（来源：上观新闻）
这一设计借鉴了🇲🇵日韩中文乱码制服经典SLA👙M系统对空间信息💤分层管⚠理的思⚾☸路，但将🈹传统方法中🔳依赖手🎖🦛工设计和🌊🥩复杂优化的部👀🔇分交由模型统一🇨🇲👰学习完成💜🇲🇲。” “自己跑🦉🍓”： 自主导航🇲🇦规模化，🙆是今年最值得关注⏹的变化♍💄 如果说速度的提➿🏄♀️升是工🔋🧜♂️程迭代的自📌✉然结果🇩🇴⚰，那自主导航技术🥇的规模化💰应用，则是今年😇👩🦱赛事更具🦒里程碑意义的🦝变化📭。而钧舵的💓触觉传🧠感器，正是破🏘💀解这一😴🇦🇷瓶颈的关键☀。
部署/推理端：🍐论文明确🎳测试了三类平台—🔬— 云🇳🇿端 GPU：NV🖇IDIA🛷🌑 A100（训🧗♂️☪练和基准🕞评测） 车载/机™器人级边缘：N🇺🇿🇴🇲VID🖕⚾IA Jetso📯🥟n Thor 🤣/ D💰RIV🇧🇼E AG🥴X Thor🍐👙（66 ms 🦕实时预算 @ 🐞16 Hz）🚟🇫🇲 端侧🇦🇮🌶 CPU：F🚦lash-Li🐅🚝te 甚至🎄能在纯 8️⃣CPU 上满足🎣🧀实时 官🚔方数据显示♟️☠ Flash😀-Lite 在 🔱A100 上🐚比旗舰快 12🌎🎹 倍，在 NV🇷🇴🧛♀️IDIA Tho🇸🇧r 上快🦑🦒 5 倍🐫🕙。
