用户案例 | 基于驾驶员转向偏好与认知负荷的个性化轨迹风险预测研究

在交通领域，风险预测技术对保障道路安全至关重要，尤其是弯道风险预测。传统风险预测多基于车辆位置检测，随着技术发展，基于轨迹的风险预测成为主流。长短期记忆（LSTM）网络因在处理序列数据上的优势，被广泛应用于轨迹预测，进而用于风险评估。例如，部分研究利用LSTM实现轨迹预测并构建碰撞预警模型，但这些早期方法常将驾驶员因素视为常量，未充分考虑其动态变化对风险的影响。驾驶员作为驾驶过程中的关键因素，其驾驶行为和工作负荷对风险预测有显著作用。驾驶员驾驶行为受驾驶习惯、路况、车辆性能等多种因素影响，难以精准建模。同时，驾驶风险与驾驶员工作负荷紧密相关，高工作负荷可能导致驾驶员注意力分散、反应迟缓，增加事故风险。基于Wilde的风险稳态理论，驾驶员会根据自身感知的风险和最大可接受风险调整驾驶行为，这进一步强调了在风险预测中考虑驾驶员动态因素的必要性。

当前，该领域研究的一个显著特征是广泛采用多源数据融合技术。除了传统的轨迹数据和车辆动态数据，眼动数据、生理数据等也被纳入研究范畴，以更全面地刻画驾驶员状态。例如，通过分析眼动数据中的注视点、瞳孔直径等指标，可评估驾驶员的注意力分配和认知负荷，从而为风险预测提供更丰富的信息。另一显著趋势在于提升模型的个性化与自适应能力。不同驾驶员的驾驶风格和行为模式存在差异，开发能够适应个体差异的风险预测模型成为研究热点。如本研究通过引入个性化指标，融合驾驶员转向行为与工作负荷信息，提升了轨迹预测和风险评估的准确性。未来，随着传感器技术、人工智能算法的不断发展，风险预测技术有望在更复杂场景下实现高精度、实时性的风险评估，为智能交通系统和高级驾驶辅助系统的发展提供有力支撑，进一步提升交通安全性。

下面请阅读基于ErgoLAB 人机环境同步平台V3.0结合多模态驾驶行为、眼动等数据进行驾驶风险预测的研究。

02

研究案例

题目：Personalized Trajectory-based Risk Prediction on Curved Roads with Consideration of Driver Turning Behavior and Workload

作者：Yahui Liu, Jingyuan Li, Yingbo Sun, Xuewu Ji and Chen Lv

期刊：IEEE TRANSACTIONS ON HUMAN-MACHINE SYSTEMS

DOI：10.1109/THMS.2024.3407333

研究背景

相较于直道驾驶，弯道驾驶的事故风险更高。据致命事故分析报告系统数据，约 25% 的致命事故发生在水平弯道，且 76% 的弯道致命事故为单车车道偏离事故。因此，弯道风险预测对降低事故率至关重要。

现有研究表明，车辆位置的检测与预测是风险预测的核心环节。为降低车道偏离风险，部分车辆配备车道偏离预警系统（LDWS），该系统通过检测车辆相对车道的位置，在车辆偏离车道时及时发出预警。近年来，车载传感技术与高精度全球定位系统（GPS）的发展为高级预警系统奠定基础 —— 这类系统有望利用预测车辆轨迹进行风险预测，并通过驾驶员界面提供辅助，从而主动降低交通事故率、保障驾驶安全。

当前弯道风险预测仍面临两大挑战：1）驾驶员转向行为受多种因素影响，建模难度大；2）驾驶风险受驾驶员工作负荷与风险感知的影响，需将驾驶员工作负荷纳入风险预测模型。

这两大挑战的核心瓶颈在于数据获取能力，转向行为建模需同时高频同步采集‘车辆轨迹 + 方向盘操作’数据，工作负荷量化需获取眼动等认知指标，且需与车辆动态数据对齐。ErgoLAB 人机环境同步平台 V3.0 支持多模态数据高频同步采集与精准预处理，为‘转向行为 + 工作负荷’的量化分析提供了可行的数据基础。

