汽车行业自动驾驶方案

汽车行业自动驾驶方案Theterm"AutomotiveIndustryAutonomousDrivingSolutions"referstoarangeoftechnologiesandstrategiesdesignedtoenablevehiclestooperatewithouthumanintervention.Thesesolutionsareparticularlyrelevantinthecontextofmoderntransportationsystems,wheresafety,efficiency,andconvenienceareparamount.Theyencompassadvancedsensors,AIalgorithms,andvehiclecontrolsystemsthatworktogethertointerpretthevehicle'senvironmentandmakedecisionsaccordingly.Theapplicationofautonomousdrivingsolutionsspansacrossvariousscenarios,fromdriver-assistfeaturesinluxurycarstofullyautonomousvehiclesonpublicroads.Intheformer,thetechnologyisusedtoenhancethedriver'sexperiencebyreducingtheworkloadandminimizingtheriskofaccidents.Inthelatter,thefocusisoncreatingaseamlessandefficienttransportationnetworkthatcanadapttochangingtrafficconditionsandprovidepassengerswithahassle-freejourney.Todevelopeffectiveautomotiveindustryautonomousdrivingsolutions,acombinationofstringenttechnicalrequirementsmustbemet.Thisincludeshigh-precisionsensorsforaccuratedatacollection,robustAIalgorithmscapableofhandlingcomplexdecision-making,andreliablevehiclecontrolsystemsthatcanensuresafeandpredictablevehiclebehavior.Additionally,theintegrationofthesetechnologiesmustbeseamless,ensuringasmoothtransitionfromtraditionaltoautonomousdrivingwithoutcompromisingonsafetyorperformance.汽车行业自动驾驶方案详细内容如下：第一章自动驾驶技术概述1.1自动驾驶技术发展历程自动驾驶技术作为汽车行业的重要发展趋势，其发展历程可追溯至上世纪末。从早期的辅助驾驶功能，如自动巡航、自动泊车，到如今逐渐成熟的自动驾驶系统，自动驾驶技术经历了以下几个阶段：（1）辅助驾驶阶段：20世纪80年代，汽车制造商开始研发辅助驾驶功能，如自动巡航控制系统、自动泊车系统等。这些功能虽然不能实现完全自动驾驶，但为驾驶员提供了极大的便利。（2）半自动驾驶阶段：21世纪初，传感器、控制器、执行器等关键技术的进步，半自动驾驶技术逐渐应用于市场。这一阶段的代表技术包括自适应巡航、车道保持辅助、自动紧急制动等。（3）高级自动驾驶阶段：自动驾驶技术取得了突破性进展，高级自动驾驶系统逐渐成熟。特斯拉、谷歌等公司纷纷推出自动驾驶汽车，实现了在特定场景下的自动驾驶功能。