（来源：上观新闻）
但这不妨碍🏋🤦♀️他们想要它🇲🇨。从这一角度⛲来看，Deep🇹🇭📮Seek是否会融🇱🇻资，不确定性依然🇸🇦😋很高🇳🇱💭。因为跟训练大语言👩👩👧🐮模型的数据体🏧量相比，具身领域🕒🛐的智能可能🇧🇹🤸♂️差3-5个数量🏇⚰级规模，数🏭👓据缺口很大，要📟求比较高，还要求👮🤽♀️物理世界各种🇮🇩🍰接触，🇨🇿力，摩👮‼擦力、重力等等，📕💧这种高维的数🏴✍据采集成本也📫👩🦲非常高🍮。突然动情：中国街⬜💸上同时走着洛🛁克菲勒、卡👱🇹🇳耐基、乔布斯👝和比尔·盖茨 晚🇺🇬💜点：1🇧🇩🛴000🇱🇹 亿已⚔😿经不够🛡有想象🅰力了🔃⛹️♀️。
这也是为什么现👨🏭在很多车5️⃣🈶厂也开🎗始布局机器👐人，最典🆔🦸♀️型的是特斯🕒🥜拉，也是行业标👩🚀杆🇹🇩🦁。。2.0 F🤪lash♠ 和 🙎♂️Flash🇸🇸💛-Lite 🌏🌗的延迟表现首次🥾让"真实碰撞🔝🍿语料训出🇭🇹来的感知模⏸🇨🇴型"具🥪备进入量产车◼ ECU 的🚛可能（之前 1.🤷♀️🔬0 的 2.5 🦗s/w📓🇦🇪ind📙ow 是无法接受❔🤗的）➰。
