人造智能和边缘总括有了新的发挥专长彩世界彩
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近年来,政府部门陆续出台相关政策支持我国工业互联网产业的推广及生态建设,工业互联网产业迅猛发展。与此同时,带宽的增长速度已经无法匹配工业互联网领域所产生的大量的数据,因此,边缘智能技术被越来越多的采用。据IDC预测,到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理。而边缘设备只能处理局部数据,无法形成全局认知,因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合,可以说,云计算与边缘计算正逐渐成为支撑物联网的两大支柱。

图:英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士

根据英特尔公布的数据显示,通过OpenVINO的提升,如果在英特尔的酷睿i77800X这个处理器平台上去跑Google Nex这样的一些开放网络,它的相应的性价比是目前市面上解决方案(NVIDIA Tesla P4)的两倍以上。如果选用英特尔的FPGA的产品Altera 10 1150KLE PCIe卡,它的推理性能/功耗/成本比值的综合考量的因素性能大概能达到NVIDIA Tesla P4的1.4倍以上。如果是基于Movidius平台的Myriad 2 VPU,其经过优化的性能/功耗/成本的比值相比NVIDIA Tegra TX2 Jetson模块将提升5倍以上,所以我们从中可以看到,使用OpenVINO在英特尔硬件平台上所带来的提升还是非常明显的。

化解行业难题 英特尔推动工业互联网产业升级

技术布局

现在图象处理的算法实际上是非常多样化的,图象处理除了人脸识别以外,还有车辆分析、结构化分析、行为分析等等,比如智能安防领域里基本上已经很难有一个场景说只需要一种算法,绝大部分都是要多种算法融合。所以,异构计算应该是一个趋势。

相较于低功耗芯片,网络硬盘录像机和视频服务器对算力有着更高的要求,同时能够接受的功耗也更高。针对这类需求,英特尔发布了英特尔视觉加速器产品系列 -- 基于英特尔® Movidius™ Myriad™ X视觉技术处理器和高性能英特尔® Arria® 10 FPGA。以Movidius™的方案为例,该解决方案能够在一块板卡上集成英特尔®8至16颗Movidius™ Myriad™ X芯片,提供8至16T的计算能力,用户可以根据各自边缘设备的性能指标,选取不同的配置。

相较于低功耗芯片,网络硬盘录像机和视频服务器对算力有着更高的要求,同时能够接受的功耗也更高。针对这类需求,英特尔发布了视觉加速器产品系列——Movidius Myriad X视觉技术处理器和高性能Arria 10 FPGA。以Movidius的方案为例,其能够在一块板卡上集成8~16颗Movidius Myriad X芯片,提供8~16T的算力,用户可以根据各自边缘设备的性能指标,选取不同的配置。

▲英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士

为了帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发,英特尔还发布了OpenVINO™工具包。OpenVINO™工具包支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署,在各种英特尔平台中轻松实现边缘到云的异构执行。

2018年,该公司发布了新一代视觉加速芯片Movidius Myriad X。这一面积仅有8.8x8mm,功耗仅为2W的芯片,能够提供1T的计算能力,进而实现对卷积神经网络中卷积层,全连接层和激活函数的加速。在实际应用中,Myriad X能够很好的满足功耗层面的要求,同时其算力也足以满足处理一路高清视频的需求。

目前,包括英特尔在内的一些厂商都能够提供端到端的架构了,所以现在“分布式计算”的概念已经是一个比较成熟的概念。也就是说,做云端解决方案的人需要把它的架构切到边缘来,帮助解决边缘的问题。

2018年,英特尔发布了新一代的视觉加速芯片英特尔® Movidius™Myriad™ X。这一面积仅有8.8x8mm,功耗仅为2W的芯片,能够提供1T的计算能力,进而实现对卷积神经网络中卷积层、全连接层和激活函数的加速。在实际应用中,Myriad™ X能够很好的满足功耗层面的要求,同时其算力也足以满足处理一路高清视频的需求。

