（来源：上观新闻）
对于这两大行业❕🇷🇼的差异性🤽♀️，公司选择将👪自研主控⚡🇳🇱芯片、低功耗架构😚🧠、实时调度等核心😱💣IP，🥎跨车规/机器人🥍🇦🇮场景复用，以🎙此降本提效🥏、快速迭🔎代🇨🇫。这是一个从“视觉🤽♂️🇨🇷渲染范🤛🛳式”向🚍“可微分物理引☹擎范式”🇧🇫的根本性迁移♏✒。
研究团队为此设计🇦🇪了一个专门的😄"测量值🚑编码器"，核心思💩👩🎓路是"傅里叶特⛹🇳🇬征嵌入"——🛋🇲🇾这是一种在🎻信号处理领➖域常用🎼的技术🇫🇴🔲，可以把单个数值🧿😲扩展成一组🇲🇦🇬🇹有规律变化的波形🌐信号，🇧🇸📆让神经网络更容🇳🇷易捕捉😋🎦到数值之间细微的🇦🇼🤑差异☑🌊。这个过程通过🦑⚔物理仿真引擎来💥实现，系统会👩👩👧计算布🌮👻料在受到拉伸🎠或堆积时的真实💆🎻物理变化，包括褶🆎🥽皱出现的位🎒🇯🇴置、布料下🦌垂的方式、紧绷🍂🕓时的纹路走向👨🏫㊗。
如果你想构建一🕋个融合🚜扩散模型和自回归🔎模型，你🕥🌕也需要🚷一个通用9️⃣🙄可编程的❔🇻🇨架构🇻🇨。而有些承🇧🇸诺则是隐性的，例🏍如很多😌上游的投资是由🦶😨我们的供应链合作📿伙伴推动的，因🎻👩🦱为我会对这些🦴☢厂商的C📧EO说：“♎让我来告诉你这个👢‼行业规模会有🇳🇷多大，让我向你解💙🐧释原因，让我跟你⌨🎊一起推演，并💝展示我👨🏭所看到的🗻。
