A2023-03-24 09:00:36编辑：竹青点击: 次
90vs体育讯 北京时间3月24日，2024年乌兹别克斯坦U-20女足亚洲杯预选赛第二阶段抽签仪式在亚足联总部吉隆坡进行。
参加本次抽签的共有8支球队，中国U-20女足作为A档球队被分在B组，同组对手有缅甸、尼泊尔、中国台北。A组有澳大利亚、越南、伊朗和黎巴嫩。
预选赛第二阶段将于6月3日至11日以赛会制形式举行。中国U-20女足将在首轮对阵中国台北，第2轮迎战尼泊尔，小组赛最后一个对手是缅甸。每个小组的前两名将获得正赛资格。
">U2女足亚洲杯第二阶段：中国尼泊尔同组
时间：2026-08-07 00:40提到智能家居，相信许多人都知道，也非常想体验到智能家居的生活，但现实与理想之间总感觉存在着巨大的落差，其主要原因源于“东拼西凑”的现状。
那么哪里才能够体验到真正的智能家居生活呢？北京人民这下有福了！
9月11日，位于北京市朝阳区北四环的海尔智家北京001体验中心将正式开业，在这里，消费者可以深度体验目前最新、最全、最领先的智能家电，同时还能根据自己的喜好对产品、方案、场景等定制个性化的智能生活方案，并获得持续迭代的内容与服务。
·想要打造“智能家居”，却不懂设计！没事，海尔智家帮你搞定改造方案
目前市场上，二手房翻新和局部装修改造需求很大，但对于消费者来说，面对改造设施不配套、需协调沟通家装与家电公司的对接、施工改造工期长等问题，往往有心无力。
而这些在海尔智家就可以搞定。只需要告知你的需求，依托海尔迭代升级的3D云设计平台，海尔智家团队在很短的时间内就可以拿出实施性很强的局改方案。比如你想革新阳台，海尔衣联网会与专业家庭设计师一起，提供洗晾联动、洗烘联动、健身阳台场景方案，丰富了阳台的空间功能。
据悉，海尔智能目前能够提供一整套衣食住娱场景方案，涵盖阳台、客厅、卧室、厨房、玄关、浴室等多个场景空间；如果想整装，海尔智家有全屋前后装一体化解决方案可供定制。
·面对“参差不齐”的智能家电不会买？没事，海尔智家帮你一次买齐
在智能家居的打造过程当中，购买家电不再是选择单一产品，而是成套的场景和解决方案。海尔智家001号店为消费者提供了冰洗空等10大产业线的原创颠覆性爆品，可以保证全屋智慧方案一次买齐。此外，为方便消费者选择，海尔智慧家庭还会不定期特别推出豪华套、时尚套等不同套系，消费者可根据需要选择套系或自由定制。
更值得一提的是，为给用户解决衣食住娱生活难题，海尔智家还不断开放生态联合优质资源。比如海尔衣联网已经打通了服装、家纺、洗衣液等13个行业在内的5300多家资源方，其中不乏晾霸、博洛尼、箭牌、迪卡侬等行业头部品牌；食联网整合全球美食烹饪研究院生态资源，搭建起智慧厨房生态平台，覆盖家装、食品、健康、物流、娱乐等12大类，近千家生态资源方。
·不懂“智能家居”的操控？没事，海尔智家全程为你服务
面对智能家居全程改造中的各种难题，海尔智能在行业内率先实现了一站式端到端的成套定制服务，全流程生命周期管护，1个服务团队1次性解决用户成套家电的任何服务需求。
比如，针对智慧阳台场景，海尔智家提供基础施工、全屋定制、家具和电器的全套打包服务，这包含了基础处理、水电改造、装修设计、家具选择、家电配置。完工后，智慧阳台场景还可以提供主动服务，例如，不知道衣服该怎么洗、怎么消毒，把衣服放进“微蒸汽空气洗”洗衣机里，用60℃“蒸”上30分钟就能有效除菌，还能蓬松衣物;洗好后，摆在洗衣机上面的干衣机就会自动设定烘干参数;弄干拿出，带有紫外杀菌功能的智能晾衣架还能保障衣物晾晒健康。
破解用户多次选择多方下单多次安装的费心费钱费时痛点，海尔在行业内率先实现一站式端到端的成套定制服务，全流程生命周期管护，1个服务团队1次性解决用户成套家电的任何服务需求。
不仅有趣，而且实用，感受前所未有的智慧、便捷、舒适的生活！海尔智家001北京体验中心，让你沉浸式体验到全套智慧家庭全场景解决方案，带你见证可以定制的智慧美好生活的时代已经到来。9月11日，我们不见不散！
">海尔智家北京001体验中心9月11日开业，一起去打卡定制智慧生活—万维家电网
