自有环境中保存。据内部人士透露，波士顿咨询（BCG）的3.3万名员工借助这一平台创造了超过18,000个定制的GPT助手，用于各类内部场景，从总结文档、起草邮件到解答人力资源问题，不一而足。此外，波士顿咨询（BCG）自主开发了八九款生成式AI内部工具。其中最引人注目的是名为 Deckster 的PPT幻灯片助手。Deckster 基于800-900个优秀幻灯片模板训练而成，能够帮助顾问自动美化演示文稿、排版幻灯片，甚至提供“审稿”功能，对照资深顾问的标准给出评分和改进建议。目前约有40%的BCG顾问每周都会使用Deckster，它受欢迎到让一些员工开始担心“以后做幻灯片还需要新人吗”。

除了提高文档工作的效率，波士顿咨询（BCG）还在探索更具创意的AI应用。例如，波士顿咨询（BCG）开发了一个名为 GENE 的对话式机器人，它搭载了OpenAI的GPT-4模型，并故意用机器人音调跟人交流（由AI语音公司 ElevenLabs 提供）。GENE会自我介绍说：“我特意用机械声音，就是想提醒大家我只是个AI，不是人类。”它的知识库汇集了波士顿咨询（BCG）在生成式AI领域的最佳研究和业内专家观点，被定位为顾问的“对话搭档”。波士顿咨询（BCG）顾问用它来头脑风暴、录制播客，甚至考虑让它采访公司的合伙人以产出内容。波士顿咨询（BCG）的策略是广泛试验，多点开花：既用好外部成熟工具（ChatGPT），又开发内部专用神器（Deckster、GENE等），甚至搭建了一个AI Agent（智能体）构建平台，目前正处于测试中。

波士顿咨询（BCG）管理层对AI持乐观态度，强调AI的角色是“减少重复劳动，增加工作的乐趣”。据波士顿咨询（BCG）估算，员工通过AI节省下来的时间中，有70%会被重新投入到更高价值的工作中。这意味着AI并没有减少人的价值，反而让人的精力更多用于创造性、战略性的事务。

贝恩公司（Bain & Company）：作为传统“三大”战略咨询之一，贝恩公司（Bain & Company）选择了抱团取暖的路线。贝恩公司（Bain & Company）在2023年2月高调宣布与OpenAI达成全球战略联盟，成为同行中最先直接牵手ChatGPT开发公司的。借助OpenAI的前沿模型，贝恩公司（Bain & Company）内部迅速开发并部署了一个名为 Sage 的聊天平台。Sage 可以视为贝恩版的 “Lilli”：它由OpenAI的GPT-4模型提供动力，能够在几秒钟内搜索和归纳贝恩公司（Bain & Company）积累的海量专有数据和知识经验，为顾问提供洞见。贝恩公司（Bain & Company）全球约18,500名员工通过分阶段的部署在2023年陆续用上了包括 Sage 在内的12款AI工具。

除了Sage，贝恩公司（Bain & Company）还引入了微软（Microsoft）的Copilot等AI应用来处理日常办公任务，并开发了诸如“专家访谈提纲生成器”“数据集分类和情感分析工具”等一系列专用工具。贝恩公司（Bain & Company）全球主管曼尼·马塞达（Manny Maceda）公开表示：“我们要抢先探索AI的强大用途，并武装我们的团队，用AI的全部潜力为客户创造价值”。可以看出，贝恩公司（Bain & Company）选择了深度绑定一家AI巨头的策略，以最快速度把最强大的通用AI模型用起来，辅以少量自主开发，加速赋能顾问。在贝恩看来，AI是提升咨询价值的加速器，而不是内部竞争对手。

德勤（Deloitte）：作为全球最大的专业服务公司之一，德勤（Deloitte）面对AI则显得更为谨慎而投入重金。出于对数据隐私的考虑，德勤（Deloitte）在内部禁止直接使用公开版的ChatGPT，有三位德勤（Deloitte）顾问向媒体证实，公司内部系统屏蔽了ChatGPT访问。德勤（Deloitte）美国的一位顾问安德鲁·萨顿解释说，公司担心员工一不小心将客户机密输入外部AI，从而造成泄密。因此，德勤（Deloitte）要求所有内部AI工具必须在封闭、安全的环境中开发部署，与OpenAI这类厂商合作也需要签署特殊协议，经历复杂的安全审查流程。

