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恶劣天气下多模态全景分割技术：原理、挑战与URVIS 2026实战解析

news 2026/6/23 1:14:03

1. 项目概述：URVIS 2026挑战赛的缘起与价值

最近在计算机视觉圈子里，URVIS 2026挑战赛的预告引起了不小的讨论。这个比赛的全称是“恶劣天气下多模态全景分割技术进展与基准评测”，名字听起来有点长，但核心就聚焦在两件事上：一是“恶劣天气下的视觉感知”，二是“多模态全景分割”。简单来说，就是研究怎么让机器视觉系统在雨、雪、雾、沙尘等糟糕天气里，也能像人一样，不仅认出物体是什么，还能精确地勾勒出它们的轮廓，并且把属于同一物体的每个像素都归好类。这对于自动驾驶、机器人导航、安防监控这些必须在户外全天候工作的系统来说，是个生死攸关的问题。

我自己在自动驾驶感知算法这块干了快十年，深知天气是视觉系统最大的“天敌”。一个在晴天表现完美的模型，遇到大雨天可能瞬间变成“瞎子”。URVIS这个比赛，就是冲着这个最硬的骨头去的。它不仅仅是一个学术竞赛，更像是一个行业需求的集中爆发点。通过设立一个公开、统一且极具挑战性的基准（Benchmark），它把学术界和工业界的目光都拉到了同一个问题上：如何利用多模态数据（比如可见光RGB图像、红外热成像、深度信息等）来弥补单一传感器在恶劣环境下的缺陷，从而实现鲁棒、精确的全景分割。对于算法工程师、研究员，甚至是正在学习计算机视觉的学生来说，关注这个比赛，就等于抓住了未来几年视觉感知领域的一个关键演进方向。你能从中看到最前沿的模型架构、最巧妙的数据融合策略，以及大家是如何在极端条件下“榨干”每一份数据价值的。

2. 核心需求解析：为什么是“恶劣天气”与“多模态全景分割”？

2.1 恶劣天气：视觉感知的阿喀琉斯之踵

我们先来拆解第一个关键词：“恶劣天气”。为什么它如此关键？因为现实世界不是实验室。自动驾驶汽车不能因为下雨就停摆，安防摄像头也不能因为起雾就罢工。恶劣天气对传统基于RGB摄像头的视觉系统造成了多重物理层面的干扰：

  1. 能见度衰减：雾、霾、沙尘会散射和吸收光线，导致图像对比度急剧下降，物体边缘模糊，远处目标几乎消失。这直接影响了模型提取特征的能力。
  2. 噪声与遮挡：雨滴、雪花在图像上形成密集的动态噪声点，它们不仅遮挡了背景信息，其运动模糊效应还会破坏物体的纹理和形状特征。大雨或暴雪时，整个画面就像蒙上了一层不断流动的“纱窗”。
  3. 光照剧变：雨雪天气通常伴随昏暗的天空，夜间则更甚。低光照条件下，图像信噪比低，颜色信息失真严重。而突然的闪电或对向车辆的远光灯又可能造成局部过曝。
  4. 表面反光与湿滑：雨水会让路面、车窗、车身形成复杂的镜面反射和漫反射，产生大量高光区域和倒影，这些“假目标”极易干扰物体检测与分割。

单纯依靠算法在RGB图像上做增强（比如去雾、去雨），属于“后天补救”，效果有上限，且处理过程可能引入新的伪影。因此，行业共识是必须引入“先天免疫”的传感器，也就是多模态数据。

2.2 多模态数据：穿透天气的“透视眼”

多模态，在这里主要指融合不同物理原理的传感器数据。常见的包括：

  • 可见光相机：提供丰富的颜色和纹理信息，是良好天气下的主力。
  • 红外热成像相机：感知物体表面的热辐射。它的优势在于基本不受可见光条件（黑夜、眩光）和某些天气（雾、烟）的影响，因为热辐射波长较长，穿透力强。行人、车辆发动机等发热目标在热成像图中非常明显。
  • 深度传感器：如激光雷达、毫米波雷达、立体视觉。它们直接提供场景的三维几何信息。激光雷达的点云不受光照影响，能穿透小雨和薄雾，直接给出物体的距离和轮廓，对于分割的边界确定至关重要。
  • 事件相机：一种仿生传感器，只记录像素亮度变化的“事件”，具有极高的动态范围和微秒级延迟，在高速运动的雨雪天气中，可能有助于区分动态噪声和静态目标。

