楊南征｜以血為鑒：再談兵棋推演比仿真更接近實戰

戰爭，作為人類文明史上最殘酷的博弈形態，其走向從來不是冰冷數字的疊加，而是生命、意志、偶然性與戰略智慧的復雜交織。古往今來，無數鮮血與生命的代價反復印證：試圖用純粹的計算模型預測戰爭，本質上是對戰爭殘酷性的無知，對生命的漠視；而兵棋推演之所以成為戰爭預測的核心手段，恰恰在于它直面戰爭的本質—— 人的主動性、環境的復雜性與未知的偶然性，這是任何計算機算法都無法復刻的核心維度。

一、計算模型的致命缺陷：脫離實戰的“數字烏托邦”

相信戰爭可以通過計算完成預測的人，往往陷入了“數據全能” 的認知誤區。他們忽略了一個根本事實：戰爭的底層邏輯并非線性的因果鏈條，而是充滿變量的動態系統，其中最核心的變量 —— 人的主觀能動性與戰場環境的不可控性，恰恰是計算模型無法量化的。計算機的運算基于既定數據與算法規則，而戰爭中最關鍵的 “人”，其勇氣、恐懼、決斷力、想象力，以及軍隊的士氣、紀律、指揮藝術，都無法被編碼為標準化數據。更致命的是，當前人工智能仿真與計算模型的底層數據，往往存在嚴重的 “想象化” 缺陷：有的團隊用一套統一數據模擬全球不同類型的飛機，無視各國裝備的性能差異、維護水平與作戰場景；有的模型干脆將決定戰爭勝負的后勤保障列為 “空白項”，完全割裂了戰爭與現實支撐的必然聯系。

這種脫離實戰的計算模型，本質上是自欺欺人的“數字烏托邦”。歷史早已給出警示：抗美援朝戰爭中，美軍曾憑借先進的裝備、充足的后勤與精密的計算，預判 “圣誕節前結束戰爭”，卻低估了中國人民志愿軍的鋼鐵意志、靈活的戰術機動，以及在極端嚴寒、物資匱乏條件下的生存能力與作戰決心。美軍的計算模型可以算出雙方的兵力、裝備、火力密度，卻算不出志愿軍戰士 “向死而生” 的勇氣，算不出 “迂回穿插” 的戰術創新，更算不出 “后勤補給線被切斷后，用炒面、雪水堅持作戰” 的頑強。最終，這場被美軍視為 “穩操勝券” 的戰爭，以其付出慘痛傷亡代價而被迫停戰告終，成為計算模型失靈的經典案例。

1979 年對越自衛反擊戰中，我軍也因對戰場環境、敵方工事布局與后勤保障的預判不足，付出了沉重代價。戰前，部分計算模型基于雙方兵力、裝備的紙面數據，認為作戰可快速推進，但實際戰場中，越南復雜的山岳叢林地形、密布的暗堡工事、熟悉地形的敵方游擊隊，以及我軍后勤補給線過長、適應叢林作戰的經驗不足等問題，都超出了單純計算的范疇。模型可以算出 “兵力優勢”，卻算不出 “地形對機動的限制”；可以算出 “火力強度”，卻算不出 “暗堡工事對進攻的阻滯”；可以算出 “補給總量”，卻算不出 “叢林中運輸線路的脆弱性”。這場戰爭的教訓深刻表明：缺乏對實戰場景的還原，缺乏對 “人” 與 “環境” 變量的考量，計算模型的結論只會誤導決策，最終讓士兵用鮮血為 “數字誤差” 買單。

1.1 后勤崩潰的生死考驗：34 公里穿插路上的血色教訓

作為1979 年對越自衛反擊戰的親歷者，我至今清晰記得那場因計算模型忽視后勤風險而導致的絕境。1979 年 2 月 17 日，我廣西方向右翼穿插部隊的一個師，肩負著迂回包抄的關鍵任務。戰前，計算模型依據 “34 公里路程” 與 “部隊機動速度”，簡單推算出 “12 小時可到達指定位置”，卻對后勤補給的脆弱性、敵方特種作戰的威脅毫無預判 —— 模型里只有 “兵力”“距離”“時間” 等冰冷數字，沒有 “4000 名民工組成的后勤運輸隊”，沒有 “夜暗條件下的特工滲透”，更沒有 “人性在戰爭恐懼面前的復雜反應”。

