特斯拉autopilot研发总监Ashok在CVPR2022上的演讲：如何检测障碍物并自动避让（中）
原创 瓦砾村钱罐 瓦砾村夫
今天，我想谈一谈在视频中没有展示的某个技术，那就是，我们如何处理一般障碍物。
当开始搭建我们更高级的技术栈时，我们想用某种方法来表示一般障碍物。我们一开始使用的是图像空间的分割方法，这几乎是个标准方法。这里，图像空间的每个像素，都被标记为可驾驶或不可驾驶。然后，我们希望规划技术栈可以使用这个信息来导航场景。
但这种方法有几个问题。首先，这些关于某个像素是否可驾驶的预测是在图像空间中完成的，基于图像的uv值，或者说，某个像素是可驾驶的像素，还是不可驾驶。但为了让汽车能够在三维世界中导航，它需要在三维空间中进行预测，这样才能建立互动的物理模型，并处理驾驶任务。
但在从图像空间转变到三维空间的过程中，如果采用这样的方式，像素分割会在系统中产生不必要的瑕疵或不必要的噪声。例如，取决于我们如何将这个图像空间转换到三维空间，图像中地平线上的像素可能会产生巨大的影响。而我们不希望规划技术栈处理带有如此多噪声的可驾驶空间。而这其实并不是一个根本性的局限，只是这种表示方式的局限。
另外，这种表示方式也不能提供场景完整的三维结构，因此很难推理出所有悬空的障碍物，或者墙壁，或者其他可以遮挡场景的物体。
对一般障碍物进行建模的另一个方法，是使用密集的深度信息。在这个任务中，你可以以像素为基础，让网络预测深度，这样每个像素都会产生某个深度值。
但是，尽管这些深度图在颜色空间中进行可视化时，看起来非常漂亮，但当你使用深度值，把射线反向投影计算得到三维点，并可视化这些三维点云时，虽然它们在近处看起来很不错，但随着距离的增加，它们就变得不一致，而且数据很难被后续流程所使用。例如，局部的深度变得不一致，因此，墙就不直了，可能是弯弯扭扭的。
这个方式也有同样的问题，即靠近地平线的物体只由很少的点来表示，这使得规划技术栈很难针对障碍避让编写合理的逻辑。
这些深度图是基于每个摄像机的图像平面生成的，这也使得这个方法很难生成一个汽车周围统一的三维空间。
由于深度图通常被建模为回归目标，很难通过遮挡来进行预测，而且由于网络的特性，边界上也很难进行预测，例如，它们可能会平滑的从车辆变为背景，而这会在三维空间中产生不必要的瑕疵。
对于这个问题，我们的解决方案就是我们内部所称的占用网络(occupancy network)。下面是一个使用我们的占用网络进行预测的例子，我在这里停一下，让你们看看预测结果。
这些占用网络接收所有八个摄像机流作为输入，并生成一个汽车周围空间的体积化的占用值。每一个体素(或汽车周围的每一个位置)，网络都会生成该体素是否被占用的结果。事实上，它生成了一个该体素(或三维位置)被占用或不被占用的概率值。
如我所说，它接受所有8个摄像头作为输入，并生成了一个单一的体积化的输出。这个输出的产生，并不是通过拼接各个独立的预测结果完成的，而是网络完成所有的内部传感器融合，并产生一个单一的一致的输出空间。
这些网络能生成静态物体的占用值，比如墙壁和树木之类的东西，也能生成移动物体的动态占用值，比如车辆(大多数情况下)，但有时，也包括其他移动的障碍物，如道路上的碎片。
由于输出空间直接是在三维空间中，我们可以通过遮挡来进行预测。你可以预测一条曲线的存在，尽管它可能暂时被汽车遮挡。