多模态融合的核心思想是优势互补。RGB在纹理细节上占优，红外在目标显著性上占优，深度在几何形状上占优。恶劣天气下，当一种模态失效时，其他模态可以作为可靠的备份或补充。例如，大雾中RGB看不清，但红外可能依然能捕捉到车辆的发热区域，激光雷达也能勾勒出近处障碍物的轮廓。

2.3 全景分割：感知的终极形态之一

目标检测告诉你“哪里有什么”，语义分割告诉你“每个像素属于什么类别”，实例分割告诉你“每个物体实例的像素是哪些”。而全景分割可以看作是语义分割和实例分割的“大一统”。它要求模型同时输出：

  1. 语义分割图：每个像素都有一个类别标签（如道路、天空、车辆、行人）。
  2. 实例ID图：对于可数的“事物”类别（如车辆、行人），同一个实例的所有像素共享一个唯一的ID。

最终输出是一张图，里面既有“道路”、“天空”这种“背景”类别，也有“第1辆车”、“第2个行人”这样的实例信息。这对于自动驾驶的路径规划、避障决策来说，信息是最完整、最直接的。URVIS挑战赛选择全景分割作为任务，就是直指自动驾驶等应用最需要的感知输出格式。

注意：多模态全景分割不是简单地把不同模态的模型结果拼起来。它面临着跨模态特征对齐（如何让RGB特征和红外特征在语义上对应起来）、融合时机选择（早期数据级融合、中期特征级融合还是后期决策级融合）、模态缺失或噪声处理（某个传感器突然脏了或坏了怎么办）等一系列核心挑战。这也是比赛和研究的难点与价值所在。

3. 技术方案深度拆解：如何构建恶劣天气下的多模态全景分割模型？

面对URVIS这样的挑战，一个鲁棒的解决方案需要系统性的设计。下面我结合当前领域的主流思路和潜在方向，拆解一个可能的技术框架。

3.1 数据预处理与特征提取网络选型

数据预处理是第一步，也是影响模型上限的关键。

  1. 传感器标定与时空同步：这是多模态融合的基石。必须确保RGB相机、红外相机、激光雷达等在时间和空间上严格对齐。时间上需要硬件同步或软件插值；空间上需要通过标定得到精确的外参矩阵，将不同传感器数据映射到同一坐标系下。URVIS提供的基准数据集应该已经完成了这一步，但自己构建数据管道时必须高度重视。
  2. 恶劣天气数据增强：尽管有真实恶劣天气数据，但为了增加数据多样性，可以在训练时对晴天的RGB图像施加模拟的天气退化。例如，使用物理模型添加合成雾、雨线、雪花。但要注意，合成的噪声必须逼真，否则模型可能学到虚假的特征关联。更高级的做法是采用基于GAN的天气迁移网络，将晴天图“翻译”成各种恶劣天气图。
  3. 模态特异性归一化：RGB图像通常归一化到[0,1]或标准正态分布。红外图像（特别是原始测温数据）的数值范围差异巨大，需要根据场景温度范围进行裁剪和归一化。深度图（或点云）则需要处理无效值和无限远点。

特征提取网络（Backbone）选型：

  • 双分支/多分支架构：这是最直观的结构。为RGB和红外（或深度）分别设置一个特征提取分支，通常选用成熟的卷积网络如ResNet、Swin Transformer等。这两个分支的权重可以不共享，因为不同模态的底层特征分布差异很大。
  • Transformer的潜力：Vision Transformer及其变体在多模态任务中展现出强大潜力。可以将不同模态的图像切块成序列，加上模态类型编码，一起输入Transformer编码器。其自注意力机制能够自动学习模态内和模态间的长程依赖关系，非常适合做跨模态特征融合。预计URVIS 2026的优胜方案中，基于Transformer的架构会占很大比例。
  • 轻量化考虑：在实际部署中（如车载平台），计算资源和功耗是硬约束。可能需要采用轻量级Backbone（如MobileNet、EfficientNet）或通过神经架构搜索定制网络。

