目前土木工程和人工智能结合的课题有哪些？
土木工程与人工智能的融合，正以前所未有的速度和深度改变着这个古老的行业。从设计、施工到运维，AI的触角几乎延伸到了每一个环节，为我们带来了更高效、更安全、更可持续的解决方案。以下是几个当前最热门且极具发展潜力的结合课题，我会尽量深入浅出地为您介绍：
1. 智能设计与优化：用AI“思考”建造
传统的土木工程设计是一个耗时耗力的过程，需要工程师凭借经验和复杂的计算软件进行迭代。AI的介入，尤其是生成式设计（Generative Design）和参数化设计（Parametric Design）的结合，正在重塑这一局面。
生成式设计： 设想一下，你只需要告诉AI你想要什么——例如，一座桥梁需要承受特定载荷、跨越特定距离、使用特定材料，并且要在成本和环境影响上达到最优。AI会基于这些约束条件，自动生成成千上万种可能的解决方案，从结构形态到材料排布，无一不精。这有点像让AI成为你的“设计助手”，它能探索人类工程师难以想象的设计空间，找到突破性的、更轻巧、更坚固、更节省材料的结构形式。例如，在飞机制造业中，生成式设计已经创造出许多仿生学的轻量化结构，这种技术正在被引入土木工程，用于设计新型的轻质高强度的桥梁、屋顶甚至高性能的混凝土构件。
参数化设计与AI优化： 传统的参数化设计允许工程师通过改变变量来调整设计。AI的加入，能够在这个基础上进行更智能的优化。比如，在大型复杂建筑的结构分析中，AI可以快速评估成千上万种不同的结构参数组合对整体性能的影响，并自动调整参数以达到最佳的抗震性能、最少的材料消耗，或最高的能源效率。这极大地缩短了设计周期，并确保了设计方案的鲁棒性。
材料科学与AI： AI还可以预测新型高性能材料的性能，例如，通过分析材料成分、微观结构和加工工艺，AI可以预测新混凝土配方的强度、耐久性和碳排放量，甚至可以指导实验过程，加速新材料的研发和应用。
2. 智慧施工与管理：让工地“活”起来
施工现场一直是效率提升和安全管理的重点和难点。AI技术的应用，正在将传统的“人力密集型”工地转变为“数据驱动型”的智能空间。
施工进度与质量监控： 利用无人机、物联网传感器和计算机视觉技术，AI可以实时捕捉施工现场的图像和数据。通过分析这些数据，AI可以自动识别施工进度是否按计划进行，监测材料的堆放和使用情况，甚至可以识别出施工错误，如钢筋绑扎不规范、混凝土浇筑不到位等，并及时发出预警。这大大减少了人为检查的工作量，提高了监控的精度和及时性。
机器人与自动化施工： 结合AI的视觉识别和路径规划能力，施工机器人可以自主执行高风险、重复性强或精度要求高的任务，如钢筋绑扎、焊接、喷涂、混凝土浇筑甚至砌砖。这不仅能提高施工效率和质量，还能显著降低工人在恶劣环境下的作业风险。想象一下，在危险的高空作业，由AI控制的机器人取而代之，这能挽救多少生命？
安全管理与风险预警： AI可以通过分析摄像头捕捉到的工人行为，识别不安全的操作，例如未穿戴防护装备、进入危险区域等，并立即发出警报。同时，AI还可以预测潜在的安全隐患，比如设备故障、不稳定的边坡等，从而提前采取预防措施。
资源优化调度： AI可以分析施工进度、设备状态、天气预报等多种因素，为材料、设备和人员的调度提供最优方案，最大程度地减少资源浪费和闲置，提高整体施工效率。
3. 智能运维与健康监测：让建筑“长寿”且“健康”
桥梁、隧道、高层建筑等基础设施的长期安全运营至关重要。AI在结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）和智能运维方面的应用，正在为基础设施的“养老”注入新的活力。
基于AI的损伤检测与诊断： 通过部署传感器（如应力传感器、位移传感器、加速度计、甚至声发射传感器），AI可以实时分析基础设施的振动、应力、形变等数据。AI模型能够学习正常运行时的结构行为模式，一旦检测到异常，就能识别出潜在的损伤类型（如裂缝、腐蚀、松动），并评估其严重程度。这就像给基础设施安装了“听诊器”和“CT扫描仪”。