最后，这个方法在内存和计算方面都非常高效，尽管表面上看可能并非如此，因为它生成了密集的三维的占用值，看起来可能体积过于庞大。但最终，在内存和计算效率上，这是一种更优的方法，因为它把分辨率分配在那些关键的地方。
如我所说，密集的深度图，或图像中的可驾驶空间，远处的分辨率非常低，而近处的分辨率非常非常高。但在占用网络中，在与驾驶有关的所有体积中，分辨率几乎都一致，这让它变得极其高效。
例如，我向各位展示的网络，在我们的计算平台上运行的时间小于10毫秒，这使得网络可以以100赫兹的速度运行，比摄像机产生图像的速度快得多。
这是如何做到的？让我们简单了解一下架构。
这里我展示了几个摄像流：鱼眼摄像头，这是一个朝向正面的广角摄像头；左立柱摄像头，这是一个面向左边的摄像头。而网络的确获取所有的摄像机作为输入。
我们首先进行归一化处理，以移除所有跟特定车辆相关的配置，比如内部校准，或图像畸变，或类似的因素。
一旦进行了归一化处理，这些图像就会被输入到目前最先进的图像主干架构中。例如，这里我们采用regnets和BiFBNs来提取图像特征，但这可以换成最先进的架构，甚至是来自于CVPR2022的。
这些主干在图像空间中生成了高维特征，但我们希望占用值定义在三维空间中，对吧，怎样才能做到呢？
我们使用基于查询的注意力(attention)，来生成这些三维的占有值特征。这其实与几年前一篇同名论文《占有网络》的出现颇为相似，那篇文章也是查询一系列三维点，以确定三维点是否被占用。
这里的网络也有类似的性质，我们接受三维的位置编码，然后将其映射为固定的查询。这些固定的查询然后参与我们每一个图像空间的特征，我们在图像空间中也嵌入了位置信息。这样，这些三维查询参与所有图像流的图像空间查询，然后生成三维的占用特征。
因为这些都是高维特征，很难在空间的每个点上直接进行计算。我们采用的方法，是在较低的分辨率下生成这些高维特征，然后使用典型的上采样技术，如反卷积(deconvs)，来生成更密的高分辨率占用值。
有趣的是，当我们开始这个项目的时候，我们最初的目标是只处理静态物体，如墙或树。因为我们有很多不同的神经网络在车内运行，处理不同类型的障碍物，我们并没有继续搭建一个主要处理移动物体的网络，如车辆，行人，自行车手等。
而这些网络也生成了车辆的完整运动学数据，如深度，速度，加速度，动力等。我们有这个移动物体的网络，我们当时想，好的，我们这里不需要处理移动物体，我们只需要处理静态物体，如树，墙等。
但事实证明，很难生成显式定义的本体树。在这个例子中，这也是来自我们自己内部的测试：这里有一辆皮卡车，看起来像一个栅栏。
原创 瓦砾村钱罐 瓦砾村夫
今天，我想谈一谈在视频中没有展示的某个技术，那就是，我们如何处理一般障碍物。
当开始搭建我们更高级的技术栈时，我们想用某种方法来表示一般障碍物。我们一开始使用的是图像空间的分割方法，这几乎是个标准方法。这里，图像空间的每个像素，都被标记为可驾驶或不可驾驶。然后，我们希望规划技术栈可以使用这个信息来导航场景。
但这种方法有几个问题。首先，这些关于某个像素是否可驾驶的预测是在图像空间中完成的，基于图像的uv值，或者说，某个像素是可驾驶的像素，还是不可驾驶。但为了让汽车能够在三维世界中导航，它需要在三维空间中进行预测，这样才能建立互动的物理模型，并处理驾驶任务。