3.2 多模态融合策略：核心战场

融合策略是整个模型的“大脑”，决定了信息如何整合。主要有三个层次的融合：

1. 数据级融合（早期融合）

  • 做法：将不同模态的数据在输入层面就拼接在一起。例如，将RGB（3通道）和红外（1通道）拼接成一个4通道的“图像”，直接送入一个共享的Backbone。
  • 优点：简单、计算量小，网络可以自动学习融合。
  • 缺点：对传感器对齐要求极高，且不同模态的底层特征差异可能干扰网络学习，鲁棒性较差。当某一模态噪声极大时，会污染所有后续特征。
  • 适用场景：模态间高度相关且质量稳定时。

2. 特征级融合（中期融合）

  • 做法：让每个模态先通过各自的Backbone提取高层次特征，然后在特征层面进行融合。这是目前研究最多、最灵活的方式。
  • 融合操作：
    • 拼接：直接沿通道维度拼接各模态特征图。
    • 相加/平均：对特征图进行逐元素相加或平均，要求特征图尺寸和通道数一致。
    • 注意力机制融合：这是当前的主流和趋势。例如，使用交叉注意力：让RGB特征作为Query，去查询红外特征（Key和Value），这样RGB特征可以主动“关注”红外特征中对自己有用的部分（比如被雾遮挡的区域在红外中是否可见）。也可以设计双向注意力，让两种模态相互查询。
    • 基于卷积的融合：将多模态特征拼接后，通过一个或一系列卷积层来学习融合权重。
  • 优点：灵活性强，可以设计复杂的交互机制，能更好地处理模态间的不对齐和噪声。
  • 缺点：计算复杂度增加，融合模块的设计需要精心调优。

3. 决策级融合（晚期融合）

  • 做法：每个模态独立完成一个全景分割预测，得到各自的语义分割图和实例ID图，然后在结果层面进行融合。例如，对每个像素，综合多个模态的预测概率来决定最终类别；对于实例，则需要进行跨模态的实例匹配和合并。
  • 优点：容错性高，某个模态完全失效时，系统仍能依靠其他模态给出输出。
  • 缺点：信息损失最大，因为丢失了中间特征的丰富交互；后期融合逻辑复杂，尤其是实例的匹配与合并算法设计难度大。
  • 适用场景：对系统鲁棒性要求极高，且可以接受一定性能损失的场景。

实操心得：在URVIS这类追求极限性能的比赛中，特征级融合+注意力机制是绝对的主流选择。我个人的经验是，可以先搭建一个简单的拼接或相加融合的基线模型，然后逐步引入通道注意力、空间注意力或交叉注意力模块。一个有效的技巧是在Backbone的不同阶段（浅层、中层、深层）都进行融合，浅层融合几何和边缘信息，深层融合语义信息。同时，一定要在验证集上观察，当模拟某个传感器失效时（如将红外图置零），模型的性能下降是否平缓，这直接反映了融合策略的鲁棒性。

3.3 全景分割头设计

融合后的统一特征图，需要送入“分割头”来产生最终的全景分割结果。目前的主流范式是基于查询的端到端方法，以Mask2Former、Mask DINO为代表。

  1. 查询学习：模型会初始化一组可学习的向量，称为“对象查询”。每个查询负责预测一个可能的物体实例或背景区域。
  2. Transformer解码器：融合后的特征图作为编码器输出，与对象查询一起输入Transformer解码器。通过解码器中的交叉注意力层，每个查询去“浏览”整个特征图，聚焦于与自己相关的图像区域。
  3. 并行预测：解码后，每个查询并行地输出三个结果：
    • 类别标签：这个查询对应的是“车”还是“人”？
    • 二进制掩码：一个低分辨率的掩码图，经过上采样后得到该实例的精确像素级分割。
    • （可选）边界框：用于辅助训练或后处理。
  4. 二分图匹配与损失计算：模型预测的N个查询结果与图像中真实的M个目标之间，通过匈牙利算法进行最优匹配。匹配完成后，对类别（通常用Focal Loss）、掩码（用Dice Loss或交叉熵）计算损失。

这种方法的好处是端到端、高效，且天然适合全景分割（通过查询可以同时处理“事物”和“背景”）。对于多模态输入，我们只需要将融合后的特征作为编码器输出即可，分割头本身是模态无关的。