时间：2026-08-07 00:333月4日，汉阴县公安局交通管理大队全面开启“护学岗”勤务模式。通过科学部署警力、精细管控秩序，以严整的警容和坚实的举措，在学校周边织密交通安全防线，为广大师生和家长撑起一把坚实的“平安伞”。
清晨，针对开学首日交通流量叠加的实际，大队执勤民辅警提前到岗到位，按照“一校一策”原则部署警力，在学校门口及重点路段周边织密“定点值守+动态巡控”的立体防控网。在学校周边，提前清理违停车辆，引导送学车辆即停即走。同步加大对校园周边不按规定行驶、驾乘摩托车不戴安全头盔、超员等交通违法行为的劝导与整治力度，及时消除道路安全隐患。在斑马线旁，民辅警又化身“平安守护者”，护送学生安全过马路，耐心叮嘱孩子们注意观察路况、有序通行。
期间，大队领导深入辖区学校开展护学安保督导检查工作，实地查看交通流量、勤务部署及安防设施，并与校方负责人就深化警校联动、优化交通组织进行现场交流。同时，要求各中队严格落实勤务制度，强化高峰时段巡逻管控与隐患排查，持续完善周边交通设施；坚持整治与宣传并重，通过多元形式提升师生安全意识，全力筑牢校园交通安全防线。
编辑：沈杰
编审：黄琪雅 黄智发
终审：方亮
">汉阴公安交警暖心“护学岗”点亮平安新学期
时间：2026-08-07 00:24
该机通过「新一代钛合金天穹铰链」和「天穹记忆玻璃」，OPPO Find N6 成为全球首款通过德国得益于「新一代钛合金天穹铰链」与「天穹记忆玻璃」两项核心技术的协同作用，OPPO Find N6 在屏幕平整度上取得了里程碑式的突破。它不仅在日常使用中实现了视觉与触感均无折痕的体验，更以扎实的耐久性通过了严苛的权威测试——成为全球首款通过德国莱茵 TÜV 无感折痕认证，并在“连续 60 万次折叠测试”后仍能保持“久用平整”的折叠旗舰。
外观设计上，OPPO Find N6 将极致轻薄与顶级质感融为一体，兼顾高级质感与硬核可靠性，搭配行业领先的柔砂工艺，让边框与后盖浑然一体，触手温润舒适。配色上，带来金橙、原钛、深黑三款极具格调的选择。
屏幕素质方面，OPPO Find N6 延续 OPPO 在显示领域的绝对领先优势，内外双屏均搭载 1nit 明眸护眼屏，暗光下显示均匀清晰，告别抹布屏困扰;内外屏全局峰值亮度提升至 1800nits，烈日强光下依然清晰可见。
影像能力上，OPPO Find N6 带来折叠唯一「哈苏 2 亿超清四摄」影像系统。哈苏 2 亿超清主摄配合 OPPO 自研 LUMO 超像素引擎，带来极致清晰的画质表现，即便是在折叠大屏上进行放大或者二次裁切构图，局部细节依旧清晰可见。5000 万像素潜望长焦镜头，覆盖 70 mm 黄金人像焦段，融合 OPPO 人像拍摄的核心优势，一键拍摄出细节清晰、光影生动、色彩自然的人像大片。长焦镜头更支持最近 10 cm 长焦微距，轻松记录生活中微观世界的有趣瞬间。行业独家丹霞色彩还原镜头，通过像素级分区色温感知，实现复杂场景下的精准色彩还原，所见即所得。
为了让折叠屏的生产力再上一个台阶，OPPO Find N6 带来了专为 AI 时代打造的「OPPO AI 手写笔」，它不只是简单的记录工具，更带来了一种全新的工作方式，即高效可视化沟通。OPPO AI 手写笔笔身搭载专属 AI 按键，一按即圈，无需截图就能快速圈选屏幕任意内容，完成批注、分享、编辑等操作。
随手绘制的草稿，可一键生成可编辑的思维导图、流程图、数据统计图等专业图表;白板上的各类信息，只需拍张照片，一圈一点，也立马就能生成各类项目图表。
OPPO AI 手写笔还支持 AI 字迹美化、公式自动计算、虚拟演示笔等实用功能。搭配专属保护壳可实现便捷收纳与磁吸充电，充电 3 分钟即可连续书写 1 小时，真正成为全场景的生产力神器。无论是专业工作，还是休闲生活，OPPO AI 手写笔让每个有想法的人，都能成为创作者，真正实现「想法到落地，顺手就搞定」。
OPPO Find N6 更实现了原生级无缝的跨生态互联，打破系统边界。不仅支持 Windows、Mac 设备的远程控制与文件流转，更深度打通苹果全家桶，让双持用户在不同设备间切换自如、体验顺畅。此外，OPPO Find N6 与众多车企深度合作，带来导航地址传送上车等便捷手车互联功能，为用户带来更顺畅的出行体验。
">无感折痕大折叠OPPO Find N6开启预定，售价9999元起
