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quweixiaoyouxi：0xiaobawangyouxijiehexusisanjiemofangtanshishejingziqimikuyinleyouxipiaowudeyouyudengyoudaliangfangyuangongnixuanze，xuanzefanweiguang，zheyangnenggouxuandaogengjiashushi，bianjiedefangzi。wuqideduoyangxing！erqiezaiyouxizhongwuqikeyiziyouqiehuan，rangwanjiakeyiyougengduodefanganqujiejuetongyichangmiandewenti。shenruyanjiuduihuadeqingjie，tongguorenwudetaiciherenwudeshijieguanlaizhanxianbeijinggushi。zhangshangdehongxinwen車(che)企(qi)“去(qu)圖(tu)化(hua)”成(cheng)風(feng)，高(gao)精(jing)度(du)地(di)图上(shang)演(yan)“行(xing)路(lu)難(nan)”｜鈦(tai)媒(mei)體(ti)深(shen)度

图片(pian)來(lai)源(yuan)：視(shi)覺(jiao)中(zhong)國(guo)

近(jin)年(nian)来，經(jing)過(guo)各(ge)大(da)车企對(dui)高精地图高強(qiang)度的(de)“宣(xuan)傳(chuan)轟(hong)炸(zha)”，壹(yi)股(gu)“去图化”的风潮(chao)逐(zhu)漸(jian)興(xing)起(qi)。

早(zao)在(zai)2019年，馬(ma)斯(si)克(ke)就(jiu)曾(zeng)公(gong)開(kai)“炮(pao)轰”传統(tong)高精地图“無(wu)法(fa)適(shi)應(ying)任(ren)何(he)變(bian)化”，並(bing)將(jiang)引(yin)向(xiang)了(le)純(chun)视觉感(gan)知(zhi)方(fang)案(an)的技(ji)術(shu)路線(xian)之(zhi)上。

在2022年，華(hua)為(wei)的余(yu)承(cheng)東(dong)、的何小(xiao)鵬(peng)等(deng)人(ren)也(ye)相(xiang)繼(ji)加(jia)入(ru)到(dao)了“抨(peng)擊(ji)”高精地图的行列(lie)之中，此(ci)後(hou)一眾(zhong)车企也先(xian)后宣传起各自(zi)“不(bu)依(yi)賴(lai)”高精地图的解(jie)決(jue)方案，甚(shen)至(zhi)有(you)车企直(zhi)接(jie)喊(han)出(chu)了“去图化”的口(kou)號(hao)。

而(er)以(yi)毫(hao)末(mo)智(zhi)行、智行者(zhe)等一众智能(neng)駕(jia)駛(shi)解决方案商(shang)們(men)，其(qi)實(shi)早在车企之前(qian)，就相继宣布(bu)發(fa)力(li)“重(zhong)感知，輕(qing)地图”的技术路线。

“不依赖高精地图”仿(fang)佛(fo)在一夜(ye)之間(jian)，就成为智能汽(qi)车自動(dong)驾驶技术新(xin)的角(jiao)力點(dian)。

隨(sui)著(zhe)车企與(yu)智能驾驶解决方案商们，相继“陳(chen)述(shu)”着对高精地图的不滿(man)，這(zhe)個(ge)昨(zuo)日(ri)還(hai)欣(xin)欣向榮(rong)的行業(ye)，似(si)乎(hu)轉(zhuan)瞬(shun)之间就成了“昨日黃(huang)花(hua)”。

更(geng)为關(guan)鍵(jian)的是(shi)，为了搶(qiang)占(zhan)城(cheng)市(shi)NOA（Navigate On Autopilo，自动輔(fu)助(zhu)導(dao)航(hang)驾驶或(huo)領(ling)航辅助驾驶）的落(luo)地先機(ji)，很(hen)多(duo)车企已(yi)经开始(shi)付(fu)諸(zhu)行动。日前，小鹏和(he)理(li)想(xiang)兩(liang)家(jia)頭(tou)部(bu)新勢(shi)力品(pin)牌(pai)，先后公布了各自的无高精地图以及(ji)不依赖高精地图方案。