4. 实战构建与核心实现环节

假设我们要为URVIS挑战赛准备一个基线模型，下面是一个基于PyTorch的简化实现流程框架。这里我们采用“双分支Backbone + 特征级交叉注意力融合 + Mask2Former分割头”的方案。

4.1 环境准备与数据加载

# 环境依赖 # pytorch, torchvision, opencv, mmdetection, mmsegmentation (或直接使用detectron2) # 建议使用较新的版本，如PyTorch 1.12+ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import cv2 import numpy as np # 自定义数据集类，假设数据已对齐 class URVISDataset(Dataset): def __init__(self, data_root, split='train', transform=None): self.rgb_paths = ... # 列出所有RGB图像路径 self.ir_paths = ... # 列出所有红外图像路径 self.label_paths = ... # 全景分割标注路径 (通常包含语义标签和实例ID) self.transform = transform def __getitem__(self, idx): rgb = cv2.imread(self.rgb_paths[idx]) # [H, W, 3] ir = cv2.imread(self.ir_paths[idx], cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # [H, W] ir = np.expand_dims(ir, axis=2) # [H, W, 1] label = ... # 加载标注，处理成所需格式 # 合并多模态输入 # 方案A: 早期融合 (通道拼接) # input_data = np.concatenate([rgb, ir], axis=2) # [H, W, 4] # 方案B: 分别处理 (中期融合) input_data = {'rgb': rgb, 'ir': ir} if self.transform: input_data, label = self.transform(input_data, label) # 转换为Tensor # 方案B的情况下： rgb_tensor = torch.from_numpy(input_data['rgb']).permute(2,0,1).float() ir_tensor = torch.from_numpy(input_data['ir']).permute(2,0,1).float() return rgb_tensor, ir_tensor, label def __len__(self): return len(self.rgb_paths)

4.2 模型构建：多模态融合模块

这里实现一个简单的交叉注意力融合模块，在Backbone的某个阶段进行融合。

class CrossModalAttentionFusion(nn.Module): """ 一个简单的交叉注意力融合模块。 以RGB特征为Query，IR特征为Key和Value。 """ def __init__(self, channels_rgb, channels_ir, num_heads=8): super().__init__() # 将输入特征投影到统一的嵌入维度 self.d_model = channels_rgb self.proj_rgb = nn.Conv2d(channels_rgb, self.d_model, 1) self.proj_ir_k = nn.Conv2d(channels_ir, self.d_model, 1) self.proj_ir_v = nn.Conv2d(channels_ir, self.d_model, 1) # 多头注意力 self.mha = nn.MultiheadAttention(embed_dim=self.d_model, num_heads=num_heads, batch_first=False) # 注意维度顺序 # 输出投影 self.out_proj = nn.Conv2d(self.d_model, channels_rgb, 1) def forward(self, rgb_feat, ir_feat): """ rgb_feat: [B, C_rgb, H, W] ir_feat: [B, C_ir, H, W] 返回: 融合后的特征 [B, C_rgb, H, W] """ B, C, H, W = rgb_feat.shape # 投影 q = self.proj_rgb(rgb_feat) # [B, D, H, W] k = self.proj_ir_k(ir_feat) # [B, D, H, W] v = self.proj_ir_v(ir_feat) # [B, D, H, W] # 将空间维度展平为序列，适应Transformer输入 q = q.flatten(2).permute(2, 0, 1) # [L, B, D], L=H*W k = k.flatten(2).permute(2, 0, 1) v = v.flatten(2).permute(2, 0, 1) # 交叉注意力：RGB查询IR attn_output, _ = self.mha(query=q, key=k, value=v) # [L, B, D] # 恢复空间维度 attn_output = attn_output.permute(1, 2, 0).view(B, self.d_model, H, W) # [B, D, H, W] # 残差连接 output = rgb_feat + self.out_proj(attn_output) return output