尽管如此，德勤（Deloitte）对AI的投入毫不手软：据报道其在AI领域已投资了数十亿美元，用于研发和收购。德勤（Deloitte）构建了自家的ChatGPT替代品，取名Sidekick，供员工在内部使用。Sidekick 会在聊天窗口明确提示“仅限非客户工作用途”，避免员工用于处理客户机密。据德勤（Deloitte）员工介绍，他们主要用Sidekick来总结文档、头脑风暴、润色邮件，甚至编写代码。

2023年3月，德勤（Deloitte）推出了一套名为“佐拉”（Zora）的AI智能体集合，包含多个领域专家型的AI助手，号称让AI“像人一样思考”，覆盖财务、营销等专业知识。此前德勤（Deloitte）还把公司的数字交付平台 Ascend 集成了生成式AI功能，用于提升方案交付效率。德勤（Deloitte）并不孤军奋战：它与谷歌云和ServiceNow合作开发了一个 “Agent2Agent” 平台，旨在让不同AI智能体协同工作，这是德勤（Deloitte）与谷歌云迄今最大的合作项目之一。

德勤（Deloitte）选择的是稳健耕耘、多方合作的路线：一方面严控AI使用的安全边界，另一方面投入巨资开发定制AI应用，并联合大型科技公司共建企业级AI解决方案。德勤（Deloitte）高层在各种场合也频频为AI站台：在2023年英伟达（Nvidia）的GTC大会上，德勤（Deloitte）负责AI人才发展的主管吉莉安·瓦纳直言咨询业正被AI“颠覆”，呼吁员工主动迎接变革；德勤（Deloitte）的AI负责人吉姆·罗万则强调主管应以身作则使用AI，并给团队留出时间探索这项技术。德勤（Deloitte）相信，AI将带来全新的业务模式和增长机会，关键在于率先掌握并利用它。

普华永道（PwC）和毕马威（KPMG）：作为“四大”会计师事务所中的另外两席，普华永道（PwC）和毕马威（KPMG）也在积极部署AI，但侧重点稍有不同。毕马威（KPMG）采取的是“双管齐下”的策略：一方面高层制定AI战略，另一方面鼓励员工自下而上尝试各种AI工具。据毕马威（KPMG）生态系统主管托德·洛尔介绍，公司早在两年前就开始内部推广生成式AI，刚开始员工对怎么用有些无所适从，公司发现单靠高层号召不够，还需要让一线员工自由探索。毕马威（KPMG）随后收集了员工在使用AI过程中的大量数据，并据此开发了自己的检索增强生成（RAG）工具，用于提高大模型回答的准确性，并结合公开数据源丰富答案。2025年初，毕马威（KPMG）与谷歌云签署协议，为其美国员工采购了一款名为 Agentspace 的平台。这个平台可以将各种AI智能体与公司数据连接，提供统一的管理界面。简单来说，毕马威（KPMG）准备让每个员工都拥有一个AI助手，同时通过Agentspace来管控和协同这些助手的工作。

普华永道（PwC）则在2025年推出了自己的 “Agent OS” 平台，同样意在把零散的AI应用变成一支配合作战的“舰队”。 普华永道（PwC）全球技术创新主管马特·伍德形象地比喻，以前各部门各用各的AI工具，就像黑夜中互不相识的船只，而Agent OS 要做的就是让这些AI变成“一支协同航行的舰队”。据报道，普华永道（PwC）在过去18个月内部署了超过250个AI智能体，Agent OS旨在将它们集中管理、互联互通。

当更多AI智能体加入协作，组织将不仅收获效率，更可能发掘新的增长机会。正如伍德所说：“我的判断是，随着越来越多智能体投入使用，组织看到的将不仅是效率，还有增长。而增长会让他们加倍投入，这将带来更大的组织规模，而非更小”。总的来看，普华永道（PwC）和毕马威（KPMG）的做法代表了平台化集成的思路：他们并未聚焦某一个具体AI工具，而是着力打造一个容纳众多AI智能体的平台，确保安全合规的同时，让不同功能的AI协同发挥作用，为内部运营和客户服务提供支持。

