駕駛仿真的案例
自動駕駛虛擬仿真技術（四）：仿真測試流程及要求
作者 | HYZY
出品 | 焉知
知圈 | 進“汽車智能互動社群”請加微信13636581676，備注交互
一、自動駕駛仿真測試對象
自動駕駛系統分為了環境感知、決策規劃和控制執行三個子系統，三個子系統又由傳感器模型、決策模型、控制對象模型及對應的軟件和硬件部分組成。
圖 1 自動駕駛系統通用架構
從V模型的角度，要完成自動駕駛系統的測試，就必須對其所包含的所有算法、軟件、硬件、子系統、整車進行逐層的測試，以形成測試的全鏈條。
在測試方法選擇上，仿真測試、場地測試與道路測試共同組成了自動駕駛測試的“三支柱”。其中，場地測試與道路測試僅針對整車層面，且覆蓋的場景工況有限，尤其是對于長尾場景，難以通過實車的方式進行測試。而自動駕駛仿真測試可以很好地彌補實車測試的不足，除了場景覆蓋度外，更是可以針對自動駕駛算法、軟件、硬件、子系統、整車等不同層級的測試對象，形成全鏈條測試。
二、自動駕駛仿真測試流程
根據不同層級測試對象的特點，可選擇不同的自動駕駛仿真測試環境，通常來說：對自動駕駛系統的模型算法、計算平臺、域控制器等依次開展模型在環（MIL）、軟件在環（SIL）、硬件在環測試（HIL），之后對整車開展駕駛員在環（DIL）和車輛在環（VIL）測試。具體仿真測試流程見下圖2。
圖 2 自動駕駛仿真測試流程
三、自動駕駛仿真測試執行環節
自動駕駛仿真測試典型的執行環節包括：測試需求分析、測試配置、接口定義、設計測試用例、測試執行、測試結果分析及測試結束條件等。
展開 汽車測試科普貼：一文看懂自動駕駛仿真測試
目前自動駕駛仿真科技公司主要包括騰訊自動駕駛仿真平臺TAD Sim 、百度增強現實的自動駕駛仿真系統AADS 、華為自動駕駛云服務Octopus八爪魚、阿里混合式仿真測試平臺等。
整車企業
車企自身軟件開發能力弱，無法獨立完成仿真測試，一般通過和科技公司或者自動駕駛仿真軟件企業合作，利用后者仿真軟件進行自動駕駛汽車開發，如上汽與TAD Sim，江淮與Prescan（見下表）。
自動駕駛解決方案商
自動駕駛解決方案商主要針對自身需求研發定制化仿真軟件，較少對外提供仿真服務，但借助于充足的資金、人才集聚力及自身研發驅動力，在自動駕駛仿真方面具有很強的創新能力。
展開 一文了解面向無人駕駛感知系統的仿真驗證技術
無人駕駛技術在當今5G和人工智能的催生下越發蓬勃地發展，滿足完全面向L3+的自動駕駛能力是未來兩年國內外自動駕駛技術產品化的主要目標。對于L3+的自動駕駛系統需要在給定的運行區域內，除了完成車輛橫向和縱向的控制外，還需要實現目標事件的檢查和響應。所以對于L3+的自動駕駛系統，其感知和控制決策就變的尤為重要，這更加需要極大關注感知系統的能力，對傳感器的布置、性能、感知算法等都需要進行充分的設計驗證。
但是，當前傳統的實車路試等測試手段已經難以在有限的時間內覆蓋自動駕駛汽車所有可能的運行場景，AI的應用又急劇擴大了對測試場景規模的要求，尤其是現實中偶有發生而又會對駕駛造成極大安全隱患的邊緣場景更加考驗自動駕駛系統的感知和決策控制。數字化的仿真正是目前解決自動駕駛測試技術場景覆蓋度這一難題的有效手段，通過快速便捷的場景和駕駛仿真技術，可以幫助用戶在短時間內實現大規模多場景的仿真測試驗證，從而讓仿真從真正意義上加速整體測試開發流程。
