自动驾驶汽车环境感知需要哪些传感器？ https://t.cn/ReyV2yF
自动驾驶汽车是依靠人工智能、视觉计算、激光雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人类主动的操作下，自动、安全地操作机动车辆，其主要由环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、速度控制系统、运动控制系统、中央处理单元、数据传输总线等组成。
自动驾驶汽车在传统汽车的基础上扩展了视觉感知功能、实时相对地图功能、高速规划与控制功能，增加了全球定位系统天线、工业级计算机、GPS 接收机、雷达等核心软硬件。感知环节通过各种传感器采集周围环境基本信息，是自动驾驶的基础，主要包括毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器、图像传感器等。
4种传感器感知范围示意图
4种传感器介绍
毫米波雷达
ADAS系统（高级辅助驾驶系统）需要雷达传感器的支持，而雷达也是实现自动驾驶功能的一大功臣。毫米波雷达利用无线电波对物体进行探测和定位。
现在的雷达系统主要有用于中短测距的 24 GHz 雷达和长测距的 77 GHz 雷达 2 种，其中 77 GHz 的优势主要在于距离和速度测定的准确性，此外其角分辨率也更加精准。毫米波雷达可有效提取景深及速度信息，识别障碍物，有一定的穿透雾、烟和灰尘的能力，但在环境障碍物复杂的情况下，由于毫米波依靠声波定位，声波出现漫反射，导致漏检率和误差率比较高；
固态雷达芯片系统很常见，体积小，价格低廉。它们具有良好的范围，但比其他传感器的分辨率更差。它们在明暗条件下同样工作良好，77 GHz系统能够更好地感知雾，雨和雪，这会导致激光雷达和被动视觉系统的挑战。
雷达无法进行颜色，对比度或光学字符识别。雷达在确定当前实施中的交通相对速度方面非常有效。虽然传感器尺寸使其更接近近距离探测，但它们在极短距离内的效率低于声纳。
激光雷达
激光雷达依靠是激光而不是无线电波。除了激光发射器，这套系统还需要一个敏感的接收器。激光雷达系统能探测静态和动态物体，并提供被探测物的高分辨率的几何图像、距离图像、速度图像。
激光雷达目前是大而昂贵的系统，必须安装在车辆外面。分单线和多线激光雷达，多线激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率，形成精确的 3D 地图，抗干扰能力强，是智能驾驶汽车发展的最佳技术路线，但是成本较高，也容易受到恶劣天气和烟雾环境的影响；
目前的实施方案已经基本上从早期的30米范围到150米到200米改进了范围，同时分辨率也提高了。
激光雷达在所有光线条件下都能很好地工作，但由于使用了光谱波长，它们开始因空气中的雪，雾，雨和尘埃颗粒的增加而失效。激光雷达无法检测颜色或对比度，也无法提供光学字符识别功能。
在汽车行业，激光雷达是个相对较新的系统，正越来越受欢迎。
谷歌的自动驾驶汽车解决方案使用激光雷达作为主要传感器，但也使用其他传感器。特斯拉目前的解决方案并未包含激光雷达（虽然姊妹公司SpaceX确实如此）以及过去和现在的声明表明他们认为自动驾驶汽车不需要。
眼下，激光雷达已经不是什么新鲜玩意，任何人都能从商店抱一台回家，且精确度能满足一般需要。不过，想让它克服一切环境因素（温度、太阳辐射、黑夜、雨雪天）稳定工作并不容易。此外，车载激光雷达还得能看 300 码（约合 274 米）远。最重要的是，这样的产品必须能以市场可接受的价格和体积进行大规模量产。