但在从图像空间转变到三维空间的过程中，如果采用这样的方式，像素分割会在系统中产生不必要的瑕疵或不必要的噪声。例如，取决于我们如何将这个图像空间转换到三维空间，图像中地平线上的像素可能会产生巨大的影响。而我们不希望规划技术栈处理带有如此多噪声的可驾驶空间。而这其实并不是一个根本性的局限，只是这种表示方式的局限。
另外，这种表示方式也不能提供场景完整的三维结构，因此很难推理出所有悬空的障碍物，或者墙壁，或者其他可以遮挡场景的物体。
对一般障碍物进行建模的另一个方法，是使用密集的深度信息。在这个任务中，你可以以像素为基础，让网络预测深度，这样每个像素都会产生某个深度值。
但是，尽管这些深度图在颜色空间中进行可视化时，看起来非常漂亮，但当你使用深度值，把射线反向投影计算得到三维点，并可视化这些三维点云时，虽然它们在近处看起来很不错，但随着距离的增加，它们就变得不一致，而且数据很难被后续流程所使用。例如，局部的深度变得不一致，因此，墙就不直了，可能是弯弯扭扭的。
这个方式也有同样的问题，即靠近地平线的物体只由很少的点来表示，这使得规划技术栈很难针对障碍避让编写合理的逻辑。
这些深度图是基于每个摄像机的图像平面生成的，这也使得这个方法很难生成一个汽车周围统一的三维空间。
由于深度图通常被建模为回归目标，很难通过遮挡来进行预测，而且由于网络的特性，边界上也很难进行预测，例如，它们可能会平滑的从车辆变为背景，而这会在三维空间中产生不必要的瑕疵。
对于这个问题，我们的解决方案就是我们内部所称的占用网络(occupancy network)。下面是一个使用我们的占用网络进行预测的例子，我在这里停一下，让你们看看预测结果。
这些占用网络接收所有八个摄像机流作为输入，并生成一个汽车周围空间的体积化的占用值。每一个体素(或汽车周围的每一个位置)，网络都会生成该体素是否被占用的结果。事实上，它生成了一个该体素(或三维位置)被占用或不被占用的概率值。
如我所说，它接受所有8个摄像头作为输入，并生成了一个单一的体积化的输出。这个输出的产生，并不是通过拼接各个独立的预测结果完成的，而是网络完成所有的内部传感器融合，并产生一个单一的一致的输出空间。
这些网络能生成静态物体的占用值，比如墙壁和树木之类的东西，也能生成移动物体的动态占用值，比如车辆(大多数情况下)，但有时，也包括其他移动的障碍物，如道路上的碎片。
由于输出空间直接是在三维空间中，我们可以通过遮挡来进行预测。你可以预测一条曲线的存在，尽管它可能暂时被汽车遮挡。
最后，这个方法在内存和计算方面都非常高效，尽管表面上看可能并非如此，因为它生成了密集的三维的占用值，看起来可能体积过于庞大。但最终，在内存和计算效率上，这是一种更优的方法，因为它把分辨率分配在那些关键的地方。
如我所说，密集的深度图，或图像中的可驾驶空间，远处的分辨率非常低，而近处的分辨率非常非常高。但在占用网络中，在与驾驶有关的所有体积中，分辨率几乎都一致，这让它变得极其高效。
例如，我向各位展示的网络，在我们的计算平台上运行的时间小于10毫秒，这使得网络可以以100赫兹的速度运行，比摄像机产生图像的速度快得多。
这是如何做到的？让我们简单了解一下架构。
这里我展示了几个摄像流：鱼眼摄像头，这是一个朝向正面的广角摄像头；左立柱摄像头，这是一个面向左边的摄像头。而网络的确获取所有的摄像机作为输入。
我们首先进行归一化处理，以移除所有跟特定车辆相关的配置，比如内部校准，或图像畸变，或类似的因素。
