張淑夢
星辰匯聚,揚帆遠(yuǎn)航:2025WAIC云帆獎頒獎典禮暨云帆青年摯友之夜共筑AI創(chuàng)新樞紐
2025年7月27日,在星光熠熠的世界人工智能大會(WAIC)期間,一場專為全球頂尖AI青年打造的榮耀盛會——2025WAIC云帆獎頒獎典禮暨云帆青年摯友之夜于上海隆重舉行。本次活動由上海人工智能實驗室、機器之心、全球高校人工智能學(xué)術(shù)聯(lián)盟聯(lián)合主辦,并得到東方菁匯、長三角國家技術(shù)創(chuàng)新中心、真格基金、中國聯(lián)通等機構(gòu)的大力支持。
大會匯聚了2025WAIC云帆獎得主、召集人、評委、候選人,以及全球AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、學(xué)術(shù)新銳和頂尖投資人等150余位產(chǎn)學(xué)研資核心力量,共同見證并激揚著中國AI青年力量的蓬勃脈動。
活動現(xiàn)場,公布了今年的WAIC云帆獎「璀璨明星」和「明日之星」新晉得主名單并舉行了頒獎典禮。
上海人工智能實驗室主任、首席科學(xué)家,清華大學(xué)惠妍講席教授周伯文(左一),中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長龔克(右三),上海市人才工作局副局長、二級巡視員郭磊(右二),機器之心創(chuàng)始人兼CEO趙云峰(右一)在大會現(xiàn)場為「璀璨明星」頒獎。
螞蟻集團CTO何征宇(左一),北京大學(xué)智能學(xué)院博雅特聘教授、副院長陳寶權(quán)(左二),上海人工智能實驗室黨委副書記兼紀(jì)委書記王平(右二),東方菁匯集團總裁余立越(右一)在大會現(xiàn)場為「明日之星」頒獎。
值得關(guān)注的是,本屆云帆獎組委會創(chuàng)新性地設(shè)立「提名獎」,旨在進一步完善云帆社區(qū)人才體系?;顒蝇F(xiàn)場,公布了2025WAIC云帆獎「璀璨明星提名獎」和「明日之星提名獎」名單并舉行了頒獎典禮。
長三角國家技術(shù)創(chuàng)新中心信息技術(shù)首席專家劉國權(quán)(左一),真格基金管理合伙人戴雨森(右一)在大會現(xiàn)場為「璀璨明星提名獎」頒獎。
上海聯(lián)通黨委委員副總經(jīng)理劉彤(左一),ICT產(chǎn)業(yè)觀察家,黃大年茶思屋科技網(wǎng)站總編張群英(右一)在大會現(xiàn)場為「明日之星提名獎」頒獎。
接下來,讓我們走近每一位新晉WAIC云帆獎得主,了解他們的卓越成就與前沿探索。
2025WAIC云帆獎新晉得主介紹
2025WAIC云帆獎「璀璨明星」
(按姓氏拼音排序)
陳建宇,本科畢業(yè)于清華大學(xué)精儀系,后于UCBerkeley取得博士學(xué)位,師從美國工程院院士、機電控制先驅(qū)、MPC算法奠基人MasayoshiTomizuka教授。擁有10年以上機器人與人工智能研發(fā)經(jīng)驗,具備稀缺的軟硬件全棧規(guī)劃能力。與團隊在機器人與AI領(lǐng)域的國際頂會和期刊上發(fā)表70多篇論文,并入圍RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等國際會議優(yōu)秀論文獎。憑借卓越的學(xué)術(shù)與創(chuàng)業(yè)成就,上榜福布斯中國“30Under30”。
高陽,本科畢業(yè)于清華大學(xué),后獲加州大學(xué)伯克利分校博士學(xué)位,師從具身智能泰斗PieterAbbeel,研究涵蓋具身智能、機器人交互、強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。學(xué)術(shù)上,他在NeurIPS、ICML等頂級會議發(fā)表多篇論文,谷歌學(xué)術(shù)引用超5000次。今年與上海人工智能實驗室等團隊聯(lián)合推出的OneTwoVLA,實現(xiàn)推理與動作無縫切換,顯著提升模型泛化與常識能力;EfficientZero系列為目前全球樣本效率最高強化學(xué)習(xí)算法,獲OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人肯定;EfficientImitate大幅提升模仿學(xué)習(xí)效率;ViLa和CoPa模型性能突出。創(chuàng)業(yè)方面,他聯(lián)合創(chuàng)立千尋智能,聚焦通用人形機器人及具身大模型,成立一年完成多輪融資,躋身行業(yè)領(lǐng)跑陣營,推動技術(shù)突破落地。
