nvidia geforce experience提示错误怎么解决

原因：连接不上Nvidia服务器。

1、首先点击打开左下角开始菜单栏中的“运行”，在d出来的运行窗口中，点击输入命令“regedit”，回车确定。

2、然后在d出来的注册表窗口中，点击选择打开HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Lsa中的FipsAlgorithmPolicy项。

3、然后在d出来的右侧窗口中，打开“Enable”值，将数值数据更改为“0”，回车确定。

4、然后打开N卡，就可以正常进入了。

“啊~夏促又忍不住给G胖送了一波钱，你说我怎么就管不住这手呢！”浏览着Steam 游戏 库里一款款颅内通关却从没下载更没打开过的大作，胡尼玛流下了欣慰的泪水。不要问为什么，买下就是我们 游戏 人对第九艺术最大的坚持。

坚持归坚持，无奈廉颇老矣！随着通宵夜战般精力的慢慢流失，我玩 游戏 的时间也越来越少，看着库里众多当年意气风发少年时入手的 游戏 ，我不禁也在问自己：想要的 游戏 就一定非要买吗？我想这也是 游戏 人无数次反问和思考过的问题。的确，现在串流技术和网络基础建设已经如此发达，要想体验 游戏 除了直接购买、本地游玩外还多了一个选择-云 游戏 。

01

云 游戏 的优势，绝不仅仅是少花钱

云 游戏 （Cloud gaming）又可称为 游戏 点播（gaming on demand），是一种以云计算技术为基础的在线 游戏 技术。云 游戏 技术使图形处理与数据运算能力相对有限的轻端设备（thin client）能运行高品质 游戏 。在云 游戏 场景下， 游戏 并不在玩家 游戏 终端，而是在云端服务器中运行，并由云端服务器将 游戏 场景渲染为视频音频流，通过网络传输给玩家 游戏 终端。

更低的体验门槛

和本地 游戏 对客户端配置要求较高不同，运行云 游戏 只需要一台轻量化的客户端。可以是台上网本，PC、Mac都可，可以是家里的旧电脑，也可以是各种移动设备，电视盒子、手机平板等等；运行方式主要通过专门的客户端甚至是直接用网页也能玩。动辄几千上万的高端显卡已经能劝退大部分人了，而现在基本上你只需要一个带屏幕的设备和一个速度尚可的网络就能流畅体验3A 游戏 ，门槛不可谓不低。

优秀的跨平台性

这个跨平台性不只是刚才提到的设备跨平台性，还有 游戏 的跨平台性。任何独占销售的 游戏 ，可以不再是PS和Xbox等 游戏 主机设备独占，而是Steam和Epic之类的 游戏 分发商市场独占了，想象一下在手机上玩战神4的场景。当然，除非主机厂主动布局云 游戏 ，让索尼和微软主动放弃独占是不可能的，不过随着荒野大镖客2走上PC，主机独占 游戏 这条路能走多久还不可知。

优质的玩家体验

说到这里可能就有不少资深玩家要开始喷了，目前的云 游戏 不管是画质、音质、帧率、输入延迟、网络质量上完全比不上本地的 游戏 体验，光是一个输入延迟就能劝退一大半竞技 游戏 玩家。但是如果从长远一点的眼光来看，云 游戏 基本能解决一个在PC平台诞生已久，玩家谈之色变、喊打喊杀，却怎么也除不尽灭不掉的问题- 游戏 外挂。

这个从电脑 游戏 产生之初就一直存在的外挂，到现在似乎已经和PC玩家形成了一种和谐共生的局面。三个字“他开了！”，就能让队友惊呼天神下凡，让对手捶桌顿足，顺带一句“外挂司马”。但是云 游戏 的模式可以让玩家没办法直接修改数据，除了像鼠标宏这样硬件级别的外挂，要想开挂只有先黑了服务器，难度倍增。当云 游戏 普及之后就一定程度上能形成现在主机端干净的 游戏 生态，当然，这是后话。

