（来源：上观新闻）
部署/推理端💹🧪：论文明🏈🦸♀️确测试了三类平台🏀♑—— 云端 G🎨🇰🇷PU：NVI🇮🇪DIA A100🛃✏（训练和基准评测🇲🇱） 车载/🌨机器人级边缘🏝🚆：NVID🗞🚤IA Jets🇵🇬on Thor 🧫/ DRI🇧🇮🖊VE AG➰X T👨🍳🏴hor（66🌯 ms 实时👨👨👧预算 🏊♀️系列1～100@ 14️⃣6 Hz）⬜💮 端侧 C🇬🇸🍋PU：Fl🙎♂️🀄ash-🌔🔢Lit🇮🇹e 甚至能在🇳🇪🗓纯 CPU💖 上满足实时 🚅☄官方数据显➕示 Fla🥰🏌sh-L👨👦👦🏞ite 在 ⛰A100 上🤚🥦比旗舰快 12 🇳🇦💻倍，在 NV🧙♂️IDIA Tho🇧🇼r 上快 5 ❔🥫倍🔞👳。
IDC预测，2🇭🇳030年全🚮👙球人形机器人出🔭🤾♀️货量将突🦞🤟破51万🇹🇩台，年复🤽♂️🐼合增长率近95%🆘。” 魏俊表示，这💝🔢也标志着AI算🦗力开始进入“通🇹🇷🥺胀周期”，🦂💯Token作为计🚭🇰🇭费单位，其单🇳🇷🧺价随算力🤫🙄成本水涨船高📌。最后，工业🇸🇽👨👩👧场景比家🔉庭场景和商业场景🌐更可控🦹♀️🕊。微米级↕的接触力分布、毫😗🀄秒级的滑👨👩👧🐗移和震动检👩🔧测——这些不🔺🐊再是实验室样🇩🇪⛹️♀️品，而是可以装进💴产线的标🇳🇿🔻准件🍥。