先是何小鹏在社(she)交(jiao)平(ping)臺(tai)上表(biao)示(shi)，将在全(quan)国沒(mei)有高精地图的城市陸(lu)續(xu)开放(fang)“无图化”的XNGP。随后，理想也以試(shi)乘(cheng)活(huo)动的形(xing)式(shi)向媒体展(zhan)示了其“不依赖”高精地图的城市NOA系(xi)统，并宣布将向北(bei)京(jing)和上海(hai)的內(nei)測(ce)用(yong)戶(hu)交付体驗(yan)功(gong)能。

除(chu)此以外(wai)，、上汽、Apollo、小马智行等众多车企或產(chan)业鏈(lian)上的企业也正(zheng)在積(ji)極(ji)布局(ju)，它(ta)们大多将於(yu)年内实現(xian)城市NOA的全面(mian)落地。換(huan)言(yan)之，随着城市NOA先头部隊(dui)迎(ying)来落地，高精地图在车圈(quan)的處(chu)境(jing)也将更顯(xian)微(wei)妙(miao)。

而一場(chang)关乎车企乃(nai)至图商未(wei)来命(ming)運(yun)的博(bo)弈(yi)，卻(que)早已圍(wei)繞(rao)高精地图的“去留(liu)問(wen)題(ti)”悄(qiao)然(ran)展开。

车企为何紛(fen)纷“拋(pao)棄(qi)”高精地图？

自誕(dan)生(sheng)之日起，便(bian)与自动驾驶深度綁(bang)定(ding)的高精地图，为何如(ru)今(jin)會(hui)遭(zao)到各大车企“抛弃”？要(yao)想弄(nong)明(ming)白(bai)这个问题，不妨(fang)先来看(kan)看高精地图在自动驾驶中扮(ban)演的角色(se)，以及近年来的发展现狀(zhuang)。

要說(shuo)高精地图，其实就是指(zhi)絕(jue)对精度和相对精度均(jun)在1米(mi)以内的高精度、高新鮮(xian)度、高豐(feng)富(fu)度的電(dian)子(zi)地图。通(tong)俗(su)来说就是，相比(bi)普(pu)通SD地图在精細(xi)度或丰富度上面有更高要求(qiu)的地图。

目(mu)前车輛(liang)的感知和定位(wei)技术，在可(ke)靠(kao)性(xing)、定位精度以及衛(wei)星(xing)信(xin)号缺(que)失(shi)场景(jing)再(zai)定位情(qing)況(kuang)下(xia)，都(dou)有着一定的技术痛(tong)点。而高精地图的加入，就可以有效(xiao)彌(mi)補(bu)自动驾驶传感器(qi)的性能邊(bian)界(jie)，为自动驾驶提(ti)供(gong)安(an)全保(bao)障(zhang)。

同(tong)時(shi)，高精地图除了上述在感知層(ceng)的作(zuo)用之外，其也可以作为規(gui)劃(hua)决策(ce)的載(zai)体，将路口紅(hong)綠(lv)燈(deng)状態(tai)、路網(wang)变化、交通信息(xi)等情况進(jin)行反(fan)饋(kui)，实现最(zui)優(you)路徑(jing)规划。

簡(jian)單(dan)来说，高精地图的主(zhu)要作用貫(guan)穿(chuan)于自动驾驶汽车定位、感知、决策三(san)个重要環(huan)節(jie)之中，總(zong)結(jie)起来就是解决“我(wo)在哪(na)裏(li)？”“我前方有什(shen)麽(me)？”“我要怎(zen)么开？”三个基(ji)礎(chu)而又(you)重要的问题。

因(yin)此，從(cong)目前的技术来看，高精地图在自动驾驶方面仍(reng)发揮(hui)着难以替(ti)代(dai)的作用，其也是未来车路協(xie)同的重要载体。

图商向车企提供高精地图，车企拿(na)高精地图来服(fu)務(wu)自动驾驶，看起来是一門(men)能夠(gou)互(hu)惠(hui)互利(li)的好(hao)生意(yi)。但(dan)就是这看似互相成就的背(bei)后，仍存(cun)在着难以消(xiao)除的“矛(mao)盾(dun)”，橫(heng)亙(gen)在图商与主机廠(chang)之间。

众所(suo)周(zhou)知，将智能辅助驾驶系统从高速(su)公路应用到城市公路，被(bei)認(ren)为是高階(jie)智能辅助驾驶系统走(zou)向的关键一步(bu)，也被认为是车企未来數(shu)年最重要的競(jing)爭(zheng)力之一。

