高通QNN平台YOLOv5量化部署实战：从PyTorch到边缘设备的高效移植-编程实验室

简介：本资源是一套面向嵌入式AI开发者与边缘计算工程师的YOLOv5模型量化部署工具集，专为高通QNN平台（Qualcomm Neural Processing SDK）定制，解决PyTorch训练模型向骁龙芯片高效迁移难、量化调优门槛高、全流程链路不贯通等实际问题。压缩包共98个文件，含44个Python脚本（覆盖环境配置env.sh、数据预处理、ONNX导出、QNN转换、INT8量化、推理验证及可视化）、30个YAML配置文件（模型结构、超参、QNN编译选项等）、8个Shell自动化脚本（一键执行训练/量化/推理流程），以及说明文档（.txt/.docx）和Dockerfile等辅助文件，整体仅267KB，轻量易集成。已有130人学习下载，用户可直接复用完整端到端流程：从自动环境搭建、YOLOv5输入标准化预处理，到QNN兼容性转换、带校准的INT8量化、跨平台推理性能对比验证，所有模块均经实测并附详细README与排错提示，目录结构按qnn_proc/qnn_infer/yolov5/data等逻辑分层，便于快速定位与二次开发。

1. 项目缘起：为什么我们需要一个针对高通QNN的YOLOv5量化部署工具集？

如果你正在为嵌入式设备，特别是搭载高通骁龙芯片的边缘计算盒子、手机或IoT设备部署YOLOv5目标检测模型，那你大概率已经踩过或者即将踩进一个深坑：从训练有素的PyTorch模型，到最终在设备上高效、稳定地跑起来，中间隔着一条名为“模型部署”的鸿沟。这条鸿沟里，充满了环境配置的依赖冲突、模型转换的格式陷阱、量化带来的精度损失，以及最终在目标硬件上推理速度不达预期的挫败感。

我最初接触这个需求，是为一个安防摄像头项目做算法移植。客户要求在人流密集的商场入口，用基于高通QCS610芯片的边缘计算盒实时检测特定行为。我们实验室里用PyTorch训练的YOLOv5s模型，mAP轻松达到0.45以上，但一谈到部署，团队就头疼。官方的高通神经处理SDK（Qualcomm Neural Processing SDK，后文简称SNPE或QNN SDK）文档虽然详尽，但步骤分散，且强烈依赖于特定的工具链和系统环境。手动一步步操作，不仅容易出错，而且一旦某个环节的版本对不上，比如Python环境、PyTorch版本、ONNX opset版本或是SNPE工具版本，整个流程就可能卡住，排查起来极其耗时。

更关键的一步是模型量化。为了在资源受限的边缘设备上获得可接受的推理速度（比如达到实时性的30FPS），将FP32精度的模型转换为INT8精度几乎是必选项。但量化是个“瓷器活”，搞不好就会让模型精度“雪崩”。SNPE提供了量化工具，但如何准备校准数据、如何设置量化参数、如何评估量化后的精度，这些细节文档里往往一笔带过，却恰恰是决定项目成败的关键。

于是，我决定不再重复造轮子，也不再忍受每次部署都像开盲盒一样的体验。我把从环境准备、数据预处理、模型转换、量化校准、到最终推理验证的全流程，封装成了一个工具集。这个工具集的目标很明确：实现一条从PyTorch YOLOv5模型到高通QNN平台的高效、可靠、可复现的部署流水线。它不是一个简单的脚本合集，而是包含了针对YOLOv5模型特点的预处理逻辑、自动化的环境检测与配置、可视化的精度验证对比，以及最重要的——我在多次踩坑后总结出的参数调优经验和避坑指南。

接下来，我将带你深入这个工具集的每一个核心模块，拆解其背后的设计逻辑和实操细节。无论你是第一次尝试在高通平台上部署模型，还是已经历尽坎坷的老手，相信都能从中找到对你有用的东西。

2. 核心模块拆解：工具集里到底装了哪些“利器”？

这个工具集被设计成一个模块化、可配置的流水线。它不是一个大而全的“黑箱”，而是由多个职责清晰的脚本和模块组成，你可以根据部署阶段灵活调用。理解每个模块的作用，是有效使用和二次开发的基础。

2.1 环境配置与验证脚本：打好地基，避免“从入门到放弃”