一旦进行了归一化处理，这些图像就会被输入到目前最先进的图像主干架构中。例如，这里我们采用regnets和BiFBNs来提取图像特征，但这可以换成最先进的架构，甚至是来自于CVPR2022的。
这些主干在图像空间中生成了高维特征，但我们希望占用值定义在三维空间中，对吧，怎样才能做到呢？
我们使用基于查询的注意力(attention)，来生成这些三维的占有值特征。这其实与几年前一篇同名论文《占有网络》的出现颇为相似，那篇文章也是查询一系列三维点，以确定三维点是否被占用。
这里的网络也有类似的性质，我们接受三维的位置编码，然后将其映射为固定的查询。这些固定的查询然后参与我们每一个图像空间的特征，我们在图像空间中也嵌入了位置信息。这样，这些三维查询参与所有图像流的图像空间查询，然后生成三维的占用特征。
因为这些都是高维特征，很难在空间的每个点上直接进行计算。我们采用的方法，是在较低的分辨率下生成这些高维特征，然后使用典型的上采样技术，如反卷积(deconvs)，来生成更密的高分辨率占用值。
有趣的是，当我们开始这个项目的时候，我们最初的目标是只处理静态物体，如墙或树。因为我们有很多不同的神经网络在车内运行，处理不同类型的障碍物，我们并没有继续搭建一个主要处理移动物体的网络，如车辆，行人，自行车手等。
而这些网络也生成了车辆的完整运动学数据，如深度，速度，加速度，动力等。我们有这个移动物体的网络，我们当时想，好的，我们这里不需要处理移动物体，我们只需要处理静态物体，如树，墙等。
但事实证明，很难生成显式定义的本体树。在这个例子中，这也是来自我们自己内部的测试：这里有一辆皮卡车，看起来像一个栅栏。
北京邮电大学
————明光之北，蓟门之南，老城墙见证着永不消逝的电波，巍巍银杏守护着这片坚实的土地，低声诉说着“传邮万里”的家国情怀。
众所周知，国内 IT界三所顶尖学府，被称为“两电一邮”。而这独一无二的“一邮”，就是北邮。坊间常“戏说”：20世纪80年代，广电靠北邮；90年代，通信设备商靠北邮；21世纪初十年，电信运营商靠北邮；现在的十年，互联网行业靠北邮。这样说业务有些夸张，但北邮的名声的确远扬在外。甚至有圈内的人这样讲“互联网行业的昨天、今天和明天，映射的就是北邮的过去、现在和将来。”
面临就业，技术重要还是机遇重要？只有小孩才做选择，我们当然两个都要。信息技术的发展冲击着人们的生活，也影响着世界的未来，北邮作为信息通信行业的中流砥柱，不断向各个领域输送着新鲜血液。多年来就业率始终保持在99%以上，中国移动、中国联通、中国电信、阿里巴巴、百度、华为等知名企业，都纷纷向北邮学子敞开怀抱。“邮子”们的就业形势一片大好，简直如“邮”神助。
这里上网不要钱。这里是五道口沿线第一所拥有校园无限上网流量的高校！2019级新生报道现场，北邮率先用起了“刷脸”系统，只需简单刷一下脸，就可完成全部的报到流程。北邮人，从不缺新鲜的体验。北邮还是5G时代的新一代“网红”。2019北邮联合知乎发起主题为“科技共振之5G”的活动，邀请行业专家解答分享，满足了大家对5G的求知欲。
…… …… ……
除了过硬的知识技能，漂亮得竞赛成绩，北邮人更是将专业技术融入了日常生活的每个角落。你想要的样子这里都有，学在北邮，就是不停解锁校园新姿态，相信四年的北邮时光，可以让你交上一份满意的答卷。
————明光之北，蓟门之南，老城墙见证着永不消逝的电波，巍巍银杏守护着这片坚实的土地，低声诉说着“传邮万里”的家国情怀。