Ansys為面向L3+的自動駕駛應用提供的基于物理的傳感器與駕駛仿真技術，可以有效的構建一套高保真的自動駕駛仿真體系，包括面向功能安全和SOTIF的安全性分析平臺、傳感器部件設計與仿真工具、面向感知算法的魯棒性測試等，從而將仿真技術真正應用到自動駕駛汽車的測試驗證中。
展開 行業應用方案 | 面向無人駕駛感知系統的仿真驗證技術
無人駕駛技術在當今5G和人工智能的催生下越發蓬勃地發展，滿足完全面向L3+的自動駕駛能力是未來兩年國內外自動駕駛技術產品化的主要目標。對于L3+的自動駕駛系統需要在給定的運行區域內，除了完成車輛橫向和縱向的控制外，還需要實現目標事件的檢查和響應。所以對于L3+的自動駕駛系統，其感知和控制決策就變的尤為重要，這更加需要極大關注感知系統的能力，對傳感器的布置、性能、感知算法等都需要進行充分的設計驗證。
但是當前傳統的實車路試等測試手段已經難以在有限的時間內覆蓋自動駕駛汽車所有可能的運行場景，AI的應用又急劇擴大了對測試場景規模的要求，尤其是現實中偶有發生而又會對駕駛造成極大安全隱患的邊緣場景更加考驗自動駕駛系統的感知和決策控制。數字化的仿真正是目前解決自動駕駛測試技術場景覆蓋度這一難題的有效手段，通過快速便捷的場景和駕駛仿真技術，可以幫助用戶在短時間內實現大規模多場景的仿真測試驗證，從而讓仿真從真正意義上加速整體測試開發流程。
Ansys解決方案
Ansys為面向L3+的自動駕駛應用提供的基于物理的傳感器與駕駛仿真技術可以有效的構建一套高保真的自動駕駛仿真體系，包括面向功能安全和SOTIF的安全性分析平臺、傳感器部件設計與仿真工具、面向感知算法的魯棒性測試等，從而將仿真技術真正應用到自動駕駛汽車的測試驗證中。
展開 
行業應用方案 | 面向無人駕駛感知系統的仿真驗證技術
Ansys 行業應用方案連載 | 面向無人駕駛感知系統的仿真驗證技術
無人駕駛技術在當今5G和人工智能的催生下越發蓬勃地發展，滿足完全面向L3+的自動駕駛能力是未來兩年國內外自動駕駛技術產品化的主要目標。對于L3+的自動駕駛系統需要在給定的運行區域內，除了完成車輛橫向和縱向的控制外，還需要實現目標事件的檢查和響應。所以對于L3+的自動駕駛系統，其感知和控制決策就變的尤為重要，這更加需要極大關注感知系統的能力，對傳感器的布置、性能、感知算法等都需要進行充分的設計驗證。
但是當前傳統的實車路試等測試手段已經難以在有限的時間內覆蓋自動駕駛汽車所有可能的運行場景，AI的應用又急劇擴大了對測試場景規模的要求，尤其是現實中偶有發生而又會對駕駛造成極大安全隱患的邊緣場景更加考驗自動駕駛系統的感知和決策控制。數字化的仿真正是目前解決自動駕駛測試技術場景覆蓋度這一難題的有效手段，通過快速便捷的場景和駕駛仿真技術，可以幫助用戶在短時間內實現大規模多場景的仿真測試驗證，從而讓仿真從真正意義上加速整體測試開發流程。
Ansys解決方案
Ansys為面向L3+的自動駕駛應用提供的基于物理的傳感器與駕駛仿真技術可以有效的構建一套高保真的自動駕駛仿真體系，包括面向功能安全和SOTIF的安全性分析平臺、傳感器部件設計與仿真工具、面向感知算法的魯棒性測試等，從而將仿真技術真正應用到自動駕駛汽車的測試驗證中。
展開 行業應用方案 | 面向無人駕駛感知系統的仿真驗證技術
Ansys 行業應用方案連載 | 面向無人駕駛感知系統的仿真驗證技術