近年来,政府部门陆续出台相关政策支持我国工业物联网产业的推广及生态建设,工业物联网产业迅猛发展。与此同时,带宽的增长速度已经无法匹配工业物联网领域所产生的大量的数据,因此,边缘智能技术被越来越多的采用。

根据研究机构预测,随着物联网的快速发展,到2020年每个互联网用户每天将生成约1.5GB的数据,一个智能医院每天将产生超过3000GB的数据;每台自动驾驶汽车每天将生成超过4000 GB的数据;联网飞机每天将产生超过40000GB数据;一个智慧工厂联网,假如说有一千多台设备,每台设备上有很多个传感器,时时刻刻都会产生数据,那么整个智慧工厂每天产生的数据量将是1PB。到2020年全世界每天产生的数据总量将是44ZB。(注:1ZB就是1000EB,1EB是1000PB、1个PB是1000TB,1TB是1000个GB。)

与此同时,作为工业自动化的骨干系统之一,控制系统如何在数字化和智能化的潮流中升级也是行业用户和方案供应商面临的共同挑战,这也是信息化和自动化融合面临的焦点问题之一。英特尔在全球包括国内积极联合控制器设备商、联盟组织以及行业领先企业,在控制系统数字化领域开展基于英特尔架构的积极创新和实践。

英特尔和国外大学也有比较多的合作,例如和美国卡耐基梅隆大学有一个专门的联合实验室,主要针对视频云等最新的前沿技术。通过这样的合作,一方面帮助在学术领域一些前沿的技术能够更快推进,另一方面也把该公司在产业所看到的用户需求带到合作当中,指导他们的研究方向,把他们的研究成果通过英特尔的渠道更快落地。

作为英特尔的合作伙伴代表,宇视研发副总裁兼AI产品线总监汤立波表示:“OpenVINO有几个非常重要的价值,第一个就是可以通过一次训练来满足不同的硬件平台。在我们这个行业,所有的产品在不同位置、不同场景的产品,对芯片的要求是不一样的。比如它的功耗承受能力不一样,性能要求也不一样。所以我们在不同的产品上要用不同的芯片。以前是怎么办呢?是在不同的硬件平台就芯片上面落地的时候,研究开发人员是要多次的开发,产生了大量的人力的浪费,而且大家知道现在人工智能这么火,人力的成本是非常高昂的,通过OpenVINO这样一个方式,我们可以大量的节省成本,这也是一个好处。”

北京2019年2月22日电 /美通社/ -- 今日,由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟和中国通信学会联合主办的2019工业互联网峰会在北京成功举行。在本届峰会上,英特尔发表了题为“边缘计算 人工智能 助力工业互联网”的主题演讲,展示了英特尔在工业互联网领域的技术进展及产业应用,详细介绍了英特尔如何借助其领先的边缘计算与人工智能技术帮助合作伙伴解决实际问题,推动我国工业互联网发展。

据悉,英特尔在工业物联网领域在加强产学研合作,具体包括以下几个方面:第一,在国内和大学有非常好的合作,去年该公司还举办了最近的一届大学生电子设计竞赛,围绕着物联网、人工智能主题开展。去年,张宇博士作为评委参加了上海交大的活动,活动里用到了很多技术,如人工智能加速棒、计算棒等硬件,来帮助大学生更快地把好的方案落地,英特尔这方面也提供了一定的支持。

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英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士发表主题演讲

针对边云协同的产业趋势,英特尔推出了适用于边缘计算,涵盖芯片、板卡以及软件工具的人工智能产品的全栈解决方案。可以应用在从智能摄像机,智能网络视频存储器到智能视频服务器的各种设备中。