时间：2026-08-06 23:55区政协开展“迎亚运”环境绿化美化专项民主监督活动
时间：2026-08-06 23:54
团队表示《黄昏血族》不仅适合FromSoftware的老粉丝体验，新用户也能充分享受到它的乐趣所在，“我们会努力确保每位玩家都能享受其中。请大家拭目以待”。
《黄昏血族》是FromSoftware打造的一款多人在线动作游戏，目前正在面向NS2平台开发中。现阶段官方还尚未公布具体上市时间。本作将在今年内发售，敬请期待。
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FromSoftware称《黄昏血族》适合新老玩家体验
时间：2026-08-06 23:03
本期公开课，雷锋网请到了图普科技机器学习工程师 Vincent 为大家揭开 AI 可以助你成为“画家”的秘密。 Vincent 曾在英国留学两年，回国后加入图普，担任机器学习工程师一职，参与图普多个产品的研发工作，立誓要搞深度学习搞到死。
嘉宾介绍：
Vincent，图普科技机器学习工程师，主要从事工业级深度学习算法的研发。曾任摩根大通欧洲技术中心分析师，IBM爱丁堡办公室软件工程师。熟悉自然语言处理（文本分类，语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。
以下内容章整理自公开课分享。
｜深度神经网络在图像识别领域的进展
自从 2012 年 Alexnet 横空出世，一举夺得 ImageNet 图片分类大赛冠军之后，深度学习一飞冲天，以卷积网络为首的深度神经网络不断刷新各种计算机视觉任务的 State-of –the-art 。过去四五年间，我们可以看到学术界不断地开发出各种不同结构的卷积神经网络，而且，这些结构并不仅仅是在 Alexnet 的基础上加深层数，而是自成一派，各有所长。
本次公开课重点分享三种神经网络结构：
Network in Network（NIN，网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN 的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作 —— MLPconv，并用 Global average pooling 极大的改进了卷积网络的大小。
VGG 和 GoogLeNet（inception_v1）：二者是 2014 年 ImageNet 竞赛的双雄。VGG 的设计理念，全部都用了 3x3 卷积，增加了网络的深度。 GoogLeNet 属于Google 的 Inception 系列，用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练 。
Resnet（深度残差网络）： 根据无限逼近定理（Universal Approximation Theorem），我们可以用一个一层的神经网络来实现任意的维到维的映射，但网络的参数量（网络的宽度）会随着问题复杂度的增加变得非常大，而增加网络的深度则可以让我们用更少的参数量实现同样的映射。但是，随着神经网络层数的加深，它们的训练也会变得越来越困难，因为在训练时会出现梯度消失的状况。Resnet 很好的解决了这个问题，让训练达1000多层的神经网络变得可能。
除了图片分类，以 RCNN 系列为首的神经网络技术在物体检测任务上也取得了重大进展，近年来也出现了速度更快（YOLO），效果更好的算法（SSD）。
最近很火的 GAN 是一个训练框架，在 GAN 出现之前， 生成模型的训练是一件相对较困难的事情，GAN 出现后，生成模型训练的效率大大提高。
GAN的应用大部分也是生成模型的应用，用来生成图片、音乐、文字等。但是对抗训练对训练判别模型也是有非常大的帮助的，因为虽然有非线性的激活函数，但深度网络依然是高度线性的，会对误差进行累积，累积的误差结果通过肉眼分辨不出来，但是可以从卷积网络中看出。但与普通线性模型不同，深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。