1.2自动驾驶技术分类与级别自动驾驶技术根据其功能和应用场景，可分为以下几类：（1）按功能分类：自动驾驶技术可分为辅助驾驶、半自动驾驶和全自动驾驶。其中，辅助驾驶功能主要包括自动巡航、自动泊车等；半自动驾驶功能包括车道保持、自动紧急制动等；全自动驾驶功能则可实现车辆在多种场景下的自动驾驶。（2）按级别分类：美国汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶技术分为0级至5级，共六个级别。0级为无自动驾驶功能，5级为完全自动驾驶。以下为各级别简要描述：0级：无自动驾驶功能，完全由驾驶员控制车辆。1级：单一功能自动驾驶，如自动巡航。2级：部分自动驾驶，如车道保持和自动紧急制动。3级：有条件的自动驾驶，车辆可在特定场景下自动驾驶，但驾驶员需随时接管。4级：高度自动驾驶，车辆可在多种场景下自动驾驶，无需驾驶员干预。5级：完全自动驾驶，车辆可应对所有道路和交通状况，无需驾驶员参与。1.3自动驾驶技术发展趋势（1）技术创新：自动驾驶技术的发展离不开关键技术的创新。未来，传感器、控制器、执行器等核心技术将不断优化，提高自动驾驶系统的功能和可靠性。（2）安全性提升：自动驾驶技术的核心目标是提高道路安全性。技术的进步，自动驾驶车辆的安全功能将不断提升，有望降低交通率。（3）产业化进程加快：自动驾驶技术的成熟，产业化进程将加快。未来，自动驾驶汽车将逐步进入市场，为消费者带来全新的出行体验。（4）跨界合作：自动驾驶技术的发展涉及多个领域，如汽车制造、通信、人工智能等。跨界合作将有助于推动自动驾驶技术的创新和产业化。（5）法规政策支持：将加大对自动驾驶技术的支持力度，出台相关政策法规，为自动驾驶技术的发展创造良好的环境。第二章自动驾驶感知系统2.1感知系统组成与原理2.1.1感知系统组成自动驾驶感知系统是自动驾驶技术的核心部分，主要由以下几个组成部分构成：（1）传感器：包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等，用于获取车辆周围环境的信息。（2）数据融合模块：将不同传感器获取的数据进行融合，形成一个全面的环境信息模型。（3）数据处理与分析模块：对融合后的数据进行处理和分析，提取出环境中的关键信息。（4）控制模块：根据数据处理与分析结果，对车辆进行实时控制。2.1.2感知系统原理感知系统的原理主要是通过传感器获取环境信息，然后通过数据融合、处理与分析，实现对环境的感知。具体原理如下：（1）传感器采集：传感器根据其工作原理，实时采集车辆周围的环境信息，如路面状况、前方障碍物、交通标志等。（2）数据融合：将不同传感器采集的数据进行融合，形成一个完整的环境信息模型，提高感知准确性。（3）数据处理与分析：对融合后的数据进行处理和分析，提取出环境中的关键信息，如车辆位置、速度、前方道路状况等。（4）控制决策：根据数据处理与分析结果，对车辆进行实时控制，实现自动驾驶。2.2感知系统关键技术研究2.2.1传感器技术传感器技术是感知系统的核心技术之一，主要包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等。各种传感器具有不同的优缺点，研究如何将这些传感器进行有效融合，以提高感知准确性是关键。2.2.2数据融合技术数据融合技术是将不同传感器获取的数据进行融合，形成一个完整的环境信息模型。研究数据融合技术，提高融合精度和实时性，对于自动驾驶感知系统的功能提升具有重要意义。2.2.3数据处理与分析技术数据处理与分析技术是对融合后的数据进行处理和分析，提取出环境中的关键信息。研究高效、准确的数据处理与分析算法，对于提高自动驾驶系统的功能和安全性。2.3感知系统在自动驾驶中的应用2.3.1环境感知感知系统通过传感器采集车辆周围环境信息，实现对道路、障碍物、交通标志等目标的识别。环境感知是自动驾驶系统进行决策的基础。2.3.2障碍物检测与避障感知系统可以检测到前方的障碍物，如行人、车辆等，并根据障碍物的位置、速度等信息，进行避障控制。2.3.3车道保持与行驶轨迹规划感知系统通过识别车道线，实现车道保持功能。