环境配置是劝退新手的第一个门槛。高通SNPE/QNN SDK的依赖比较复杂，它需要特定版本的Python、PyTorch、ONNX，以及一系列系统库（如FlatBuffers, SNPE-Tools）。我的脚本setup_env.py核心做三件事：

依赖自动检查与安装：脚本会首先检测当前Python版本、pip版本，然后根据一个requirements.txt文件安装必要的Python包。这个列表不仅包括torch,torchvision,onnx,onnx-simplifier，还包括了一些用于数据处理的包如opencv-python,numpy,Pillow。关键是，它会检查PyTorch和CUDA/cuDNN的版本兼容性，因为后续的模型导出（torch.onnx.export）对版本很敏感。
SNPE SDK环境自动配置：这是手动配置最容易出错的地方。脚本会假设你已经从高通开发者网站下载了SNPE SDK的压缩包（例如snpe-2.15.0.230929.zip）。你需要做的是通过命令行参数--snpe_sdk_path指定其路径。脚本会自动解压（如果需要），并设置关键的环境变量：
- SNPE_ROOT: 指向SDK根目录。
- PATH: 将$SNPE_ROOT/bin/x86_64-linux-clang(Linux) 或%SNPE_ROOT%\bin\x86_64-windows-msvc(Windows) 加入路径，这样你才能在命令行直接调用snpe-onnx-to-dlc,snpe-dlc-quantize等核心工具。
- LD_LIBRARY_PATH(Linux) /PYTHONPATH: 添加必要的库路径，确保Python能导入snpe模块。
注意：高通SDK对Linux发行版（尤其是Ubuntu版本）和GCC版本有要求。脚本会进行基础的系统信息检测并给出警告，但无法自动解决所有系统级依赖。对于Docker用户，我强烈建议基于高通官方或社区维护的Docker镜像来构建你的环境，这是最干净、可复现的方式。
环境验证：配置完成后，脚本会运行一个简单的验证流程。例如，尝试导入snpePython包，并调用snpe-onnx-to-dlc --help来确认命令行工具可用。它还会检查是否有可用的GPU（用于模型转换时的可能加速）和DSP/HTA/AIP运行时所需的驱动文件（如libSnpeHtp*.so），这些对于后续的异构计算至关重要。

2.2 数据预处理与校准集构建模块：量化的“粮食”准备

量化工具需要一小批代表性数据（通常50-500张图片）来统计网络中每一层激活值的动态范围，从而确定最佳的量化参数。这个模块data_preprocessor.py就是用来准备这批“粮食”的。

与训练数据保持一致的处理流程：YOLOv5在训练时有一套标准的预处理流程：图像缩放（保持长宽比）、填充（letterbox）、归一化（除以255）、BGR到RGB的转换（可选）。最关键的一点是，校准数据必须经过与模型训练时完全相同的预处理，否则统计出的激活值分布将是错误的，导致量化后精度严重下降。我的工具集里内置了YOLOv5 v6.0/v7.0的标准预处理函数，确保一致性。
校准数据的选择：并不是随便抓一批图片就行。校准集应该尽可能覆盖你应用场景中可能遇到的各种情况（光照、角度、目标大小、背景复杂度）。我通常的做法是从训练集或验证集中随机抽取一小部分（例如200张），确保类别分布均衡。这个模块提供了从COCO、VOC格式数据集或简单图片文件夹中采样并生成文件列表的功能。
生成SNPE所需的输入格式：SNPE的量化工具snpe-dlc-quantize要求输入数据是特定的格式。最常见的是“原始数据”（Raw）格式，即二进制文件。这个模块会自动将预处理后的图像数据（通常是numpy.ndarray形式）序列化为一系列.raw文件，并同时生成一个描述文件（如calibration_list.txt），其中每一行记录着对应的.raw文件路径和数据的维度信息（例如input:1,3,640,640表示1张3通道640x640的图片）。
实操心得：务必检查生成的.raw文件的数据排布。PyTorch模型通常使用NCHW（批次数，通道，高，宽）格式，而OpenCV读取的图像是HWC格式。预处理中必须完成HWC到NCHW的转换和通道顺序的调整（BGR->RGB），否则量化会基于错误的数据进行，后果灾难性。