02

云 游戏 早已存在，你或许玩过

云 游戏 从来都不是一个新生事物，早在2000年的E3 游戏 展上，G-cluster就做过云 游戏 的演示，但云 游戏 的概念真正深入人心要得益于云 游戏 始祖Onlive在2009年的GDC上做过《孤岛危机》的试玩演示，让Onlive一时间声名大噪。但经过几年的艰苦奋斗和重组后还是惨淡收场，OnLive资产大多出售给了索尼，服务本身也于2015年关闭。

这两年随着5G网络的到来和迅猛发展，伴随着技术进步，一度濒临破产的云 游戏 又卷土重来。大厂在18、19年就纷纷入局，相继推出微软xCloud、英伟达GeForce Now、谷歌Google Stadia、亚马逊Game On等云 游戏 服务。就在几天前，索尼还公开了一项专利，可能用来帮助PS5向下 游戏 兼容。据该专利描述，索尼将会为PS5打造一个基于云 游戏 系统的兼容系统来运行PS3和更早主机平台的 游戏 。

其实和另外几个大厂相比，索尼布局云 游戏 的时间还要更早，索尼收购OnLive大部分资产之后，转头就于2014年在PS4上推出了基于云 游戏 的PlayStation Now。PlayStation Now的初衷本来是为了在PS4上兼容PS3 游戏 ，但由于支持的PS3 游戏 过少，并且费用不菲，在北美的使用率和用户反响都很一般。此外索尼还于2016年将PlayStation Now搬到了PC平台，主打PS4 游戏 。这次索尼公布新的云 游戏 专利，除了凑个曝光之外想必也有点先破后立的决心在里面。

03

竞争激烈，谁能笑到最后

日本公司起个大早赶个晚集这种情况早就是见怪不怪的事情了。索尼PlayStation Now云 游戏 服务不温不火的这几年，另外几家 科技 大厂早已暗中筹划“勾结”，盯准时机随时准备做一个云 游戏 搅局者的角色。其中微软xCloud、英伟达GeForce Now和谷歌Google Stadia都是非常强力的选手。

微软xCloud

英伟达GeForce Now

谷歌Google Stadia

说起云 游戏 当然少不了谷歌这位大佬，在今年3月的GDC 游戏 开发者大会上，谷歌正式推出了名为Stadia的云 游戏 平台。Stadia相比其他两家，提供了一种类似实时存档的功能，可以在不同终端进行无缝的 游戏 切换，还能生成存档链接供玩家在线分享。 游戏 阵容上Stadia采取了平台买断的模式，玩家只需要用谷歌账号登录，然后在Stadia平台上购买就能开始云 游戏 。

进步明显的国内云 游戏 平台

国内的云 游戏 起步也不算晚。早在网络电视盒子大火的2014、15年，电视盒子上的云 游戏 就已经开始兴起，我还记得当时在小米盒子3接着客厅电视上面玩尘埃4时的新奇感。格来云 游戏 就是从那个时候走出来的元老级玩家，现在算是国内最大的云 游戏 服务商之一了，我那个时候就是用的格来云玩的尘埃4，。格来云目前支持两百余款云 游戏 ，支持安卓、iOS等多系统客户端，还支持网页启动，一个月30元的会员费也算合理。

为了测试效果我特地斥资30RMB开通了一个月SVIP，利用网页端打开云 游戏 ，测试 游戏 为泰坦陨落2和绝地求生，泰坦陨落2 游戏 效果有点超出预料。服务器默认中等画质，单人模式没有出现想象中夸张的输入延迟，如果不是长期玩FPS的玩家的话，和本地 游戏 体验差别不大；100M宽带，1080P 60FPS下的画面也没有太严重的画质劣化，不过帧数波动比较大，复杂运动场面还是会出现掉帧和画质崩坏。