GAN这一两年来产生了许多非常有意思的应用，其中包括上期公开课中冯佳时博士提到的超分辨率，旨在把低分辨率的图片放大，而尽量不让其清晰度受影响。
｜纹理转换
近几个月比较火的纹理转换也就是所谓的图片风格化，在深度学习之前，这也是一个非常困难的问题。其本质原因在于之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特征，这导致这些方法无法独立的对图片的语义内容和风格的变化进行有效地建模，从而无法很好地对两者进行解耦和合成。
风格化算法现在更迭了两代。
第一代风格化算法：Neural Style
2015年的时候，德国图宾根大学的学者们提出了一种用深度神经网络各层的响应来表达图片的风格和内容的办法，方法可概括为：
准备好在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG 网络，然后选取其中的某些层作为风格语义的提取层，某些层作为内容语义的提取层；
用这个训练好的 VGG 提取风格图片代表风格的高层语义信息，具体为，把风格图片作为 VGG 的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（Gramian Matrix）。值得一提的是，格拉姆矩阵的数学意义使得其可以很好地捕捉激活值之间的相关性，所以能很好地表现图片的风格特征；
用 VGG 提取被风格化图片代表内容的高层语义信息，具体为，把该图片作为 VGG 的输入，然后提取内容语义提取层的激活值。这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度；
随机初始化一张图片，然后用2，3介绍的方法提取其风格，内容特征，然后将它们分别与风格图片的风格特征，内容图片的内容特征相减，再按一定的权重相加，作为优化的目标函数。
保持 VGG 的权重不不变，直接对初始化的图⽚做梯度下降，直至目标函数降至一个比较小的值。
这个方法的风格化效果震惊了学术界，但它的缺点也是显而易见的，由于这种风格化方式本质上是一个利用梯度下降迭代优化的过程，所以尽管其效果不不错，但是风格化的速度较慢，处理一张图片在GPU上大概需要十几秒。deepart.io这个网站就是运用这个技术来进行图片纹理转换的。
第二代风格化算法：Fast Neural Style
有了可以解耦图片风格和内容的方式，我们就能训练一个端到端的网络，使得我们只需要做一次前向，就能得到风格化图片。因此生成图片大概的步骤是，根据转化的网络得到输出，输出至 VGG 网络，提取风格特征后，跟风格图片的特质做比较，内容图片的特征也会被提取，跟内容图片做比较。
这种算法的有点是速度快，可以在GPU上做到实时生成。去年年中火爆全世界的 Prisma，背后就是这个技术。但这个技术还是有缺陷的，比如由于卷积网络固有的性质，它无法像手动绘图一样对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪放的印象派画家，对一些对细节要求比较高的任务，比如人物的动漫化，这种方式是不太适合的。
所以，前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma 并不一样，我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。
纹理转换的另外一个非常有意思的应用是Neural Doodle，运用这个技术，我们可以让三岁的小孩子都轻易地像莫奈一样成为绘画大师。这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的Bank of a River）做一个像素分割，得出它的语义图，让神经网络学习每个区域的风格。
然后，我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。
大家如果有关注 AI 领域信息的话，可能也知道 Facebook 宣布了他们的 caffe2go 框架，并展示了他们在手机上的实时风格化视频，这项成果意义重大，主要体现在可以在手机端非常有效率的运行人工智能的算法，把有趣的人工智能技术实现到你的手掌心。例如现在直播或视频中可以在人脸上添加各种可爱小动物表情的技术也是人工智能的技术，其主要运用了人脸关键点检测技术。