众所周知，国内 IT界三所顶尖学府，被称为“两电一邮”。而这独一无二的“一邮”，就是北邮。坊间常“戏说”：20世纪80年代，广电靠北邮；90年代，通信设备商靠北邮；21世纪初十年，电信运营商靠北邮；现在的十年，互联网行业靠北邮。这样说业务有些夸张，但北邮的名声的确远扬在外。甚至有圈内的人这样讲“互联网行业的昨天、今天和明天，映射的就是北邮的过去、现在和将来。”
面临就业，技术重要还是机遇重要？只有小孩才做选择，我们当然两个都要。信息技术的发展冲击着人们的生活，也影响着世界的未来，北邮作为信息通信行业的中流砥柱，不断向各个领域输送着新鲜血液。多年来就业率始终保持在99%以上，中国移动、中国联通、中国电信、阿里巴巴、百度、华为等知名企业，都纷纷向北邮学子敞开怀抱。“邮子”们的就业形势一片大好，简直如“邮”神助。
这里上网不要钱。这里是五道口沿线第一所拥有校园无限上网流量的高校！2019级新生报道现场，北邮率先用起了“刷脸”系统，只需简单刷一下脸，就可完成全部的报到流程。北邮人，从不缺新鲜的体验。北邮还是5G时代的新一代“网红”。2019北邮联合知乎发起主题为“科技共振之5G”的活动，邀请行业专家解答分享，满足了大家对5G的求知欲。
…… …… ……
除了过硬的知识技能，漂亮得竞赛成绩，北邮人更是将专业技术融入了日常生活的每个角落。你想要的样子这里都有，学在北邮，就是不停解锁校园新姿态，相信四年的北邮时光，可以让你交上一份满意的答卷。
#情感# 49岁的女人情感自述：面对着选择式的爱情，这份爱好难
49岁的我是一位从事十多年家政行业的女人了，我在这个行业已经跌跌撞撞的一个人独自闯荡了十多年了，自从离婚之后我一个独自生存之后就开始进入这个行业了。我的婚姻很是不幸，我从小出生在农村，由于家里贫穷受了很多的苦，我的父母也去世的很早，留下一个妹妹就靠我一个拉扯长大。
我虽然年龄有点大了但是长的非常漂亮，身材不但丰满而且凹凸有致，皮肤也白的如牛奶一样，我的脸是那种圆圆的脸型，脸上还有两个酒窝，认识我的人都夸我贤惠能干，我的话不是很多，但是却待人真诚，许多人都很乐意跟我成为朋友。我没有谈过恋爱，18岁那年我从农村出去外面打工了，认识了我的丈夫。那时我们都是在同一个工厂里面上班的，我遇到困难的时候他经常的帮助我，这对从小艰辛生活的我来说感到非常的温暖，也是一种难以言喻的幸福，后来时间长了他对我展开了追求，他跟我求婚的时候我并没有怎么考虑就答应了。
我们之间可以说是没有谈恋爱，只是工作中的日久生情，我们在一起之后凡事我都是听他的话，只要他说的我都会去做，就连结婚这种大事也是由他一个人决定。我们的婚礼可以说是操办的非常的简陋，就只是酒店定了几桌酒席请了一下亲戚朋友，婚房也是他父母住的老房子，和他的父母挤在一间70多平的旧房子里面。后来每当想起来他是我的这段感情的时候，我就深有感触的想到“我从小吃了很多的苦，没有人关心和疼爱，当我遇到他的求婚的时候，我也没有想太多，只想在这个城市努力生存下去，要改变自己一个人努力生存的不幸命运。所以我就没有多想，只想和他一心一意的过日子。”
我的前夫脾气不是很好，尤其是喝多了就喜欢耍酒疯，我跟他生活了十多年受了很多的苦。我都是为了孩子，要不早就跟他离婚了。我的这段婚姻如此的不幸福是我没有考虑到的，现在成了我一生痛苦的回忆。离婚以后我选择了努力生存下去，我想通过我自己的双手来创造自己的幸福。后来在朋友的介绍下我选择了家政这个行业，我觉得这个行业很合适我。我做事情很认真，做事很有耐心，洗衣做饭更是家常便饭。