相关研究

基于轨迹的风险预测

车辆轨迹预测领域已有大量研究，LSTM 因预测性能优异被广泛应用。例如，Liu 等人采用 LSTM 编码网络进行机动识别，并提出一种考虑轨迹风格的轨迹预测模型；为提升预测精度，研究者还尝试纳入驾驶员意图与驾驶行为。此外，部分研究聚焦于利用预测轨迹进行风险预测，并融入多种驾驶员相关因素，如 Lyu 等人基于 LSTM 实现轨迹预测并应用于碰撞预警模型，Huang 等人将驾驶员行为融入风险预测框架并以历史轨迹为输入。然而，多数现有研究将风险模型中的驾驶员因素视为常量，忽略了其动态特性。

总体而言，LSTM 在预测任务中应用广泛，且将轨迹信息用于风险预测的趋势日益明显，但鲜有研究在风险预测中考虑驾驶员的动态转向行为。

驾驶员工作负荷

驾驶员工作负荷指驾驶与非驾驶活动占用的驾驶员认知资源，其水平受驾驶环境复杂度与次要任务影响。已有大量研究通过车辆动态信号与生理信号识别驾驶员认知工作负荷：车辆动态信号中，方向盘转角与纵向车速应用最广泛；生理信号则包括眼动、心率、脑电图等，其中眼动信号因可无接触测量而具有显著优势，主要指标包括扫视、注视、瞳孔直径、gaze位置及gaze速度。

研究表明，驾驶员认知工作负荷对未来驾驶风险有显著影响。根据 Wilde 的风险稳态理论，驾驶员会在感知风险与最大可接受风险间建立动态平衡，并据此调整驾驶行为——即驾驶员对自身工作负荷的认知及对当前风险的感知，会显著影响未来驾驶表现。为保障安全，部分驾驶员在工作负荷增加时会表现出风险补偿行为。另有研究证实，进行免提通话的驾驶员比无干扰驾驶员的横向偏移更小、车速更慢，这表明需关注高工作负荷下的车辆行驶状态，而非简单认为高工作负荷必然导致风险升高。因此，将驾驶员工作负荷融入弯道基于轨迹的风险预测十分必要。

研究目的

解决当前弯道风险预测中对驾驶员动态相关因素考虑有限、算法对个体差异适应性差的问题，进而提升弯道风险预测的准确性与稳健性，减少车道偏离事故以改善交通安全性。具体而言，研究旨在通过结合驾驶员转向行为与工作负荷这两个关键动态因素，构建一种新型个性化轨迹风险预测方法：一方面实现对驾驶员转向行为（向弯道内侧 / 外侧行驶）和认知工作负荷的有效识别与量化；另一方面将这些个性化信息融入轨迹预测模型以优化预测精度，并基于优化后的预测轨迹，利用风险势场理论实现更贴合驾驶员个体特征的弯道风险预测，最终为高级驾驶辅助系统提供技术支撑。

数据采集与预处理：ErgoLAB—— 从 “数据采集” 到 “数据质控” 的全流程学术支撑

实验设计

实验设备

本研究的所有关键数据均依托ErgoLAB 人机环境同步平台 V3.0获取：

多模态同步采集：构建虚拟驾驶环境，采用ErgoLAB 人机环境同步平台V3.0同步采集多模态驾驶行为、生理、脑电及眼动数据。本研究主要分析驾驶行为和眼动数据。研究采用被试内实验设计，通过添加驾驶次任务构建了两种不同负荷的驾驶情境，其中低负荷状态下，被试只需完成驾驶任务，高负荷状态下除了驾驶主任务，还需要完成接听电话次任务。

内置数据预处理工具：ErgoLAB 人机环境同步平台眼动数据处理模块可自动完成‘线性插值（75ms 最大间隙）+3 窗口移动中值滤波 + 基线校正’，避免人工处理的误差，确保瞳孔直径、注视、扫视等认知指标的可靠性；

标准化数据输出：ErgoLAB 人机环境同步平台支持多种数据格式输出，减少后续数据转换的偏差，为建模提供‘即用型’高质量数据。

图1：驾驶模拟实验装置

实验流程

招募 22 名成年驾驶员（年龄 20-40 岁，平均 26.64 岁，标准差 3.96），其中 5 名专业驾驶员、17 名非专业驾驶员，以提升研究外部有效性。驾驶场景设为双向两车道单向道路，每个弯道后接直线路段（见图 2）。实验分为三个阶段：