實戰中，我主力部隊按計劃推進后，越軍特工隊趁夜暗潛入我方后勤運輸隊，僅打了兩梭子彈，就引發了4000 名民工的恐慌性潰散。一時間，公路上滿是丟棄的彈藥、糧秣，原本支撐主力部隊作戰的后勤生命線，在短短幾分鐘內徹底斷裂。失去補給的主力部隊，雖勉強推進至目標區域，卻在一星期后陷入彈盡糧絕的絕境，全員喪失戰斗力。我至今無法忘記那個場景：副軍長躺在地上，臉色蒼白如紙，警衛員在廢墟中好不容易找到一碗米，想給副軍長熬一碗粥維持生命。但副軍長看著身邊 300 多人的指揮所人員，個個饑腸轆轆、虛弱不堪，毅然決定將這碗米熬成一鍋稀薄的米湯，讓每個人都能分到一口。就是這鍋帶著體溫的米湯，硬生生救活了 300 多人的性命。后來，軍紀委書記在《生死 28 天》回憶錄中詳細記述了這段經歷，字里行間滿是對后勤崩潰的痛惜與對戰爭復雜性的深刻認知。

這場34 公里穿插作戰的慘敗，本質上是計算模型 “后勤空白” 的直接惡果。模型可以算出 “12 小時機動 34 公里” 的物理可能性，卻算不出 “后勤運輸隊由普通民工組成，缺乏戰場應變能力”；可以算出 “彈藥糧秣的總量需求”，卻算不出 “敵方特工隊的襲擾會導致補給線瞬間癱瘓”；可以算出 “部隊的作戰能力”，卻算不出 “斷糧斷彈后，再精銳的部隊也會失去戰斗力”。那些沒有上過戰場的模型設計者，永遠無法理解：戰爭中的后勤不是 “數字臺賬”，而是由無數人的生命、勇氣與脆弱共同支撐的 “生命線”；計算機可以忽略的 “空白項”，在實戰中就是吞噬生命的 “黑洞”。

然而，四十多年過去了，這樣用鮮血換來的教訓仍然沒有被記取。今天的許多計算機仿真模型，依舊將后勤保障視為“可簡化的次要變量”，甚至直接留白。他們不知道，這種 “烏托邦式” 的設計，背后是無數士兵的生命代價 —— 就像 1979 年那個夜晚，兩梭子彈就能摧毀的，不僅是 4000 人的運輸隊，更是一個師的作戰能力；一碗米能救活的，不僅是 300 人的指揮所，更是對戰爭本質的敬畏之心。這種對后勤保障的漠視，對戰爭殘酷性的無知，比任何武器都更具殺傷力。

1.2 智能戰爭時代的計算困境：俄烏沖突的實戰警示

進入分秒必爭的智能戰爭時代，AI 仿真計算的缺陷并未消失，反而在高動態戰場中被無限放大。2022 年爆發的俄烏沖突，成為檢驗智能戰爭預測工具的 “試金石”，而單純的仿真計算在這場沖突中暴露的短板，再次印證了其無法應對戰爭不確定性的本質。

沖突初期，俄軍依據傳統兵棋推演與仿真計算的靜態數據，制定了“閃電戰” 計劃：模型基于兵力對比（俄軍地面部隊人數、坦克與火炮數量均遠超烏軍）、裝備性能等紙面數據，預判可快速突破烏軍防線，短期內控制關鍵城市。但現實戰場的變量完全超出了計算模型的預設：烏軍在西方情報支援下掌握俄軍行動路線，烏克蘭境內的森林、河流與城市建筑構成天然防御屏障，基輔等城市的巷戰工事更是讓俄軍機械化部隊難以展開。仿真計算無法量化 “地形對裝甲部隊的阻滯效應”，也無法預判 “烏軍民眾的抵抗意志”，導致俄軍推進速度從原計劃每日數十公里驟減至數公里，基輔圍城戰最終失利，初期作戰目標徹底落空。