無人駕駛技術在當今5G和人工智能的催生下越發蓬勃地發展，滿足完全面向L3+的自動駕駛能力是未來兩年國內外自動駕駛技術產品化的主要目標。對于L3+的自動駕駛系統需要在給定的運行區域內，除了完成車輛橫向和縱向的控制外，還需要實現目標事件的檢查和響應。所以對于L3+的自動駕駛系統，其感知和控制決策就變的尤為重要，這更加需要極大關注感知系統的能力，對傳感器的布置、性能、感知算法等都需要進行充分的設計驗證。
但是當前傳統的實車路試等測試手段已經難以在有限的時間內覆蓋自動駕駛汽車所有可能的運行場景，AI的應用又急劇擴大了對測試場景規模的要求，尤其是現實中偶有發生而又會對駕駛造成極大安全隱患的邊緣場景更加考驗自動駕駛系統的感知和決策控制。數字化的仿真正是目前解決自動駕駛測試技術場景覆蓋度這一難題的有效手段，通過快速便捷的場景和駕駛仿真技術，可以幫助用戶在短時間內實現大規模多場景的仿真測試驗證，從而讓仿真從真正意義上加速整體測試開發流程。
Ansys解決方案
Ansys為面向L3+的自動駕駛應用提供的基于物理的傳感器與駕駛仿真技術可以有效的構建一套高保真的自動駕駛仿真體系，包括面向功能安全和SOTIF的安全性分析平臺、傳感器部件設計與仿真工具、面向感知算法的魯棒性測試等，從而將仿真技術真正應用到自動駕駛汽車的測試驗證中。
展開 新一代虛擬駕駛仿真平臺
駕駛模擬器方案
產品組成
? 虛擬駕駛艙，包括方向盤、踏板、檔位等組件，用于駕駛員動作的直接輸入
? 場景仿真軟件，用于模擬逼真的駕駛場景
? 車輛動力學模型，用于模擬車輛動力學特性和運動姿態
? 六自由度運動平臺，用于模擬動態駕駛感受
? 智能駕駛軟控算法，用于模擬智能駕駛邏輯功能
產品特點
? 通過高性能仿真平臺，提供實時仿真環境，保證駕駛員體感與視感反饋無延遲
? 提供復雜的車輛動力學仿真軟件，實現車輛姿態模擬包括俯仰、側傾、橫擺、顛簸等，可以進行車輛開發前期的整車駕駛性能體驗和評估
? 提供高逼真的虛擬場景仿真軟件，該軟件可提供高逼真度的虛擬駕駛場景，具備復雜的交通流，可用于人類駕駛員在復雜交通流中的自然駕駛行為采集，并應用到無人駕駛算法訓練
? 虛擬駕駛仿真平臺支持與無人駕駛仿真測試系統進行聯合仿真，測試駕駛員行為干預對無人駕駛功能的影響或進行無人駕駛車輛控制效果的主觀評價
? 可以通過將虛擬駕駛仿真平臺與交通參與者進行關聯，實現人類駕駛員與無人駕駛系統的博弈(例如由人類駕駛進出匝道時的插隊車輛與無人駕駛系統進行交互)，產生更加真實的交通干擾
? 提供可擴展的無人駕駛的人因功效評估系統，用于分析人類在無人駕駛車輛中的生理特征和行為反應，評估無人駕駛系統對乘員的影響
? 虛擬駕駛模擬艙可以基于實車改造，實現逼真的體驗環境，也可以基于用戶需求定制外形開發，滿足不同用戶的需求
? 提供六自由度運動平臺，并配合洗出算法，模擬類實車的體感，讓駕駛人員具備更真實的沉浸感
? 提供逼真的踏板腳感模擬和方向盤手感模擬
應用案例
? 華人運通虛擬駕駛測試平臺
? 長安in-drive駕駛模擬器開發項目
? 北汽新能源模擬實車測試項目
展開 新一代虛擬駕駛仿真平臺
駕駛模擬器方案
產品組成
- 虛擬駕駛艙，包括方向盤、踏板、檔位等組件，用于駕駛員動作的直接輸入
- 場景仿真軟件，用于模擬逼真的駕駛場景
- 車輛動力學模型，用于模擬車輛動力學特性和運動姿態
- 六自由度運動平臺，用于模擬動態駕駛感受
- 智能駕駛軟控算法，用于模擬智能駕駛邏輯功能
產品特點
- 通過高性能仿真平臺，提供實時仿真環境，保證駕駛員體感與視感反饋無延遲
- 提供復雜的車輛動力學仿真軟件，實現準確的車輛姿態模擬包括俯仰、側傾、橫擺、顛簸等，可以進行車輛開發前期的整車駕駛性能體驗和評估