何聰輝,清華大學(xué)博士,上海人工智能實驗室青年科學(xué)家,上海交通大學(xué)兼職博導(dǎo),入選國家級青年人才,現(xiàn)負(fù)責(zé)浦江書生系列大模型的數(shù)據(jù)體系建設(shè)。何聰輝的主要研究方向為面向大模型的高效數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),在AI頂會發(fā)表論文100余篇,谷歌引用8600+,曾獲高性能計算應(yīng)用領(lǐng)域最高獎“戈登?貝爾”獎,并創(chuàng)建國內(nèi)最大的開放數(shù)據(jù)平臺OpenDataLab,開源智能文檔解析工具MinerU,累計GitHub星標(biāo)數(shù)突破4萬。
劉邦,現(xiàn)任蒙特利爾大學(xué)和Mila研究所副教授、加拿大CIFAR人工智能講席教授。研究自然語言處理、多模態(tài)與具身學(xué)習(xí)及AIforScience等。他已發(fā)表論文與教程100余篇,榮獲2024云帆獎、蒙特利爾大學(xué)研究卓越獎及GeorgeWalker最佳博士論文獎等。他深耕基礎(chǔ)智能體研究,聯(lián)合MetaGPT發(fā)起FoundationAgents開源組織,率先構(gòu)建材料科學(xué)大模型與智能體推動新材料智能設(shè)計,成果廣泛應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)。
喬暢,本、博畢業(yè)于清華大學(xué)自動化系,擬于8月入職清華大學(xué)精密儀器系助理教授。研究興趣為智能光子學(xué),聚焦人工智能與光學(xué)交叉創(chuàng)新:在AIforOptics方面,設(shè)計融合光學(xué)成像模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),突破光學(xué)顯微成像的時空帶寬極限,研制具身智能超分辨光學(xué)顯微成像儀器;在OpticsforAI方面,研究立體集成智能光計算架構(gòu)與芯片,解決人工智能發(fā)展的算力和功耗瓶頸。
王翔,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)特任教授、博導(dǎo),國家青年人才。研究興趣:信息推薦與挖掘、大模型、可信人工智能等,在國際頂會和頂刊上發(fā)表論文70余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用2萬余次。2025年獲得人工智能國際頂會ICLR杰出論文獎,2023年獲國際基礎(chǔ)科學(xué)大會前沿科學(xué)獎,2024年獲ACMSIGIR青年學(xué)者獎和吳文俊人工智能自然科學(xué)一等獎,2024年入選《麻省理工科技評論》MITTR35榜單、AI100青年先鋒。
吳翼,現(xiàn)任清華大學(xué)交叉信息院助理教授,博士畢業(yè)于UCBerkeley,前OpenAI研究員,同時也是上海期智研究院PI,螞蟻研究院強化學(xué)習(xí)實驗室首席科學(xué)家,邊塞科技創(chuàng)始人。研究方向為強化學(xué)習(xí),多智能體學(xué)習(xí)和通用智能體。曾獲得NIPS2016最佳論文獎,和ICRA2024最佳展示獎候選。代表作包括OpenAI捉迷藏項目,多智能體強化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)領(lǐng)域最高引算法MADDPG/MAPPO算法,開源智能體強化學(xué)習(xí)框架AReaL等。人生樂趣包括研究AI/RL,喝奶茶以及吃遍全世界。