图2：驾驶场景和实验设计

准备阶段：告知驾驶员驾驶为主要任务，接听电话为次要任务。设置驾驶场景并进行设备校准。

练习阶段：驾驶员进行约 10 分钟驾驶练习以熟悉模拟器，练习场景与正式实验一致。

正式实验阶段：含 2 个实验（各重复 2 次），每次实验前重新校准眼动仪。实验 1 为无干扰驾驶；实验 2 通过让驾驶员接听免提电话并回答日常对话问题引入认知干扰，通话全程通过蓝牙耳机进行。11 名驾驶员按 “1-1-2-2” 顺序完成 4 次实验，其余 11 名按 “2-2-1-1” 顺序进行。

数据预处理

驾驶模拟数据集包含轨迹数据、车辆动态数据与眼动数据，预处理流程（见图 3）如下：

图3：数据预处理流程

数据剔除与时间同步：剔除 4 组因眼动仪连接故障导致的不完整数据，以车辆动态数据记录起始时间为 “时间零点”，同步实验时间轴并移除初始眼动数据。

滤波与基线校正：采用ErgoLAB Eyetracking眼动数据分析模块处理原始眼动数据提取眼动特征值—— 平均左右眼的 gaze 位置与瞳孔直径；对 gaze 位置进行最大间隙 75ms 的线性插值，用窗口大小为 3 的移动中值滤波降噪；瞳孔直径同样线性插值（最小设为 2mm）并经相同滤波处理；通过减去初始瞳孔直径实现基线校正。注视分类中，注视分类器速度阈值设为 30°/s，速度计算窗口长度 20ms，合并相邻注视（最大时间间隔 75ms、最大角度 0.5°），最小注视时长设为 60ms。

降采样：为降低计算复杂度，将轨迹数据采样频率从 100Hz 降至 10Hz，车辆动态数据从 1000Hz 降至 100Hz。

特征选择与归一化：特征时间窗口设为 2 秒，采用 min-max 归一化将特征缩放至 [0,1] 区间（工作负荷识别特征见表 1）。

表1：用于工作负荷识别的特征

数据标注：采用 k 均值聚类算法对弯道轨迹数据聚类，通过间隙统计法（计算不同 k 值的 Gapₚ(k)，最优 k 对应 Gapₚ(k) 最大值）确定转向行为类别为 2 类（内侧、外侧）；实验 1 数据标注为 “正常工作负荷”，实验 2 标注为 “高工作负荷”。

研究方法

本文提出的轨迹风险预测方法包括驾驶员转向行为与工作负荷识别、个性化指标计算、个性化轨迹预测及风险预测四部分，整体框架见图 4。

图4：所提出的考虑驾驶员转向行为与工作负荷的个性化轨迹风险预测框架

驾驶员转向行为与工作负荷识别

转向行为识别

采用4种算法（循环神经网络 RNN、LSTM、双向 LSTM（Bi-LSTM）、门控循环单元 GRU）进行转向行为识别并对比性能。输入为轨迹数据（公式 2），输出为两类转向行为的概率：

其中，(x_t,y_t)为 t 时刻车辆位置，t₀为弯道起始时间。

工作负荷识别

采用 4 种集成学习算法（随机森林 RF、分类梯度提升树 CatBoost、极端梯度提升 XGBoost、轻量级梯度提升机 LightGBM）进行工作负荷识别并对比。输入为表 1 中的特征，输出为 “正常工作负荷” 与 “高工作负荷” 的概率。各算法特点：RF 基于决策树集成，采用袋装法并随机选择特征；XGBoost 改进梯度提升决策树（GBDT），降低模型方差、缓解过拟合；LightGBM 同样改进 GBDT，选择分裂收益最高的叶节点继续分裂。