而且,在终端侧部署人工智能,还有着数据处理的实时性更高、低延时,更低的带宽需求的优势。比如在自动驾驶领域,对应这方面的要求就非常的高。

基于这一领先的全栈式解决方案,英特尔正通过“边缘计算 人工智能”化解大型工厂、中小型制造业企业在信息化和自动化转型过程中的难题,加速我国工业互联网产业升级步伐。

全栈解决方案

具体来看,OpenVINO包括英特尔深度学习部署工具包,具有模型优化器和推理引擎,以及面向OpenCV和OpenVx的优化的传统计算机视觉库。OpenVINO工具包可通过基于英特尔架构的处理器(CPU)及核显(Integrated GPU)和深度学习加速器(FPGA、Movidius VPU)的深度学习加速芯片,增强视觉系统功能和性能。

英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士表示:“工业行业先天对实时性、可靠性有着较高的要求,面向工业,英特尔正在凭借领先的技术和产品,以客户场景为驱动,打造边缘计算 人工智能的解决方案,帮助客户解决实际问题。在未来,英特尔愿意继续同合作伙伴合作,开发符合国内市场用户需求的技术和方案,助力我国工业互联网产业的发展。”

为了帮助开发者进行机器视觉和深度学习应用的开发,英特尔还发布了OpenVINO工具包。OpenVINO工具包支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署,在各种英特尔平台中轻松实现边缘到云的异构执行。

OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习,并且允许直接异构执行。

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“我们也在推动虚拟化技术以及相应软件工具的开发,帮助合作伙伴更快地构建基于负载整合的新解决方案。这两个方面是我们现在工作的重点”,张宇博士说。

IDC预测,到2018年将有45%的物联网数据需要在边缘进行存储处理和分析(足见物联网对于在终端侧部署人工智能需求的增长之快),有50%的物联网的网络会面临带宽的问题。正是由于物联网所带来的海量数据的增长以及对于带宽的极大挑战,在终端侧部署人工智能已经变得非常必要。

针对边云协同的产业趋势,英特尔凭借其领先的边缘计算和人工智能技术推出了适用于边缘计算、涵盖芯片、板卡以及软件工具的人工智能产品的全栈解决方案。可以应用在从智能摄像机、智能网络视频存储器到智能视频服务器的各种设备中。

据IDC预测,到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理。而边缘设备只能处理局部数据,无法形成全局认知,因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合,可以说,云计算与边缘计算正逐渐成为支撑物联网的两大支柱。

此前人工智能的很多运算处理都是发生在服务器、数据中心这样的云端,因为只有在这样的一个环境里面才能提供强大计算力和便利的支撑。但是,随着物联网时代的到来,将会有越来越多的设备和传感器接入网络,情况正在发生改变。

我国拥有众多产值在1000万元以下的中小型制造业企业,面对这些中小型工厂,工业互联网的应用和普及更加具有挑战性。此类工厂缺乏IT基础设施,没有完备的生产管理流程,对工人操作规范的监督等也缺乏有效的管理手段。面对这一问题,英特尔联合合作伙伴推出了非侵入式和易部署的基于视觉AI的工业物联网方案,成功实现了对该类小型工厂的产能实时管理和预测,有效提升了工人效率。目前,该方案已经在江浙沪及广东地区实现初步规模化部署运营。

据张宇博士介绍,2018年,有一个大学生的案例令其印象深刻,他做了一个通过静脉血管的检测来做门锁控制,以前门锁控制通过虹膜或者指纹,但现在有越来越多的手段能够破解,但如果利用人工智能的方式,利用血管的造影做一些门锁的开锁操作,相对来说是新技术,这些技术在大学生当中已经有探索和尝试,英特尔则通过硬件加速它的处理和操作。

在终端侧,英特尔除了可以利用其现有的针对终端的CPU、集显、FPGA产品之外,2016年9月,英特尔收购了计算机视觉芯片公司Movidius,开始加码终端侧的人工智能布局。Movidius的Myriad 系列 VPU目前有被大疆Spark无人机、谷歌Clips相机等知名厂商的产品采用。去年,英特尔还推出了针对终端设备进行人工智能加速的Movidius神经计算棒。