激光雷达在工业和军事领域已经应用。不过，它毕竟是一种拥有 360 度全景视角的复杂机械透镜系统。由于单个成本高达数万美元，因此激光雷达暂时还不适合在汽车产业大规模部署。
超声波传感器
超声波传感器主动发出高于人类听觉水平的高频声音。它们具有非常差的范围，但是对于非常近距离的三维映射非常好，因为声波相对较慢，因此可以检测到一厘米或更小的差异。
无论光照水平如何，由于距离短，它们都可以在雪，雾和雨的条件下同样良好地工作。与激光雷达和雷达一样，它们不提供任何颜色，对比度或光学字符识别功能。由于它们的射程短，因此无法用于测量速度。它们小而便宜。
超声波传感器主要应用于短距离场景下，如辅助泊车。结构简单、体积小、成本低是它的优势。
超声波传感器是利用超声波的特性，将超声波信号转换成其它能量信号的传感器，具有频率高、波长短、绕射现象小等特点，对液体、固体的穿透性较强，用于自动驾驶汽车可帮助车辆探测外部环境并指导车辆对此做出适当的反应。超声波传感器初期主要用于车辆制动辅助系统和倒车雷达，用来检测障碍物避免碰撞和擦蹭，目前已被研究应用在自动泊车和自动刹车系统。
一是自动泊车辅助系统利用超声波传感器提供的停车区信息和车辆位置，控制汽车油门、制动器和转向，从而完成车库停车和侧方位自动泊车。泊车传感器通过声纳技术来计算与目标物体的距离或方向，汽车制造商通过在后保险杠上安置 2～4 颗传感器来部署自动泊车系统，这样可以确保探测距离在 2～2.5 m 之间，并将测量到的距离用蜂鸣声传达给驾驶员。
二是超声波自动刹车系统是通过松开油门踏板、同时采取制动来避免前侧碰撞，放置在汽车车头的超声波传感器会发射超声波，在接收到前面物体的反射波后确定汽车与物体之间的距离，进而通过伺服电机自动控制汽车制动系统。
图像传感器（摄像头）
近年来，相机图像识别系统变得非常便宜，小巧且高分辨率。它们的颜色，对比度和光学字符识别功能为其提供了一个全新的功能集，完全没有其他所有传感器。它们具有最佳的传感器范围，但光线条件良好。它们的范围和性能随着光线水平变暗而降低，开始依赖于 - 就像人眼一样 - 依赖于汽车前灯的光线。
通过对采集图像进行计算机算法分析，车载摄像头能够识别行人、自行车、机动车、道路轨迹线、路牌、信号灯等环境信息，进而支撑实现车道保持辅助、车道偏离预警、前向碰撞预警、行人碰撞预警、全景泊车、驾驶员疲劳预警等功能。
多传感器融合是主要方向
虽然说自动驾驶在全球范围内已经形成风潮，并有望在2021年实现4级自动驾驶，但是其想要真正走入现实也并非易事。从技术方面而言，目前自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括清晰的视觉、优质的算法、多传感器融合以及高效强大的运算能力。其中，多传感器融合是实现自动驾驶的必然发展趋势。
自动驾驶汽车需要用到多种传感器
具体而言，多传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便更加准确可靠地描述外界环境，从而提高系统决策的正确性。虽然在原理上看似简单，但是在自动驾驶场景中则显得充满挑战。多传感器融合，需要对每个传感器采集的信息进行快速处理，从而让高速行驶的汽车及时进行反馈动作，以应对突发的交通情况。由此可见，多传感器融合并不仅仅是硬件方面的协同配合，还包括决策层的算法和算力支持。
当前，自动驾驶环境感知技术路线主要包括视觉主导和激光雷达主导两种方案：