- 提供高逼真的虛擬場景仿真軟件，該軟件可提供高逼真度的虛擬駕駛場景，具備復雜的交通流，可用于人類駕駛員在復雜交通流中的自然駕駛行為采集，并應用到無人駕駛算法訓練
- 虛擬駕駛仿真平臺支持與無人駕駛仿真測試系統進行聯合仿真，測試駕駛員行為干預對無人駕駛功能的影響或進行無人駕駛車輛控制效果的主觀評價
- 可以通過將虛擬駕駛仿真平臺與交通參與者進行關聯，實現人類駕駛員與無人駕駛系統的博弈（例如由人類駕駛進出匝道時的插隊車輛與無人駕駛系統進行交互），產生更加真實的交通干擾
- 提供可擴展的無人駕駛的人因功效評估系統，用于分析人類在無人駕駛車輛中的生理特征和行為反應，評估無人駕駛系統對乘員的影響
- 虛擬駕駛模擬艙可以基于實車改造，實現逼真的體驗環境，也可以基于用戶需求定制外形開發，滿足不同用戶的需求
- 提供六自由度運動平臺，并配合洗出算法，模擬類實車的體感，讓駕駛人員具備更真實的沉浸感
- 提供逼真的踏板腳感模擬和方向盤手感模擬
應用&案例
- in-drive駕駛模擬器開發項目
- 某新能源模擬實車測試項目
- 乘用車智能駕駛科技公司
- 某商用車智能駕駛科技公司
展開 2026年，3DGS和世界模型，在自動駕駛仿真中的組合
前者，我愿稱之為基于規則的仿真，rule-based simulation。
后者，我愿稱之為基于端到端的仿真，e2e-based simulation。
沒想到吧，智駕領域的技術路線之爭，也在仿真賽道同步上演。
扯遠了，還是來繼續看看，3DGS到底能不能解決傳統仿真技術中“自動駕駛感知仿真難”的痛點吧。
二、實操驗證：aiSim軟件的3DGS功能開箱體驗
感知仿真難，也就是傳感器的仿真難。
自動駕駛最重要的三類傳感器：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。其中，激光雷達與毫米波雷達的感知置信度難以量化定義，因此本文以攝像頭仿真為例，直觀呈現3DGS在智駕仿真中的實際效果——畢竟攝像頭仿真的逼真度，可通過肉眼做個簡單判斷。
此前我曾介紹過一些3DGS開源工具，但這類工具的易用性普遍欠佳。而在商用仿真軟件中，目前已知僅aiSim搭載了3DGS功能。為此，我特意向康謀科技（原虹科自動駕駛事業部）申請了試用許可（license），完成了初步的開箱體驗。
圖片：aiSim仿真界面-GUI
作者寄語：使用aiSim的感覺和傳統的仿真傳感器類似，也是要創建地圖，然后編輯場景，然后配置主車的動力學，配置各類傳感器，外接自動駕駛算法，做場景泛化和大規模仿真等等。如果你已經掌握了一個仿真軟件，那么遷移到這個軟件應該是非常快的，像我，就是線下找aiSim的小伙伴，花了半天就感覺已經掌握它了（有點飄了哈哈），另外，aiSim也是支持xosc和xodr的，所有歷史的場景庫什么的遷移也是方便。
這些都不是重點，畢竟你有我有全都有，不值得說道。
但是，aiSim集成了3DGS的功能，讓我著實覺得有點開眼界了。下面的軟件界面，做了一個對比，一個是調用的傳統手段建模的3D地圖，一個是調用的3DGS建模的3D地圖。
展開 面向智能駕駛測試的仿真場景構建技術綜述
綜述分析，面向智能駕駛模擬仿真測試的交通建模技術作為智能駕駛方面新的研究課題，其關鍵研究部分的理論和方法有待深入研究：
1）深刻理解交通車輛駕駛行為和彼此交互特征，是面向智能駕駛仿真測試的交通建模基礎和首要任務;
2）如何挖掘數據信息中車輛駕駛運動的影響規律，建立隨機—危險特征的交通模型，是實現面向智能駕駛仿真測試核心和關鍵。