謝偉迪,上海交通大學(xué)長聘軌副教授,教育部U40,國家級青年人才(海外),上海市海外高層次人才計劃獲得者,上海市啟明星計劃獲得者,科技部科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項目青年項目負(fù)責(zé)人。博士畢業(yè)于牛津大學(xué)視覺幾何組(VisualGeometryGroup,VGG),導(dǎo)師為ProfessorAndrewZisserman和ProfessorAlisonNoble,是首批Google-DeepMind全額獎學(xué)金獲得者,China-OxfordScholarship獲得者,牛津大學(xué)工程系杰出獎獲得者。主要研究領(lǐng)域為計算機視覺,醫(yī)學(xué)人工智能,共發(fā)表論文超100篇,包括NatureCommunications,NPJDigitalMedicine,CVPR,ICCV,NeurIPS,ICML,IJCV等,GoogleScholar累計引用超16000次,多次獲得國際頂級會議研討會的最佳論文獎和最佳海報獎,最佳期刊論文獎,MICCAIYoungScientistPublicationImpactAwardFinalist(5/6000);NatureMedicine,NatureCommunications特邀審稿人,計算機視覺和人工智能領(lǐng)域的旗艦會議CVPR,NeurIPS,ECCV的領(lǐng)域主席。
張宸,致力于研究智能處理器架構(gòu)與芯片系統(tǒng),包括FPGA和GPU等,深度挖掘人工智能計算的底層硬件基礎(chǔ)與信息表達(dá)機制,通過張量計算建模、數(shù)據(jù)信息壓縮、處理器架構(gòu)和電路設(shè)計優(yōu)化等手段,為高算力、高能效AI硬件的設(shè)計提供理論支持和技術(shù)路線驗證,突破AI處理器的算力、帶寬和能耗瓶頸。
張嘉恒,本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)ACM班,之后在加州大學(xué)伯克利分校(UCBerkeley)獲得博士學(xué)位,師從DawnSong教授。張嘉恒博士的研究聚焦于零知識證明(ZKP)、可驗證計算與人工智能安全,特別關(guān)注ZKML(可驗證機器學(xué)習(xí))在AI模型隱私保護與可信驗證中的應(yīng)用。他致力于構(gòu)建既保障數(shù)據(jù)隱私、又提升模型可信性的加密機制,涵蓋從決策樹到Transformer等多種模型。其研究強調(diào)技術(shù)實用性,服務(wù)于AI審計、合規(guī)驗證及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全,推動人工智能系統(tǒng)在高安全需求場景下的可靠落地。
趙恒爽,香港大學(xué)助理教授,國家優(yōu)青,研究興趣包括計算機視覺、機器學(xué)習(xí)和人工智能。在頂級會議和期刊上發(fā)表論文100余篇,研究成果被引43,000余次,單篇一作被引18,000余次。曾獲得多次國際學(xué)術(shù)競賽冠軍,世界人工智能大會明日之星、璀璨明星和青年優(yōu)秀論文獎,CVPR最佳演示榮譽獎,AI100青年先鋒,AI2000計算機視覺最具影響力學(xué)者,擔(dān)任CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等會議的領(lǐng)域主席。
2025WAIC·云帆獎「明日之星」
(按姓氏拼音排序)
陳天龍,于2024年秋季加入北卡羅來納大學(xué)教堂山分校計算機系擔(dān)任助理教授。在這之前(即2023-2024年),他于麻省理工和哈佛大學(xué)擔(dān)任博士后研究員。陳天龍博士分別于2023年和2017年獲得了德州大學(xué)奧斯汀分校電子&計算機工程的博士學(xué)位和中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)(少年班學(xué)院)的應(yīng)用數(shù)學(xué)和計算機雙學(xué)士學(xué)位。他的主要研究方向是建立準(zhǔn)確、可靠和高效的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)他近期的研究方向主要聚焦于:(1)重要的機器學(xué)習(xí)問題包括多模態(tài)學(xué)習(xí),大語言模型,稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、魯棒性、可學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法、和圖網(wǎng)絡(luò);(2)交叉學(xué)科的科學(xué)難題比如生物工程、疫苗藥物研發(fā)和量子計算陳天龍博士曾先后獲得了AmazonResearchAward,CiscoFacultyAward,AAAI'25NewFacultyHighlights,NAIRRPilotAward,UNCAcceleratingAIAward,CPALRisingStar,AdvMLRisingStar,IBMPh.D.Fellowship,AdobePh.D.Fellowship,GraduateDean'sPrestigiousFellowship。