2.3 模型转换流水线：从PyTorch到ONNX再到DLC

这是将模型“翻译”成高通硬件能理解的语言的核心步骤。流程是：PyTorch (.pt) -> ONNX (.onnx) -> SNPE DLC (.dlc)。

PyTorch到ONNX的导出：使用torch.onnx.export函数。这里有几个关键参数：
- opset_version: 必须设置为ONNX算子集版本。对于包含GridSample,Resize等算子的YOLOv5，建议使用opset=12或更高，以确保兼容性。我通常固定为12。
- input_names,output_names: 明确指定输入输出张量的名称，例如[“images”]和[“output0”]（对于YOLOv5单输出模型）或[“output0”, “output1”, “output2”]（对于多尺度输出）。这些名字在后续步骤中会用到。
- dynamic_axes: 为了部署的灵活性，我通常将批处理维度（N）设置为动态的。这允许在推理时处理任意批次的图片。代码示例：
```
dynamic_axes = { "images": {0: "batch_size"}, # 批处理维度动态 "output0": {0: "batch_size"}, } torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5s.onnx", verbose=False, opset_version=12, input_names=["images"], output_names=["output0"], dynamic_axes=dynamic_axes )
```
ONNX模型简化与优化：直接导出的ONNX模型可能包含一些冗余的算子（如恒等变换Identity）或复杂的子图结构。使用onnx-simplifier可以简化模型图结构，有时还能修复一些导出错误。命令很简单：python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx。务必进行这一步，它能提升后续转换的成功率，并可能生成更高效的DLC。
ONNX到DLC的转换：使用SNPE工具snpe-onnx-to-dlc。这是将跨平台中间表示（ONNX）转换为高通专有格式（DLC）的一步。
```
snpe-onnx-to-dlc --input_network yolov5s-sim.onnx --output_path yolov5s.dlc
```
如果转换成功，你会得到一个.dlc文件。如果失败，控制台会输出详细的错误信息，常见问题包括：
- 不支持的算子：SNPE对ONNX算子的支持是有限的。YOLOv5中的Split,Concat,Resize(插值模式为nearest或linear),Sigmoid等通常都支持。但一些较新的或复杂的算子（如早期的Focus切片操作）可能需要先修改模型结构或用支持的算子组合替代。YOLOv5官方仓库已经对其模型定义做了很好的适配。
- 输入输出名称不匹配：确保--input_network指定的输入输出层名称与ONNX模型中的一致。可以用netron工具可视化ONNX模型来确认。

2.4 模型量化：在速度与精度间走钢丝

得到FP32的DLC后，就可以进行INT8量化了。这是提升推理速度最有效的手段，尤其对于高通Hexagon DSP或NPU等硬件加速单元，INT8能发挥其最大算力。

量化命令与参数：
```
snpe-dlc-quantize --input_dlc yolov5s.dlc --input_list calibration_list.txt --output_dlc yolov5s_quantized.dlc --enable_htp
```
- --input_list: 指向之前生成的校准数据列表文件。
- --enable_htp: 这是一个关键参数。HTP（Hexagon Tensor Processor）是高通Hexagon DSP中专门为AI计算设计的硬件模块。启用此选项，量化工具会生成针对HTP硬件优化的、包含特定指令的DLC文件，能获得最佳性能。如果你的目标设备支持HTP（大多数中高端骁龙芯片都支持），务必加上这个参数。
量化算法选择：SNPE支持多种量化算法，通过--algorithm指定，如--algorithm eq（均衡量化）。在早期版本中，算法选择对精度影响很大，需要反复试验。但在较新的SDK版本（如2.15+）中，默认的优化算法已经相当不错。我的经验是，对于YOLOv5，使用默认算法配合足够的、有代表性的校准数据，通常能取得很好的效果。
校准数据量：理论上，数据越多，统计的分布越准。但收益会递减。我通常使用200-500张图片作为校准集，这能在精度和准备时间之间取得很好的平衡。你可以通过工具集里的验证模块来量化评估不同校准数据量对最终mAP的影响。
处理量化敏感层：有些网络层对量化特别敏感，强行量化会导致精度大幅下降。SNPE支持部分量化，你可以通过一个配置文件指定哪些层保持FP32精度。对于YOLOv5，通常输出层（检测头）是敏感的。你可以先尝试全量化，如果精度损失太大（例如mAP下降超过3%），再考虑将最后几个卷积层或输出层保持为FP16甚至FP32。这需要结合验证结果进行精细调优。