绝地求生是平台提供的共享账号，第一次登陆直接就d出恶意伤害被封号的信息，第二次进入才分配了一个正常的账号。总体体验和泰坦陨落2是差不多的，但是 游戏 加载奇慢，等加载好都快要落地了。不过这时网络延迟和画质劣化的问题就非常严重了，不动还好，只要一动画面就会糊掉，难以发现远处的敌人，帧数的波动更是可以让人在对q时当场去世。总之玩玩单机和 娱乐 游戏 还可以，在线竞技 游戏 就别想了。

除此之外，格来云也提供了一些像大表哥2、远哭5这种3A大作，主要以单机为主，联机 游戏 只支持Steam平台的，但账号由格来云提供并不私有。接着我又继续体验了移动推出的咪咕云 游戏 ，腾讯云 游戏 、还有主打网页端的虎牙云 游戏 和斗鱼云 游戏 ，体验其实都还不错，玩玩单机不在话下。特别是腾讯云 游戏 直接整合在WeGame中，原生的社区体验，输入延迟也做的相当优秀，我第一次云玩堡垒之夜就吃了鸡。

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云 游戏 平台不少，会员制有点尴尬

虽然这几年不管是国内外云 游戏 都发展迅速，而且国内几家云 游戏 平台的 游戏 体验都做得不错了，但我还是认为目前大部分云游平台其实处于一个很尴尬的局面。特别是国内注重单机 游戏 和F2P 游戏 （免费游玩道具收费）的云 游戏 平台更加尴尬。这既无关市场也无关技术，为啥？很简单，现在的云 游戏 重度玩家看不上轻度玩家玩不起啊！

目前有云 游戏 需求的玩家无非是两种：一种是像我这样本身爱玩 游戏 ，但现在玩的时间不多又不想再剁手买 游戏 的人；另一种是本身不太玩 游戏 ，只是想体验一把平时玩不到的买断制联机 游戏 或者和朋友开黑的人。对爱玩 游戏 的玩家来说，云玩不重要，他们一般都有一台性能够用的 游戏 电脑，没必要自降体验，有云玩需求直接Steam Link或者Moonlight远程串流完事，缺的是 游戏 。而不爱玩 游戏 的玩家，往往既没有运行 游戏 的设备也没有 游戏 账号，既缺设备也缺 游戏 。

再来看看现在国内包括国外部分云游平台的大体就分为这几种运营方式：

平台买断制 游戏 +云 游戏 （谷歌Google Stadia、未来腾讯可能加入）

游戏 分发商合作制 游戏 +云 游戏 （英伟达GeForce Now、国内大部分平台）

云平台提供共享账号+云 游戏 （格来云）

现在的玩家要是想在大部分平台云玩个买断制的 游戏 不仅要先在Steam、Epic、Origin上先买 游戏 （现在就算单机大作也需要账号来解锁部分功能，纯单机玩不久粘性也不强），然后再在云游平台购买会员才能体验。有买云 游戏 平台会员这钱，还不如买了 游戏 去网吧开黑来的痛快。平台买断制的云游平台，又要面临玩家不愿意再购入一次 游戏 和自身烧钱实力的问题。至于共享账号局限性太大，纯粹是体验尝鲜为主。目前这种平台和玩家微妙的供需错位，就是大多数云游平台的尴尬之处。

05

SegmentFault 思否报道丨公众号：SegmentFault

是他，还是那个男人，那个熟悉的皮夹克。

5 月 14 日 晚，黄仁勋在厨房召开了英伟达 GTC 2020 线上发布会。由于新冠病毒疫情影响，英伟达原计划的现场活动被迫取消，定于 3 月 24 日通过媒体发布的新闻稿也未见踪影。千呼万唤中，黄仁勋终于在烤箱前和大家见面了。