预测性维护： 基于损伤诊断和历史数据，AI可以预测基础设施何时可能出现故障，并提前安排维护计划。与传统的定期维护相比，预测性维护能够更精准地解决问题，避免不必要的维修，延长基础设施的使用寿命，并节省大量的维护成本。例如，AI可以预测某个桥梁的某个连接件可能在未来X个月内出现疲劳失效，从而提前进行加固或更换。
智能化的交通流量管理与灾害响应： AI可以分析实时交通数据，优化交通信号灯配时，缓解城市交通拥堵。在地震、洪水等自然灾害发生后，AI可以快速评估受损基础设施的状况，辅助救援决策，并规划最佳的疏散和抢修路线。
4. 韧性城市与可持续发展：用AI构建更美好的未来
土木工程作为城市发展的基础，其可持续性和韧性是关键。AI在此领域的作用越来越突出。
智慧城市规划与仿真： AI可以分析大量城市数据（人口流动、能源消耗、交通模式、环境质量等），帮助城市规划者制定更科学、更精细的规划方案。通过AI驱动的城市仿真模型，可以预测不同规划方案对城市运行效率、环境影响以及居民生活质量的影响，从而选择最优的城市发展路径。
能源效率优化与碳排放管理： AI可以应用于智能建筑管理系统，通过预测和调整供暖、通风、空调（HVAC）等系统，最大限度地降低建筑的能源消耗。在城市层面，AI可以优化能源供应和分配，促进可再生能源的应用，并监控和管理建筑和基础设施的碳排放。
应对气候变化与自然灾害： AI可以用于更精准地预测极端天气事件（如洪水、飓风）的发生和影响范围，帮助城市制定更有效的应对和防灾减灾策略。例如，AI可以模拟不同强度降雨对城市排水系统的压力，为城市防洪排涝提供决策依据。
挑战与展望
尽管前景广阔，但AI在土木工程领域的应用也面临一些挑战：
数据质量与标准化： 很多老旧的土木工程项目缺乏高质量的数字化数据，数据的采集、整理和标准化是AI应用的基础。
模型的解释性与可信度： AI模型“黑箱”的特性有时让工程师难以完全理解其决策过程，这在对安全性和可靠性要求极高的土木工程领域是一个重要的考量。
人才培养与跨界合作： 需要培养既懂土木工程又懂AI技术的复合型人才，同时加强土木工程师与AI专家的跨界合作。
法规与标准更新： 现有的工程设计、施工和运维法规可能需要更新，以适应AI技术带来的新模式和新要求。
总而言之，土木工程与人工智能的结合，并非简单的技术叠加，而是一种深刻的范式转变。它正在赋能工程师以更强大的工具和更广阔的视野，去应对日益复杂的工程挑战，构建更安全、更智能、更可持续的城市和基础设施。这不仅仅是技术的进步，更是为了我们每个人都能生活在更美好的环境中。
1. 智能设计与优化：用AI“思考”建造
传统的土木工程设计是一个耗时耗力的过程，需要工程师凭借经验和复杂的计算软件进行迭代。AI的介入，尤其是生成式设计（Generative Design）和参数化设计（Parametric Design）的结合，正在重塑这一局面。
生成式设计： 设想一下，你只需要告诉AI你想要什么——例如，一座桥梁需要承受特定载荷、跨越特定距离、使用特定材料，并且要在成本和环境影响上达到最优。AI会基于这些约束条件，自动生成成千上万种可能的解决方案，从结构形态到材料排布，无一不精。这有点像让AI成为你的“设计助手”，它能探索人类工程师难以想象的设计空间，找到突破性的、更轻巧、更坚固、更节省材料的结构形式。例如，在飞机制造业中，生成式设计已经创造出许多仿生学的轻量化结构，这种技术正在被引入土木工程，用于设计新型的轻质高强度的桥梁、屋顶甚至高性能的混凝土构件。
参数化设计与AI优化： 传统的参数化设计允许工程师通过改变变量来调整设计。AI的加入，能够在这个基础上进行更智能的优化。比如，在大型复杂建筑的结构分析中，AI可以快速评估成千上万种不同的结构参数组合对整体性能的影响，并自动调整参数以达到最佳的抗震性能、最少的材料消耗，或最高的能源效率。这极大地缩短了设计周期，并确保了设计方案的鲁棒性。
材料科学与AI： AI还可以预测新型高性能材料的性能，例如，通过分析材料成分、微观结构和加工工艺，AI可以预测新混凝土配方的强度、耐久性和碳排放量，甚至可以指导实验过程，加速新材料的研发和应用。
2. 智慧施工与管理：让工地“活”起来