2.5 推理与验证模块：是骡子是马，拉出来溜溜

生成量化后的DLC文件不是终点，我们必须验证它在目标设备或模拟环境下的正确性和性能。这个模块inference_validator.py提供了端到端的验证流程。

本地CPU推理验证（快速冒烟测试）：在部署到真机前，可以先在开发机（x86 CPU）上使用SNPE的CPU后端进行推理。这可以快速检查模型转换和量化的基本正确性。
```
import snpe from snpe import model_metrics runtime = snpe.create_runtime(config=‘CPU’) container = runtime.load(‘yolov5s_quantized.dlc’) # 准备输入数据（格式需与校准数据一致） input_tensors = {‘images’: processed_image_numpy} output_tensors = container.forward(input_tensors)
```
这个步骤能帮你确认模型是否能正常加载、输入输出维度是否正确、以及是否有明显的运行时错误。
精度验证（mAP对比）：这是量化是否成功的黄金标准。工具集会使用一个保留的测试集（未参与训练和校准），分别用原始的PyTorch FP32模型和量化后的DLC模型（在CPU或DSP上）进行推理，然后计算两者的mAP（平均精度均值）。
- 流程：对测试集每张图片，用两个模型分别推理，得到预测框。
- 后处理一致：至关重要！必须确保两个模型使用的后处理代码（从模型原始输出到最终[x1, y1, x2, y2, conf, cls]格式的框）完全一致。包括非极大值抑制（NMS）的阈值、置信度阈值等。任何细微差别都会导致对比失效。
- 结果分析：计算量化模型相对于FP32模型的mAP下降百分比。对于目标检测，我认为mAP下降在1-2个百分点以内是可以接受的，具体取决于应用场景的敏感度。工具集会生成一个详细的对比报告，包括每类AP的变化，帮助你定位哪些类别对量化更敏感。
性能基准测试：在目标设备（如骁龙845开发板）上，使用SNPE基准测试工具snpe-net-run或编写Python/C++推理代码，来测量模型在不同运行时（CPU, GPU, DSP, AIP）上的性能。
```
snpe-net-run --container yolov5s_quantized.dlc --input_list test_list.txt --use_htp
```
这个命令会输出每一层的执行时间、总推理时间、内存占用等信息。你需要关注：
- 端到端延迟：从输入到输出完成的总时间。这是影响用户体验的关键指标。
- 吞吐量：在批处理模式下，每秒能处理多少张图片。
- 功耗：对于移动设备，功耗同样重要。DSP/HTP运行时通常比CPU和GPU能效比更高。
可视化对比：工具集最后会生成一个可视化报告，将FP32模型和量化模型在同一张测试图片上的检测结果并排显示，直观地观察框的位置、置信度和类别是否有显著差异。这对于快速定性评估非常有帮助。

3. 实战部署中的“坑”与应对策略

工具集自动化了很多步骤，但实际部署中仍然会遇到各种意想不到的问题。下面分享几个我踩过的典型“坑”及其解决方案。

3.1 环境配置的“幽灵依赖”

问题：在一台全新的Ubuntu 20.04服务器上，所有Python包安装成功，SNPE环境变量也设置了，但运行snpe-onnx-to-dlc时，报错找不到libarchive或某个.so库。

根因分析：SNPE的命令行工具是C++编译的二进制文件，它依赖于一些系统动态库。这些库可能在你的系统上没有安装，或者版本不匹配。

解决方案：

安装基础开发库：sudo apt-get install build-essential libarchive-dev zlib1g-dev
最彻底的方法是使用高通官方提供的Docker容器。他们维护了一个包含所有依赖的Docker镜像，这是保证环境一致性的最佳实践。我的工具集脚本也提供了生成Dockerfile的选项，帮助你快速构建一个可复现的环境。

3.2 模型转换时的“神秘算子”

问题：将简化后的ONNX模型转换为DLC时，失败并提示Unsupported operation: ‘XXX’，而这个XXX算子在ONNX标准中是存在的。

根因分析：SNPE的ONNX解析器（onnx-to-dlc转换器）并没有实现ONNX标准中的所有算子。它只支持一个子集。此外，即使算子名称支持，其属性的某些取值可能也不支持（例如Resize算子的coordinate_transformation_mode设置为pytorch_half_pixel）。