我也曾经伺候过80多岁的老人，他的家里人对我的评价很好。3年前的时候我来到张先生的家里来做保姆。张先生的家里是做生意的，家里非常的富裕，他年轻的时候开始创业，吃了很多苦，才有了今天的优越生活。张先生虽然事业做的很成功，可是感情生活却是很失败，他的妻子和做生意的伙伴背叛了他走到了一起，过了很久他才发现，当他发现这一切后，果断的跟妻子离婚了，同时断绝了跟生意伙伴的合作，他同时失去了自己的爱人还有朋友，心里不仅很是痛苦而且还深受打击。
张先生离婚以后就再也没有谈过感情了，一个人也单身了十多年了。张先生对生活很是挑剔，所以选择保姆方面也很是谨慎。在我来到这里之前，张先生也不知道辞退了多少保姆了。我来到了之后把他的家里收拾的井井有条，300多平米的房子被我收拾的干干净净，洁净如新的一样，张先生对我的工作态度和耐心很是欣赏。
张先生也是一个赏罚分明的人，我做的好，他也会在工资之外给我发一个红包来奖励我，让我非常的开心，就这样我们之间相处了两年多，彼此之间可以说是很了解了。有时候张先生很晚才回来，我总是等他回来伺候他休息之后才去休息。有一次张先生很晚才回来，喝的有点多了，看见我了之后想拉着我继续喝，几瓶啤酒下去之后，张先生竟然哭了起来，向我诉说这些年来的委屈，我看在眼里，也很是同情，就抱着他安慰起来。我一边安慰着他，一边说到：“如果你愿意的话我可以这样一辈子服侍你。”张先生听了之后很是感动，连忙答应。
第二天张先生酒醒来以后，像平常一样，并没有对我多说什么。我以为昨天他只是一时酒后糊涂，没想到过了几天之后，张先生拿来了一份合同，对我说：“你不是说要和我在一起吗？你把这份合同签了我们就结婚。”我拿过来合同一看，上面写了很多的条款。意思说的很明白，将来如果我们离婚或者去世，我不能继承他的遗产，只能每个月按时领取固定金额的生活费。我看完了这些条款之后惊讶的说不出话来，也不知道该怎么去面对这份突如其来的感情？面对着这些条款，这就是我要的爱情吗？
这样的爱情难道是我自己一厢情愿的吗？感情是两个人相互理解，相互扶持，而不是用这些字面上的条款来加以约束和限制，更不能自私自利只为自己考虑，不顾别人的看法。张先生的做法只考虑了自己，忽略了我的感受，这样的一纸婚姻不是我想要的爱情，面对着这样的爱情我应不应该去接受呢？你对这份感情是如何看的呢？
（匿名用户）
49岁的我是一位从事十多年家政行业的女人了，我在这个行业已经跌跌撞撞的一个人独自闯荡了十多年了，自从离婚之后我一个独自生存之后就开始进入这个行业了。我的婚姻很是不幸，我从小出生在农村，由于家里贫穷受了很多的苦，我的父母也去世的很早，留下一个妹妹就靠我一个拉扯长大。
我虽然年龄有点大了但是长的非常漂亮，身材不但丰满而且凹凸有致，皮肤也白的如牛奶一样，我的脸是那种圆圆的脸型，脸上还有两个酒窝，认识我的人都夸我贤惠能干，我的话不是很多，但是却待人真诚，许多人都很乐意跟我成为朋友。我没有谈过恋爱，18岁那年我从农村出去外面打工了，认识了我的丈夫。那时我们都是在同一个工厂里面上班的，我遇到困难的时候他经常的帮助我，这对从小艰辛生活的我来说感到非常的温暖，也是一种难以言喻的幸福，后来时间长了他对我展开了追求，他跟我求婚的时候我并没有怎么考虑就答应了。