值(zhi)得(de)註(zhu)意的是，造(zao)车行业头部玩(wan)家们抛弃高精地图的时机，恰(qia)恰是高阶智能驾驶开进城市开放道(dao)路的这个时间节点，矛盾也由(you)此爆(bao)发。

城市开放道路相比高速场景，道路元(yuan)素(su)更加丰富，交通參(can)与者更多，同一场景的变化更快(kuai)，这就对高精地图的鲜度提出了更高的要求。小鹏汽车自动驾驶副(fu)总裁(cai)吳(wu)新宙(zhou)曾特(te)意强調(tiao)这一点：对于城市场景，高精地图的“鲜度”非(fei)常(chang)关键，希(xi)望(wang)NGP发布的时候(hou)能够做(zuo)到以“天(tian)”級(ji)更新高精地图的能力。

“天”级更新的鲜度，聽(ting)起来非常美(mei)好，但可惜(xi)现阶段(duan)的图商们却根(gen)本(ben)做不到。目前，市面上城市级高精地图产品的鲜度，更新頻(pin)率(lv)一般(ban)都要以月(yue)甚至季(ji)度为单位計(ji)算(suan)。这種(zhong)情况之下，高精地图难以满足(zu)车企对城市高阶智能驾驶的应用要求。

而擺(bai)在各大图商面前的首(shou)要难关就是成本问题。目前，我国主流(liu)的测繪(hui)方式还是以高精地图采(cai)集(ji)车来完(wan)成的，通过安裝(zhuang)在车端(duan)的、攝(she)像(xiang)头、輪(lun)速计、IMU等装置(zhi)，收(shou)集道路信息。據(ju)透(tou)露(lu)，这樣(yang)一台车本身(shen)的成本預(yu)计就在百(bai)萬(wan)元以上。

而根据《智能网聯(lian)汽车高精地图白皮(pi)書(shu)》，分(fen)米级地图的测绘效率約(yue)为每(mei)天每车500公里道路，成本達(da)每公里10元左(zuo)右(you)，而厘(li)米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本达每公里千(qian)元左右。

另(ling)据交通运輸(shu)部最新数据显示，目前我国公路总里程(cheng)已达528万公里，数据采集成本就堪(kan)稱(cheng)“天價(jia)”，而这还是不考(kao)慮(lv)錯(cuo)綜(zong)復(fu)雜(za)的鄉(xiang)村(cun)小路以及测绘效率问题。因此，周更乃至日更的高精地图，现阶段確(que)实没有一家图商能够单獨(du)完成。

此外，由于国家嚴(yan)格(ge)的测绘管(guan)理標(biao)準(zhun)，高精地图的行业准入门檻(kan)很高，目前国内擁(yong)有“导航电子地图制(zhi)作甲(jia)级测绘資(zi)質(zhi)”的企业数量(liang)十(shi)分稀(xi)少(shao)。再加上除高速路段外，我国僅(jin)开放了北京、上海、廣(guang)州(zhou)、深圳(zhen)、杭(hang)州、重慶(qing)这六(liu)座(zuo)城市的高精地图采集權(quan)限(xian)，由此也导致(zhi)了各大车企的规模(mo)推(tui)广普遍(bian)受(shou)到高精地图範(fan)围的掣(che)肘(zhou)，无法擴(kuo)張(zhang)到其他(ta)地區(qu)。

在此前的HUAWEI ADS 2.0发布会上，余承东便指出，高精地图覆(fu)蓋(gai)全国的难度太(tai)大，中国道路幾(ji)乎实时在变动，只(zhi)有不依赖高精地图的智驾系统，才(cai)具(ju)備(bei)大规模上车实用的价值。

受困(kun)于高精地图的应用局限，车企的高阶辅助驾驶体验无法得到量级的提升(sheng)，但同时车企又要面臨(lin)着巨(ju)大的成本負(fu)擔(dan)。既(ji)然如此，不如徹(che)底(di)掙(zheng)脫(tuo)高精地图的“束(shu)縛(fu)”，转而投(tou)向“无图化”的懷(huai)抱(bao)。可以说，这也是车企和供应商在现阶段跳(tiao)出條(tiao)件(jian)限制，探(tan)索(suo)全新可能性的一次(ci)重要嘗(chang)试。