更致命的是，仿真計算的“規則固化” 使其無法應對戰術創新帶來的不確定性。俄烏沖突中，烏軍開創性地采用 “FPV 無人機 + 小規模步兵” 的協同戰術，打破了傳統機械化集群作戰的格局 —— 烏軍通過無人機偵察定位，引導步兵攜帶反坦克武器從側翼突襲，短短十幾分鐘即可摧毀俄軍坦克縱隊。而俄軍初期的仿真計算模型，仍基于 “機械化集群對壘” 的傳統規則，既未納入無人機的戰術價值數據，也未預判烏軍會放棄正面抗衡、轉向分散突襲的創新打法。結果，俄軍因戰術適配滯后，沖突前期每周裝備損毀數量高達數十件，陷入被動挨打境地。

仿真計算對后勤保障的“簡化處理” 同樣造成嚴重后果。俄軍戰前模型僅計算了 “物資總量需求”，卻忽視了烏克蘭境內道路條件、橋梁承載能力及烏軍游擊戰術對補給線的威脅。實戰中，俄軍漫長的后勤車隊多次遭遇烏軍無人機偵察與伏擊，油料、彈藥供應中斷，前線部隊因缺糧少彈被迫停滯，原本的 “速戰速決” 淪為 “持久戰”。這種因計算模型忽視后勤復雜性導致的困境，與我軍 1979 年對越自衛反擊戰的教訓如出一轍，再次證明：無論技術如何發展，脫離實戰場景的數字運算都無法觸及戰爭的核心邏輯。

二、兵棋推演的核心價值：還原戰爭的“真實博弈場景”

與計算模型的“靜態量化” 不同，兵棋推演的本質是 “動態博弈”，它以歷史戰例為基礎，以規則為框架，將 “人” 的主動性與環境的復雜性納入推演體系，從而最大程度還原戰爭的真實邏輯。兵棋推演的核心優勢，在于它承認戰爭的 “不確定性”，并通過模擬雙方的決策互動、戰術應變與突發情況，讓決策者直面戰爭的殘酷與復雜，這正是 “慎重對待戰爭” 的關鍵前提。

2.1 尊重人的主動性：戰術創新與決策藝術的博弈舞臺

兵棋推演的核心價值，首先體現在對“人的主動性” 的尊重。戰爭中，雙方的指揮官并非被動執行 “數據指令”，而是根據戰場態勢主動調整戰略、創新戰術?？姑涝瘧馉幹械?“上甘嶺戰役”，志愿軍在兵力、火力均處于絕對劣勢的情況下，憑借 “坑道戰” 的戰術創新，以及各級指揮官的靈活決斷，硬生生頂住了美軍的瘋狂進攻。這種戰術創新并非計算模型可以預判 —— 沒有任何算法能提前 “算出” 坑道的防御價值，也無法量化 “堅守坑道的決心”，但兵棋推演中，推演者可以模擬 “敵方火力壓制”“己方彈藥匱乏” 等場景，通過反復博弈，探索出 “坑道堅守”“夜間反擊” 等應對策略，從而讓決策者意識到 “人的能動性” 對戰爭走向的決定性作用。

2.2 還原戰爭系統性：后勤與環境變量的全景呈現

兵棋推演能夠全面還原戰爭的“系統性”，尤其是被計算模型忽視的后勤保障、戰場環境等關鍵環節。解放戰爭中的淮海戰役，被陳毅元帥譽為 “用小推車推出來的勝利”。戰前，若僅用計算模型對比雙方兵力、裝備，國民黨軍在紙面數據上占據優勢，但兵棋推演卻能還原 “后勤補給” 這一核心變量：我軍動員了數百萬民工，通過小推車、擔架等原始工具，構建了全方位的后勤補給網絡，確保前線士兵的糧食、彈藥供應；而國民黨軍則因后勤線被切斷，陷入 “糧彈兩缺” 的困境，最終兵敗如山倒。兵棋推演通過設置 “后勤補給線安全”“民工動員效率”“物資運輸損耗” 等規則，讓決策者清晰看到 “后勤決定勝負” 的現實邏輯，這遠比計算模型中 “后勤數據空白” 或 “理想化補給” 更接近戰爭真相。