施工现场一直是效率提升和安全管理的重点和难点。AI技术的应用，正在将传统的“人力密集型”工地转变为“数据驱动型”的智能空间。
施工进度与质量监控： 利用无人机、物联网传感器和计算机视觉技术，AI可以实时捕捉施工现场的图像和数据。通过分析这些数据，AI可以自动识别施工进度是否按计划进行，监测材料的堆放和使用情况，甚至可以识别出施工错误，如钢筋绑扎不规范、混凝土浇筑不到位等，并及时发出预警。这大大减少了人为检查的工作量，提高了监控的精度和及时性。
机器人与自动化施工： 结合AI的视觉识别和路径规划能力，施工机器人可以自主执行高风险、重复性强或精度要求高的任务，如钢筋绑扎、焊接、喷涂、混凝土浇筑甚至砌砖。这不仅能提高施工效率和质量，还能显著降低工人在恶劣环境下的作业风险。想象一下，在危险的高空作业，由AI控制的机器人取而代之，这能挽救多少生命？
安全管理与风险预警： AI可以通过分析摄像头捕捉到的工人行为，识别不安全的操作，例如未穿戴防护装备、进入危险区域等，并立即发出警报。同时，AI还可以预测潜在的安全隐患，比如设备故障、不稳定的边坡等，从而提前采取预防措施。
资源优化调度： AI可以分析施工进度、设备状态、天气预报等多种因素，为材料、设备和人员的调度提供最优方案，最大程度地减少资源浪费和闲置，提高整体施工效率。
3. 智能运维与健康监测：让建筑“长寿”且“健康”
桥梁、隧道、高层建筑等基础设施的长期安全运营至关重要。AI在结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）和智能运维方面的应用，正在为基础设施的“养老”注入新的活力。
基于AI的损伤检测与诊断： 通过部署传感器（如应力传感器、位移传感器、加速度计、甚至声发射传感器），AI可以实时分析基础设施的振动、应力、形变等数据。AI模型能够学习正常运行时的结构行为模式，一旦检测到异常，就能识别出潜在的损伤类型（如裂缝、腐蚀、松动），并评估其严重程度。这就像给基础设施安装了“听诊器”和“CT扫描仪”。
预测性维护： 基于损伤诊断和历史数据，AI可以预测基础设施何时可能出现故障，并提前安排维护计划。与传统的定期维护相比，预测性维护能够更精准地解决问题，避免不必要的维修，延长基础设施的使用寿命，并节省大量的维护成本。例如，AI可以预测某个桥梁的某个连接件可能在未来X个月内出现疲劳失效，从而提前进行加固或更换。
智能化的交通流量管理与灾害响应： AI可以分析实时交通数据，优化交通信号灯配时，缓解城市交通拥堵。在地震、洪水等自然灾害发生后，AI可以快速评估受损基础设施的状况，辅助救援决策，并规划最佳的疏散和抢修路线。
4. 韧性城市与可持续发展：用AI构建更美好的未来
土木工程作为城市发展的基础，其可持续性和韧性是关键。AI在此领域的作用越来越突出。
智慧城市规划与仿真： AI可以分析大量城市数据（人口流动、能源消耗、交通模式、环境质量等），帮助城市规划者制定更科学、更精细的规划方案。通过AI驱动的城市仿真模型，可以预测不同规划方案对城市运行效率、环境影响以及居民生活质量的影响，从而选择最优的城市发展路径。
能源效率优化与碳排放管理： AI可以应用于智能建筑管理系统，通过预测和调整供暖、通风、空调（HVAC）等系统，最大限度地降低建筑的能源消耗。在城市层面，AI可以优化能源供应和分配，促进可再生能源的应用，并监控和管理建筑和基础设施的碳排放。
应对气候变化与自然灾害： AI可以用于更精准地预测极端天气事件（如洪水、飓风）的发生和影响范围，帮助城市制定更有效的应对和防灾减灾策略。例如，AI可以模拟不同强度降雨对城市排水系统的压力，为城市防洪排涝提供决策依据。
挑战与展望
尽管前景广阔，但AI在土木工程领域的应用也面临一些挑战：
数据质量与标准化： 很多老旧的土木工程项目缺乏高质量的数字化数据，数据的采集、整理和标准化是AI应用的基础。
模型的解释性与可信度： AI模型“黑箱”的特性有时让工程师难以完全理解其决策过程，这在对安全性和可靠性要求极高的土木工程领域是一个重要的考量。
人才培养与跨界合作： 需要培养既懂土木工程又懂AI技术的复合型人才，同时加强土木工程师与AI专家的跨界合作。