纯“无图化”方案尚(shang)需(xu)时日

看过了车圈很多“头部玩家”的发言，对于高精地图的去留问题，车企间仿佛已经达成了一定“共(gong)識(shi)”。但从现阶段的产品表现来看，“无图化”距(ju)離(li)真(zhen)正实现似乎仍需时日。

日前，宣布解绑高精地图并舉(ju)辦(ban)XNGP的试乘试驾活动。从技术邏(luo)輯(ji)来看，在高精地图覆盖区域(yu)，仍依赖高精地图去实现高阶辅助驾驶功能，而无高精地图覆盖的区域仅开放识別(bie)红绿灯和執(zhi)行通过路口的能力，仍无法达到有图时的效果(guo)。

而余承东提到的华为ADS2.0计划，展开试乘试驾活动的城市仍居(ju)六大高精地图开放城市之列，其他城市的推送(song)时间充(chong)满着不确定性。目前，大多数车企的城区NOA测试或者体验活动，也仍舊(jiu)放在六个高精地图开放城市。

对此，騰(teng)訊(xun)地图数据负責(ze)人马常傑(jie)也曾表示，在解绑高精地图成为主流聲(sheng)音(yin)的當(dang)下，图商与车企在高精地图方向的合(he)作并未受到太多影(ying)響(xiang)。也就是说，车企关于“无图化”的宣传口径与实際(ji)落地情况之间存在着不小的差(cha)距。

数据来源：公开信息整(zheng)理，截(jie)至2023年4月

近几年，BEV+Transformer的算法架(jia)構(gou)在CV领域（Computer Vision计算机视觉）势头正猛(meng)。面对此种现状，国内主流车企選(xuan)擇(ze)将破(po)局的希望傾(qing)注在了实时建(jian)图路线上。

自2020年起，特斯拉(la)发布論(lun)文(wen)引入BEV感知方法，目前大多数公司(si)的方案也由基于CNN的感知方法渐渐替换为BEV感知。另外Transformer模型(xing)也取(qu)代了NLP中的RNN网絡(luo)结构，具有可以计算的特点。

“BEV+Transformer”这种新的感知算法架构，在车企“去图化”过程中起到了至关重要的作用。

在剛(gang)刚结束的理想科(ke)技日上，官(guan)方公布了不依赖高精地图方案，其大致流程是通过“BEV+Transformer”組(zu)合将传感器收集到的数据实际构建在线矢(shi)量地图，可以理解成“新鲜出爐(lu)”的一种高精地图。

如果碰(peng)到复杂路口遮(zhe)擋(dang)，信息缺失等情况，理想还提出了通过NPN（神(shen)经先验网络），用之前收集的道路信息对实时生成的地图进行补充的办法。

NPN能够实现的一个前提是，车辆已经提前收集并存儲(chu)了該(gai)路口的数据。这和摄像头的视觉感知有点像，需要提前感知才能识别，没見(jian)过就不认识。由此也帶(dai)来一个问题，对于第(di)一次碰到的场景，NPN也没有太好的办法，只能先收集数据。

换言之，在车端部署(shu)BEV+Transformer算法需要海量的数据支(zhi)撐(cheng)，要保證(zheng)国内的每一条道路它都“见过”“开过”，才能保证系统的全场景覆盖，这对于国内的路网规模来说无疑(yi)相当困难。

并且(qie)，除了实时建图路线的“技术门槛”之外，用户数据的体量能否(fou)支持(chi)企业完成全国层面的路网掃(sao)描(miao)，也是该技术的“硬(ying)性门槛”。这对于非头部的造车企业而言，困难程度甚至遠(yuan)远高于资金(jin)和技术本身的投入。

其实在国内的智驾圈，不管是车企亦(yi)或是智能驾驶方案供应商，都没有将高精地图完全排(pai)除出技术方案中，反而是能用图就用图。一边高喊“去图化”的口号，一边用着高精地图并表示“真香(xiang)”，这就是当下智驾相关企业对高精地图的真实态度。

数据来源：公开信息整理，截至2023年4月

根本原(yuan)因在于，高精地图在自动驾驶中扮演的角色主要是定位和先验信息，有助于自车PnC（Planning and Control），也就是规划域控(kong)制。就比如当车辆行驶到路口时，高精地图能够提前先验信息，告(gao)訴(su)自车所有的路面信息，不仅如此，还能显示各个信息之间的拓(tuo)撲(pu)关系，比如哪个红绿灯负责哪条道路，这样自车就能快速进行PnC。