我们之间可以说是没有谈恋爱，只是工作中的日久生情，我们在一起之后凡事我都是听他的话，只要他说的我都会去做，就连结婚这种大事也是由他一个人决定。我们的婚礼可以说是操办的非常的简陋，就只是酒店定了几桌酒席请了一下亲戚朋友，婚房也是他父母住的老房子，和他的父母挤在一间70多平的旧房子里面。后来每当想起来他是我的这段感情的时候，我就深有感触的想到“我从小吃了很多的苦，没有人关心和疼爱，当我遇到他的求婚的时候，我也没有想太多，只想在这个城市努力生存下去，要改变自己一个人努力生存的不幸命运。所以我就没有多想，只想和他一心一意的过日子。”
我的前夫脾气不是很好，尤其是喝多了就喜欢耍酒疯，我跟他生活了十多年受了很多的苦。我都是为了孩子，要不早就跟他离婚了。我的这段婚姻如此的不幸福是我没有考虑到的，现在成了我一生痛苦的回忆。离婚以后我选择了努力生存下去，我想通过我自己的双手来创造自己的幸福。后来在朋友的介绍下我选择了家政这个行业，我觉得这个行业很合适我。我做事情很认真，做事很有耐心，洗衣做饭更是家常便饭。
我也曾经伺候过80多岁的老人，他的家里人对我的评价很好。3年前的时候我来到张先生的家里来做保姆。张先生的家里是做生意的，家里非常的富裕，他年轻的时候开始创业，吃了很多苦，才有了今天的优越生活。张先生虽然事业做的很成功，可是感情生活却是很失败，他的妻子和做生意的伙伴背叛了他走到了一起，过了很久他才发现，当他发现这一切后，果断的跟妻子离婚了，同时断绝了跟生意伙伴的合作，他同时失去了自己的爱人还有朋友，心里不仅很是痛苦而且还深受打击。
张先生离婚以后就再也没有谈过感情了，一个人也单身了十多年了。张先生对生活很是挑剔，所以选择保姆方面也很是谨慎。在我来到这里之前，张先生也不知道辞退了多少保姆了。我来到了之后把他的家里收拾的井井有条，300多平米的房子被我收拾的干干净净，洁净如新的一样，张先生对我的工作态度和耐心很是欣赏。
张先生也是一个赏罚分明的人，我做的好，他也会在工资之外给我发一个红包来奖励我，让我非常的开心，就这样我们之间相处了两年多，彼此之间可以说是很了解了。有时候张先生很晚才回来，我总是等他回来伺候他休息之后才去休息。有一次张先生很晚才回来，喝的有点多了，看见我了之后想拉着我继续喝，几瓶啤酒下去之后，张先生竟然哭了起来，向我诉说这些年来的委屈，我看在眼里，也很是同情，就抱着他安慰起来。我一边安慰着他，一边说到：“如果你愿意的话我可以这样一辈子服侍你。”张先生听了之后很是感动，连忙答应。
第二天张先生酒醒来以后，像平常一样，并没有对我多说什么。我以为昨天他只是一时酒后糊涂，没想到过了几天之后，张先生拿来了一份合同，对我说：“你不是说要和我在一起吗？你把这份合同签了我们就结婚。”我拿过来合同一看，上面写了很多的条款。意思说的很明白，将来如果我们离婚或者去世，我不能继承他的遗产，只能每个月按时领取固定金额的生活费。我看完了这些条款之后惊讶的说不出话来，也不知道该怎么去面对这份突如其来的感情？面对着这些条款，这就是我要的爱情吗？
这样的爱情难道是我自己一厢情愿的吗？感情是两个人相互理解，相互扶持，而不是用这些字面上的条款来加以约束和限制，更不能自私自利只为自己考虑，不顾别人的看法。张先生的做法只考虑了自己，忽略了我的感受，这样的一纸婚姻不是我想要的爱情，面对着这样的爱情我应不应该去接受呢？你对这份感情是如何看的呢？
（匿名用户）
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