（来源：上观新闻）
所以本文就🇨🇺解码分析: BA🚴♀️DAS-2♻.0是🇸🇯🇨🇱什么产品 🛸他基于什么物理硬😼件 他能到达什么🇿🇼样的性能 他是怎🇫🇷🎰么利用V-🇻🇬日本国产一区二区JEPA2 的技🤗🐕日本国产一区二区术实现 他目前的🤥🥣发展和挑战🧔🚅约束是什么 未📨来世界模型怎么💁帮助自动驾驶🎲🇪🇭以及Phys👢ica💶🍝l A🚌🥤I的发展 🔏🐖希望给🔱大家带来一些信🥴↕息和启发 一🔽🥅、BADAS-2🦚.0 是什么🍟🇧🇷产品？ B🔻ADAS（🈯Based on☯ V-JEP🕷🚖A2Advanc🇩🇪☑edDr🏫iverA📶ssistan🐻ceSy🇺🇲🐘stem）👨👧📍是 Nexar🎩 AI🤺🎈 推出的第二代"📹⚫碰撞预判（col🇼🇸💷lision a💑♋nticip🚠atio🇳🇷🧫n）"模型家族🛩🍋。别的公👥👱♀️司会在出发🇧🇻⌚前把路径想清楚🥜，所以他们按规📇🥨则行事🐅📘。最朴素💥😤的对照实验😯🏰。
” 而对于🚍每一个身处智能化🇪🇹浪潮中的企业📀决策者来说🇬🇲🤝，不要把安全当作🔘🇫🇯业务狂奔🌃之后的“补课”，🇺🇳🦑而应将其视为出发🥌🔌之前就必须铺好的💩“路基”1️⃣。“很多人看到报道🐠🤠后投了简历，这🇫🇰对我们降低↙👩❤️👩招人成本和🐿🗿提高筛选标准有👹🇲🇭很大帮助🔐。部署/推理👾🔍端：论文明确⭕📲测试了三类平🎃台——🔙⏯ 云端 GP🗣⏩U：NVIDIA🕤🇻🇮 A100（训☹练和基准评6️⃣测） 🦂车载/机器人级🔛🚯边缘：NVI🇨🇻🐘DIA J💐etso🛀⏪n Thor 📌♠/ DRIV📌E AG🕎X T©🥦hor（66 🥐ms 👬🇦🇶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 F🌈lash-L🗓ite 在 🐐🕋A100 上🌒🔙比旗舰快👮 12👎 倍，在 NVI🌞DIA ↪🥖Thor 🌑📘上快 5 ☁🦄日本国产一区二区倍🇧🇬🇪🇸。