同时根据道路状况和前方目标信息，进行行驶轨迹规划。2.3.4自动泊车感知系统可以识别停车位和周围环境，实现自动泊车功能。2.3.5智能交通系统感知系统可以实时获取道路状况和交通信息，为智能交通系统提供数据支持，提高道路通行效率。第三章自动驾驶决策与规划3.1决策与规划系统组成自动驾驶决策与规划系统是自动驾驶汽车的核心部分，其主要任务是根据车辆的实时环境信息和预设的行驶目标，进行合理的决策和路径规划。决策与规划系统主要由以下几个部分组成：（1）感知模块：负责收集车辆周围的环境信息，如道路、交通标志、行人、车辆等，为决策与规划提供基础数据。（2）数据处理模块：对感知模块收集到的数据进行预处理，提取有效信息，为后续决策与规划提供可靠的数据支持。（3）决策模块：根据数据处理模块提供的信息，结合车辆状态和预设目标，进行决策。决策内容主要包括行驶方向、速度、车道保持、避障等。（4）规划模块：根据决策模块的输出，制定车辆的行驶路径。规划模块包括全局路径规划和局部路径规划，全局路径规划负责制定从起点到终点的整体路径，局部路径规划则负责实时调整车辆行驶轨迹。（5）控制模块：将规划模块的行驶路径转换为车辆的实际动作，如加速、减速、转向等。3.2决策与规划算法研究决策与规划算法研究是自动驾驶领域的关键技术之一。以下介绍几种常见的决策与规划算法：（1）启发式搜索算法：如A算法、D算法等，通过评价函数对搜索空间进行排序，以找到最优解。（2）图论算法：如最短路径算法、最大流算法等，利用图论理论解决路径规划问题。（3）机器学习算法：如决策树、支持向量机、神经网络等，通过学习大量样本数据，自动提取特征，进行决策与规划。（4）遗传算法、蚁群算法等优化算法：通过模拟自然进化过程，寻找全局最优解。3.3决策与规划在自动驾驶中的应用决策与规划技术在自动驾驶领域具有广泛的应用，以下列举几个典型场景：（1）高速公路自动驾驶：在高速公路上，自动驾驶车辆需要根据前方车辆、道路状况、交通标志等信息，进行合理的速度控制、车道保持和避障决策。（2）城市道路自动驾驶：在城市道路中，自动驾驶车辆需要应对复杂的交通环境，如行人、非机动车、交通信号等，进行实时决策与规划。（3）停车场自动驾驶：在停车场内，自动驾驶车辆需要进行自主泊车，包括寻找空余车位、规划泊车路径等。（4）紧急情况处理：在遇到紧急情况时，如前方突然出现的障碍物、车辆故障等，自动驾驶车辆需要迅速做出决策，保证行车安全。（5）自动驾驶编队：在自动驾驶编队行驶过程中，车辆之间需要保持适当的车距、速度和行驶轨迹，以提高行驶效率和安全性。通过不断优化决策与规划算法，自动驾驶技术将更好地适应各种复杂场景，为我国智能交通系统的发展贡献力量。第四章自动驾驶控制系统4.1控制系统组成与原理自动驾驶控制系统的核心在于实现对车辆的精确控制，以保证行驶过程中的安全性、稳定性和舒适性。控制系统主要由以下几个部分组成：（1）感知模块：负责收集车辆周围的环境信息，如道路状况、交通标志、障碍物等。感知模块主要包括摄像头、雷达、激光雷达等传感器。（2）决策模块：根据感知模块收集到的信息，进行数据融合和处理，制定合适的行驶策略。决策模块主要包括路径规划、障碍物避让、行驶速度控制等算法。（3）执行模块：负责将决策模块输出的控制指令转化为车辆的实际动作。执行模块主要包括发动机控制、转向控制、制动控制等。控制系统的工作原理如下：感知模块实时采集车辆周围环境信息，传输给决策模块；决策模块对环境信息进行处理，行驶策略；执行模块根据行驶策略，控制车辆完成相应动作。4.2控制系统关键技术研究自动驾驶控制系统的关键技术主要包括以下几个方面：（1）感知技术：感知技术是自动驾驶控制系统的前提，主要包括传感器技术、数据融合技术和图像识别技术等。传感器技术涉及多种传感器如摄像头、雷达、激光雷达等，用于收集环境信息；数据融合技术负责将不同传感器收集到的数据进行整合，提高信息准确性；图像识别技术用于识别道路状况、交通标志等。（2）决策技术：决策技术是自动驾驶控制系统的核心，主要包括路径规划、障碍物避让和行驶速度控制等。