本届 GTC 从预热开始就不走寻常路，黄仁勋在大会前一天晒出了自己从烤箱里拿出了 全新的安培（Ampere）架构 GPU NVIDIA A100 。

令人颇感意外的是，虽然无法举办线下活动，英伟达竟然连线上直播都懒得办，直接播放了黄仁勋在自家厨房里录制的视频完成了新品发布。果然是手里有「硬货」就不在乎形式了。

英伟达的首款安培架构 GPU 可以算「史上最强」了，基于 7nm 工艺制程，拥有 540 亿晶体管，面积为826mm²，与 Volta 架构相比性能提升了 20 倍 ，既可以做训练也可以做推理。

NVIDIA A100 具有 TF32的第三代 Tensor Core 核心，能在不更改任何代码的情况下将 FP32 精度下的 AI 性能提高 20倍，达到195万亿次/秒 。

多实例 GPU-MG 可将单个 A100 GPU 分割为 7 个独立的 GPU，根据任务不同提供不同的计算力，实现最佳利用率和投资回报率的最大化。

NVIDIA A100 新的效率技术利用了AI数学固有的稀疏性，优化之后性能提升了一倍。

英伟达将 NVIDIA A100 的特性总结为以下 5 点：

黄仁勋说：“Ampere架构的突破性设计为英伟达第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃， 集 AI 训练和推理于一身，并且其性能相比于前代产品提升了高达 20 倍 。这是有史以来首次，可以在一个平台上实现对横向扩展以及纵向扩展的负载的加速。A100 将在提高吞吐量的同时，降低数据中心的成本。”

NVIDIA A100 是第一个基于 NVIDIA 安培架构的 GPU，提供了在 NVIDIA 八代 GPU 里最大的性能提升，它还可用于数据分析，科学计算和云图形，并已全面投产并交付给全球客户。

全球 18 家领先的服务提供商和系统构建商正在将 NVIDIA A100 整合到他们的服务和产品中，其中包括阿里云、AWS、百度云、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文。

黄仁勋还介绍了基于 NVIDIA A100 的第三代 AI 系统 DGX-A100 AI。DGX-A100 AI 是世界上第一台单节点 AI 算力达到 5 PFLOPS 的服务器 ，每台 DGX A100 可以分割为多达 56 个独立运行的实例，还集合了 8 个 NVIDIA A100 GPU，每个 GPU 均支持 12 路 NVLink 互连总线。

据了解，与其他高端 CPU 服务器相比，DGXA100 的 AI 计算性能高 150 倍、内存带宽高 40 倍、IO 带宽高 40 倍。

黄仁勋说：“AI已经被应用到云计算、 汽车 、零售、医疗等众多领域，AI算法也正变得越来越复杂和多样。ResNet模型的算力需求从2016年到现在已经增加了3000倍，我们需要更好的解决方案。”

如此强大的 DGX-A100 AI 售价自然也不便宜，标价 199 万美元，约合人民币 141 万元。

此外，黄仁勋还提到了英伟达新一代 DGXSuper POD 集群，由 140 台DGXA100系统组成，AI算力达 700 Petaflops，相当于数千台服务器的性能 。

据了解，首批 DGXSuper POD 将部署在美国能源部阿贡国家实验室，用于新冠病毒疫情相关的研究。

除了以上两款重磅产品，黄仁勋还宣布推出了 NVIDIA Merlin，这是一个用于构建下一代推荐系统的端到端框架，该系统正迅速成为更加个性化互联网的引擎。Merlin将创建一个 100 TB 数据集推荐系统所需的时间从四天减少到 20 分钟。

英伟达此次还推出了众多 AI 领域相关产品，包括 以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC、EGX 边缘 AI 平台和一系列软件更新扩展。

1以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC

ConnectX-6 Lx 是业界首个为 25Gb/s 优化的安全智能网卡，可提供两个 25Gb/s 端口或一个 50Gb/s 端口。

2EGX 边缘 AI 平台

EGX Edge AI 平台是首款基于 NVIDIA 安培架构的边缘 AI 产品，可接收高达 200Gbps 的数据，并将其直接发送到 GPU 内存进行 AI 或 5G 信号处理。