一是以特斯拉为代表的「摄像头 毫米波雷达 超声波雷达」多传感器融合，Autopilot 2.0 硬件由 8 个摄像头、1 个毫米波雷达和 12个超声波雷达组成，但摄像头受环境光照影响较大，目标检测较不可靠，优势是成本相对较低；
二是以 Google Waymo 为代表的「低成本激光雷达 毫米波雷达 超声波传感器 摄像头」多传感融合，激光雷达是主动视觉，目标检察较为可靠，但缺少颜色和纹理信息且成本较高。
目前，没有一种解决方案是完美的，每种组合解决方案都有妥协，即使这些妥协的规模或不同方向的意识程度不同。这些传感器技术将以不同的方式在不同的车辆价格点组合，从而获得更有效的解决方案。
自动驾驶汽车是依靠人工智能、视觉计算、激光雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人类主动的操作下，自动、安全地操作机动车辆，其主要由环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、速度控制系统、运动控制系统、中央处理单元、数据传输总线等组成。
自动驾驶汽车在传统汽车的基础上扩展了视觉感知功能、实时相对地图功能、高速规划与控制功能，增加了全球定位系统天线、工业级计算机、GPS 接收机、雷达等核心软硬件。感知环节通过各种传感器采集周围环境基本信息，是自动驾驶的基础，主要包括毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器、图像传感器等。
4种传感器感知范围示意图
4种传感器介绍
毫米波雷达
ADAS系统（高级辅助驾驶系统）需要雷达传感器的支持，而雷达也是实现自动驾驶功能的一大功臣。毫米波雷达利用无线电波对物体进行探测和定位。
现在的雷达系统主要有用于中短测距的 24 GHz 雷达和长测距的 77 GHz 雷达 2 种，其中 77 GHz 的优势主要在于距离和速度测定的准确性，此外其角分辨率也更加精准。毫米波雷达可有效提取景深及速度信息，识别障碍物，有一定的穿透雾、烟和灰尘的能力，但在环境障碍物复杂的情况下，由于毫米波依靠声波定位，声波出现漫反射，导致漏检率和误差率比较高；
固态雷达芯片系统很常见，体积小，价格低廉。它们具有良好的范围，但比其他传感器的分辨率更差。它们在明暗条件下同样工作良好，77 GHz系统能够更好地感知雾，雨和雪，这会导致激光雷达和被动视觉系统的挑战。
雷达无法进行颜色，对比度或光学字符识别。雷达在确定当前实施中的交通相对速度方面非常有效。虽然传感器尺寸使其更接近近距离探测，但它们在极短距离内的效率低于声纳。
激光雷达
激光雷达依靠是激光而不是无线电波。除了激光发射器，这套系统还需要一个敏感的接收器。激光雷达系统能探测静态和动态物体，并提供被探测物的高分辨率的几何图像、距离图像、速度图像。
激光雷达目前是大而昂贵的系统，必须安装在车辆外面。分单线和多线激光雷达，多线激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率，形成精确的 3D 地图，抗干扰能力强，是智能驾驶汽车发展的最佳技术路线，但是成本较高，也容易受到恶劣天气和烟雾环境的影响；
目前的实施方案已经基本上从早期的30米范围到150米到200米改进了范围，同时分辨率也提高了。
激光雷达在所有光线条件下都能很好地工作，但由于使用了光谱波长，它们开始因空气中的雪，雾，雨和尘埃颗粒的增加而失效。激光雷达无法检测颜色或对比度，也无法提供光学字符识别功能。
在汽车行业，激光雷达是个相对较新的系统，正越来越受欢迎。
