（来源：上观新闻）
今年可能会逐👝🔝步开源百万小时量🍟🐦级的具身数据，🈯明年可能要上千🇱🇧👷万，这个在行业📫🍻里也是遥🕺遥领先💟🇸🇴。我们相信能力可以🎯复用，只🇬🇩要是核心🇲🇳🔔的品类我们都🏃能做——这些 “🚿反向决策”，让追🚰觅活了🌞🇬🇩下来🐽⛔。部署/推🇨🇫理端：论文明确测🍪⛷试了三类平📄台—— ⚠云端 GPU🇸🇻🇸🇲：NVIDIA ♍A10🛍🙎♂️0（训练↗和基准评测） 车👩🦱载/机器人🔄🇮🇪级边缘：NVID🇮🇨IA J🇬🇫🈴etson🌸🏝 Tho⏱r / DRIV🇦🇸🕗E AGX T🚥hor（66 🏪🌴ms 🧣🔩实时预算 😳@ 16 Hz）🛄🦂 端侧 C⬜PU：Flash🇬🇦🥠-Li👨❤️👨🐴te 甚至能在纯🇬🇦 CPU🐫 上满足实🕰👩🌾时 官方数据显示🇸🇧 Flash-🔱Lite🥙🎯 在 A🌠🦶100 上比📃旗舰快 🦛🕰12 倍，🇬🇬🤟在 NVIDI😡👩🔧A Thor 上⏹🎬快 5 倍🎪。
转头卷👨❤️💋👨🍽上了大✴🔽电池👩💻🏊。国际电商业⚽🌀务方面，👳👜据此前媒体报道🔉🍷，TikT🕟🇨🇬ok Sho🐺p在2025年活🐆👹跃消费者达到了4🐜💆♂️亿，GMV😯已经接近千亿美🖕🙌元规模，在海外主🦏流电商平台🤺中增速最🛋🎥快🇧🇷🤲。
三档模型全部落😫在 66 🤢ms / ☺帧的硬实时预🌍🥀算之内——这🇬🇼😍个数字对应🎀💷人类驾驶员🚧💏反应时间的中位🥝🇦🇷 1.70 秒♿✨再减去🍃 OS 和通信链🗜🥭路开销👀。这种环境可以把成🇲🇷熟技术🙎🇺🇾做到极致🙄的产品化，🇵🇼但很难容🚺🔔忍那种"📉花了三个月发现此🎑路不通、推倒🙆♂️🏇重来"的研🇧🇲☯发节奏🚻。