直击产业痛点 英特尔推出全栈解决方案

从技术角度来看,英特尔对物联网有着全面布局。据张宇博士介绍,除了互联到智能,从智能到自主的趋势以外,从近期来看,该公司把工作重点放在以下几个方面:第一,视频技术的全面支撑,在安防、工业的机器视觉领域,现在看到越来越多的零售终端带有人工智能的处理能力,包括教育领域有很多教室里的电子白板,也通过一些视频的分析去了解学生对老师教授内容的反馈;另外随着芯片计算能力的不断提升,用户有越来越强的需求,怎么样能够充分利用这样的算力,把原来需要在几台机器上实现的工作整合在一台机器上,从而降低整体拥有成本。

总结一下英特尔的OpenVINO™工具套件能带来的一些优势:首先是性能方面的提升,因为通过OpenVINO,大家可以方便的使用英特尔的各种硬件的加速资源,包括CPU、GPU、VPU、FPGA,这些资源能够帮助大家提升深度学习的算法在做推理的时候的性能,而且这些执行的过程中是支持异构处理和异步执行的,这样的话能够减少由于系统资源等待所占用的时间。另外,OpenVINO™使用了经过优化以后的OpenCV和OpenVX,同时提供了很多应用示例,可以缩短开发时间。这些库都支持异构的执行,所以大家如果编程的话,编写一次,以后就可以通过异构的接口支撑跑在其他的硬件平台之上。

大型工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的核心问题之一是如何利用物联网技术规模化提升产品质量和良品率,从而降低原材料消耗和人工成本投入。英特尔联合国内顶级合作伙伴,在汽车相关产业链、电子和纺织等行业,实现了基于边云协同的计算平台,切实将机器学习和深度学习技术应用于工厂产品质量检测。实际应用结果显示,相较于人工操作,效率提升至少5倍,产品缺陷类型的检测率也提升到了100%。

如果把5G技术用在工业领域,工业领域对于延时的要求那么的苛刻,必须有新技术辅助,如TSN,它可以解决上述问题。英特尔看到了5G等其他通信技术,包括工业Wi-Fi技术等。该公司深度参加了同国际标准组织的合作,来推动最新的通信技术在工业领域的落地。

在英特尔看来,“视频(摄像头)是物联网的终极传感器”。确实,在边缘侧,视频所带来的信息流是最为庞大的。值得注意的是,2016年-2012年网络视频监控流量增长了700%。也就是说,在物联网时代,视频将是人工智能应用爆发的一个关键点。因此,视频监控领域也成为了英特尔端到端人工智能方案的切入重点。

张宇表示:“基于这样的趋势,我们做了产品、解决方案、工具等开发规划。比如在视频处理方面,尤其是硬件,现在通用处理器里,随着集成性能越来越强大的显卡,利用这样的硬件资源进行加速,加速对于人工智能的处理。还专门做了有针对性的人工智能加速器,这些加速器的设计也是不断迭代和发展的。除了一些传统的对于卷积的加速,我们也一直跟踪最新的人工智能前沿技术,比如现在业界比较热的‘网络压缩’技术,怎么把现有的人工智能算法里不需要的部分抽掉,从而提高整体的计算能力,整体系统性能。类似于这样最前沿的技术点,我们一直在跟踪,也会不断地融入到我们的产品当中去。”

客户怎么看?

现在,5G很热,而且与4G相比,5G网络具有高带宽和低时延的优势,另外,5G能够做通信的信道隔离,使得不同应用之间有很好的隔离度。但如果把5G用到工业物联网,其能力还是不够的,因为5G在网上承载了TCPIP协议,它的服务质量不能完全保证,它是把一个包从A点放到B点的方式,在中间可能经过若干个节点的转发,但是每一个节点转发过程中都会带来延时,这个延时怎么控制是目前协议没有完全解决的。

