（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：N🙊🔚VIDIA A🇹🇴🇬🇬100（训练和基2️⃣🧣准评测） 车载🎳/机器人级边缘：🇩🇿NVIDIA 🖨🦋Jetson📽👘 Th🇬🇺or ⚾/ DR☑🥜IVE AGX 💡👨🔬Thor（6🎟6 ms 实时🏄♀️🇩🇬预算 @ 1💥🌻6 Hz） 端🈺侧 CPU：F🐱lash-L🇩🇯ite 🇧🇫甚至能在纯 C🎪PU 上满足实时🇳🇱🏕 官方数😞↖据显示 Fla🐞📹sh-Lite🧡 在 A10👨👦👦0 上比🏙🍠旗舰快🇹🇩⌨ 12🇵🇲 倍，在🕍 NVI🔒🚁DIA🈺👱♀️ Th🇬🇲or 上快 5📰🔰 倍🇫🇴👹。
国家数🧢据局3月一则🥥🥫数据显示，中国日👘🇨🇽均Toke🌃🤬n调用量已突破🇽🇰140万亿，🎎较两年前👛🔥的1000亿1️⃣增长超过14🖼00倍🥺。拉奥则很可能是🇮🇪📝唯一一♻🐨个从未在🧫科技播客露面的、👩🎓同级别的AI🇲🇻🧴公司高👨🦱🕋管🇱🇾。
正如中国科🇦🇮学院自动化研👨🚀究所王亮所言，机🇪🇸器人必须对物🍯🔆理世界有基本🥜的预测能👆力，包✉括理解物体的材🎍质、重量、运🦑动趋势等📼⛹。于是，记🧲😬者来了🤠📽，问我都有👨👩👧👦啥，我说吸尘器🚵♀️👆、扫地🦏机、充🔂👩💼电宝，↖对方就觉得这🇩🇲怎么写呢😂？不好意思……⏳🈵走了🇦🇨🐲。