解决方案：

查阅官方支持列表：首先去高通开发者网站的文档中查询“SNPE ONNX Operator Support”页面，确认该算子是否在支持列表中。
使用Netron可视化：用Netron打开你的ONNX模型，定位到不支持的算子节点，查看它的具体属性是什么。
修改模型源头：最根本的解决方法是修改PyTorch模型定义，避免使用不支持的算子组合。对于YOLOv5，一个常见问题是旧的Focus模块（通过切片实现下采样）可能不被直接支持。幸运的是，YOLOv5 v6.0之后已经用标准的Conv层替换了Focus，解决了这个问题。如果你用的是旧版模型，可以考虑升级模型版本，或者手动将Focus替换为等效的卷积层。
尝试不同的ONNX opset版本：有时，使用更低或更高的opset版本导出ONNX，可能会改变算子的内部表示，从而绕过问题。可以尝试opset=11或opset=13。

3.3 量化后精度“跳水”

问题：量化后的模型，在测试集上的mAP从0.45暴跌到0.30，完全不可用。

根因分析：这是量化部署中最令人头疼的问题。原因可能有多方面：

校准数据不具有代表性：校准集图片太简单，或者分布与真实场景差异巨大。
预处理不一致：校准数据预处理和验证/测试时的预处理有细微差别（例如归一化均值方差不同、resize的插值算法不同）。
量化敏感层：网络中的某些层（如负责精细定位的层）对数值精度极其敏感。
量化算法或参数不适用：默认的量化参数对于该模型分布不理想。

排查与解决流程：

首先进行FP32 DLC的推理验证：在量化之前，先将FP32的ONNX模型转为FP32的DLC，并在CPU上运行验证。确保从ONNX到DLC的转换本身没有引入误差。如果这一步精度就下降了，问题出在转换环节。
严格检查数据流水线：使用工具集中的调试模式，输出校准阶段和验证阶段，同一张图片经过预处理后的第一个像素值，确保它们完全一致。检查颜色通道顺序（RGB vs BGR）、数值范围（0-1 vs 0-255）、填充值（114 vs 0）等每一个细节。
丰富校准集：增加校准数据的数量和多样性，确保覆盖所有目标尺度、光照条件和背景。
尝试部分量化：创建一个量化配置文件（quantization_overrides.json），将你认为敏感的层（通常是网络后半部分，特别是输出层之前的卷积层）排除在量化之外，保持为FP16或FP32。然后重新量化并验证精度。
```
{ "Version": "1.0", "Layers": [ { "Name": "model.24.conv2", // 示例层名，需用netron查看 "Quantization": { "Type": "FP16" // 或 "FP32" } } ] }
```
在量化命令中加入--override_file参数指定该文件。
调整量化算法：尝试SNPE提供的其他量化算法，如--algorithm eq（均衡量化），有时会有奇效。但这需要反复试验。

3.4 在设备上推理性能不达预期

问题：模型在骁龙865手机的DSP（HTP）上运行，延迟远高于官方Benchmark或预期。

根因分析：性能问题可能源于模型本身、运行时配置或设备状态。

排查步骤：

确认运行时和硬件：使用snpe-net-run --profile运行并生成性能分析报告。确认模型确实运行在HTP上，而不是回退到了CPU。报告会显示每一层在哪个硬件上执行。
检查输入输出数据搬运：对于小模型，数据在CPU内存和DSP/GPU内存之间搬运的开销可能占大头。确保使用零拷贝或高效的内存分配策略。SNPE的C++ API通常比Python API有更低的开销。
模型优化：
- 使用量化模型：这是最大的性能提升点，确保你使用的是--enable_htp生成的量化DLC。
- 调整批次大小（Batch Size）：对于流水线化的处理，适当的批次大小（如4或8）可能比单张（batch=1）更能充分利用硬件并行性，提高吞吐量。但这会增加单次推理延迟，需要权衡。
- 简化模型：考虑使用更小的YOLOv5版本（如nano, tiny），或者进行通道剪枝等模型压缩操作。
设备状态：关闭设备上其他耗电应用，确保设备没有处于热节流状态。性能测试应在设备冷却、电量充足的情况下进行。

