2021年12月11日，由雷峰網(wǎng) & AI 掘金志主辦的第四屆中國人工智能安防峰會(huì)，在深圳正式召開。 

本屆峰會(huì)以「數(shù)字城市的時(shí)代突圍」為主題，會(huì)上代表城市AIoT的14家標(biāo)桿企業(yè)，為現(xiàn)場(chǎng)和線上觀眾，分享迎接數(shù)字城市的經(jīng)營理念與技術(shù)應(yīng)用方法論。

在下午場(chǎng)的演講環(huán)節(jié)中，亞略特公共安全與智慧城市事業(yè)群總監(jiān)郭景玉發(fā)表了精彩演講。

郭景玉認(rèn)為，人工智能時(shí)代數(shù)字城市建設(shè)的根本目的是要重構(gòu)社會(huì)生產(chǎn)與社會(huì)組織的關(guān)系，人在參與社會(huì)活動(dòng)過程中所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)字城市建設(shè)的核心要素。

郭景玉表示，“邊”和“安”的主要作用有：一是成為數(shù)字城市信息匯聚的抓手，二是緩解中心化計(jì)算的壓力，三是滿足《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》等安全要求。

在信息匯聚上，很多企業(yè)采用了傳統(tǒng)的端到云的模式， 該模式目前已經(jīng)被普遍采用，也取得了很好的效果，但是在“端-云”體系的基礎(chǔ)上還可以進(jìn)行有益的補(bǔ)充。亞略特邊緣數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)正是基于對(duì)行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)深入思考后在這一領(lǐng)域的努力嘗試。

• 一是，邊緣網(wǎng)關(guān)是靠近社會(huì)應(yīng)用端的設(shè)備，可以很方便地進(jìn)行對(duì)接，同時(shí)在數(shù)據(jù)安全保障方面，亞略特安全網(wǎng)關(guān)里是硬件級(jí)的安全加密機(jī)制。

• 二是整個(gè)匯聚體系是以部署到端的網(wǎng)關(guān)為抓手，所有的匯聚體系的平臺(tái)都隱藏到網(wǎng)關(guān)后面，安全性、隱蔽性會(huì)更好。并且亞略特網(wǎng)關(guān)通過兩個(gè)雙網(wǎng)口的互不干擾的方式串聯(lián)不同的網(wǎng)絡(luò)，來避免網(wǎng)絡(luò)向外暴露的問題。

在信息安全保障方面，亞略特基于生物識(shí)別模組外設(shè)并結(jié)合系統(tǒng)登錄，應(yīng)用授權(quán)、云桌面管理等軟件一體化的策略，開發(fā)了亞略特生物識(shí)別安全框架。 

亞略特生物識(shí)別安全框架不僅能夠無縫對(duì)接WBF，還支持統(tǒng)信、麒麟等眾多國產(chǎn)化操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨操作系統(tǒng)、跨應(yīng)用系統(tǒng)的諸多限制，彌補(bǔ)傳統(tǒng)口令認(rèn)證的方式存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和缺陷，從而提高了整個(gè)電腦和應(yīng)用系統(tǒng)的安全性，做到人與系統(tǒng)間的實(shí)人認(rèn)證的結(jié)果，構(gòu)建真正可信的數(shù)字身份識(shí)別體系。

以下是郭景玉演講全文，雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))AI掘金志作了不改變?cè)獾恼砼c編輯：

感謝主持人。非常榮幸在這里和大家分享亞略特對(duì)數(shù)字城市建設(shè)的心得體會(huì)。我今天分享的題目是《云-邊-端-安的大觀視界，數(shù)字城市建設(shè)從管理人到服務(wù)人》。

總體來講，業(yè)內(nèi)對(duì)數(shù)字城市的理解都已較為趨同：通過各種技術(shù)手段把端上的數(shù)據(jù)向中心端進(jìn)行匯聚；然后基于云計(jì)算等基礎(chǔ)設(shè)施，利用大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)城市大腦的構(gòu)建。