法规与标准更新： 现有的工程设计、施工和运维法规可能需要更新，以适应AI技术带来的新模式和新要求。
总而言之，土木工程与人工智能的结合，并非简单的技术叠加，而是一种深刻的范式转变。它正在赋能工程师以更强大的工具和更广阔的视野，去应对日益复杂的工程挑战，构建更安全、更智能、更可持续的城市和基础设施。这不仅仅是技术的进步，更是为了我们每个人都能生活在更美好的环境中。
网友意见
发现知乎上讨论这种问题的大佬们好少，可能没时间写吧，哈哈，毕竟太忙了，另外知乎上讨论这类土木学术问题的人也好少啊，感觉讨论氛围不如建筑学领域那边。
这次我想提一个方向：图像识别技术。
源自我在知网搜索爆破工程的时候，突然发现这样一篇硕士论文“基于双门限阈值的爆堆岩块图像分割技术及图像识别系统开发”，翻译成大白话就是利用图像分割技术来分析爆破后的岩石块度。
这个方向还是很新的，感觉豁然开朗，我相信土木行业也有不少同学和研究生大佬在搞这一块的图像识别技术了。
歪个楼，对其他方向感兴趣可以参考我这个文章：
然后继续讨论图像识别的应用。
这位师兄研究的是岩石的块度问题，因为这个岩石块度是评价爆破之后的一种技术指标，可以直接影响后续铲运、破碎及粉磨等工序成本和效率。这就是一个最朴素的工业背景。
这位师兄在论文中完成了这样的工作：
“首先对大规模爆破爆堆特点进行研究，明确爆堆图像的特性，进而解决图像分割技术中存在的问题，达到保留岩块边缘的同时，尽可能去除岩块表面噪声，同时有效区分目标与背景的目的；其次，开发一套完整的集分辨率推导、预处理、图像分割、分析、统计和报表结果输出于一体的自动处理系统，根据不同的具体问题选用或扩充新的处理功能，解决爆堆图像处理系统开发过程中灵活性及可扩展性不足的问题。”
本质上，师兄的论文中已经不再像传统岩土一样讨论各种力学，而是充满了各种图像识别算法和计算公式。
从整体来讲，这更像是把图像识别和处理的算法，拿到土木工程中应用，应用到这个场景里面。
所以这其中就涉及到很多问题等待研究生和博士生同道们去发现和总结，光是识别岩石块度就需要解决图像的获取、降噪、分割等等，在具体的编程和开发中又会遇到各种问题，可以说都是和计算机有关，仔细一想，除了这个场景是岩土的，其他各类知识都是人工智能与深度学习领域的。
这个方向也很好发文章，不知道算不算降维打击。而且做这些课题，对电脑的性能要求高，对现场试验之类的各种要求降低，更方便了不喜欢做实验的同学，研一学的一手好编程，研二开始搞论文，这也是一种发展方向。
在铁路领域也有应用：
不得不说，卷积神经网络模型近些日子比较火，应用于图像识别解决工程问题的案例也数不胜数。
主要发展过程：
图像识别主机通过STP车载主机获取调车机行驶方向，并控制外置摄像头采集调车车列前方的图像。
外置摄像头采集到的停留车辆样本，采用该卷积神经网络的调车机车前方车列图像识别算法对采集的图像进行识别，若识别出有停留车辆，则控制测距设备测量调车车列与停留车辆之间的距离，并实时将识别结果传送给STP车载主机。
STP全程监听图像识别主机发送的信息，实时比较系统距当前防护点距离及图像识别主机监测的停留车辆防护距离，更新系统安全侧的防护距离，从而防止调车车列超速连挂，实现对未知位置停留车辆的防护。
最近这些方向会越来越多，可以多多交流。
类似的话题
-
土木工程与人工智能的融合，正以前所未有的速度和深度改变着这个古老的行业。从设计、施工到运维，AI的触角几乎延伸到了每一个环节，为我们带来了更高效、更安全、更可持续的解决方案。以下是几个当前最热门且极具发展潜力的结合课题，我会尽量深入浅出地为您介绍： 1. 智能设计与优化：用AI“思考”建造传统的土木............. -
关于当前防疫措施是否过度以及如何调整生活方式，需要结合科学依据、疫情动态和个体需求综合判断。以下是详细分析： 一、防疫过度的定义与判断标准防疫过度通常指防疫措施超过疫情实际风险，导致生活受限、经济负担加重或心理健康问题。判断标准包括：1. 疫情传播强度：是否处于高传播期（如病毒变异导致传染性增强）；.............