个性化指标计算与轨迹预测

个性化指标计算

引入个性化指标Ω融合转向行为与工作负荷信息，提升模型对不同驾驶场景的适应性，计算公式如下：

其中，Ω_i为转向行为概率向量（ω_i为内侧转向概率，ω_o为外侧转向概率），Ω_W为工作负荷概率向量（ω_n为正常工作负荷概率，ω_h为高工作负荷概率）。

个性化轨迹预测

采用 LSTM 编解码器网络进行个性化轨迹预测：编码器处理输入序列生成上下文向量，将个性化指标与上下文向量拼接（融合历史轨迹信息与个性化信息）后输入解码器。

弯道风险预测

基于风险势场理论进行弯道风险预测，重点考虑车辆与道路的风险势场：

车辆风险势场

基于预测车辆位置建模，公式如下：

其中，E_m为车辆风险势场强度，a_v为车辆最大势场值，r(t+k)为 t+k 时刻某点到车辆中心的向量，r(t+k)/∣r(t+k)∣为单位向量，(x(t+k), y(t+k))为 t+k 时刻车辆预测位置；Φ(x,y)为 t+k 时刻车辆产生的风险分布，计算如下：

其中，σ_x、σ_y分别为车辆纵向、横向风险场因子。

道路风险势场

包含道路边界与车道线产生的势场：道路边界附近势场强度呈指数增长，车道线附近缓慢增长，两者之间强度低且接近恒定。采用分段指数函数建模（公式 7），引入两个风险场因子区分道路边缘与道路中心的风险趋势：

其中，Er为道路风险势场强度，a_r、a_l分别为道路边界、车道线的风险场因子，bl为风险场常数（满足a_re0.5W=a_le0.5W+bl），d 为车辆相对道路的横向位置，d1、d2为风险转折点横向位置，D 为道路宽度，W 为车辆宽度。

总风险势场

车辆与道路风险势场强度叠加即为总风险势场强度，公式如下：

总风险势场强度越大，表明驾驶风险越高。

研究结果

轨迹聚类结果

采用 k 均值算法（初始聚类中心随机选择，最大迭代次数 200）将 A、B、C、D、E 五个弯道的轨迹聚为两类，对应两种转向行为：向弯道内侧行驶、向弯道外侧行驶（见图 5）。

图5.两种转向行为的轨迹(a)在曲线A上(b)在曲线B上(c)在曲线C上(d)在曲线D上(e)在曲线E上

转向行为与工作负荷识别结果

以准确率、曲线下面积（AUC）、F1 值为评价指标，将数据集按 75%（训练集）、10%（验证集）、15%（测试集）划分，参数调优后结果如下：

转向行为识别

GRU 分类性能最优（准确率、AUC、F1 值最高）；LSTM 与 Bi-LSTM 分类结果相近，但计算速度远慢于 GRU。GRU 网络设为 1 层，隐藏层大小 256，批次大小 64，迭代次数 250，学习率 0.001（见表 2）。

表2：转向行为识别性能比较

工作负荷识别

LightGBM 分类性能最优，参数设置为：学习率 0.05，叶节点数 255，特征比例 0.422，袋装比例 0.871，单叶最小数据量 33，正则化系数 0.001 与 0.145，袋装频率 6，提升轮次 1000（见表 3）。

表3：负荷识别性能比较

GRU 转向识别与 LightGBM 工作负荷识别的归一化混淆矩阵见图 6：图 6（a）中 “0” 代表外侧转向、“1” 代表内侧转向；图 6（b）中 “0” 代表正常工作负荷、“1” 代表高工作负荷。

图6.归一化混淆矩阵 (a)基于GRU的转向行为识别 (b)基于LightGBM的工作负载识别

采用 SHAP（Shapley 加法解释）值分析 LightGBM 工作负荷识别的特征重要性（五折交叉验证），前 5 个重要特征及其 SHAP 值见图 7，扫视频率、眼球旋转角速度标准差、瞳孔直径均值、水平 gaze 位置标准差、方向盘转角标准差。其中，扫视频率的 SHAP 值最高，是工作负荷识别中最重要的特征。

图7：工作负荷识别前5个重要特征的SHAP值

GRU 模型对转向行为的识别准确率达 88.5%（AUC 0.809），LightGBM 对工作负荷的识别准确率达 97.4%（F1 0.941），‘扫视频率’成为负荷识别的 TOP1 特征（SHAP 值最高），离不开ErgoLAB平台对眼动数据的高精度采样、处理与特征提取。

个性化轨迹预测结果

以均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）为评价指标，公式如下：

其中，x(t)、x(t)分别为 t 时刻车辆真实与预测 x 坐标，y(t)、y^(t)分别为真实与预测 y 坐标，m 为预测序列采样步数。

所提模型（IW-LSTM）为 2 层结构，学习率 0.001，批次大小 64，迭代次数 250，以均方误差为损失函数、Adam 为优化器。不同模型在 1-4 秒预测时域下的 RMSE 与 MAE 结果见表 4，IW-LSTM 性能优于基准模型，且随预测时域增加，RMSE 与 MAE 均增大，但 IW-LSTM 的增量最小，表明其在长期轨迹预测中优势更显著。