谷歌的自动驾驶汽车解决方案使用激光雷达作为主要传感器，但也使用其他传感器。特斯拉目前的解决方案并未包含激光雷达（虽然姊妹公司SpaceX确实如此）以及过去和现在的声明表明他们认为自动驾驶汽车不需要。
眼下，激光雷达已经不是什么新鲜玩意，任何人都能从商店抱一台回家，且精确度能满足一般需要。不过，想让它克服一切环境因素（温度、太阳辐射、黑夜、雨雪天）稳定工作并不容易。此外，车载激光雷达还得能看 300 码（约合 274 米）远。最重要的是，这样的产品必须能以市场可接受的价格和体积进行大规模量产。
激光雷达在工业和军事领域已经应用。不过，它毕竟是一种拥有 360 度全景视角的复杂机械透镜系统。由于单个成本高达数万美元，因此激光雷达暂时还不适合在汽车产业大规模部署。
超声波传感器
超声波传感器主动发出高于人类听觉水平的高频声音。它们具有非常差的范围，但是对于非常近距离的三维映射非常好，因为声波相对较慢，因此可以检测到一厘米或更小的差异。
无论光照水平如何，由于距离短，它们都可以在雪，雾和雨的条件下同样良好地工作。与激光雷达和雷达一样，它们不提供任何颜色，对比度或光学字符识别功能。由于它们的射程短，因此无法用于测量速度。它们小而便宜。
超声波传感器主要应用于短距离场景下，如辅助泊车。结构简单、体积小、成本低是它的优势。
超声波传感器是利用超声波的特性，将超声波信号转换成其它能量信号的传感器，具有频率高、波长短、绕射现象小等特点，对液体、固体的穿透性较强，用于自动驾驶汽车可帮助车辆探测外部环境并指导车辆对此做出适当的反应。超声波传感器初期主要用于车辆制动辅助系统和倒车雷达，用来检测障碍物避免碰撞和擦蹭，目前已被研究应用在自动泊车和自动刹车系统。
一是自动泊车辅助系统利用超声波传感器提供的停车区信息和车辆位置，控制汽车油门、制动器和转向，从而完成车库停车和侧方位自动泊车。泊车传感器通过声纳技术来计算与目标物体的距离或方向，汽车制造商通过在后保险杠上安置 2～4 颗传感器来部署自动泊车系统，这样可以确保探测距离在 2～2.5 m 之间，并将测量到的距离用蜂鸣声传达给驾驶员。
二是超声波自动刹车系统是通过松开油门踏板、同时采取制动来避免前侧碰撞，放置在汽车车头的超声波传感器会发射超声波，在接收到前面物体的反射波后确定汽车与物体之间的距离，进而通过伺服电机自动控制汽车制动系统。
图像传感器（摄像头）
近年来，相机图像识别系统变得非常便宜，小巧且高分辨率。它们的颜色，对比度和光学字符识别功能为其提供了一个全新的功能集，完全没有其他所有传感器。它们具有最佳的传感器范围，但光线条件良好。它们的范围和性能随着光线水平变暗而降低，开始依赖于 - 就像人眼一样 - 依赖于汽车前灯的光线。
通过对采集图像进行计算机算法分析，车载摄像头能够识别行人、自行车、机动车、道路轨迹线、路牌、信号灯等环境信息，进而支撑实现车道保持辅助、车道偏离预警、前向碰撞预警、行人碰撞预警、全景泊车、驾驶员疲劳预警等功能。
多传感器融合是主要方向
虽然说自动驾驶在全球范围内已经形成风潮，并有望在2021年实现4级自动驾驶，但是其想要真正走入现实也并非易事。从技术方面而言，目前自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括清晰的视觉、优质的算法、多传感器融合以及高效强大的运算能力。其中，多传感器融合是实现自动驾驶的必然发展趋势。
自动驾驶汽车需要用到多种传感器