這背后得益于兩類技術(shù)的發(fā)展：一是以5G、Wi-Fi等通信技術(shù)，使高帶寬、低延時(shí)的網(wǎng)絡(luò)通路來保證萬物物聯(lián)的可能成為現(xiàn)實(shí)；二是人工智能技術(shù)，使無所不在的感知終端集采到的數(shù)據(jù)能夠形成對(duì)數(shù)字城市更豐富、更真實(shí)的支撐。

人工智能時(shí)代，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法推理等新技術(shù)來構(gòu)建數(shù)字城市，其根本目的是重構(gòu)社會(huì)生產(chǎn)與社會(huì)組織的關(guān)系。

在亞略特看來，人是構(gòu)成社會(huì)組織核心的根本要素，人在參與社會(huì)活動(dòng)過程中所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)構(gòu)成數(shù)字城市建設(shè)的核心要素內(nèi)容，而亞略特一直專注于與人相關(guān)的各種應(yīng)用場(chǎng)景的落地。

例如，身份證。有很多人問我，為什么不直接叫身份證，而要叫居民身份證？

這實(shí)際上和國家的人口管理體系有關(guān)。在過去很長(zhǎng)一段時(shí)間，我們的人口管理體系都圍繞戶籍進(jìn)行管理，很多現(xiàn)行的公民權(quán)益和福利都是綁定在戶籍的要素上。所以當(dāng)初在做頂層設(shè)計(jì)的時(shí)候前面是加入了“居住”的要素信息，整個(gè)身份證的體系綁定了很多權(quán)益要素。

2013年1月1日，國家正式采集生物特征的信息。除了過去常說的人像照片，還寫入指紋特征數(shù)據(jù)，這實(shí)際上也是在為現(xiàn)階段對(duì)于人的管理需要支撐的提前布局。

因?yàn)樯矸葑C在應(yīng)用過程中發(fā)生了很多問題，比如冒用他人證件，許多單位只看證件，并不關(guān)心人證是否匹配，導(dǎo)致冒名頂替等社會(huì)性事件。

這里簡(jiǎn)單提下生物識(shí)別發(fā)展的里程碑事件。

2001年，美國發(fā)生911事件，促使其在2004年開始大規(guī)模對(duì)所有入境的外國人采集生物信息，這對(duì)行業(yè)的發(fā)展是有很大的促進(jìn)作用。

我國第一次大規(guī)模使用生物識(shí)別技術(shù)是在2008年北京奧運(yùn)會(huì)，人臉識(shí)別技術(shù)得到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，這是我們國家出于奧運(yùn)安保和反恐的需要做的嘗試，效果非常好。

2018年的時(shí)候，我們國家發(fā)出第一張帶有生物特征信息的簽證，基于外交對(duì)等原則，啟動(dòng)入境外國人生物特征的采集。

回到身份證的問題，其核心的要素是要找準(zhǔn)人，所以身份證首先要有防偽性能。

截止到目前，全國范圍內(nèi)沒有發(fā)現(xiàn)任何一張真正意義上的假身份證，這是我們國家在防偽體系做得很厲害的一件事。在加入生物特征信息之后，身份證對(duì)于人的同一性的高度又提高了一個(gè)層級(jí)，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別人的身份。

從另一個(gè)角度看，加入了生物特征信息之后，身份證也和其他證件一樣，其作用開始淡化。

以群眾辦事為例，以前去辦理業(yè)務(wù)，首先要提供身份證明，怎么證明你是你？很簡(jiǎn)單，拿出身份證。但是假如身份證遺失了，衣食住行就會(huì)受到影響，補(bǔ)辦身份證期間，很多應(yīng)急場(chǎng)景就會(huì)遇到麻煩。

這是因?yàn)?，身份證在最開始設(shè)計(jì)的時(shí)候，主要應(yīng)用場(chǎng)景是離線認(rèn)證，而非在線認(rèn)證，但現(xiàn)階段很難滿足線上認(rèn)證的需求。