实现视频风格化的难点在于：
像图像风格化这样的重型应用，如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量；
⽐起单图片风格化，视频风格化需要考量的东西会更多，单独对视频的每一帧进行处理，不考虑帧与帧之间的关联，会造成风格化的视频抖动和不协调。
｜黑白照片上色
最后一个要介绍的技术为黑白照片上色（Colourful Image Colourization），想象一下，如果人工智能出色地完成这个任务，我们便可以用它来为老照片，老电影增色，轻易地为漫画上色了。本次公开课我会主要介绍去年 ECCV 里加州大学伯克利分校的一篇文章介绍的方法。这个方法与之前方法的不同之处在于，它把照片上色看成是一个分类问题——预测三百多种颜色在图片每一个像素点上的概率分布。这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，例如，当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。
这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：
颜色重平衡（Class rebalancing）
我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。比如，大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。论文作者给出了 ImageNet 数据集中颜色的分布，可以看出，如果用 LAB 的方式来表示图片(L 通道为像素的亮度，AB 通道表示颜色)，ab 值比较低的颜色出现的频率远高于其他颜色。
如果不考虑这个问题，我们的目标函数会对 ab 值⽐比较高的颜色极其不敏感。所以，论文作者提出了了一种方法——在训练时让每一个像素点乘上一个系数，系数的大小与该像素点 ab 值的分布有关。运用这个trick，输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。
从概率分布得出预测颜色值（Point estimate）
我们知道，这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，那么我们如何去通过这个概率分布得出这个ab值呢？当然，我们可以直接选择概率最大的值作为我们的 prediction，这种做法下输出图片的颜色会更加鲜艳，但很多时候会有不自然的patch出现。另外一种做法是，取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：我们可以调整Softmax 函数的 temperature，然后再求新的概率分布的均值。
这篇文章介绍的方法虽然效果很好，但它还是有缺陷的。比如，对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会“想象”它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。而且，上色后的图片有时会出现一小块突兀的 patch。
以上介绍的几个技术都并不是完美的，但是瑕不掩瑜，我们能从中看到深度学习的潜力，明白它能做的远远不止是分类和检测。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，更多有趣的成果会不断产生。如果你觉得以上的技术很酷，那我保证，你的惊讶才刚刚开始。
｜有关产品化的思考