具体而言，多传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便更加准确可靠地描述外界环境，从而提高系统决策的正确性。虽然在原理上看似简单，但是在自动驾驶场景中则显得充满挑战。多传感器融合，需要对每个传感器采集的信息进行快速处理，从而让高速行驶的汽车及时进行反馈动作，以应对突发的交通情况。由此可见，多传感器融合并不仅仅是硬件方面的协同配合，还包括决策层的算法和算力支持。
当前，自动驾驶环境感知技术路线主要包括视觉主导和激光雷达主导两种方案：
一是以特斯拉为代表的「摄像头 毫米波雷达 超声波雷达」多传感器融合，Autopilot 2.0 硬件由 8 个摄像头、1 个毫米波雷达和 12个超声波雷达组成，但摄像头受环境光照影响较大，目标检测较不可靠，优势是成本相对较低；
二是以 Google Waymo 为代表的「低成本激光雷达 毫米波雷达 超声波传感器 摄像头」多传感融合，激光雷达是主动视觉，目标检察较为可靠，但缺少颜色和纹理信息且成本较高。
目前，没有一种解决方案是完美的，每种组合解决方案都有妥协，即使这些妥协的规模或不同方向的意识程度不同。这些传感器技术将以不同的方式在不同的车辆价格点组合，从而获得更有效的解决方案。
#坤廷[超话]#
一生中，总有那么一个人，陪你走过漫漫岁月，不论他是什么角色，你都知道，他一直在你身边，从不离开。[心]
☞即使在漫无天际的黑夜中-是光
☞世界上最美的情话是他说的:我在，不要哭
☞所有的一切美好都是因为他
☞在所有物是人非里，我最喜欢你
☞爱是这么短，遗忘那么长，那年廊坊，我们一起看初雪，据说看了初雪的情侣会永远在一起，那我们呢？
☞一生温暖纯良，不舍爱与自由，你便是最想要的样子✔
[心]感谢遇见，致敬自己，来自我的激情短打
一生中，总有那么一个人，陪你走过漫漫岁月，不论他是什么角色，你都知道，他一直在你身边，从不离开。[心]
☞即使在漫无天际的黑夜中-是光
☞世界上最美的情话是他说的:我在，不要哭
☞所有的一切美好都是因为他
☞在所有物是人非里，我最喜欢你
☞爱是这么短，遗忘那么长，那年廊坊，我们一起看初雪，据说看了初雪的情侣会永远在一起，那我们呢？
☞一生温暖纯良，不舍爱与自由，你便是最想要的样子✔
[心]感谢遇见，致敬自己，来自我的激情短打
#张杰[超话]#[心]#张杰未LIVE巡回演唱会#
青春，有你。
回忆，有你！
几度星辰光影稀，闻歌始觉惊。年华轻吟，荏苒光阴，不待日月留。十年跌宕星光路，天下漫征途。冷暖甘苦，爱释何如，且行且珍惜。
嗨，张杰！仔细想想，从2011开始到2018年，我爱你已经有7年了[心]……@张杰
2004年，你出道了，然而我已经一岁了，或许这就是缘分吧，2005年的你出了自己的专辑《第一张》[鲜花]。那时候我还是很小，还在学咿呀说话。
你是我追逐的少年，我不能忘记在那茫茫人海里，因为一首《这就是爱》，我遇见了你。[心]或许是因为那干净的嗓音，又或许只是那惊鸿一瞥，我，便喜欢上了你。[爱你]
我想能遇见它就是缘，哪怕只是匆匆一眼。
就这样因为一首《这就是爱》你闯入了我的生活里，我开始去找关于你的东西，慢慢的，一点一点去了解你。遇见其实也挺简单的……
记得那一天，自己一个人在家看电视。无心看到音乐频道上一个小哥哥唱着“你有好几次问我那是什么，这就是爱，这就是爱~”
那时候的我才8岁，什么都不懂，就知道这个小哥哥唱歌很好听。可能，在那一刻起，我们的缘分注定了吧！[思考]
我们俩也就像是个见不到面的“朋友”一样。你陪我走过童年，也正在陪我走着青春。我今年也就15的年纪，我喜欢你竟占了我一半的年龄。@张杰
我是一个零零后的星星，也是一个学生星。[坏笑]从未去过你的演唱会，我经常幻想，我去到你的演唱会会怎么样？[思考]或许我和其他的星星一样，在台下大声喊你一句“张杰”，或许那一声“张杰”你并没有听到，但那一声真的喊出了“我的青春”！[可爱]