目前，國家推行一網(wǎng)通辦、線上辦、碼上辦，從頂層設(shè)計(jì)方面進(jìn)行設(shè)計(jì)和規(guī)劃，構(gòu)建數(shù)字城市、平安中國所需要的身份的認(rèn)證能力，就要用到生物識(shí)別技術(shù)。

例如，在上海的一網(wǎng)通辦項(xiàng)目中，亞略特提供的相關(guān)產(chǎn)品和技術(shù)，可以使非戶籍居民可以在很短時(shí)間內(nèi)取得居住證。

這背后的邏輯是，公安部門已經(jīng)掌握著居民準(zhǔn)確的身份信息，通過自助設(shè)備可以對(duì)人進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別；然后再通過引擎和比對(duì)能力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重；比對(duì)成功之后，居民不用身份證也可核實(shí)身份，辦理證件，這就避免了為了證明“自己是自己”而跑斷腿的情況，從而提高了政府的服務(wù)效率和居民的服務(wù)體驗(yàn)。

在身份認(rèn)證領(lǐng)域，亞略特在國內(nèi)外還有許多落地案例。

在國內(nèi)，亞略特是中國居民身份證七大應(yīng)用算法里面的入圍廠家之一，相關(guān)算法和指紋外設(shè)都取得了公安部的認(rèn)證。另外，亞略特也為我國出入境部門提供核心的生物特征采集和識(shí)別的能力，剛才提到生物識(shí)別簽證，我們就是核心技術(shù)供應(yīng)商。

在國外，亞略特的技術(shù)和設(shè)備支撐了非洲八個(gè)國家的總統(tǒng)選舉，為了公平公正，準(zhǔn)確的識(shí)別選民身份，確保一人一票是關(guān)鍵要素。

另一個(gè)案例是印度，印度沒有實(shí)體身份證，而是線上發(fā)ID，在線比對(duì)，為此節(jié)約了很大一部分成本。

我們國家需要實(shí)體身份證，其成本遠(yuǎn)不止居民交的20元錢，每年都要補(bǔ)貼很多資金，但印度跳過這一步，直接在后端建立很大的身份識(shí)別特征庫，包括人臉、指紋和虹膜都在里面。

在印度項(xiàng)目中，亞略特主要提供指紋算法和終端認(rèn)證的能力。在實(shí)際公測(cè)階段，亞略特與國際知名公司一起同臺(tái)PK，取得了非常好的測(cè)試成績(jī)，我們有兩項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)FRR、FAR取得非常領(lǐng)先的成績(jī)。

Trustlink是亞略特很早提出的產(chǎn)品，是生物特征識(shí)別引擎的重要平臺(tái)。

最初研發(fā) Trustlink 的目的很簡(jiǎn)單，就是解決生物特征識(shí)別的應(yīng)用，怎么簡(jiǎn)單怎么應(yīng)用。一方面解決應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)于生物識(shí)別的驅(qū)動(dòng)，不用關(guān)心算法的復(fù)雜性；另一方面通過統(tǒng)一Trustlink的平臺(tái)接口，方便的讓第三方系統(tǒng)接入進(jìn)來。

這個(gè)模式推廣以后，各行各業(yè)的應(yīng)用、場(chǎng)景都很方便接入，得到了市場(chǎng)的認(rèn)可。經(jīng)過16年的發(fā)展，已經(jīng)成為亞略特的基因和標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)模式。

隨著智慧系統(tǒng)的演進(jìn)，現(xiàn)在的Trustlink的算法能力都有了很大提高，里面集成了生物識(shí)別引擎、算法倉庫、智能分析和數(shù)據(jù)匯聚等能力，中間集成AIoT的管理平臺(tái)，形成大的AI技術(shù)中臺(tái)。

