（来源：上观新闻）
部署/推理端：🇧🇫🔁论文明确㊙测试了三类平台🚬—— 🇾🇪云端 GP🐀🍻U：N🏐VIDIA ☘A100（训练🙏和基准🚻↙评测） 车🕣载/机器人🎌级边缘：NV🦍IDIA Jet🛤🇪🇸son Th🌴🥴or / DR🇨🇲IVE🌬 AGX T🏝hor（🛢66 ms 🧱实时预算 @ 1😩6 Hz） 端侧📬🥞 CPU🌌：Flash🛰🤓-Lite 甚至😼能在纯 CPU◽ 上满足实时 🍽官方数据显示 F🔆🌗lash-Li🤴te 在 A🇹🇯♐100 👂⚗上比旗🐟舰快 🤟🧵国产免费一区二区三区不卡12 倍，在 N🇦🇬👨👦VIDIA ⏰Thor🔲😈 上快 🕹5 倍🏴。
这就进🐋🌉入到第三阶🗂🇧🇪段——大多🥂数第二、第三名👬企业，只能做🔇到比第一名便宜🥒国产免费一区二区三区不卡 10%，性能💣🇹🇨稍微好一📔点😕💠。也就是说，一🌵🈲旦尝试切换算力路🇨🇬👉径，例如转💌向国产👨❤️💋👨芯片，问题就🇳🇱👺不再是“适配”👸，而是“重写”⚡。自进化系统🧞♀️在实验室中🆘跑通 100 轮🏋️♀️👽和在大规模用户场🥨景中长🇬🇼👨🦳期稳定运🇳🇫📀行之间仍有距🕒离👮🔙。