路径规划技术负责为车辆规划出合理的行驶路径；障碍物避让技术用于识别并避开行驶过程中的障碍物；行驶速度控制技术则根据道路状况和交通规则，调整车辆的行驶速度。（3）执行技术：执行技术是自动驾驶控制系统实现的关键，主要包括发动机控制、转向控制和制动控制等。发动机控制技术负责调整发动机输出功率，实现车辆的加速和减速；转向控制技术用于控制车辆的转向角度，保持稳定行驶；制动控制技术则实现车辆的制动动作，保证行驶安全。4.3控制系统在自动驾驶中的应用控制系统在自动驾驶中的应用主要体现在以下几个方面：（1）自动驾驶车辆：控制系统使自动驾驶车辆能够在复杂环境中自主行驶，实现无人驾驶。自动驾驶车辆具有以下特点：高精度感知周围环境、实时决策行驶策略制定、精确执行车辆控制指令。（2）智能交通系统：控制系统在智能交通系统中的应用，可以有效提高道路通行效率，降低交通发生概率。智能交通系统主要包括智能交通信号控制、智能停车场管理、智能道路监控等。（3）车联网技术：控制系统与车联网技术相结合，可以实现车与车、车与路、车与人之间的信息交互，提高车辆行驶安全性和舒适性。车联网技术主要包括车载通信技术、车路通信技术和车联网平台等。（4）无人驾驶物流：控制系统在无人驾驶物流领域的应用，可以提高物流运输效率，降低人力成本。无人驾驶物流主要包括无人驾驶货车、无人驾驶配送等。第五章自动驾驶定位与地图5.1定位与地图技术概述在自动驾驶领域，定位与地图技术是保障车辆安全、准确行驶的核心技术之一。定位技术通过对车辆的位置进行精确测量，为车辆提供实时位置信息；地图技术则是对道路、地形等环境信息进行采集、处理和表达，为自动驾驶车辆提供决策依据。定位与地图技术主要包括以下几个方面的内容：（1）定位技术：包括卫星导航定位、车载传感器定位、视觉定位等；（2）地图数据采集：通过激光雷达、摄像头等设备对道路、地形等环境信息进行采集；（3）地图数据处理：对采集到的数据进行处理，适用于自动驾驶的地图数据；（4）地图数据表达：将地图数据以可视化的形式展示给驾驶员，提供导航、预警等功能。5.2高精度定位技术研究高精度定位技术是自动驾驶系统的关键组成部分，其研究主要包括以下几个方面：（1）卫星导航定位：利用全球定位系统（GPS）等卫星导航系统，实现车辆在地球表面的精确定位；（2）车载传感器定位：通过车载惯性导航系统（INS）、轮速传感器等设备，实现车辆在短时间内的精确定位；（3）视觉定位：利用计算机视觉技术，通过识别道路特征点，实现车辆在道路上的精确定位；（4）多传感器数据融合：将卫星导航、车载传感器和视觉定位等数据融合，提高定位精度和可靠性。5.3地图数据融合与处理地图数据融合与处理是自动驾驶定位与地图技术的关键环节，主要包括以下几个方面：（1）数据采集：通过激光雷达、摄像头等设备，对道路、地形等环境信息进行采集；（2）数据预处理：对采集到的数据进行去噪、去畸变等预处理，提高数据质量；（3）数据融合：将不同设备采集到的数据进行融合，全面的地图数据；（4）数据处理：对融合后的地图数据进行建模、分割、识别等处理，提取道路、地形等关键信息；（5）数据表达：将处理后的地图数据以可视化的形式展示给驾驶员，提供导航、预警等功能。第六章自动驾驶安全与可靠性6.1安全性与可靠性评价标准6.1.1概述自动驾驶系统的安全性与可靠性是衡量其功能的关键指标。为保证自动驾驶系统的安全可靠，需制定相应的评价标准。本文将从以下几个方面介绍自动驾驶系统的安全性与可靠性评价标准。6.1.2评价指标（1）故障率：指自动驾驶系统在运行过程中发生故障的频率。故障率越低，说明系统的可靠性越高。（2）安全性等级：根据自动驾驶系统在不同场景下的安全性表现，可分为A、B、C、D四个等级，其中A级安全性最高，D级安全性最低。（3）平均故障间隔时间（MTBF）：指自动驾驶系统在正常运行过程中，两次故障之间的平均时间。MTBF越长，说明系统的可靠性越高。（4）平均修复时间（MTTR）：指自动驾驶系统发生故障后，修复所需的时间。MTTR越短，说明系统的可靠性越高。6.1.3评价方法（1）实验室测试：通过模拟实际场景，对自动驾驶系统进行长时间、高强度的测试，以评估其安全性与可靠性。