我真的想好多次，我不敢想象，当我去到你的演唱会又会怎样？我可能会流下眼泪，因为这是我这一生最好的回忆……[悲伤]
我们未曾见过面，但你早已深入我心。我见过你低落，我见过你受伤的样子，我见过你开心傻笑的样子，我见过你流泪的样子，我见过你许多样子……
你为了把最好的演绎给我们，努力再努力一次，即使别人觉得那是很好了，你却仍觉得不够。[心]
［你的每一句话，我都记在心里］[爱你]
你说过“别人不喜欢我是因为他们不了解我。”是啊，他们根本不懂你，却来伤害你。我伤心，我心疼，我甚至想去帮你去挡住那些不好的话，我不想让那些不好的话传到你的耳边，可…你还是知道了。[失望]
你说过“人生就是经历挫折才能够成长，一个人只有经历了那些，才会比以前更加懂得忍耐，或者说更加了解自己。”
经历过挫折的你，变得更加成熟稳重了。经历过挫折的你，许多的棱角磨的光滑了。
你还说过“一只萤火虫所散发出来的光芒并不亮，还很微弱，但是聚集在一起，足可以照亮周围的环境，尽管看不清，但总像是有一种希望存在。”那个时候，我觉得我们星星就像是你说的萤火虫，因为你而聚集，照亮黑暗。
我们一个人的力量虽小，但是我们所有星星聚集在一起，我们的力量就会变得强大！[爱你]
或许你的过去，我没来的及参与。
但是你的眼下，我一定不会错过。
你是一个很坚强的人，无论遇到什么，你都会露出笑容，永远让别人觉得那么温暖。总会给我们错觉，“我没事，我很好”[悲伤]
你害怕别人的伤害，而自己背上了重重的蜗牛壳。我们心疼你！[失望]
可能，当我们赴约八十岁星海之约，我们都已老去，你坐在台上唱歌，我们在台下带着自己的儿女看你的演唱会，我们用尽力气去和你大合唱！
是你，即使签售会已经很累了，但你还坚持下去。是你，在机场我们对你大声的应援，你总是用微笑回应我们[心]。你虽然是一个明星，却从来没有摆出明星的架子，反倒却像一个天使一样，保护我们北斗星空[心]@张杰
当你碰到任何困难时，都有我们守在你身旁 世界总有光明黑暗，但你还有我们作伴。[心]
每一次触及你的目光，都会不由自主的露出笑容。
有一句歌词是“烟火等待着黑夜，风筝依偎着线。”
我想你就是我们等待的黑夜，依偎着的线。
每一次抑制不住的心跳，都是因为你。
你的许多的模样，都印在我的脑海里！永抹去不了。
我多么希望，我有个超能力，可以一瞬间就能见到你。[委屈]
请让我们一起坚定不移的走下去。
我的青春，我所拥有的侥幸。
少年的故事未曾结束，一直都在继续！
我是恒星，我注定与你厮守，直到永远。@张杰
今天7月11日，也是我的生日，祝自己生日快乐，也预祝我们张杰同学的未.Live巡回演唱会圆满成功！[鲜花][鼓掌]@张杰
（请@张杰 小可爱一定要认真看完哦[偷笑]开个玩笑哈哈）
青春，有你。
回忆，有你！
几度星辰光影稀，闻歌始觉惊。年华轻吟，荏苒光阴，不待日月留。十年跌宕星光路，天下漫征途。冷暖甘苦，爱释何如，且行且珍惜。
嗨，张杰！仔细想想，从2011开始到2018年，我爱你已经有7年了[心]……@张杰
2004年，你出道了，然而我已经一岁了，或许这就是缘分吧，2005年的你出了自己的专辑《第一张》[鲜花]。那时候我还是很小，还在学咿呀说话。
你是我追逐的少年，我不能忘记在那茫茫人海里，因为一首《这就是爱》，我遇见了你。[心]或许是因为那干净的嗓音，又或许只是那惊鸿一瞥，我，便喜欢上了你。[爱你]
我想能遇见它就是缘，哪怕只是匆匆一眼。
就这样因为一首《这就是爱》你闯入了我的生活里，我开始去找关于你的东西，慢慢的，一点一点去了解你。遇见其实也挺简单的……