而如果放弃高精地图，智驾车辆靠实时感知順(shun)利通行十字(zi)路口需要付出多大代价？

在去年的AI Day上，給(gei)出了答(da)案——團(tuan)队專(zhuan)门訓(xun)練(lian)了一个参数量达到7500万的神经网络“Lanes Network”，这个模型在运行时大约会占用计算平台峰(feng)值算力的10%，其作用只是“讓(rang)车辆弄明白面前每条车道到底通向哪里”。

而现实中的道路情况，尤(you)其是国内的道路环境，其复杂程度远比想象(xiang)中更高。高精地图更善(shan)于应对十字路口等高难度场景，丰富的先验信息可以为感知系统減(jian)负，节省(sheng)计算资源，腾出的算力可用于更好地感知动态物(wu)体。同时，它提供的先验信息和省出的算力，也会降(jiang)低(di)智驾算法中预测和规控模塊(kuai)的难度。

通俗来講(jiang)，就是一个刚學(xue)走路的孩(hai)子，与其直接教(jiao)他走路技巧(qiao)，不如先给他一个“学步车”先走起来再说。现阶段的高精地图扮演的就是那(na)个“学步车”或者说“拐(guai)杖(zhang)”的作用，车企想扔(reng)了它还能健(jian)步如飛(fei)，确实为时尚早。

来自图商的反击：“轻高精地图”

雖(sui)说完全“去图化”对于行业来说仍旧为时尚早，但趨(qu)势已然显露无遺(yi)，图商必(bi)須(xu)开始尋(xun)找(zhao)新的可能性。

根据智研(yan)咨(zi)詢(xun)发布的《2022-2028年中国高精地图行业市场供需形势分析(xi)及投资前景評(ping)估(gu)報(bao)告》显示，高精地图作为自动驾驶重要的感知基础技术之一，已经成为国内外车企量产智能驾驶汽车的优先选择，预计2025年国内外自动驾驶高精地图市场规模将达到89.6億(yi)美元。

同时，根据高工(gong)智能汽车研究(jiu)院(yuan)監(jian)测数据显示，目前在中国市场，具备提供高级辅助驾驶地图数据能力的公司，仅有11家；其余具备资质但没有完整数据的公司，則(ze)仅能够支持车企的数据合规，而上述两种情况总计也不过只有31家。

長(chang)江(jiang)商学院的一份(fen)报告显示，目前车企和图商合作，比較(jiao)公认的收費(fei)模式是，车厂簽(qian)下訂(ding)单时支付一筆(bi)订单费用以供图商进行高精度地图的开发，后续在搭(da)载车辆上每年收取一定的License（許(xu)可）费用。目前，订单费用大约为几千万，而License费用则在单车1000元/年左右。

而中国汽车市场的智能化潛(qian)力有多大，相信不用任何贅(zhui)述。面对“粥(zhou)多僧(seng)少”的市场红利，各大图商们肯(ken)定不会甘(gan)于沈(chen)寂(ji)，生存壓(ya)力之下“轻量级高精地图”方案应运而生。

那么，何为轻量级高精地图？简单来说，就是“低配(pei)版(ban)”的高精地图，通过降低精度，来规避(bi)上文提到的地图鲜度、成本以及法规等一系列问题。

目前，业内主流的“轻量级高精地图”主要分为两种：

其一是特斯拉目前采用的技术路线，采取的是众包(bao)地图的逻辑。简单来说就是通过已售(shou)车辆收集道路信息，然后绘制地图，部署在车端，依然屬(shu)于预装地图，不过严格来说，也可以歸(gui)为“轻高精地图”的行列，只不过是“当场绘制”而已。

而另一种，则是来自各大图商的解决方案，采用轻高精地图解决方案。这种地图介(jie)于导航地图和高精度地图之间，其在精度、要素的丰富度上，要比导航地图更高，但弱(ruo)于高精度地图，在保留智能驾驶所必需的基础要素基础上，简化了不必要的元素。

腾讯轻量级高精地图HD Air

今年4月，，腾讯，先后发布了“轻高精地图”方案。称其“轻地图”方案比传统高精地图要轻80%，腾讯则表示会做到地图周更，则称会将高精地图的成本从“几万块直接降到百元级”。