2.3 直面殘酷代價：培養慎戰思維的教育載體

更重要的是，兵棋推演能讓參與者直面“戰爭的殘酷代價”，從而培養 “慎重對待戰爭” 的思維。沒有上過戰場的人，很難真正理解 “一將功成萬骨枯” 的沉重；而兵棋推演通過模擬傷亡、潰敗、后勤崩潰等場景，讓決策者在 “虛擬戰場” 中感受戰爭的破壞性。例如，在模擬對越自衛反擊戰的兵棋推演中，推演者會發現：一旦后勤補給線被切斷，前線部隊的進攻能力會迅速下降，士兵的傷亡率會急劇上升；一旦低估敵方工事的防御強度，貿然進攻只會導致 “尸橫遍野”。這種對殘酷性的直觀感受，能迫使決策者在制定戰略時更加謹慎，避免因迷信 “計算結果” 而輕率動武 —— 這正是兵棋推演區別于計算模型的核心價值：它不僅是 “預測工具”，更是 “敬畏戰爭的教育工具”。

2.4 智能兵棋的突破：人機協同應對智能戰爭不確定性

在俄烏沖突中，智能兵棋推演通過“人機協同” 模式，展現出應對智能戰爭不確定性的核心能力，與單純仿真計算形成鮮明對比。這種新一代兵棋推演并未摒棄 AI 技術，而是將其作為 “數字參謀”，與人類決策的主動性、經驗性相結合，實現了對戰爭復雜性的動態適配。

智能兵棋推演的首要突破，在于動態數據整合與實時博弈優化。與靜態仿真計算依賴預設數據不同，烏軍借助美國PALANTIR 公司的 AI 系統，將衛星影像、社交媒體前線動態、電子信號監測等多源數據實時納入兵棋推演，實現了戰場態勢的動態更新。例如，在某次作戰中，AI 系統通過分析衛星影像的車輛活動異常與電子信號特征，精準定位俄軍隱藏在森林中的指揮部，兵棋推演隨即模擬 “無人機打擊 + 導彈突襲” 的協同方案，人類指揮官結合戰場經驗確認可行性后，迅速實施打擊，成功摧毀俄軍指揮中樞，使該區域俄軍作戰效率下降 40%。這種 “數據實時更新 —AI 模擬方案 — 人類決策修正” 的閉環，既發揮了 AI 的運算優勢，又保留了人類對復雜場景的判斷力，是單純仿真計算無法實現的。

其次，智能兵棋推演能夠包容戰術創新與規則突破，這正是應對不確定性的關鍵。2022 年 5-8 月，美國海軍陸戰隊大學與喬治城大學聯合為烏軍開展智能兵棋推演，發現烏軍原計劃 “單一方向進攻赫爾松” 的方案存在風險，通過多輪人機協同推演，提出 “赫爾松 + 哈爾科夫雙方向反攻” 的優化策略 —— 推演中，AI 模擬了俄軍兵力調配的多種可能性，人類指揮官則基于對俄軍戰術慣性的認知，判斷雙方向進攻可分散其防御力量。2022 年 9 月，烏軍依此方案發起秋季大反攻，成功收復大片領土，驗證了智能兵棋推演的戰術創新價值。反觀俄軍的仿真計算模型，因規則固化無法接納 “非對稱突襲”“多方向牽制” 等創新戰術，始終未能擺脫被動。

此外，智能兵棋推演還能納入非軍事變量，實現全域風險預判。俄烏沖突不僅是軍事對抗，還涉及輿論戰、經濟制裁等全域博弈。智能兵棋推演將西方能源制裁對俄軍后勤支撐能力的影響、社交媒體輿論對民心士氣的作用等變量納入體系，通過AI 模擬制裁導致的俄軍裝備采購縮水、士兵補給下降等連鎖反應，為烏軍制定長期作戰策略提供支撐。而單純的軍事仿真計算往往聚焦兵力、火力等直接變量，無法預判這類 “非軍事 — 軍事” 的跨界影響，導致戰略預判片面化。

三、歷史的警鐘：輕信計算模型必將重蹈覆轍

歷史上，凡是迷信計算模型、忽視戰爭復雜性的軍隊，無一例外都付出了慘痛代價。除了抗美援朝與對越自衛反擊戰，二戰中的法國“馬奇諾防線” 更是典型案例。法國軍方憑借精密的計算，認為馬奇諾防線的火力密度、防御強度足以阻擋德軍進攻，甚至通過模型 “算出” 德軍無法突破防線。但他們忽略了德軍的戰術創新 ——“閃電戰” 的迂回包抄，更忽略了德軍指揮官的決斷力與士兵的機動性。最終，德軍繞過馬奇諾防線，以迅雷不及掩耳之勢擊潰法軍，讓法國在短短六周內投降。法國的悲劇，本質上是 “計算思維” 的悲劇：他們相信數據可以鎖定戰爭走向，卻忘了戰爭是 “活的博弈”，而非 “死的數字”。