這個(gè)中臺(tái)可以鏈接多種不同類型的終端，可面向無人值守場(chǎng)景，也可對(duì)接監(jiān)控?zé)o感的信息采集和識(shí)別，再就是門禁類的產(chǎn)品都可以進(jìn)行對(duì)接，通過不同的模型來服務(wù)不同的智慧城市里面的行業(yè)應(yīng)用。

舉個(gè)例子：我們賦能伙伴一起做的廣西智慧稅務(wù)系統(tǒng)。

當(dāng)時(shí)我們結(jié)合邏輯框架，分析智慧稅務(wù)系統(tǒng)有哪些不同的地方，在智慧系統(tǒng)外面建設(shè)了技術(shù)中臺(tái)，通過技術(shù)中臺(tái)構(gòu)建了兩個(gè)大的生物特征庫：一個(gè)是企業(yè)辦稅人的生物特征庫，另一個(gè)是涉稅工作人員的生物特征庫。

這個(gè)系統(tǒng)部署以后，有兩大方面的作用：對(duì)內(nèi)提供了用戶系統(tǒng)登錄的身份認(rèn)證，用生物特征識(shí)別進(jìn)行身份確認(rèn)，通過系統(tǒng)的結(jié)合，在辦理稅務(wù)關(guān)鍵業(yè)務(wù)時(shí)候會(huì)進(jìn)行關(guān)鍵確權(quán)（銀行辦理關(guān)鍵業(yè)務(wù)的時(shí)候一定會(huì)有經(jīng)理級(jí)人物進(jìn)行確權(quán)），這就是通過二次確權(quán)來確保每筆辦稅業(yè)務(wù)的可追溯、可審計(jì)，防抵賴的情況。并且底座部分集成了重點(diǎn)人員庫，還有稅務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)人。通過生物特征的比對(duì)技術(shù)，我們就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)辦稅人風(fēng)控的預(yù)警工作。

另一方面是面向企業(yè)辦稅人的智能化無感體驗(yàn)。

企業(yè)辦稅人從進(jìn)入辦稅大廳開始，攝像頭就完成對(duì)他的人臉抓拍，進(jìn)行身份識(shí)別?；诖司湍芘袛喑鲈撧k稅人屬于哪家企業(yè)，可能辦哪些業(yè)務(wù)，直接在系統(tǒng)里排號(hào)，辦稅人只需要等叫號(hào)即可。整個(gè)過程實(shí)現(xiàn)無感、智能，大量節(jié)約辦稅人員排隊(duì)的前置業(yè)務(wù)的時(shí)間。

又比如我們做高考的實(shí)際案例。 

2021年，我們?cè)诒本┩瞥鰺o身份證、無準(zhǔn)考證參加高考，這其中的難點(diǎn)在于，保證考生在進(jìn)行身份認(rèn)證的時(shí)候能夠及時(shí)、準(zhǔn)確無誤地識(shí)別出來，不能出現(xiàn)故障。

考試前我們對(duì)所有參加高考的考生進(jìn)行生物特征信息的采集，在考場(chǎng)布置了很多終端設(shè)備，加上考務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)，構(gòu)成整個(gè)考務(wù)系統(tǒng)，考生即便是忘帶身份證、準(zhǔn)考證，依然能夠參加考試。整個(gè)高考期間，沒有出現(xiàn)任何故障，真正做到了零失誤、零誤時(shí)。

之前有報(bào)道稱，有人冒名頂替上大學(xué)的案件，社會(huì)影響非常差。但現(xiàn)在基本上不太可能，因?yàn)槲覀兛梢杂眠^身份認(rèn)證和識(shí)別信息在新生入學(xué)時(shí)，將采集到的數(shù)據(jù)和最初高考報(bào)名時(shí)采集到的照片進(jìn)行比對(duì)，整個(gè)環(huán)節(jié)都是連接起來的，這樣就避免了頂替事件發(fā)生的可能。

