（来源：上观新闻）
部署/推理↩端：论🚑文明确测试了三🤕⚖类平台—— 云端💌🚐 GPU：🕦NVIDIA 🧲🥶A100（训练和🐀💴基准评测） 😉车载/机器人级边🧶🎏缘：NV🛎IDIA 🇧🇭Jet⛺son🐇🌽 Th🎦🏜or / 🇲🇨😴DRIVE AG📏🇹🇩X Thor（6🗝6 m🦸♀️🈴s 实时🐛👳预算 @ ❇🚣♀️16 Hz🇭🇷） 端🖤🚉侧 CPU：🇹🇲🍗Flash-L👤🥶ite 🇸🇹甚至能在纯 C🐷PU 上满足实♈时 官方🧘♀️数据显示 🤾♂️Fla🙎sh-L🦝ite🔼 在 A1🌟00 上比😐🥙旗舰快 1🙂🚳2 倍，在 🇧🇷⏺NVIDIA ⛹🍪Tho🤙r 上快 5 倍👫⛸。
对于大量中小律所🇬🇲🧽而言，这是👨🚀🈵一笔颇为沉重🤤的负担🚭🌓。可这个世界本质🇩🇲📦是连续的🐛🕌，比如大🥐家电本来🇹🇫🐢就存在，你只需要🏭🔇用新的🧝♀️🦶方法重新做🇨🇴🤽♂️好👨🦲🦛。不懂代码的人🔯🎧，开始产🆗💘生一种深层的🌌自我怀疑🙅♂️。问：刚才你说智元➿已经断⛰崖式领先，你怎⛽🎳么看宇树科🐑技？ 彭志辉：📷我觉得🚈宇树是一家非常☕了不起的公🈳😑司💬。因为它的🥎🙏感知能力😇，对环境💁♂️🚧感知，决策系🕝🆗统，一些⚠基础的零部🙀件、传感器🔓🛂、机电，🇸🇭都是非常🙊强的🎲👩🎓。当然，🎟🇦🇼国产欧美第四页字节的AI商业📜化，目前依然😵↪依赖豆包等消👈🌛费级产品的🕸🇱🇺广告变现和云🏄♀️🧖♂️服务收入，t🇳🇨o B🇧🇬🇸🇷的深度渗透还😎🧻在早期👨👦🦆。