智能駕駛挑戰賽中仿真場景
由于汽車行駛環境尤其是交通路況極其復雜，具有高度的不確定、不可重復、不可預測和不可窮盡等特征，這使得有限的場地或道路測試工況難以完全復制和重現真實多樣的行駛環境，并限于研發周期和成本，特別是安全因素的考慮，面向智能駕駛測試的仿真場景構建研究需依托于數字虛擬仿真平臺來實現。本文研究團隊自主開發了 PanoSim 智能駕駛模擬仿真軟件，并將仿真場景構建與交通建模研究方法應用在第 3 屆中 國智能汽車大賽（ChinaIntelligent Driving Challeng，CIDC） 智能駕駛仿真賽與 2020 世界智能駕駛挑戰賽（World Intelligent Driv-ing Challeng，WIDC）中，首次以國產智能駕駛仿真軟件作為大賽仿真平臺使用。
智能駕駛挑戰賽基于 PanoSim 仿真環境搭建了多種場景與交通環境，使得參賽隊伍能夠接入仿真場景數據庫，獲取仿真環境中的車載傳感信息如攝像頭視頻流、毫米波雷達數據、激光雷達點云數據以及真值信息。智能駕駛挑戰賽的仿真賽場景主要分為決策控制組和感知決策控制組兩類。
展開 聚焦AVxcelerate | Ansys自動駕駛仿真技術與應用專題解析
Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統級的完整工具鏈，通過軟件在環（SiL）與硬件在環（HiL）閉環測試，結合高保真合成數據與開放架構生態，大幅提升開發效率并降低測試成本。在近期發布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中，涵蓋4場AVxcelerate專題內容，系統解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。
本次系列網絡研討會將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate的創新能力，包括基于NVIDIA Omniverse的數字孿生一體化、多光譜攝像頭仿真（LPE光傳播引擎），以及面向真實Tx/Rx天線配置的視覺雷達工具；同時，圍繞ENCAP 2026新規帶來的挑戰，將深入探討如何通過虛擬測試顯著擴展場景覆蓋，加速安全關鍵系統的驗證流程，助力企業更高效地滿足下一代安全標準。
該系列內容面向所有AVxcelerate用戶、ADAS/AD工程師以及SiL/HiL測試工程師，誠邀大家報名參與，了解更多自動駕駛仿真前沿技術！
Ansys AVxcelerate自動駕駛仿真網絡研討會專題
時間：16:00-17:00
講師簡介：
劉宏鯤 | Ansys 高級應用工程師
Ansys智駕領域應用工程師，從事感知算法測試，基于生成式數據的AI訓練，規控算法測試，自動駕駛軟件工具鏈集成等領域的應用與研究。
4/16 | Ansys AVX 中國智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求預期功能安全場景感知在環仿真
主題簡介：本場活動將從以下幾個方面介紹Ansys AVX仿真方案及當前安全場景：1. 中國智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求預期功能安全場景；2. Ansys AVxcelerate Sensor仿真方案；3.