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与传统意义上的物联网不同,工业物联网面临着一些新的挑战,尤其是和消费类物联网相比有很大大同:第一,它对实时性要求非常高,一般在消费领域不谈自动化,在消费领域谈的都是信息化,只有在工业领域才涉及到OT的问题,这直接涉及到对于产量信息的控制管理,而对机器控制管理,往往都是毫秒级甚至在微秒级,所以它对实时性的要求更高。第二,英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士表示:“我们看到在跟产线上的工厂的一些用户进行交流的时候,他们对于可靠性方面的要求也更高,对产品监控质量往往都是很高要的。在其他的物联网领域,如果有一些小的差错,客户也许是能够容忍的,但是在工业领域要求是不一样的,这就带来了技术方面的要求,包括芯片的算力、可靠性,以及软件相应的功能、可靠性都提出了更高要求。”

“2017年,我们自己开始准备推出我们自己基于英特尔平台的产品,随后就做了一款产品,外观上一般,但是产品很不错,因为有英特尔X86里面的并行计算的模块,更主要的是有OpenVINO的核心模块在里面。基于这个,我们在人工智能以及各行业的广泛应用上,得到了很好的开发。现在这款产品,我们已经在几十家行业客户,以及几百个行业网点做推广,也是有赖于英特尔成熟的生态体系。一款产品同时支持几十家不同客户需求的时候,无论是算法还是应用不同的需求都能够得心应手,当然这里面有很多英特尔同事的支持,因为我们选择了一个合适的平台。”云从科技项目总监李军这样总结到。

工业物联网的高要求

在本次发布会上,国内知名的人工智能厂商云从科技还率先在国内发布了首款基于OpenVINO工具包开发的产品,并已开始进行大规模量产。

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“我们英特尔有自己的CPU,有自己集显GPU,在加上我们的MovidiusNervana这些加速技术,还有FPGA,至少从硬件的角度来讲,我们是可以根据应用去勾勒出一个功耗、成本最优化的端到端的全栈式解决方案,这是我们的一个起点。”英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士表示:“要获得好的人工智能体验,就需要有多元的、高质量的硬件平台,但是,将这些硬件直接应用到人工智能应用上,还有很多的壁垒。主要的壁垒是怎么样能够深度的挖掘和充分的运用硬件的能力。”

“另外,我们的软件会配合我们的硬件,硬件的所有能力最终都是要通过软件发挥出来。开发者除了需要能够很好地调用硬件之外,还需要更好的案子,告诉我怎么实现我需要使用的案例。我们的工具里既包含对这些类似于驱动、开发界面,帮助开发者能够更好地把这些开发的工作完成,我们也会给出一些参考,告诉他在不同的垂直领域使用场景里怎么快速构建应用。”

那么如何让终端厂商能够轻松的采用同样一套AI算法,轻松实现从云端到终端侧的跨平台部署,并发挥出各个硬件平台的能力呢?对此英特尔推出了全新的视觉推理和神经网络优化工具套件OpenVINO。

加强产学研合作

根据IDC预测,到2020年全球会有超过500亿的智能设备,超过2120亿个传感器。这也意味着每天都将会产生海量的数据。

强大的OpenVINO工具包

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面对如此海量的数据,如果仍然只是依靠云端来做数据处理的化,这将对云端的计算力和网络带宽都带来了极大的挑战。虽然计算力和通信技术也在不断发展,但是这个速度还是难以赶上数据增长的速度。所以,边缘计算,即数据在终端侧进行人工智能分析和处理早已是大势所趋势。

对于英特尔来说,在云端的服务器及数据中心市场,英特尔是绝对的老大,市场占有率超过9成。针对这块市场,英特尔拥有Xeon处理器与Xeon Phi处理器,以及能支持各种对特定运行负载进行最佳化的加速器,包括现场可编程化逻辑闸阵列(FPGA),以及Nervana。

英特尔的全栈式AI硬件解决方案

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可以说,随着物联网的发展,正在加速人工智能在边缘计算中的应用,但是这并不意味着云端人工智能就不需要了、就会走向消亡。云端人工智能它能够把数据源进行汇总,它能够做一些更综合的应用。如果要给用户提供一个完整的人工智能服务和解决方案,一定是一种边缘与云端协同的端到端的人工智能解决方案。

