（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🇦🇶：NVIDI🔸🔈A A100（🎃训练和基准评测）👨🚀🏵 车载/机🤪器人级边缘：N🍀VIDIA Je🇩🇪tson Tho🏒r / 🧾♋DRIVE 🅿🈸AGX Thor💃😣（66 ms☸🕓 实时预算🍔📆 @ 16 💷🇱🇮Hz） 端侧 C💣⏬PU：F🇦🇮🇽🇰lash-L🐓ite ▫🇹🇩甚至能在纯🤳⏳ CPU 上🧞♂️🇭🇲满足实时 🇳🇷♦官方数据显示👻 Fla🤗sh-Lite3️⃣☠ 在 🥁A10🔫™0 上比🤳旗舰快🍆🗜 12 倍，🐶在 N🥛📎VIDI🛴A Tho🐥👱r 上快 5 倍📩🐃。
然后是上线验收🆑🐒，会涉🌥👛及到仿🧑🦄真开发和验证，以🚓及真机的🕊🧾软硬件集成测🇱🇮🇾🇹试🌓🐸。图片来🧞♀️💓自网络👨👨👦🇦🇽。伴随本👙🥵体技术升🇸🇰级、应用价值💭挖掘、产业生态共🚿建及商业🇧🇲模式持🌊续完善，🦑🤸♀️未来行⚱🚳业竞争🥦🇸🇯将聚焦应用能力与🦚商业价值交付🔋。
但把它们🙂🖋接入真实的业💉🇨🇼务流中，总有意👮想不到的崩溃与失🕰控🧞♀️。公司除了🇱🇦👇我们两个，也有很🇷🇪⏯多其他的优秀人🏁才，很👩💻多决策包括🥒🐩一体三智其实都🥓🇺🇸是管理层共同思考⏳🦢的🇦🇫🗜。中国的 AI 😪路线不应是👨⚖️模仿，而应👶是组合，🥵🐴发挥我们在工程落🦓地上的优势，用小👅模型组合成🤓🚵♀️一个更大🗑的智能系统—⚡—这才是中国🐘📮式的解法🌚🧺。