-
美国是否正在走向衰落，这是一个非常复杂且备受争议的问题。没有一个简单的“是”或“否”的答案，因为“衰落”本身是一个多维度、多层次的概念，并且观察角度和衡量标准不同，结论也会截然不同。然而，我们可以从多个方面来详细分析当前美国面临的挑战和潜在的衰落迹象，以及其相对的优势和反弹的可能性。一、 表明美国可.............
-
公务员被认为是“最好的职业”，这种观点在中国社会有其普遍性，尤其是在当前经济和社会环境下。你问到未来20年公务员是否还“吃香”，这是一个非常值得深入探讨的问题，需要从多个维度进行分析。当前公务员“吃香”的原因分析：首先，我们需要理解为什么目前公务员如此受欢迎：1. 稳定性与安全感： 这是最核心的吸.............
-
朝鲜人民的生活水平是一个复杂且充满争议的话题，很难用简单的“好”或“不好”来概括。由于信息的限制和官方宣传的因素，外部世界难以获得真实、全面的数据。然而，我们可以根据现有的各种信息来源，尽可能详细地描述目前朝鲜人民的生活水平和人均收入状况。总体概况： 经济体质: 朝鲜经济高度集权，以计划经济为主.............
-
目前的人工智能在“颜值”打分方面，可以说已经初步具备了能力，但要达到人类主观感知那样精准、 nuanced 的评分，还存在不少挑战和局限性。下面我将详细阐述人工智能在颜值评分方面的能力、技术原理、挑战以及未来的发展方向： 人工智能在颜值评分方面的能力：人工智能可以通过分析图像或视频中的人脸特征，尝试.............
-
中国是一个幅员辽阔、文化多元的国家，随着时代发展和信息传播的加速，各种亚文化在中国不断涌现和发展。这些亚文化往往是年轻人（但并非仅限于年轻人）在主流文化之外，根据自己的兴趣、价值观、生活方式或身份认同而形成的社群。以下是中国目前一些比较显著和具有代表性的亚文化，我会尽量详细地介绍它们：一、 泛ACG.............
-
中国影史票房前五名中，吴京凭借《战狼2》、《流浪地球》、《你好，李焕英》这三部影片占据了三个席位，其中《战狼2》更是常年稳坐中国影史票房冠军。吴京能够成为“票房密码”，绝非偶然，而是他多年积累、精准把握市场脉搏、并且不断突破自我的结果。我们可以从以下几个维度来详细解读：一、 深厚的武打功底与硬汉形象.............
-
在中国，“性价比低”是一个相对主观的概念，它通常指的是相对于其学费、学制、资源投入、地理位置、校友网络、毕业生就业情况以及学校声誉和发展潜力而言，未能提供与之匹配的教育质量和发展机会的大学。以下是一些可能被认为性价比低的大学类型和具体情况的分析，请注意，这只是基于普遍的观察和反馈，并不代表绝对评价，.............
-
你这个问题问得非常好，触及了当下网络文化的一个核心痛点。确实，提到“饭圈”，很多人会立刻联想到各种负面标签：控评、集资、互撕、代餐、cp脑、唯粉黑、甚至网暴等等。然而，你敏锐地观察到，“其他圈子真的就没有饭圈的各种操作吗？” 这是一个值得深入探讨的问题，答案是：并非只有饭圈有这些操作，只是饭圈将这些.............