4. 从工具集到生产部署：进阶考量与优化

当你的模型通过了精度和性能验证，准备集成到真正的产品应用中时，还有一些更深层次的问题需要考虑。

4.1 内存与功耗的精细化管理

在资源受限的边缘设备上，内存和电量是硬约束。

内存占用分析：使用snpe-dlc-info -i your_model.dlc可以查看模型各层的权重和激活值大小。量化能大幅减少权重内存（INT8 vs FP32）。但对于激活值，其内存占用取决于输入大小和网络结构。对于高分辨率输入（如1080p），中间激活值可能非常庞大。考虑是否可以使用动态量化（仅权重量化）或更低精度的激活值（如INT16）来权衡精度和内存。
功耗评估：高通提供了一些功耗分析工具（如QTI的Power Profiler）。在实际部署中，需要测量模型在不同运行频率、不同工作负载下的功耗。DSP/HTP的能效比远高于CPU和GPU，但对于始终在线的应用，即使待机功耗也需要考虑。合理的策略是让AI协处理单元在无任务时进入低功耗状态。

4.2 多模型与动态加载

一个复杂的应用可能需要在不同场景下切换不同的模型（如白天/夜晚模式，人脸检测/物体检测切换）。

模型热切换：你需要设计一个模型管理器，能够动态加载和卸载不同的DLC文件。注意，加载模型本身有一定耗时（解析DLC、分配内存、编译内核），不适合在实时性要求极高的每帧处理中频繁进行。通常的做法是在系统初始化时预加载所有可能用到的模型，或者根据场景预测提前加载。
运行时选择：SNPE支持在同一个应用中创建多个运行时实例，每个实例加载不同的模型。你需要管理好这些实例的生命周期和资源竞争。

4.3 与上层应用的无缝集成

最终，模型推理引擎需要被C++/Java主程序调用。

C++接口集成：对于高性能需求，推荐使用SNPE的C++ API。它比Python API开销更小，控制更精细。你需要将SNPE的库文件（.so或.dll）和头文件集成到你的项目构建系统（如CMake）中。关键步骤包括：初始化SNPE、加载DLC、准备输入Buffer、执行推理、解析输出Buffer。
数据格式转换：你的应用可能从摄像头获取的是NV21或YUV格式的数据，而模型需要的是RGB或BGR的NCHW格式的浮点张量。这部分颜色空间转换和格式编排的操作，如果能在DSP或GPU上完成，可以节省宝贵的CPU时间和内存带宽。SNPE支持用户自定义的数据转换层，但这需要更深入的开发。
错误处理与健壮性：生产代码必须有完善的错误处理。检查SNPE每个API调用的返回值，处理内存分配失败、模型加载失败、推理执行失败等各种异常情况。同时，要考虑设备发热降频、内存不足时模型的优雅降级策略。

4.4 持续集成与自动化测试

当你的算法模型需要频繁迭代更新时，手动执行整个部署流水线是不可接受的。

流水线自动化：将本工具集的所有步骤（环境检查、数据准备、转换、量化、验证）脚本化，并集成到你的CI/CD平台（如Jenkins, GitLab CI）中。每次模型训练完成后，自动触发部署流水线，生成新的DLC，并运行自动化测试（精度测试、性能基准测试）。
回归测试：建立一个标准测试集和性能基准。每次新模型部署前，都必须通过精度回归测试（mAP下降不超过阈值）和性能回归测试（延迟不超过阈值）。这能有效防止模型“变慢”或“变笨”。
A/B测试与灰度发布：对于关键应用，可以考虑在设备端实现模型版本管理，支持小流量灰度发布新模型，并通过云端收集推理结果和性能数据，进行线上A/B测试，确保新模型在实际场景中的效果符合预期。

通过这个工具集和上述的实践经验，我们成功地将多个YOLOv5变体模型部署到了从骁龙625到骁龙8 Gen 2的各种设备上，在保证精度的前提下，实现了数倍到数十倍的推理加速。这个过程虽然充满挑战，但当你看到自己训练的模型在小小的嵌入式设备上流畅地运行，并解决实际问题时，所有的努力都是值得的。希望这份详细的拆解和避坑指南，能让你在基于高通QNN平台的模型部署之路上，走得更加顺畅。

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