（2）实车测试：在封闭或半封闭道路进行实车测试，评估自动驾驶系统在不同路况、不同环境下的安全性与可靠性。（3）数据分析：通过收集自动驾驶系统的运行数据，分析故障原因，优化系统功能。6.2安全性与可靠性技术措施6.2.1概述为保证自动驾驶系统的安全性与可靠性，需采取一系列技术措施。以下将从硬件、软件、网络等方面介绍安全性与可靠性技术措施。6.2.2硬件措施（1）冗余设计：通过增加硬件冗余，提高系统的可靠性。例如，采用多传感器融合、多控制器备份等技术。（2）高功能传感器：采用高功能传感器，提高环境感知的准确性和实时性。（3）高可靠性执行器：采用高可靠性执行器，保证自动驾驶系统在紧急情况下能够及时作出响应。6.2.3软件措施（1）模块化设计：将自动驾驶系统划分为多个模块，实现功能独立，降低系统复杂度。（2）代码审查：对软件代码进行严格审查，保证代码质量。（3）实时监控：对系统运行状态进行实时监控，发觉异常及时报警。6.2.4网络措施（1）加密通信：对自动驾驶系统与外部设备之间的通信进行加密，防止数据泄露。（2）防火墙：设置防火墙，防止外部攻击。（3）安全认证：对访问自动驾驶系统的用户进行身份认证，保证系统安全。6.3安全性与可靠性测试与验证6.3.1概述自动驾驶系统的安全性与可靠性测试与验证是保证系统在实际应用中能够满足要求的关键环节。以下将从测试内容、测试方法、测试环境等方面介绍安全性与可靠性测试与验证。6.3.2测试内容（1）功能测试：验证自动驾驶系统是否具备预设的功能。（2）功能测试：评估自动驾驶系统的功能指标，如响应时间、故障率等。（3）安全性测试：评估自动驾驶系统在不同场景下的安全性。（4）可靠性测试：评估自动驾驶系统在长时间运行过程中的可靠性。6.3.3测试方法（1）模拟测试：通过模拟实际场景，对自动驾驶系统进行测试。（2）实车测试：在封闭或半封闭道路进行实车测试。（3）数据分析：收集测试数据，分析系统功能。6.3.4测试环境（1）实验室环境：搭建模拟实际场景的实验室环境，进行封闭测试。（2）封闭道路环境：在封闭道路进行实车测试，保证测试安全。（3）半封闭道路环境：在半封闭道路进行实车测试，模拟实际交通环境。第七章自动驾驶法律法规与政策7.1自动驾驶法律法规概述自动驾驶技术的发展，使得法律法规成为推动其商业化进程的关键因素。自动驾驶法律法规涉及多个领域，包括道路交通安全、产品责任、数据安全与隐私保护、保险责任等。以下对自动驾驶法律法规进行简要概述：（1）道路交通安全法规道路交通安全法规是自动驾驶法律法规的核心部分，主要包括自动驾驶车辆的道路测试、示范运行及商业化运营等方面的规定。这些法规旨在保障自动驾驶车辆在道路行驶过程中的安全性，为自动驾驶技术的推广提供法律依据。（2）产品责任法规产品责任法规涉及自动驾驶车辆制造商在产品设计与制造过程中的责任。当自动驾驶车辆发生时，产品责任法规将明确制造商、供应商、软件开发者等各方的责任，为受害者提供法律救济。（3）数据安全与隐私保护法规数据安全与隐私保护法规旨在规范自动驾驶车辆在数据收集、存储、处理和传输过程中的行为，保证用户数据的安全与隐私。这些法规包括数据加密、数据访问权限、数据删除等要求。（4）保险责任法规保险责任法规涉及自动驾驶车辆在发生时，保险公司如何承担赔偿责任。这些法规将明保证险公司、制造商、车主等各方的责任，为受害者提供赔偿保障。7.2自动驾驶政策环境分析自动驾驶政策环境主要包括国家政策、地方政策以及行业政策等方面。以下对自动驾驶政策环境进行分析：（1）国家政策国家政策在自动驾驶领域的发展中起到引领作用。我国高度重视自动驾驶技术的研究与应用，出台了一系列政策文件，如《新能源汽车产业发展规划（20212035年）》，为自动驾驶技术的发展创造了有利条件。（2）地方政策地方政策在自动驾驶领域的发展中起到推动作用。各地根据自身实际情况，出台了一系列政策措施，如设立自动驾驶示范区、提供政策资金支持等，以促进自动驾驶技术的商业化进程。（3）行业政策行业政策涉及自动驾驶车辆的生产、销售、运营等环节。