表4：不同模型间轨迹预测的RMSE和MAE结果

为验证网络有效性，设计消融实验（模型说明如下），结果见表 5：

表5：消融研究的RMSE和MAE结果

LSTM-2：2 层 LSTM 编解码器，不考虑转向行为与工作负荷，上下文向量直接输入解码器（学习率 0.001，批次大小 64，迭代次数 350）；

I-LSTM：2 层 LSTM 编解码器，仅将转向行为概率向量与上下文向量拼接（参数同 IW-LSTM）；

W-LSTM：2 层 LSTM 编解码器，仅将工作负荷概率向量与上下文向量拼接（参数同 IW-LSTM）。

结果显示：1 秒预测时域下，4 种模型预测能力相近；随预测时域增加，IW-LSTM 优势逐渐明显 ——2 秒、3 秒、4 秒时域下，IW-LSTM 的 RMSE 较 LSTM-2 分别降低 15.6%、23.5%、29.1%。I-LSTM 与 W-LSTM 预测结果相近且略优于 LSTM-2，表明单独加入转向行为或工作负荷信息对性能提升有限；而 IW-LSTM 优于两者，证明同时识别转向行为与工作负荷可显著提升轨迹预测精度，且融合两类因素的提升效果优于单独考虑任一因素。

图8：(a)两种转向行为的RMSE分布 (b)两种转向行为的MAE分布

对比两类转向行为的轨迹预测误差分布（1 秒、2 秒预测时域的 RMSE 与 MAE 分布见图 8）：内侧转向的 RMSE 整体更大且更分散，MAE 结果亦如此，表明内侧轨迹预测难度更高、精度更低，可能源于内侧转向轨迹的随机性更强。

IW-LSTM 模型在 4 秒预测时域下，RMSE 较传统 LSTM 降低 29.1%—— 核心原因是‘个性化指标 Ω’的计算基于ErgoLAB高精度同步采集的‘轨迹 + 眼动’数据，确保‘转向行为概率’与‘工作负荷概率’的时间一致性，避免了数据偏差导致的指标失真。

风险预测结果

基于轨迹预测结果进行风险预测：将各时刻预测车辆位置转换为 Frenet 坐标系，便于计算风险场强度分布。道路边界与车道线的风险场因子分别为 0.77、0.07，风险转折点横向位置为 2m、6m，道路宽度 8m，车辆宽度 1.6m。

图9：不同时段的风险场分布图(a) t0 + 1，(b) t0 + 2，(c) t0 + 3和(d) t0 + 4

图10：使用LSTM-2、I-LSTM、W-LSTM、IW-LSTM和TLC进行的风险比较

图10展示了基于 LSTM-2、I-LSTM、W-LSTM、IW-LSTM 的t0+1至t0+4时刻最大总风险强度，同时计算各时刻车道穿越时间（TLC，评价车道偏离风险的指标，值越大风险越低）进行对比。结果显示：IW-LSTM 的风险场强度趋势与 TLC 趋势相反，证明所提风险预测方法有效；且 LSTM-2、I-LSTM、W-LSTM 在轨迹预测性能上的差异，导致风险场强度显著不同，表明即使微小的预测误差也会对风险强度结果产生显著影响（在道路边界附近尤为明显）。

研究讨论

两类转向行为的 RMSE 存在差异，该结果与现有研究（Khakzar 等人，2021）一致，表明驾驶员行为会影响轨迹预测误差。

根据 Wickens 多资源理论，人可在视觉、听觉、认知、手动通道间进行多任务处理：驾驶需同时占用四类通道，而免提通话仅占用认知与听觉通道（驾驶员双手可握方向盘、双眼可看道路），手持通话则占用全部四类通道 —— 两类通话在通道占用上存在差异，若将手持通话作为次要任务，可能获得不同实验结果。