3Spark 30

英伟达还宣布在 Spark 30 上支持 NVIDIA GPU 加速，基于 RAPIDS 的 Spark 30，打破了提取，转换和加载数据的性能基准。它已经帮助 Adobe Intelligent Services 将计算成本降低了90％。

4NVIDIA Jarvis

黄仁勋在发布会中详细介绍了 NVIDIA Jarvis，这是一个新的端到端平台，可以充分发挥英伟达 AI 平台的强大功能，创建实时多模态对话式 AI。

5Misty 交互 AI

现场演示中，一个名为 Misty 的 AI系统展示了实时理解并回答一系列有关天气的复杂问题的交互过程。

自动驾驶方面，英伟达也将安培架构嵌入了新的 NVIDIA DRIVE 平台。据了解，小马智行、法拉第未来等自动驾驶企业已宣布采用 NVIDIA DRIVE AGX 计算平台。

英伟达的 NVIDIA Isaac 软件定义的机器人平台还将用于宝马集团工厂。英伟达机器人技术全球生态系统涵盖配送、零售、自主移动机器人、农业、服务业、物流、制造和医疗保健各个行业。

英伟达这场时隔 3 年的发布会可谓诚意满满，首次推出的安培架构给足了惊喜，性能提升 20 倍的 NVIDIA A100 GPU 可谓性能飞跃。

虽然发布会并不是现场直播，但依旧爆点十足。一台就比千台强的 DGX-A100 AI 也印证了黄仁勋那就经典名言“买的越多，赚的越多”。英伟达的 AI 解决方案已经覆盖了各行各业，强大的 AI 生态正在形成。

中国工程院院士倪光南曾表示：「芯片设计门槛极高，只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本，这也制约了芯片领域创新。」

英伟达在本届 GTC 上推出的安培架构和基于此的一系列 AI 平台无一部显示了一个 AI 芯片巨头的实力，又一次树立了性能标杆。

根据 Gartner 的预测数据 ，未来 5 年内全球人工智能芯片市场规模将呈飙升趋势 ，自 2018 年的 427 亿美元 ，升高至 343 亿美元 ，增长已超过 7 倍，可见 AI 芯片市场有较大增长空间。

尽管与西方发达国家相比，中国的 AI 芯片研发还存在一定差距，但过去两年中，中国 AI 芯片初创企业已获得了数亿美元的资金。华为等公司也开发了令人印象深刻的芯片设计。

但芯片开发极具复杂性，中国人才的短缺以及缺乏多家全球销售排名前 15 位的中国半导体公司的情况表明，中国仍需要取得重大进展，才能在半导体领域与美国匹敌。

机器之心报道

机器之心编辑部

「只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级计算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 当年训练 AI 模型 AlexNet 的方式。通过搭载在超级计算机中的 GPU，我们现在能让科学家们在 youxian 的一生之中追逐无尽的科学事业，」英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说道。

4 月 12 日晚，英伟达 GTC 2021 大会在线上开始了。或许是因为长期远程办公不用出门，人们惊讶地看到在自家厨房讲 Keynote 的黄老板居然留了一头摇滚范的长发：

如果你只是对他的黑色皮衣印象深刻，先对比一下 2019、2020 和 2021 的 GTC，老黄气质越来越摇滚。如此气质，黄仁勋今天推出的新产品肯定将会与众不同。

「这是世界第一款为 terabyte 级别计算设计的 CPU，」在 GTC 大会上，黄仁勋祭出了英伟达的首款中央处理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能计算。

英伟达也要做 CPU 了

Grace 使用相对能耗较低的 Arm 核心，但它又可以为训练超大 AI 模型的系统提供 10 倍左右的性能提升。英伟达表示，它是超过一万名工程人员历经几年的研发成果，旨在满足当前世界最先进应用程序的计算需求，其具备的计算性能和吞吐速率是以往任何架构所无法比拟的。