当然，要把学术界的成果应用到工业界其实并不是一件容易的事情。我们做机器学习的都知道一个著名的定理叫No Free Lunch Theorem，它说的就是，我们并不可能找到对所有问题都最优的算法。在ImageNet数据集上表现最好的算法，在工业级庞大、复杂、多变的数据上并不一定就会表现好。所以我们也根据各个客户数据分布的不同做了很多特定的优化。比如我们在为映客提供审核服务，直播场景本身就非常多样和复杂，我们发现当直播视频界面出现大量用手机或者电脑等电子产品播放另一个界面的内容，相对整个图片来说，内容呈现部分所占比例很小且十分模糊、不明显，当出现色情、暴恐等不良信息的时候，人工以及标准化的审核模型难以精准识别，误判、漏判的概率较高。于是我们需要针对这个问题具体优化，针对画中画的数据再做识别，然后再调用普通的审核模型。雷锋网雷锋网
图普的产品目前已经在多个行业领域取得很好的应用，但它们暂时只能在一定程度上减少大部分审核人力，无法完全替代人工。这一轮融资过后，我们将加大在服务和计算能力方面的投入，提升产品运行速度和鲁棒性；在算法方面，继续提高图像识别准确率和召回率，我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。
">AI 如何助你成为“画家”｜雷锋网公开课
时间：2026-08-06 22:39环江艺术涂料市场新宠，林德运营中心璀璨亮相
时间：2026-08-06 22:38诚信立身：全链品控，守住消费权益底线
诚信是品牌的立身之本，品质是消费的安心之基。富朗木作深谙高端家居消费群体的核心诉求，始终恪守行业规范与国家质量标准，构建覆盖全流程的严苛品控体系。从源头原料甄选、精细化生产加工，到成品出厂检测、售后跟踪服务，每一个环节都执行高标准把控，坚决杜绝劣质用材、粗劣工艺与虚假宣传，以透明化流程筑牢品质防线、守护消费信任。
品牌坚持诚信履约，不夸大优势、不隐瞒细节，用长期稳定的品质输出建立消费者信任。每一件木作成品都经过多重严谨核验，兼顾质感与耐用性，彻底打消高端定制消费的后顾之忧，用责任与担当诠释315诚信经营的核心要义。
匠心提质：智木深耕，打磨高端定制硬实力
高端整木定制的核心竞争力，从来不是表面风格的堆砌，而是工艺积淀与智造创新的双向赋能。富朗木作深耕行业近30年，完成从传统加工到精细化智造的迭代升级，依托数字化管控体系，破解传统定制流程繁杂、落地难、周期长等行业痛点，实现定制全流程高效追踪，用硬核品质夯实信任根基。
品牌凭借规模化生产基地与完善的供应链储备，兼顾个性化定制需求与高效交付能力，覆盖多元材质与全场景整木定制，以毫米级工艺精度打磨每一处细节，兼顾设计美感与日常实用性。不局限于单一产品打造，而是聚焦全屋整木定制的整体质感，让高端定制真正贴合生活需求，用匠心工艺夯实品质根基。
服务护航：全程无忧，践行诚信服务承诺
品质立身之外，贴心服务是加固消费信任的关键一环。富朗木作打造一站式整木定制服务体系，深耕全国重点区域线下布局，每一家门店都配备专业设计师与专属服务团队，实现一对一精准需求对接。从前期设计沟通、中期生产落地到后期安装维护，全程专人跟踪跟进，简化定制流程、提升对接效率。
品牌将315维权理念融入日常服务，坚决摒弃重销售、轻售后的行业乱象，搭建规范化售后保障体系，全程为消费者省心、省时、省力。通过全周期贴心服务，打破大众对高端整木定制“繁琐昂贵、体验不佳”的固有认知，让诚信服务贯穿定制全流程。
常态坚守：以匠心致初心，以诚信赢长远
3·15是消费权益的守护节点，更是品牌长期坚守的常态。富朗木作将近30年智木匠心与诚信理念深度绑定，持续以品质升级、服务优化响应消费维权号召，不做一时的宣传造势，只做长久的品质坚守。未来，品牌将继续深耕高端整木定制领域，以匠心雕琢细节，以诚信护航体验，筑牢消费信任防线，让每一户家庭都收获品质与安心兼具的理想家居。
来源：品牌之家 了解更多 富朗木作品牌信息>>>">3・15 守诚信 筑品质｜富朗木作深耕高端整木，筑牢消费信任防线
时间：2026-08-06 22:31
成功的起点乃是自我分析，成功的秘诀就是你需要一款旭环牌东风国六14吨清洗洒水车。
此款车型的外形尺寸为9525,9545X2550X3075,3190（mm），整车的总质量为25000（kg），整备质量为11600（kg），最高车速89（km/h）。