4.3 整体模型架构

class MultiModalPanopticFPN(nn.Module): """ 一个简化的多模态全景分割模型框架。 使用FPN结构，并在FPN的P3或P4层进行跨模态融合。 """ def __init__(self, backbone_rgb, backbone_ir, fusion_stage='P4', num_classes=19): super().__init__() self.backbone_rgb = backbone_rgb # 例如 ResNet-50 self.backbone_ir = backbone_ir # 可以使用与RGB相同的结构，但权重独立 self.fusion_stage = fusion_stage # 假设Backbone返回一个特征字典 {'C2', 'C3', 'C4', 'C5'} # 构建FPN self.fpn = ... # 构建FPN网络，输出多尺度特征 {P2, P3, P4, P5} # 在指定阶段插入融合模块 self.fusion_at_p4 = CrossModalAttentionFusion(channels_rgb=256, channels_ir=256) # 假设FPN该层通道为256 # 全景分割头 (这里简化为一个语义分割头和一个实例中心预测头，实际应用Mask2Former等) self.semantic_head = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1) # 实例头更复杂，此处省略... def forward(self, rgb_img, ir_img): # 提取特征 rgb_features = self.backbone_rgb(rgb_img) ir_features = self.backbone_ir(ir_img) # 构建FPN特征金字塔 fpn_features = self.fpn(rgb_features) # 暂时只用RGB特征构建FPN结构 # 在指定层级进行融合 if self.fusion_stage == 'P4': # 获取IR对应层级的特征 (需要与FPN的P4层分辨率对齐) ir_p4 = F.interpolate(ir_features['C4'], size=fpn_features['P4'].shape[2:], mode='bilinear') fused_p4 = self.fusion_at_p4(fpn_features['P4'], ir_p4) fpn_features['P4'] = fused_p4 # 将融合后的P4特征上采样到原图1/4或1/8大小，作为分割头的输入 seg_feat = F.interpolate(fpn_features['P4'], scale_factor=4, mode='bilinear') # 假设下采样了4倍 semantic_logits = self.semantic_head(seg_feat) # 实例预测部分省略... return semantic_logits #, instance_output

4.4 训练策略与损失函数

训练这样的多模态模型需要精心设计损失函数和策略。

  1. 损失函数：

    • 语义分割损失：对于“背景”类别和“事物”类别都使用。常用交叉熵损失或带权重的交叉熵，处理类别不平衡。
    • 实例分割损失：对于“事物”类别，需要额外的损失。如果用基于查询的方法，就是Mask2Former的匹配损失（类别Focal Loss + 掩码Dice Loss）。如果用传统方法，可能是中心点热图损失（如高斯Focal Loss）加上偏移量回归损失。
    • 辅助损失：有时在Backbone的中间层或FPN的各层添加辅助的语义分割损失，有助于梯度回传，稳定训练。

  2. 训练策略：

    • 两阶段训练：可以先在大型通用数据集（如COCO）上预训练RGB分支，然后固定RGB分支，只训练IR分支和融合模块，最后微调整个网络。这能有效利用现有RGB预训练模型。
    • 模态Dropout：为了增强模型的鲁棒性，可以在训练时随机将一种模态的数据置零或添加噪声，模拟传感器失效。这能强迫模型学会不依赖单一模态。
    • 平衡采样：确保训练批次中包含不同天气条件（晴天、雨、雾、雪）的数据，避免模型偏向于某一种条件。

5. 常见问题、调优技巧与避坑指南

在实际开发和调参过程中，你会遇到各种各样的问题。下面是我总结的一些典型问题和解决思路。

5.1 模型性能不佳

  • 问题：模型在验证集上精度远低于预期。
  • 排查：
    1. 数据对齐检查：这是首要怀疑对象。可视化几组RGB和IR图像，看对应像素是否指向场景中的同一物理点。检查标注是否准确对齐。
    2. 特征可视化：使用工具（如torchcam）可视化Backbone提取的特征图。看RGB和IR分支是否学到了有意义的特征（如边缘、纹理）。如果特征图一片模糊或噪声，可能是预处理或Backbone有问题。
    3. 融合模块输出：检查融合前后的特征图差异。融合后的特征是否看起来结合了两种模态的信息？如果变化极小，可能是融合模块没起作用（如权重未更新）。
    4. 损失曲线：观察训练损失和验证损失。如果训练损失不下降，可能是学习率太大/太小、优化器问题或模型结构错误。如果训练损失下降但验证损失不降，可能是过拟合，需要加强正则化（Dropout, Weight Decay）或使用更多数据增强。
  • 调优技巧：
    • 学习率预热与余弦退火：对于Transformer类模型，学习率预热（Warmup）至关重要。可以使用线性预热到初始学习率，然后采用余弦退火策略。
    • 梯度裁剪：多模态模型可能更不稳定，对梯度进行裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_）可以防止训练爆炸。
    • 更精细的融合：尝试在FPN的多层进行融合，而不是仅在一层。浅层融合低级特征（边缘），深层融合高级语义。