「结合 GPU 和 DPU，Grace 为我们提供了第三种基础计算能力，并具备重新定义数据中心架构，推进 AI 前进的能力，」黄仁勋说道。

Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员，也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏（Grace Hopper）。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统，以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」（调试）便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。

英伟达的 Grace 芯片利用 Arm 架构的灵活性，是专为加速计算而设计的 CPU 和服务器架构，可用于训练具有超过 1 万亿参数的下一代深度学习预训练模型。在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。

目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。

据介绍，Grace 采用了更为先进的 5nm 制程，在内部通信能力上，它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之间提供高达 900 GB/s 的双向带宽，相比之前的产品提升了八倍。Grace 还是第一个通过错误校正代码（ECC）等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU，同时提供 2 倍的内存带宽和高达 10 倍的能源效率。在架构上，它使用下一代 Arm Neoverse 内核，以高能效的设计提供高性能。

基于这款 CPU 和仍未发布的下一代 GPU，瑞士国家超级计算中心、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为「阿尔卑斯」的超级计算机，算力 20Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力约为 0537Exaflops），将实现两天训练一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英伟达 GPU 打造的 Selene 超级计算机快 7 倍。

美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在 2023 年推出一台基于 Grace 的超级计算机。

GPU+CPU+DPU，三管齐下

「简单说来，目前市场上每年交付的 3000 万台数据中心服务器中，有 1/3 用于运行软件定义的数据中心堆栈，其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法，否则用于运行应用的算力将会越来越少，」黄仁勋说道。「新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。」

除了造 CPU 的大新闻以外，英伟达还在一个半小时的 Keynote 里陆续发布了大量重要软硬件产品，覆盖了 AI、 汽车 、机器人、5G、实时图形、云端协作和数据中心等领域的最新进展。英伟达的技术，为我们描绘出了一幅令人神往的未来愿景。

黄仁勋表示，英伟达全新的数据中心路线图已包括 CPU、GPU 和 DPU 三类芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。投身 Arm 架构的 CPU，并不意味着英伟达会放弃原有的 x86、Power 等架构，黄仁勋将英伟达重新定义为「三芯片」公司，覆盖 CPU、GPU 和 DPU。

对于未来的发展节奏，黄仁勋表示：「我们的发展将覆盖三个产品线——CPU、GPU 和 DPU，以每两年一次更新的节奏进行，第一年更新 x86，第二年就更新 Arm。」

最后是自动驾驶。「对于 汽车 而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS 就是新的马力，」黄仁勋说道。

英伟达将于 2022 年投产的 NVIDIA 自动驾驶 汽车 计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的 汽车 中央电脑。搭载 Orin 的量产车现在还没法买到，但英伟达已经在为下一代，超过 L5 驾驶能力的计算系统作出计划了。

Atlan 是这家公司为 汽车 行业设计的下一代 SoC，其将采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架构 GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)。如此一来，Atlan 可以达到每秒超过 1000 万亿次（TOPS）运算次数。如果一切顺利的话，2025 年新生产的车型将会搭载 Atlan 芯片。

与此同时，英伟达还展示了 Hyperion 8 自动驾驶 汽车 平台，业内算力最强的自动驾驶 汽车 模板——搭载了 3 套 Orin 中心计算机。

不知这些更强的芯片和系统，能否应付未来几年里人们对于算力无穷无尽的需求。在 GTC 2021 上，英伟达对于深度学习模型的指数增长图又更新了。「三年间，大规模预训练模型的参数量增加了 3000 倍。我们估计在 2023 年会出现 100 万亿参数的模型。」黄仁勋说道。

英伟达今天发布的一系列产品，让这家公司在几乎所有行业和领域都能为你提供最强大的机器学习算力。在黄仁勋的 Keynote 发表时，这家公司的股票一度突破了 600 美元大关。

「20 年前，这一切都只是科幻小说的情节；10 年前，它们只是梦想；今天，我们正在实现这些愿景。

英伟达每年在 GTC 大会上发布的新产品，已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。

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