（来源：上观新闻）
"他很好地🤳管理了📓🐙这种局面🍓🇿🇲。但问题也随之🍱🙏而来，纯视觉🇪🇪方案在弱纹理、光📚照剧烈变化等👩🦱🇰🇪场景下的鲁棒💛性，能否真💗正满足实际🤔部署需🇺🇸求？ 从👩🎨ETH3🇬🇳🏮D和O🇹🇲🤣xford Sp🖇ires的👩👩👧👧🈷测试结果看，模型🎚在这些极端🥤🇭🇺场景下依然保💐持了较好的精度，🇦🇹但实验室数🛷据与真实产线🇮🇱🅿环境之间的差⬛🤬距，仍有待⛎🙎更多应用案例来🎞↔验证🌈🇻🇦。
)大模型蒸🌭馏到 86M👨👧/22M ✂⛵两档； 👣🇬🇱(iii) 🔽⬛可解释©性——注意🕎力热图 + 视觉↪语言模型（🥊VLM）🧗♀️生成自然语🦑言行动建议（🤚99精品2BADAS-R❣eason）🦂。因为它用上一阶段😦🔅的逻辑，去解释🍎一个已经🥡👩🚀进入下一😩阶段的🍑💤行业📖🥉。当你的网络模👨👩👧👧型足够大时，🆚任何只🥕做你局👮部的公司都没✍🚔法和你竞争🐯。碰撞预🥰🤒判需要的🐆是后者——不是🍈"前方车辆的反光➰🇻🇨细节"，而是"🐔🐵它的运动趋势🤡会不会与🇮🇶🦎本车轨迹相🐑交"🐾。