旭环牌东风国六14吨清洗洒水车的底盘型号为DFH1250D4，底盘轴距为4350+1350,5350+1350,5700+1350,4600+1350,4800+1350（mm），排放标准为GB17691-2018国Ⅵ，使用295/80R22.5 18PR,11.00R20 18PR规格的轮胎，底盘配置的发动机型号为D6.7NS6B290 DDi75E350-60 DDi75E300-60 DDi75E340-60 D6.7NS6B320，底盘承载力强，可靠耐用。
旭环牌LSS5250GXSD6型清洗洒水车主要技术参数 产品名称: 旭环牌LSS5250GXSD6型清洗洒水车 外形尺寸: 9525,9545X2550X3075,3190(mm) 底盘型号: DFH1250D4 货箱尺寸: X X (mm) 总质量: 25000(Kg) 接近/离去角: 10/15(°) 额定质量: 13270,13205(Kg) 前悬后悬: 1480/1980,1500/1980(mm) 整备质量: 11600(Kg) 最高车速: 89(km/h) 底盘参数 底盘型号: DFH1250D4 燃油种类: 柴油 轴数: 3 前轮距: 2010,2040,2070(mm) 轴距: 4350+1350,5350+1350,5700+1350,4600+1350,4800+1350(mm) 后轮距: 1860/1860,1880/1880(mm) 驾驶室乘人数: (人) 弹簧片数: 3/10,3/4,9/10 轮胎数: 10 轴荷: 2010,2040,20703 轮胎规格: 295/80R22.5 18PR,11.00R20 18PR 发动机参数 发动机型号: 发动机生产企业 排量(ml) 功率(kw)/马力(PS): D6.7NS6B290 东风康明斯发动机有限公司 6700 213/290 DDi75E350-60 东风商用车有限公司 7500 257/350 DDi75E300-60 东风商用车有限公司 7500 220/300 DDi75E340-60 东风商用车有限公司 7500 250/340 D6.7NS6B320 东风康明斯发动机有限公司 6700 231/315 专用功能说明： 仅选用4350+1350一种轴距底盘;罐体外形宽×高(mm):2350×1550;罐体长度为6000mm;罐体有效容积:13.80立方米。介质名称为:水;介质密度:1000 千克/ 立方米。可选装:1、后上喷雾装置;2、后下喷雾装置;3双水炮;4、左、右侧浇花装置;5、折筋型水罐前后封头;6、可不装作业指示灯。以上6种选装配置引起的重量及整车尺寸变化可以忽略不计。专用装置由水罐、水泵及管路系统组成,用于对路面进行清洗及喷洒等。该车选用D310和 D320两种平顶驾驶室,随底盘选装前雾灯、驾驶室前面罩、前保险杠及前部灯具和后视镜、驾驶室顶部中间三个装饰灯,驾驶室侧窗选装树脂装饰板,驾驶室前脸扰流罩、驾驶室前风窗上部扶手。选用D310驾驶室时整车外形尺寸(长×宽×高)为:9525mm×2550mm×3075mm,前悬/后悬为:1480/1980,前伸量为:365mm,接近角/离去角为10°/15°;选用D320驾驶室时整车外形尺寸(长×宽×高)为:9545mm×2550mm×3190mm,前悬/后悬为:1500/1980,前伸量为:365mm,接近角/离去角为10°/15°。该车整备质量为11600 kg,驾驶室准乘人数为2人时额定载质量为13270 kg,驾驶室准乘人数为3人时额定载质量为13205kg。该车侧面及后下部防护装置材料为Q235,连接方式为:横杆与支架焊接,支架与底盘焊接固定。后防护断面尺寸200X50mm,离地455mm。车身侧面、后部均粘贴有车身反光标识。该车安装带卫星定位功能的行驶记录仪。ABS型号/生产厂家:3631010-C2000/东科克诺尔商用车制动系统(十堰)有限公司,ABS 8/东科克诺尔商用车制动系统(十堰)有限公司,4460046450/威伯科汽车控制系统(中国)有限公司。 
旭环牌东风国六14吨清洗洒水车拥有贴心设计的外观、动力强劲的底盘、舒适安全的驾驶室。展现了随州市是国内最大的专用车生产制造基地，拥有在专用车生产领域的强大实力的风采。
">旭环牌东风国六14吨清洗洒水车配置分析专汽家园
时间：2026-08-06 22:17