陳小康,現(xiàn)任DeepSeekAI多模態(tài)組研究員。2024年博士畢業(yè)于北京大學(xué),師從曾鋼研究員,同年獲評北京大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)生。他的研究領(lǐng)域包括多模態(tài)理解大模型和多模態(tài)理解與生成統(tǒng)一模型,在IJCV、CVPR、ICCV、ECCV等頂級會議期刊發(fā)表論文三十余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用一萬余次。他在博士期間和IEEEFellow王井東老師合作的視覺自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方面的工作CAE在百度公司的多個業(yè)務(wù)中落地應(yīng)用。他在DeepSeek主導(dǎo)完成的多模態(tài)大模型項目Janus-Series和DeepSeek-VL2在GitHub獲得兩萬余次星標(biāo)、其中他作為第一作者完成的Janus-Pro項目發(fā)布首月即在Huggingface開源平臺上獲得上百萬次下載,曾在Huggingface和GitHub的Trending榜單排名第一,在國外推特論壇上相關(guān)的帖子獲得數(shù)千萬次瀏覽和數(shù)萬次轉(zhuǎn)發(fā)。他在Janus-Series中提出的解耦視覺編碼的思想被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛使用。
崔淦渠,博士畢業(yè)于清華大學(xué)計算機系,研究方向為大語言模型的對齊與強化學(xué)習(xí)技術(shù)。在ICML,NeurIPS,ACL,KDD等國際人工智能頂級會議與期刊上發(fā)表論文十余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用超11000次。獲清華大學(xué)優(yōu)秀博士論文、清華大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)生等榮譽。代表作包括偏好對齊數(shù)據(jù)UltraFeedback,UltraInteract,密集過程獎勵算法ImplicitPRM,PRIME以及對強化學(xué)習(xí)熵機制的研究。
傅朝友,入選中國科協(xié)青年人才托舉工程。研究方向為多模態(tài)智能,已發(fā)表論文20余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用4千余次,作為Owner的GitHub開源項目累計獲得2萬余次Stars。代表性工作包括VITA多模態(tài)大模型系列(一作VITA-1.0&-1.5,通訊Long-VITA、VITA-Audio,3千GitHubStars),MME多模態(tài)評測基準(zhǔn)系列(一作MME&Video-MME,引用千余次)和Awesome-MLLM多模態(tài)社區(qū)(Owner,1萬余次GitHubStars)等。獲中科院院長特別獎、IEEEBiometricsCouncil最佳博士學(xué)位論文、北京市優(yōu)秀博士學(xué)位論文、中科院優(yōu)秀博士學(xué)位論文、小米青年學(xué)者-科技創(chuàng)新獎、南京大學(xué)紫金學(xué)者、CVPR-2023杰出審稿人等。