展開 
直播課程 | 自動駕駛云仿真：高性能集群測試解決方案
1/課程主題與時間
自動駕駛云仿真直播課-高性能集群測試解決方案
10月23日（星期五）14:00~15:00
2/您所期待的內容
自動駕駛仿真測試面臨的挑戰
自動駕駛云仿真的意義
自動駕駛云仿真的類型與方法
海量場景仿真測試解決方案
云仿真的關鍵技術
面向自動駕駛技術開發、測試、驗證、分析的云平臺
3/適合誰來參加
汽車主機廠IT工程師/負責人
參與ADAS和自動駕駛產品開發的項目負責人與工程師
基于場景和仿真測試技術的評估認證機構負責人
主機廠/供應商測試部門負責人/工程師
標準化場景開發與應用人員
展開 經緯恒潤ModelBase為智能駕駛仿真全面護航
近期，工信部發文表示，支持L3及以上級別的自動駕駛的商業化應用。早在2016年，蘭德智庫就指出，一套自動駕駛系統至少需要測試110億英里，才能達到量產應用條件。這漫長的測試里程，如果僅通過實車路試，將耗費巨大資源。因此，可以任意創造場景的仿真測試平臺，成為當前自動駕駛仿真測試的主要手段。2025年中國自動駕駛市場規模將超過8000億元，預計自動駕駛仿真市場規模至少200億美元。
作為本土20年的汽車電子系統科技服務商，經緯恒潤結合多年業務經驗，自主研發，經過內外部驗證，正式對外發布綜合駕駛測試仿真軟件——ModelBase-AD。ModelBase-AD版，具備車輛動力學仿真、場景仿真、傳感器仿真、數據處理等功能，可實現車輛動力域、底盤域、智駕域算法MIL/SIL/HIL/PIL/VIL仿真測試，同時支持云仿真、V2X、數據孿生等應用場景。作為國產自主軟件，ModelBase針對中國特色交通場景，進行大量建模，軟件中預置了典型中國特色場景，符合本土交通法規，助力智能駕駛在國內更快落地。
ModelBase依托豐富的功能、開放的架構、精準的模型、易用的操作，在短時間內獲取了大量客戶認可，在國內擁有近百個項目案例。從售前到售后全生命周期，始終秉承著客戶第一原則，為每一個客戶提供快速、專業、細致、熱情的服務。
經緯恒潤ModelBase演示視頻
目前，經緯恒潤除了在復雜車輛動力學模型以及智能駕駛傳感器建模持續深耕以外，也結合自主研發的INTEWORK軟件中的各類工具，打造針對智能駕駛的全棧工具平臺。該平臺將具備數據采集、AI標注、AI算法訓練、場景泛化、動力學仿真、測試管理、大數據分析及可視化等功能，支持完整的基于數據驅動的智能駕駛開發及測試驗證，助力L3更快落地。
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（三）：仿真測試場景數據格式
表 2 動態仿真場景要素
環境要素
屬性
光照
強度、顏色、方位
霧/霾
能見度、范圍、濕度、密度、反射衰減
雨雪
降水量、濕度、反射衰減
風
強度、方向
云
相對位置
可以看出，環境場景數據相當復雜，目前行業內尚無通用的環境場景數據格式，在后續的OpenSCENARIO標準中計劃納入該部分數據。
自動駕駛虛擬仿真技術（一）：自動駕駛虛擬仿真概述
自動駕駛虛擬仿真技術（二）：仿真測試場景設計
VTD亮相GTC元腦論壇，與浪潮共推自動駕駛高并發仿真計算解決方案
同時，海克斯康發布了與浪潮聯合開發的自動駕駛高并發仿真計算解決方案，該方案基于浪潮人工智能服務器、人工智能資源管理平臺AIStation，集成了浪潮聯合VTD開發的場景仿真工具VTD-Opt和中汽數據場景
生成工具ADScenario，可實現軟硬件協同優化、支持百萬場景并發的自動駕駛仿真。
AI飛速更新迭代，高仿真技術成自動駕駛剛需
海克斯康VTD業務發展高級經理支振明在GTC元腦生態技術論壇上表示：
近年來，自動駕駛領域取得突飛猛進的進展，這與AI技術的不斷更新迭代密不可分。
“傳統路測已無法滿足自動駕駛安全性的開發，基于AI的高并發仿真技術現已成為自動駕駛系統開發過程中的助推器，不斷加速其開發進程。
”。
在開發過程中，感知是現階段的最大技術難題，由于實車測試遇到典型場景的密度太低，往往造成測試效率數量級上的落后，仿真平臺的重要性因此日益凸顯。在自動駕駛仿真領域，OpenDRIVE、OpenCRG及OpenSCENARIO三大權威標準均是由海克斯康集團旗下的VIRES公司主導發起并制定的，三大標準構建了靜態、動態場景的標準化，并解決不同平臺的工具標準化問題。作為VIRES公司的核心產品，VTD產品在自動駕駛開發和驗證領域應用廣泛。
盡管2020年一度被媒體解讀為L3級自動駕駛落地元年，但在L3級別中，人機共駕狀態，自動駕駛系統的可靠性下降，使其危機四伏，險象環生。在如何將自動駕駛系統平穩過渡到L4和L5級別的過程中，創新型仿真技術派上了大用場，諸如對交通模型、天氣、光線條件、交通參與方等要素進行仿真，并在仿真環境中構建傳感器模型，從而實現對車輛的被控對象的閉環管理。
展開 