另一家咨询巨头安永（EY）在AI应用上也不甘人后。一个有趣的例子是，安永（EY）开发了内部聊天机器人供员工查询工资条细节，员工不再需要打电话或发邮件给财务部门，而是直接问AI：“这个月奖金为什么多了？”。这一看似细小的应用，体现出大型专业服务公司对内务管理也在积极引入AI，以提高员工体验和效率。咨询行业的种种迹象表明，AI正迅速从新奇噱头变成标配工具：从知识检索到文档写作，再到专家系统和多Agent（智能体）协作，每家公司都在寻找最符合自身定位的AI战略。一场静默却激烈的竞赛已经展开，没人愿意掉队。

►►►冷静思考：当AI成为“隐形合伙人”

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面对汹涌而来的AI变革，咨询行业正在集体进行一次角色重塑。麦肯锡（McKinsey）的Lilli成功与否，不仅关乎这家百年公司的内部效率提升，更被视作咨询业数字化转型的风向标。麦肯锡（McKinsey）内部甚至在讨论未来是否将 Lilli 商业化，对外提供给客户或其他企业使用。正如负责开发 Lilli 的埃里克·罗斯所言：“我个人相信，每个组织都需要一个属于自己的 Lilli”。事实上，麦肯锡（McKinsey）已经开始把开发 Lilli 的心得编成方法论，对外分享给企业客户，帮助后者打造定制版的知识型聊天机器人。这一举动意味着咨询公司不再只是AI技术的用户，也在尝试扮演AI解决方案提供商的新角色。

然而，“AI同事”大量涌现也引发了对行业未来的冷思考。咨询公司出售的核心价值是专业人才的智慧结晶，当一部分智慧可以由AI产出时，客户是否还愿意为同样的人工服务买单？咨询顾问的培养路径和考核标准是否需要改变？

例如，BCG目前尚未调整绩效评估机制，但已经在“深思熟虑这些技术成为工作核心后所扮演的角色”。一些行业观察者指出，AI可能使咨询行业出现“两极分化”：顶尖的顾问将借助AI如虎添翼，中低层级的基础工作者则可能面临更高的成长压力甚至岗位替代风险。但也有人持相反观点，认为咨询业终究是“智慧密集型”而非“劳动密集型”行业，AI解放的是冗杂低效的部分，真正宝贵的洞见和信任关系依旧需要人来创造。就像德勤（Deloitte）的一位高管所说：“AI时代不会有看客，每个人都身处浪潮之中”。与其担心被取代，不如积极拥抱变化，学习驾驭AI，为客户提供更高层次的价值。

在喧嚣的技术革命背后，咨询行业展现出难得的冷静和克制。他们既不一味鼓吹AI万能，也不盲目排斥技术进步，而是选择小心试错、逐步迭代。在麦肯锡（McKinsey）的实践中，我们看到了一种范式：流水不争先，争的是滔滔不绝。领先并不意味着贸然，下棋讲究谋定而动。麦肯锡（McKinsey）没有急于将 Lilli 商业炒作，而是埋头丰富其功能、安全扩展其规模，甚至不惜投入时间培训员工适应AI。这股持续而理性的推进力量，正如流水般绵延不绝。在竞争激烈的咨询江湖中，各家“AI军备”表面上你追我赶，但长期胜负或许并不取决于谁先推出了什么炫目的功能，而在于谁能将AI更深、更持续地融入到组织能力中，真正转化为生产力。

麦肯锡（McKinsey）的 Lilli 故事还在继续书写，咨询业的AI革命也只是开了个头。可以肯定的是，那些曾经翻阅无数文件、伏案苦战的夜晚正在被数据魔法所点亮，顾问们身边多了一个随时待命的“隐形合伙人”。只不过，这位合伙人永不争功，也从不抱怨，它安静地存在于每一次问答之间，见证着一家百年咨询公司在新时代的蜕变与传承。