龔睿昊,博士畢業(yè)于北航計算機學(xué)院,師從劉祥龍教授,現(xiàn)擔(dān)任商湯科技副總監(jiān)。研究方向為高效機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),在TPAMI、ASPLOS等期刊會議發(fā)表論文40余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用4300余次,成果被AMD、英特爾等二十余國內(nèi)外知名機構(gòu)的開源框架集成。主導(dǎo)的壓縮部署系統(tǒng)多次登上GitHub趨勢榜,被來自斯坦福大學(xué)、微軟等機構(gòu)項目公開致謝。3次獲IEEELPCV和IEEEUAVChase國際比賽冠亞軍。擔(dān)任多個CV/AI期刊會議的客座編輯和學(xué)術(shù)研討會主席。
顧家遠(yuǎn),博士畢業(yè)于美國加州大學(xué)圣迭戈分校,師從蘇昊教授。他的研究方向為具身智能和三維視覺,在計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、機器人等國際頂會上均有發(fā)表,獲得過SIGGRAPH2025和ICRA2024的最佳論文獎。
李彥瑋,現(xiàn)任美國字節(jié)跳動Seed研究科學(xué)家,2024年博士畢業(yè)于香港中文大學(xué),師從賈佳亞教授。研究聚焦于視覺語言基礎(chǔ)模型(VLM),尤其是物理世界中多模態(tài)交互與推理。其在人工智能與計算機視覺頂會/頂刊發(fā)表論文20余篇,包括多篇會議Oral及Highlight,GoogleScholar引用5000余次。其擔(dān)任多個頂會的領(lǐng)域主席和審稿人,近期成果包括Seed1.5-VL、LLaVA-OneVision、Mini-Gemini、LLaMA-VID、LISA等。
龍霄瀟,南京大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授,南京大學(xué)紫金學(xué)者,入選國家高層次青年人才。2018年本科畢業(yè)于浙江大學(xué),2023年博士畢業(yè)于香港大學(xué)。長期從事三維重建與生成、神經(jīng)渲染、世界模型等空間智能技術(shù)研究,近五年來在T-PAMI、CVPR、SIGGRAPH等期刊會議上發(fā)表第一作者與通訊作者論文20余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用3000余次。帶領(lǐng)學(xué)生獲得2025年ICRAManiSkill-ViTac視觸融合操控挑戰(zhàn)賽冠軍。
駱昱宇,現(xiàn)任香港科技大學(xué)(廣州)助理教授、博士生導(dǎo)師,數(shù)據(jù)智能與分析實驗室負(fù)責(zé)人。研究方向為Data-centricAI,AI+Databases,LLMAgents。在頂級國際會議和期刊如SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS、ICLR、TODS上發(fā)表論文40余篇,智能問數(shù)(Text2SQL)等成果落地于華為、國家電網(wǎng)和螞蟻金服等企業(yè)。入選2023年福布斯中國30位30歲以下精英榜,獲CCF-A類會議SIGMOD2023最佳論文系列獎、華為火花獎、清華大學(xué)特等獎學(xué)金、清華優(yōu)博等榮譽。
唐相儒,研究用于自動化科學(xué)發(fā)現(xiàn)的多智能體系統(tǒng),尤其是生物醫(yī)學(xué)方面,比如細(xì)胞機制理解、醫(yī)學(xué)診斷、分子設(shè)計等方向。以一作/共同一作在NatureBiotechnology、NatureCommunications、ICLR、ACL等期刊/會議發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。組織ICML2025與ICLR2024智能體研討會、ISMB2024LLMs教程。曾獲IJCAI2024AI4ResearchWorkshop最佳論文獎,ICMLCFAgenticWorkshop最佳論文Runner?Up獎。
王靖博,上海人工智能實驗室青年科學(xué)家,研究方向包括人型角色控制與物理仿真、人形機器人運動控制以及具身智能等。2023年博士畢業(yè)于香港中文大學(xué)多媒體實驗室,已在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等頂級會議和期刊發(fā)表論文數(shù)十篇,并獲得多篇oral和spotlight,Google學(xué)術(shù)引用超過8400次。曾獲得包括COCO在內(nèi)的多個視覺理解挑戰(zhàn)賽冠軍,其研究成果入選ECCV十大影響力論文及ESI高被引論文。