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我们都知道,同样一种人工智能算法,应用到不同的硬件平台上,所得到的效果差异会非常的大。因为一种算法通过是根据某个硬件平台来优化的。

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另外,在终端侧部署人工智能也有利于数据隐私的保护。因为很多用户是不希望把数据上传到云端的,希望这些数据在本地进行处理,本地处理完以后,上传的是一些是经过处理完以后的特殊的数据,对隐私保护相对比较高的场景,也需要一些数据放在边缘进行处理。

原标题:英特尔推出全新AI工具包:CPU/GPU/FPGA/VPU能力全面提升

“在计算机视觉领域,业界有两类方法被广泛的使用。一类是深度学习的方法(主要做物体检测、目标识别),另外一类是传统的计算机视觉的方法(比如做光流的计算或者图像的增强),这两类方法实际上都有在被使用。在OpenVINO里面,我们对这两类方法都有很好的支持(针对后一种,英特尔在OpenVINO中集成了媒体软件开发套件Media SDK,可帮助开发者调用英特尔CPU里面集成GPU资源来实现视频的编码、解码以及转码的操作)。OpenVINO包含一个深度学习的部署工具套件,这个工具套件可以帮助开发者,把已经训练好的网络模型部署到目标平台之上进行推理操作,所以OpenVINO是帮助大家做推理的,而不是帮助大家做训练的。我们是帮助大家把这些训练的结果更好的、更快的能够部署到英特尔的目标平台上做推理操作。”英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士解释到。

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作者:芯智讯-浪客剑返回搜狐,查看更多

另外在深度学习方面,OpenVINO带有模型优化器、推理引擎以及超过20个预先训练的模型,大家可以利用给大家提供的这些工具,快速的实现自己基于深度学习的应用,而且OpenVINO™使用了OpenCV、OpeenVX的基础库,大家可以利用这些基础库去开发自己特定的算法,实现自己的定制和创新。

目前比较流行的深度学习的框架主要有Caffe、Tensor Flow、MxNet,英特尔在设计OpenVINO的时候考虑到了目前开发者的习惯,所以模型优化器通过配置以后可以把这三个主要的开发框架上所开发的网络能够导入到英特尔的平台上,而且导入的过程中,英特尔会根据目标平台的特性做一定的优化,把这些优化的结果转换成中间表述文件——IR文件。这个文件里会包含优化以后的网络拓扑结构,以及优化之后的模型参数和模型变量。这个IR文件后面会被推理引擎进行读取,推理引擎会根据开发者所选用的目标平台去选用相应的硬件插件。目前,OpenVINO可支持英特尔的CPU的插件、GPU插件、FPGA的插件以及Myriad VPU的插件。

物联网加速人工智能在边缘计算中的应用

7月27日,英特尔在北京召开了主题为“智能端到端,英特尔变革物联网”的视觉解决方案及策略发布会。在此次发布会上,英特尔面向中国市场推出了基于英特尔硬件平台的专注于加速深度学习的OpenVINO工具包,可帮助企业在边缘侧快速实现高性能计算机视觉与深度学习的开发。

▲英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士

相对来说,CPU并不适合用来做人工智能运算,不过英特尔依然能够通过集成的GPU,再结合FPGA来实现云端的人工智能运算加速。更何况,英特尔2016年还以4亿美元的高价收购了机器学习初创公司Nervana,将推出一款专为深度学习而打造的神经网络处理器。

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由于不同的网元所能提供的计算量是不一样的,它能够支撑的操作系统也各不相同的,因此有各自适用的不同的芯片架构。而不同的芯片往往有各自不同的开发方法,这样对开发者而言就带来一定的困扰,也就是说如果我们为某一种芯片所开发的软件换了一个架构以后,它可能是不适用的,这样无形中就增加了开发的门槛。

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