反觀二戰中的盟軍，正是通過大量兵棋推演，才在諾曼底登陸等關鍵戰役中取得勝利。諾曼底登陸前，盟軍通過反復兵棋推演，模擬了德軍的防御部署、可能的反擊路線、天氣對登陸的影響，以及后勤補給的保障方案。推演中，他們發現“天氣突變”“德軍裝甲部隊快速增援”“登陸部隊灘頭受阻” 等風險，并提前制定了應對策略 —— 例如，預留預備隊應對德軍反擊，準備特種部隊摧毀德軍交通樞紐，優化登陸艇的裝載與換乘方案。這些通過兵棋推演得出的決策，讓盟軍在實際登陸中雖遭遇意外，卻能從容應對，最終成功開辟歐洲第二戰場。對比法國的潰敗與盟軍的勝利，不難看出：兵棋推演的核心并非 “預測準確結果”，而是 “窮盡可能風險”，這正是戰爭預測的本質要求。

當前，隨著人工智能技術的發展，部分人再次陷入“計算萬能” 的迷思，認為先進的仿真模型可以 “精準預測戰爭”。但正如前文所述，這些模型的底層數據往往是 “想象化” 的，既無視各國軍隊的實際差異，又割裂了戰爭與后勤、環境、人的必然聯系。一旦將這種模型用于實戰決策，必然會重蹈歷史覆轍 —— 漂亮的仿真畫面背后，是無數無辜生命的喪失；精準的數字結論之下，是對戰爭殘酷性的徹底漠視。抗美援朝戰爭中，志愿軍戰士在零下三四十度的嚴寒中，穿著單衣、啃著凍土豆堅守陣地；對越自衛反擊戰中，年輕的士兵為了攻克暗堡，抱著炸藥包沖向敵陣 —— 這些用生命換來的教訓，絕不能被 “數字模型” 輕易抹去。

3.1 智能時代的新警示：算法幻覺與決策失控的風險

俄烏沖突還揭示了智能戰爭時代單純仿真計算的新風險——“算法幻覺” 與 “決策失控”。部分 AI 仿真模型因底層數據失真（如用統一數據模擬不同類型裝備），會生成看似合理卻與實戰脫節的 “虛假結論”，即 “算法幻覺”。例如，某西方團隊為烏軍開發的坦克對抗仿真模型，未考慮俄軍坦克的主動防御系統升級數據，導致推演結果高估烏軍反坦克武器的命中率，若依此制定戰術，必然造成不必要的傷亡。

更危險的是，單純仿真計算可能導致“決策依賴”：指揮官過度信任 AI 生成的數字結論，喪失獨立判斷與應變能力。而智能兵棋推演始終堅持 “人類主導決策閉環”，AI 僅提供方案參考，人類指揮官結合戰場經驗與實時反饋進行修正。俄烏沖突中，烏軍指揮官曾收到 AI 系統 “優先打擊俄軍彈藥庫” 的建議，但通過前線偵察發現俄軍指揮所防御力量臨時分散，隨即調整策略優先打擊指揮所，最終取得更顯著的戰術效果，這正是人類決策不可替代的體現。

3.2 后勤空白的致命延續：被遺忘的鮮血教訓與現實危機

如果說“算法幻覺” 是智能時代的新風險，那么 “后勤保障空白” 則是計算模型延續數十年的致命頑疾，是被技術迷思掩蓋的、最危險的現實危機。四十多年前，我親身經歷的 34 公里穿插作戰，用一個師的戰斗力喪失、無數士兵的鮮血證明：后勤不是戰爭的 “附屬品”，而是 “生命線”，任何對后勤的漠視都將付出血的代價。但如今，許多計算機仿真模型依舊在重復著當年的錯誤 —— 有的模型將后勤簡化為 “物資總量 = 兵力 × 消耗率” 的簡單公式，完全無視補給線的安全性、運輸工具的適應性、敵方襲擾的可能性；有的模型干脆將后勤模塊列為 “可選配置”，在演示時聚焦于炫酷的武器對抗畫面，對彈藥如何補充、糧食如何運輸、傷員如何后送等關鍵問題避而不談。