5.2 模型在某种天气下表现急剧下降

  • 问题：模型在晴天数据上很好，但一到雨雾天就崩溃。
  • 排查：
    1. 分析错误样本：找出在恶劣天气下分割错误的图片，人工分析错误类型。是全部失效，还是特定类别失效？是边界模糊，还是完全误识别？
    2. 检查模态贡献：通过消融实验来诊断。分别测试仅用RGB、仅用IR、以及融合模型的性能。如果仅用IR在恶劣天气下表现尚可，但融合后反而变差，说明融合策略有问题，可能IR的有用信息被RGB的噪声淹没了。
    3. 传感器模拟失效测试：在推理时，手动将IR输入置为零，观察模型输出。一个鲁棒的模型性能应该缓慢下降，而不是断崖式下跌。
  • 调优技巧：
    • 针对性数据增强：在训练集中，增加对恶劣天气数据的采样权重，或者对晴天数据施加更强烈的天气模拟增强。
    • 设计条件化融合：让融合模块能够感知天气条件。可以添加一个轻量级的天气分类器分支，其输出作为融合模块的调制信号，动态调整融合权重。例如，大雾天给IR特征更高的权重。
    • 使用对抗性训练：引入一个判别器，试图区分特征来自好天气还是坏天气，而主模型要“欺骗”判别器，从而学习到对天气不变的特征表示。

5.3 实例分割ID切换或合并错误

  • 问题：在视频序列或连续帧中，同一个物体的实例ID频繁跳变；或者两个相邻的同类物体被合并成一个实例。
  • 排查：这是全景分割，特别是基于查询的方法的常见问题。检查模型输出的实例置信度和掩码质量。
  • 调优技巧：
    • 增加时间一致性约束：如果是处理视频，可以在损失函数中加入相邻帧实例匹配的一致性损失。
    • 后处理优化：对于基于查询的方法，可以调整匈牙利匹配中的成本函数权重，提高掩码质量（Dice系数）的权重，降低对分类得分的依赖。
    • 使用更强大的分割头：切换到如Mask2Former、Mask DINO这类更先进的端到端全景分割头，它们在处理实例一致性方面通常比自研的简单头更稳定。

5.4 计算资源与推理速度瓶颈

  • 问题：模型参数量大，推理速度慢，无法满足实时性要求（如自动驾驶需要10Hz以上）。
  • 排查：使用torch.profiler或简单的计时工具，分析模型各部分的耗时。瓶颈通常在Backbone或注意力融合模块。
  • 调优技巧：
    • Backbone轻量化：将ResNet-101换成ResNet-50或更轻的模型。考虑使用神经架构搜索得到的轻量级模型。
    • 知识蒸馏：用一个大而准的教师模型（如融合了多模态的Swin Transformer）去指导一个小而快的学生模型（如轻量CNN）训练，让学生模型模仿教师模型的输出。
    • 注意力优化：标准的Transformer自注意力复杂度是序列长度的平方。可以尝试使用线性注意力、局部窗口注意力（如Swin Transformer）或池化注意力来降低计算量。
    • 模型剪枝与量化：训练后，可以对模型进行剪枝（移除不重要的权重）和量化（将FP32权重转换为INT8），大幅减少模型体积和加速推理。PyTorch和TensorRT都提供了很好的支持。

参与URVIS这类挑战赛，最大的收获往往不是最终的排名，而是在解决这些具体问题的过程中，对多模态感知本质的深刻理解。从数据对齐的工程细节，到融合策略的理论探索，再到模型调优的无数个不眠之夜，每一步都是对技术深度的挖掘。我的体会是，没有一个“银弹”式的最优解，最好的模型永远是那个最贴合你的具体数据分布、最满足实际部署约束的模型。多实验、多分析、多思考，把每一处性能提升或下降的原因都搞清楚，这个过程比结果更重要。

http://www.gsyq.cn/news/1576595.html

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