相关部门出台了一系列行业政策，如《自动驾驶车辆道路测试管理规范》等，为自动驾驶技术的应用提供政策保障。7.3自动驾驶法律法规的发展趋势自动驾驶技术的不断成熟，法律法规的发展趋势如下：（1）法律法规不断完善自动驾驶技术的推广，现有法律法规将不断完善，以适应新技术的发展需求。这包括对道路交通安全法规、产品责任法规、数据安全与隐私保护法规等进行修订和完善。（2）跨部门协作加强自动驾驶法律法规涉及多个部门，如交通运输、工业和信息化、公安、市场监管等。未来，各相关部门之间的协作将加强，共同推动自动驾驶法律法规的制定和实施。（3）国际法规协调自动驾驶技术在全球范围内发展迅速，我国在制定自动驾驶法律法规时，需要与国际法规进行协调，以促进国际合作和交流。第八章自动驾驶市场与发展前景8.1自动驾驶市场规模分析自动驾驶作为汽车行业的重要发展趋势，近年来市场规模持续扩大。根据相关研究数据显示，全球自动驾驶市场规模已从2016年的30亿美元增长至2020年的70亿美元，预计到2025年，全球自动驾驶市场规模将达到200亿美元。我国自动驾驶市场也在迅速发展，政策扶持和产业资本推动下，市场规模不断扩大。预计到2025年，我国自动驾驶市场规模将达到100亿美元。8.2自动驾驶产业链分析自动驾驶产业链上游主要包括传感器、控制器、执行器等关键零部件，中游为自动驾驶系统解决方案提供商，下游为整车制造企业和出行服务提供商。产业链上游，传感器、控制器等关键零部件技术逐渐成熟，成本不断降低，为自动驾驶技术的普及奠定了基础。中游，国内外多家企业纷纷布局自动驾驶系统解决方案，竞争激烈。下游，整车制造企业和出行服务提供商积极拥抱自动驾驶技术，推动产业链快速发展。8.3自动驾驶市场发展趋势（1）政策扶持力度加大自动驾驶技术的不断发展，各国纷纷出台政策，推动自动驾驶技术的发展。我国也对自动驾驶技术给予高度重视，出台了一系列政策，为自动驾驶技术的发展创造了良好的环境。（2）技术不断创新自动驾驶技术涉及多个领域，如人工智能、大数据、云计算等。这些技术的不断创新，自动驾驶系统将更加成熟，功能将不断提高。（3）市场竞争激烈国内外多家企业纷纷布局自动驾驶市场，竞争愈发激烈。未来，具备核心技术优势和产业链整合能力的企业将脱颖而出。（4）应用场景不断拓展自动驾驶技术将在多个场景得到应用，如高速公路、城市道路、港口、矿山等。技术的不断成熟，自动驾驶应用场景将不断拓展，渗透率将逐步提高。（5）商业模式创新自动驾驶技术将改变现有出行模式，推动商业模式创新。例如，自动驾驶出租车、共享出行等新型商业模式将逐渐成熟，为行业带来新的增长点。第九章自动驾驶关键部件与供应商9.1自动驾驶关键部件概述自动驾驶技术的实现依赖于众多关键部件的协同工作。以下为自动驾驶系统中几个关键部件的概述：9.1.1感知系统感知系统是自动驾驶车辆获取环境信息的关键部件，主要包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等。这些传感器可以实现对周围环境的感知，为后续决策提供数据支持。9.1.2计算平台计算平台是自动驾驶车辆的核心处理单元，主要负责处理传感器数据、实现决策和控制算法。计算平台通常由高功能处理器、图形处理器和专用硬件组成。9.1.3控制系统控制系统是实现自动驾驶车辆安全行驶的关键部件，主要包括执行机构、控制器和通信模块。控制系统负责根据感知系统和计算平台的数据，实现对车辆的精确控制。9.1.4数据处理与融合数据处理与融合是自动驾驶系统中的关键技术，主要负责对感知系统收集到的数据进行处理、融合和解析，为决策提供有效支持。9.2自动驾驶关键部件供应商分析以下为自动驾驶关键部件供应商的分析：9.2.1感知系统供应商（1）摄像头：索尼、三星、富士等；（2）雷达：博世、大陆、采埃孚等；（3）激光雷达：Velodyne、Ibeo、Luminar等；（4）超声波传感器：大陆、博世、海拉等。9.2.2计算平台供应商（1）高功能处理器：英特尔、英伟达、高通等；（2）图形处理器：英伟达、AMD等；（3）专用硬件：谷歌、特斯拉等。9.2.