這些模型的設計者，大多沒有上過戰場，沒有見過4000 名民工潰散后遍地丟棄的糧彈，沒有見過副軍長將一碗米熬成米湯救 300 人的絕境，更沒有見過士兵因缺彈缺糧而失去戰斗力的無助。他們用 “理想化數據” 構建的戰爭場景，本質上是對歷史的背叛、對生命的漠視。更令人擔憂的是，這種 “后勤空白” 的仿真模型正逐漸影響著新一代決策者的認知 —— 當他們習慣了在屏幕上看到 “兵力優勢 = 勝利” 的簡單邏輯，習慣了忽略后勤保障的復雜變量，一旦面臨實戰，就可能重蹈 1979 年的覆轍，讓成千上萬的士兵為 “數字烏托邦” 買單。

俄烏沖突中，俄軍因后勤補給線脆弱而陷入被動的案例，與我軍1979 年的教訓形成了跨越時空的呼應。這兩個案例共同證明：無論技術如何進步，戰爭的基本邏輯從未改變 —— 后勤保障的強度，決定著作戰部隊的持續戰斗力；補給線的穩定性，決定著戰爭的走向。兵棋推演之所以能避免這種致命缺陷，正是因為它將后勤保障作為核心規則納入體系：從補給線的部署、運輸車隊的護航，到物資的損耗、民工的動員與保護，再到敵方襲擾對后勤的影響，都能通過推演場景進行全景還原。推演者在模擬中會清晰看到：一旦后勤補給被切斷，前線部隊的進攻能力會如何快速下降，士兵的士氣會如何崩潰，最終的戰局會如何逆轉。這種對后勤重要性的直觀認知，是任何 “后勤空白” 的計算模型都無法提供的。

四、結論：以推演避敗局，以代價悟勝道

戰爭的本質是“人的博弈”，而非 “數字的運算”。計算模型可以提供冰冷的數值參考，卻永遠無法復刻戰爭的復雜性、偶然性，更無法體會失敗帶來的切膚之痛；而兵棋推演之所以成為戰爭預測的核心手段，核心在于它以歷史為鏡、以實戰為綱，將人的主動性、后勤的關鍵性、環境的復雜性與戰場的不確定性熔于一爐，讓決策者在虛擬的博弈中提前感知失敗的代價，預判敗局的可能。

四十多年前，34 公里穿插路上的后勤崩潰，讓一個精銳師喪失戰斗力；俄烏沖突中，靜態計算的戰術規劃，讓俄軍陷入持久戰的被動；二戰時，馬奇諾防線的數字迷信，讓法國迎來速敗的結局。無數鮮血與生命換來的教訓反復印證：戰爭預測的核心，從來不是為了打贏，而是為了避免打輸。那些沉迷于仿真計算的 “數字烏托邦”，無視后勤空白、忽略人的價值、漠視戰爭殘酷，最終只會將部隊推向萬劫不復的敗局。

兵棋推演的價值，正在于它教會我們敬畏失敗、讀懂失敗。在推演的每一次兵力部署、每一次后勤規劃、每一次戰術抉擇中，我們都能提前看到決策失誤可能引發的連鎖反應，體會敗局背后的生命代價。唯有懂得失敗的沉重，才能真正理解勝利的可貴；唯有提前預判敗局、規避敗局，才能在真正的戰爭中守住底線、贏得主動。

今天，我們反復強調兵棋推演的重要性，并非否定技術的價值，而是要讓AI 成為輔助決策的 “數字參謀”，而非主導決策的 “絕對權威”；讓計算成為推演的工具，而非替代推演的捷徑。始終以兵棋推演為核心，將失敗的教訓刻入規則、將實戰的邏輯融入推演，才能真正做到慎戰、備戰、能戰。

這是對歷史上犧牲者的告慰，更是對未來戰爭的敬畏：以推演避敗局，方能守勝勢；以代價悟勝道，方能護和平。

（作者系中國指揮與控制學會兵棋推演專業委員會首席專家、南征兵推[北京]信息技術研究院院長、北京方圓奇正數碼科技有限公司首席科學家/兵棋設計總師；來源：昆侖策網【作者授權】，修訂發布；圖片來自網絡，侵刪）