這張圖右邊的例子，是我們?cè)谏綎|大學(xué)做的智慧校園一臉通的解決方案。疫情期間，學(xué)校需要對(duì)出入校人員進(jìn)行管理，通過對(duì)全校范圍內(nèi)的師生進(jìn)行必要信息采集，利用AI中臺(tái)與教務(wù)系統(tǒng)對(duì)接，迅速部署到終端，學(xué)生只需要刷臉即可進(jìn)出校園，對(duì)于疫情防控起到不錯(cuò)的效果。

這張圖是亞略特的技術(shù)總架構(gòu)：基座部分是亞略特自研的生物識(shí)別算法和安全芯片；中間部分是基于Trustlink生物識(shí)別比對(duì)引擎再加上AIoT的管理平臺(tái)形成的AI技術(shù)中臺(tái)，名叫“大觀視界”。

大觀視界寓意著豐富的場(chǎng)景，亞略特的愿景是，“在越來越多的場(chǎng)景對(duì)前端行業(yè)進(jìn)行賦能，不斷豐富數(shù)字城市應(yīng)用信息，為行業(yè)和人群提供服務(wù)”。

那么，隨著業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)展，行業(yè)增多，整個(gè)中臺(tái)處理起來數(shù)據(jù)越來越復(fù)雜，需要一個(gè)行之有效的架構(gòu)體系才能支撐業(yè)務(wù)。

我剛才講到的云-端-邊-安的體系，云、端都是一套體系，這里不再贅述，主要講一講對(duì)于邊和安的理解。

邊緣，指的是把算力算法放到城市的節(jié)點(diǎn)上去。這些節(jié)點(diǎn)主要起三個(gè)作用：

一是數(shù)字城市信息匯聚的抓手；

二是邊緣計(jì)算可實(shí)現(xiàn)“去中心化”；

萬物互聯(lián)的時(shí)代，感知設(shè)備越來越多，海量數(shù)據(jù)對(duì)中心端的存儲(chǔ)壓力、計(jì)算壓力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、響應(yīng)速度等都帶來挑戰(zhàn)。所以要發(fā)展邊緣端，讓部分算力前置，來解決部分無需中心端就能解決的問題。

三是安全；

《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》先后出臺(tái)，整個(gè)社會(huì)對(duì)安全高度重視，技術(shù)解決方案也要非常重視這一點(diǎn)，邊緣端有利于數(shù)據(jù)保護(hù)。 

剛才提到，邊緣端起著信息匯聚的作用，這一點(diǎn)如何理解？

傳統(tǒng)建設(shè)模式里面，很多企業(yè)構(gòu)建的模式是端到云。這種模式的優(yōu)勢(shì)在于：快速部署、統(tǒng)一接口，直接上云，通過云云對(duì)接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚。

但是這種模式存在可完善的點(diǎn)，上面已經(jīng)提到，比如響應(yīng)速度、安全、帶寬要求高等等，所以我們現(xiàn)在構(gòu)建以邊緣網(wǎng)關(guān)為核心的數(shù)據(jù)匯聚體系。

邊緣網(wǎng)關(guān)靠近應(yīng)用端，對(duì)接非常方便，不用考慮長(zhǎng)遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)傳輸帶來的安全問題。在亞略特的安全網(wǎng)關(guān)里面，在硬件上有安全加密機(jī)制；并且，所有匯聚體系的平臺(tái)都隱藏在網(wǎng)關(guān)后面，并不完全公開；數(shù)據(jù)是很安全的。

很多場(chǎng)景實(shí)際上不需要聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)上云的風(fēng)險(xiǎn)之一就是安全隱患。所以我們的網(wǎng)關(guān)是通過兩個(gè)雙網(wǎng)口的互不干擾的方式串聯(lián)不同的網(wǎng)絡(luò)，來避免網(wǎng)絡(luò)向外暴露的問題。

這里的網(wǎng)關(guān)不是路由器，通過這個(gè)網(wǎng)無法訪問另外的網(wǎng)，只有網(wǎng)關(guān)有雙網(wǎng)訪問的權(quán)限。剛才提到的智慧分析能力、邊緣計(jì)算的能力放到網(wǎng)關(guān)里面，可以很方便為社會(huì)端的應(yīng)用來進(jìn)行一部分智能化的賦能。