-
理解你现在面临的困境，一方面是家庭经济的压力，一方面是妻子产后希望得到关爱和满足愿望的表达。这是一个很常见但也很棘手的问题。在这种情况下，我们不能简单地否定妻子的愿望，也不能不顾家庭的经济状况。我们需要找到一个平衡点，既能让妻子感受到被爱和被重视，又能尽量减轻经济负担。以下是一些详细的应对策略，希望.............
-
“土地财政依赖度超100%”是一个非常令人担忧的信号，它意味着一个城市的财政收入严重过度依赖于土地出让金收入，甚至已经到了“拆东墙补西墙”，入不敷出的地步。长期如此，其潜在的隐患是多方面的，并且会随着时间的推移而不断加剧，最终可能对城市的经济健康、社会稳定乃至居民生活造成深远的影响。以下是详细阐述的.............
-
你好！看到你目前拥有 CS 的本科学位和硕士学位，并且正在考虑继续攻读 CS 博士或 Neuroscience 博士，这是一个非常重要且具有前瞻性的选择。这两个领域都具有很高的学术价值和广阔的职业前景，但侧重点和发展路径会有所不同。为了帮助你做出更明智的决定，我将从多个角度进行详细分析，希望能为你提.............
-
截至2017年，阿里巴巴与亚马逊在全球电商领域展开激烈的竞争，双方各有千秋，并且在不同的市场和领域表现出不同的优势。要详细分析其态势，可以从以下几个关键维度进行考察：1. 市场覆盖与用户群体： 阿里巴巴： 核心优势： 中国市场。阿里巴巴在中国的电商市场占据绝对主导地位，其淘宝和天猫平.............
-
这个问题很有意思，也很有深度！要回答“目前哪种汉语方言读唐诗最押韵”，我们需要从几个层面来理解“押韵”以及唐诗本身的特点。一、 理解“押韵”与唐诗 什么是押韵？ 在诗歌中，押韵是指词语在韵母上的相似或相同，从而在听觉上产生和谐、有节奏的呼应。汉语的声母、韵母和声调共同构成了字音，而押韵主要关注的.............
-
“拉垮”是一个很主观的词，不同的人对于“拉垮”的定义和侧重点可能完全不同。有人可能认为系统卡顿、不稳定是拉垮，有人可能认为缺乏功能、设计不人性化是拉垮，还有人可能认为更新缓慢、bug过多是拉垮。不过，如果从用户普遍反馈、市场占有率下降趋势、以及一些被广泛批评的方面来综合判断，并尽量详细地讲述，目前在.............
-
中国程序员和美国程序员之间的差距是一个复杂且多维度的话题，不能简单地一概而论。这种差距体现在技术深度、创新能力、工作模式、职业发展、文化环境以及行业生态等多个方面。以下将尽可能详细地阐述这些关键差异：一、 技术深度与广度： 美国程序员： 更强的底层技术和计算机科学基础： 许多美国程序.............
-
在 2015 年 9 月，中国经济正经历一段复杂且充满挑战的时期，笼罩着担忧和不确定性。虽然中国经济整体上仍是全球增长的重要引擎，但许多迹象表明其增长模式正在经历深刻的调整，并且面临着一些严峻的问题。2015 年 9 月中国经济状况的几个关键方面： 增长放缓但仍具韧性： 到 2015 年底，中国.............
-
您好！非常高兴能为您解答这个问题。关于 Cocos2dx 和 Cocos2diphone 的使用情况，我可以很肯定地告诉您：目前市面上，使用 Cocos2dx 开发的游戏和应用的数量远远多于使用 Cocos2diphone。下面我将详细解释原因，并对比两者的优劣势： 1. Cocos2diphone.............
-
中国的国际形象，如今确实是个颇为复杂且多层面的话题。它不像一张简单的照片，可以一望而知；更像是一幅需要细细描摹的油画，色彩浓淡、笔触轻重，都带着不同的意味。要说现在中国在世界上的观感，首先得承认，它在很多方面都已崛起为一股不可忽视的力量。经济上的飞速发展，让中国制造、中国品牌在全球市场上占据了越来越.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有