于力軍,谷歌深度思考的高級研究科學(xué)家,致力于Gemini和Veo項目的研發(fā)。他的研究主要圍繞視頻生成、多模態(tài)大模型的統(tǒng)一訓(xùn)練、強化學(xué)習(xí)等展開。他獲得了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士學(xué)位,北京大學(xué)雙學(xué)士學(xué)位等。他曾獲得ICML最佳論文獎及系列國際挑戰(zhàn)賽冠軍,并被評為Siebel學(xué)者和百度學(xué)者。
張林峰,上海交通大學(xué)助理教授,研究方向為高效人工智能。2024年博士畢業(yè)于清華大學(xué)交叉信息研究院。研究方向為高效人工智能。他曾獲微軟學(xué)者、北京市優(yōu)秀畢業(yè)生,清華大學(xué)優(yōu)秀博士論文,擔(dān)任ACLARR、NeurIPS等會議的領(lǐng)域主席,代表作自蒸餾被引用超過一千次。
鄭楚杰,通義千問研究員,Qwen3、QwQ系列開源模型核心貢獻者。2025年博士畢業(yè)于清華大學(xué),師從黃民烈教授。研究方向為大模型推理、對齊與強化學(xué)習(xí)。在ICLR、ICML、ACL等國際會議發(fā)表論文10余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用量5000余次,長期擔(dān)任ACL、EMNLP、NAACL等會議領(lǐng)域主席。
周煊赫,上海交通大學(xué)計算機學(xué)院長聘軌助理教授,主要研究智能數(shù)據(jù)分析、ML/LLM數(shù)據(jù)底座、自治數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(AI4DB)。在SIGMOD、VLDB、NIPS、TKDE等CCFA類會議和期刊上已發(fā)表論文數(shù)十篇,包括近五年VLDB、ICDE高被引論文,入選卡耐基梅隆大學(xué)、康奈爾大學(xué)等高校課程。谷歌學(xué)術(shù)引用量兩千余次。曾獲ACMJimGray博士論文提名獎(大陸首位)、VLDB2023最佳工業(yè)論文亞軍獎(第一作者)、通信學(xué)會科學(xué)技術(shù)一等獎、CCF優(yōu)博、微軟學(xué)者、字節(jié)跳動獎學(xué)金、清華特獎等榮譽。代表性工作OpenMLDB已經(jīng)落地第四范式先知(AIOS)平臺并在金融、電商、能源等百余個真實場景中實現(xiàn)規(guī)?;瘧?yīng)用。
太閣立志傳系列,哪一代才是最好玩的?
單純從這種劇情設(shè)計來看,雖然對主人公的塑造比較集中,但《戰(zhàn)國無雙5》的格局遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于前代,時間的局限讓大量人氣角色無法露面,系列之魂真田幸村無奈被刪除,個性角色宮本武藏、阿國、前田慶次等均無緣登場,名義上是39名角色,主角就占了青年壯年四個名額,更有10名比大眾臉強不了多少的固有武將,模組也僅僅有15是什么——。
走進《夢幻模擬戰(zhàn)》(一),什么是日式奇幻???3DMGAME
相對于以水墨風(fēng)格著稱的《街頭霸王4》來說,人物的立繪可以說是有過之而無不及-。游戲里有沒有變化不大的角色?那自然是有的,那就是松永久秀,被稱為戰(zhàn)國第一大惡人|。與之前的形象相比,松永久秀這次的造型可以說是換了發(fā)型和衣服就直接加入了戰(zhàn)場——。除了人物的外貌變化之外,游戲中的人物將更加貼合日本戰(zhàn)國的真實說完了-——。
日本戰(zhàn)國各大武士家族的特色兵種(三)
畫面升級確實沒得黑——_。戰(zhàn)國時代的城池建模精細(xì)到能看清瓦片紋路,武將立繪連鎧甲反光都做了動態(tài)處理-。但真正讓老粉拍大腿的,是那個叫"知行"的自動化內(nèi)政系統(tǒng)-。過去玩家要親自給每個村子安排種田挖礦,現(xiàn)在只要把地盤分給家臣,他們自己就會搞建設(shè)招民兵-|。有位玩了二十年的老玩家在論壇吐槽:quot;以前光顧著給前線送糧草,..
來源:紅網(wǎng)
作者:福青夢
編輯:賴宏達(dá)
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