业内人士(shi)分析，原本需要的高精地图精度大概(gai)在厘米级，要素信息大概在一两百个。而“轻高精地图”方案将需要的地图可能只需要在米级精度上，外加五(wu)十个左右的要素。这样一来，采集的成本也会大大降低，生产效率会变高，质量控制也会越(yue)来越好，对图商的影响也是一种正向的促(cu)进。

借(jie)由“轻高精地图”方案的助力，各大图商也算初(chu)步“摆脱”了高精地图在鲜度、成本、测绘条件上的限制，不甘淪(lun)为“昨日黄花”的一众图商，再次吹(chui)响了反击的号角。

车企与图商的博弈，将把(ba)自动驾驶带向何方？

从高精地图诞生至今，车企与图商的关系便围绕技术与监管两个主軸(zhou)，开始了相互滲(shen)透，但结果往(wang)往都收效甚微。2021年开始的地图资质收緊(jin)将车企推回(hui)了原本的陣(zhen)地；同年BEV+Transformer掀(xian)起的智驾感知技术进化，则让高精地图失去了原有的地位。

在技术叠(die)代与法规完善的过程中，雙(shuang)方围绕高精地图去留的博弈仍将继续，不禁(jin)让人产生疑问，二(er)者的较量将会把自动驾驶技术引向何方？

其实就现阶段而言，车企与图商的关系并非完全对立(li)的，“轻高精地图”与“BEV+Transformer”技术路线为二者的共贏(ying)創(chuang)造了先决条件。

为了解决某(mou)个非开放场景下自动驾驶，用补盲(mang)以及高精地图，其实无可厚(hou)非；但长期(qi)来看，依靠大规模高精地图是有场景泛(fan)化的局限性的，尤其是进入到城市道路之中。而“轻高精地图”明显是无法完全勝(sheng)任这种情况的，这时候就需要“BEV+Transformer”在感知层面的支持。

从将自动驾驶完全依赖高精地图，变为了图商负责“轻地图”，车企搭配“重感知”。此举既降低了对高精地图的依赖，也可以拓展到更多的城市，而不是仅仅停(ting)留在几个城市的范围。

数据来源：高工智能汽车研究院整理数据

对于图商而言，轻高精地图方案在规避高精地图问题的同时，又能大大降低成本和采集难度。而对于车企来说，“头部玩家”想要完全脱离图商也并不容(rong)易(yi)。

就像的FSD，何时能推送正式的量产版本仍未有定数。国内很早就抛弃高精地图的玩家打(da)造的城市高阶智能驾驶方案，实际体验下来很难说已经达到可商业化量产的状态。

其实，不管是的众包地图还是头部新势力的实时建图都有一个关键点，就是数据量的问题。

这類(lei)方法更适合头部企业，对于銷(xiao)量没有那么大的腰(yao)部或者尾(wei)部企业，没有足够的数据量就没办法训练模型，没有好的模型就不能保证智驾系统的安全和体验，那把这一部分工作交给图商也未尝不可。

更有图商认为，智能驾驶等级越往上走，精度要求越高，高精地图的存在感会越高。此前，四(si)維(wei)图新就曾表示，在L1、L2的辅助驾驶阶段，高精地图并非刚性需求，但其对于L4、L5级别的自动驾驶是必选項(xiang)，对于L3级别的自动驾驶是可选项。

并且值得注意的是，虽然目前高精地图面临一定程度上的发展阻(zu)礙(ai)，但一众传统造车巨头们还未真正“下场”。

要知道高精地图的采購(gou)成本，如果规模化均攤(tan)之后其实不算昂(ang)貴(gui)，因此也不排除传统车企青(qing)睞(lai)高精地图解决方案的可能。在时代转型之中，往往传统巨头与新势力们总是存在巨大的割(ge)裂(lie)，而高精地图的命运自然也远未到“宣判(pan)”之时。

现在的高精地图之于自动驾驶技术，更像一个蹣(pan)跚(shan)学步之人的“拐杖”，有这根拐杖走得自然轻松(song)穩(wen)妥(tuo)许多。但其实大家都明白“孩子”总有长大的一天，而那时才是真正决定这根“拐杖”的去留之日。

（本文首发钛媒体App，作者｜常笑(xiao)，編(bian)辑｜张敏(min)）返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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