（来源：上观新闻）
他的研👩🦰🕵️♀️究把那些“只🎏替代不创造🍠👩💼”的技术路径🎽🐰叫做“平庸自动🚠化”——机器🙋顶替了人，但没创📲造出等量的新需⭐求🌘🕓。当时行业最大难题🇰🇷🚴♀️是边界问题（比如🕕🏮识别割草范围），🇸🇿市面上有 R⛹TK （实时🕵动态）等⬇方法，我们预测🥴🥼车用激光雷🔽🚨达会迅速🥶降价，于是第📌一个把🏭➕车用多线🦓激光雷🛀🥨达用到了割草机🤙上，来解决感知💣和算法问👨🎓题——😍这是我们的 “+🅱1”🏞。
自家卖的“100🇱🇾W”、“66W”🃏🍧的产品，甭👯🇦🇷管标注的🗝是多少，🦐🖐通通都是🤴🇬🇼 22.5W 🥉的实际🇲🇰🐣输出功率🍤… 消费者😿花了更❎多钱，却买🤣👝来了一模一📼🔓样的东西🇱🇾🛠。有了估值🇬🇳，才有确定性，才🦚🇦🇴能与大厂的💝🎙抢人机器正面过💆♂️招🧗♂️🛫。部署/🤣👺推理端：论🇲🇽日本美女性精品文明确测😕👯试了三类平🍴🤦♂️台——👥🇿🇲 云端 G🔼🌃PU：NVID🇧🇭IA A1🌼00（训🗿练和基准评测）🌕🥒 车载/机器人级🇹🇲📓边缘：NV📋IDI🧗♂️💡A Jetso🔔🐥n Thor /1️⃣🖕 DRI🇾🇹VE 🌋♒AGX Tho🇲🇷🏂r（66 m⏩🕑s 实时🧐💙预算 @ 16😖 Hz） 💆端侧 CPU：🍠😧Flas🇨🇲🛋日本美女性精品h-Lit🙌3️⃣e 甚至🇸🇪👢能在纯🎛🐘 CPU 上👹满足实🔽时 官方数据显🕎示 Flas🧱🦒h-Lite📐🇧🇼 在 🆑❎A100👇 上比旗🎲舰快 🇸🇯12 倍，在 🥽🚕NVIDIA 💃Thor 上🐗快 5 倍💛🌴。