研究局限性：（1）驾驶员样本量较小，未来需招募更多驾驶员进行亚组分析，对比专业与非专业驾驶员在高工作负荷下的表现；（2）数据集来自驾驶模拟实验，虽模拟器已被证实可模拟真实驾驶环境，但通过显示器感知虚拟道路与真实驾驶仍存在差异。

研究结论

本文提出一种结合驾驶员转向行为与工作负荷的新型轨迹风险预测方法，具体成果如下：
在两种工作负荷水平下，采集同步的轨迹数据、车辆动态数据与眼动数据。采用 k 均值算法对轨迹聚类，将其分为两类转向行为；基于轨迹数据构建 GRU 转向行为识别模型，基于车辆动态特征与眼动特征构建 LightGBM 工作负荷识别模型。

提出个性化指标融合转向行为与工作负荷识别结果，并将其融入 LSTM 编解码器网络。
引入风险势场理论进行弯道风险预测。

研究发现，扫视频率是工作负荷识别中最重要的特征；与 LSTM-2 算法相比，IW-LSTM 在 2 秒、3 秒、4 秒预测时域下的 RMSE 分别降低 15.6%、23.5%、29.1%；且 IW-LSTM 的风险场强度趋势与 TLC 趋势相反，证明框架有效性。

所提风险预测框架有望未来集成到高级驾驶辅助系统（ADAS）中，为制定干扰缓解策略提供指导；同时，考虑驾驶员转向行为与工作负荷的思路也可应用于其他场景。

部分参考文献

[1] Darren J T. Guidance for implementation of the AASHTO Strategic Highway Safety Plan: A Guide For Reducing Collisions On Horizontal Curves[M]. Vol.7. Washington, D.C., USA: Transportation Research Board, 2004.

[2] Lyu N, Wen J Q, Duan Z C, et al. Vehicle trajectory prediction and cut-in collision warning model in a connected vehicle environment[J]. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., 2022, 23(2): 966-981.

[3] Wilde G J. Risk homeostasis theory: An overview[J]. Inj. Prevention, 1998, 4(2): 89-91.

[4] Liang Y, Yin Z, Nie L, et al. Shared steering control with predictive risk field enabled by digital twin[J]. IEEE Trans. Intell. Veh., 2023, 8(5): 3256-3269.

[5] Wickens C D. Multiple resources and mental workload[J]. Hum. Factors, 2008, 50(3): 449-455.

03

研究拓展

本研究通过驾驶次任务打电话以诱发高工作负荷，进一步的研究可以结合ErgoExpert交通人因测试专家系统引入一些其它的次任务，如nback范式等，以更精准量化不同认知负荷水平对驾驶行为的影响。研究场景还可拓展至连续弯道、坡道弯道等复杂场景，加入多车交互场景，构建 “车辆 - 道路 - 周围车辆” 三元风险势场模型，完善风险评估维度。

当前实验数据样本量较小且依赖模拟数据，进一步的研究中可扩大样本量，覆盖不同年龄、驾驶风格及生理状态（如轻度疲劳）的群体，以优化模型适配性。在工作负荷识别中可以进一步加入心率变异性、脑电信号等生理特征，采用多模态融合以提升模型准确率。还可结合ErgoLAB的自然驾驶数据采集功能，缩小模拟数据与真实场景的差异，通过迁移学习提升模型落地性。

04

引申阅读

【1】题目：Recognizing Situation Awareness of Forklift Operators Based on Eye-Movement & Eeg Features
作者：F Liu, W Chen, X Li, Y Tao, W Huang
期刊：International Journal of Industrial Ergonomics
DOI：10.1016/j.ergon.2024.103552

【2】题目：Personalized Trajectory-based Risk Prediction on Curved Roads with Consideration of Driver Turning Behavior and Workload
作者：Y Liu, J Li, Y Sun, X Ji, C Lv
期刊：IEEE Transactions on Human-Machine Systems
DOI：10.1109/THMS.2024.3407333

【3】题目：The Impact of Different Interruptions on Perceived Stress: Developing a Multimodal Measurement for Early Detection
作者：Zahmat Doost, Elmira, Wei Zhang
期刊：International Journal of Human–Computer Interaction
DOI ：10.1080/10447318.2024.2356403

tip

本文仅用于学术交流，原文版权归原作者和原发刊所有。
欢迎关注ErgoLAB公众号，了解产品更多新功能、新技术、新应用动态~

- End -

请点击下方二维码关注我们吧！