记得那一天，自己一个人在家看电视。无心看到音乐频道上一个小哥哥唱着“你有好几次问我那是什么，这就是爱，这就是爱~”
那时候的我才8岁，什么都不懂，就知道这个小哥哥唱歌很好听。可能，在那一刻起，我们的缘分注定了吧！[思考]
我们俩也就像是个见不到面的“朋友”一样。你陪我走过童年，也正在陪我走着青春。我今年也就15的年纪，我喜欢你竟占了我一半的年龄。@张杰
我是一个零零后的星星，也是一个学生星。[坏笑]从未去过你的演唱会，我经常幻想，我去到你的演唱会会怎么样？[思考]或许我和其他的星星一样，在台下大声喊你一句“张杰”，或许那一声“张杰”你并没有听到，但那一声真的喊出了“我的青春”！[可爱]
我真的想好多次，我不敢想象，当我去到你的演唱会又会怎样？我可能会流下眼泪，因为这是我这一生最好的回忆……[悲伤]
我们未曾见过面，但你早已深入我心。我见过你低落，我见过你受伤的样子，我见过你开心傻笑的样子，我见过你流泪的样子，我见过你许多样子……
你为了把最好的演绎给我们，努力再努力一次，即使别人觉得那是很好了，你却仍觉得不够。[心]
［你的每一句话，我都记在心里］[爱你]
你说过“别人不喜欢我是因为他们不了解我。”是啊，他们根本不懂你，却来伤害你。我伤心，我心疼，我甚至想去帮你去挡住那些不好的话，我不想让那些不好的话传到你的耳边，可…你还是知道了。[失望]
你说过“人生就是经历挫折才能够成长，一个人只有经历了那些，才会比以前更加懂得忍耐，或者说更加了解自己。”
经历过挫折的你，变得更加成熟稳重了。经历过挫折的你，许多的棱角磨的光滑了。
你还说过“一只萤火虫所散发出来的光芒并不亮，还很微弱，但是聚集在一起，足可以照亮周围的环境，尽管看不清，但总像是有一种希望存在。”那个时候，我觉得我们星星就像是你说的萤火虫，因为你而聚集，照亮黑暗。
我们一个人的力量虽小，但是我们所有星星聚集在一起，我们的力量就会变得强大！[爱你]
或许你的过去，我没来的及参与。
但是你的眼下，我一定不会错过。
你是一个很坚强的人，无论遇到什么，你都会露出笑容，永远让别人觉得那么温暖。总会给我们错觉，“我没事，我很好”[悲伤]
你害怕别人的伤害，而自己背上了重重的蜗牛壳。我们心疼你！[失望]
可能，当我们赴约八十岁星海之约，我们都已老去，你坐在台上唱歌，我们在台下带着自己的儿女看你的演唱会，我们用尽力气去和你大合唱！
是你，即使签售会已经很累了，但你还坚持下去。是你，在机场我们对你大声的应援，你总是用微笑回应我们[心]。你虽然是一个明星，却从来没有摆出明星的架子，反倒却像一个天使一样，保护我们北斗星空[心]@张杰
当你碰到任何困难时，都有我们守在你身旁 世界总有光明黑暗，但你还有我们作伴。[心]
每一次触及你的目光，都会不由自主的露出笑容。
有一句歌词是“烟火等待着黑夜，风筝依偎着线。”
我想你就是我们等待的黑夜，依偎着的线。
每一次抑制不住的心跳，都是因为你。
你的许多的模样，都印在我的脑海里！永抹去不了。
我多么希望，我有个超能力，可以一瞬间就能见到你。[委屈]
请让我们一起坚定不移的走下去。
我的青春，我所拥有的侥幸。
少年的故事未曾结束，一直都在继续！
我是恒星，我注定与你厮守，直到永远。@张杰
今天7月11日，也是我的生日，祝自己生日快乐，也预祝我们张杰同学的未.Live巡回演唱会圆满成功！[鲜花][鼓掌]@张杰
（请@张杰 小可爱一定要认真看完哦[偷笑]开个玩笑哈哈）
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