例如，把視頻分析的技術(shù)能力放到網(wǎng)關(guān)里面，如果企業(yè)端需要對(duì)視頻有一定結(jié)構(gòu)化分析的需求，或者行為分析的需求，都可以在網(wǎng)關(guān)里面進(jìn)行處理。

網(wǎng)關(guān)更貼近數(shù)據(jù)終端，能夠比中心端進(jìn)行更快速地響應(yīng)。

比如布控重點(diǎn)人的預(yù)警。在邊緣端把數(shù)據(jù)處理完之后向中心端可以有策略的傳輸數(shù)據(jù)，沒必要把所有數(shù)據(jù)都匯聚到中心端，這樣就能很大層面減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸、中心端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的壓力。

這是亞略特對(duì)這個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)匯聚體系整個(gè)的理解。

一個(gè)實(shí)際落地案例，是我們通過分布式AI邊緣計(jì)算的單元，將生物識(shí)別的算法、行為分析能力集成在里面，結(jié)合云端大數(shù)據(jù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)處理能力，以大觀視界數(shù)據(jù)中臺(tái)的方式，為江西省冷庫智慧監(jiān)管以及風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)進(jìn)行了賦能。

經(jīng)過半年多的建設(shè)和推廣，現(xiàn)在已經(jīng)全面在當(dāng)?shù)氐睦鋷焓称钒踩矫嫣峁┝速x能，其風(fēng)險(xiǎn)管控能力在整個(gè)新冠疫情期間有很大的提高。

最后我再談一談關(guān)于數(shù)據(jù)的問題。

大家經(jīng)常會(huì)聽說數(shù)據(jù)濫用的問題，數(shù)據(jù)上云以后，上公有云還是私有云？上云以后，數(shù)據(jù)所有權(quán)歸誰？算誰的資產(chǎn)？

根據(jù)《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人隱私保護(hù)法》，個(gè)人的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是屬于個(gè)人所有，社會(huì)數(shù)字城市的建設(shè)、公安治安防控的需求，企業(yè)享有數(shù)據(jù)的共享權(quán)而不是所有權(quán)。

作為技術(shù)供應(yīng)商，在云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)帶來隱患，那么我們是不是要找可靠、可信的保管人？來避免企業(yè)對(duì)社會(huì)采集信息的濫用，這些都是行業(yè)需要思考的問題。

具體到亞略特，在信息安全保障方面，亞略特基于生物識(shí)別模組外設(shè)再結(jié)合系統(tǒng)登錄、應(yīng)用授權(quán)、云桌面管理等軟件一體化的策略，開發(fā)了亞略特生物識(shí)別安全框架。

亞略特生物識(shí)別安全框架不僅能夠無縫對(duì)接WBF，還可以無縫對(duì)接windows10的window hello，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨操作系統(tǒng)、跨應(yīng)用系統(tǒng)的諸多限制，彌補(bǔ)傳統(tǒng)口令認(rèn)證的方式存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和缺陷，從而提高了整個(gè)電腦和應(yīng)用系統(tǒng)的安全性，做到人與系統(tǒng)間的識(shí)人認(rèn)證的結(jié)果，從而構(gòu)建了真正可信的數(shù)字身份識(shí)別。

在智慧城市建設(shè)過程中，亞略特一直與合作伙伴深挖場(chǎng)景應(yīng)用，現(xiàn)在已經(jīng)在智慧樓宇、智慧醫(yī)療、交通、物流、智慧社區(qū)、智慧公安和政務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域都已經(jīng)形成了相應(yīng)的落地解決方案。

最后，企業(yè)作為智慧城市建設(shè)的技術(shù)供應(yīng)商和服務(wù)商，一定不能忘了初心，即以人為本。而生物識(shí)別技術(shù)的本質(zhì)，是“識(shí)別人、管理人和服務(wù)人”。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。