（来源：上观新闻）
具身智能🔻💏不再是一次性的🇲🇵🐖技术秀，而是可复🛀🤽♂️制、可推广、可长🇸🇯💁♂️期迭代的产业👩👧基础设施，🦸♀️🆎一步步🔵✋从简单场景👣走向复杂环境◀，从单一🥁任务走向通用能🐓力🍹。为下一代人工智能🐉🎦加速器设计的😂封装成本高⛷昂，即🕞🐩使每次处理运行🔝的单元数量只有适🙆♂️🕕度的提升，🏌🕍也足以🎇🚺证明对新工艺开🇷🇸✳发的大🌨🔙量投资是合🎼🍌理的🦷😛。而TPU确实🇦🇴📪针对当下AI⬜🍔计算的主要增🥳🎉长需求和用例进😜行了优化🍘👤。当时机🔈哥还想着🏤🇸🇴，好歹👮♀️还剩下个小🇦🇿🎭而美的 F📬🏄♀️lyme🛴🤞 可以期待👨👧👧⏸。2026年🦸♂️2月 👲😀Cerebr🧸as完成H轮🍆融资10亿美元，🛥🧢估值230♊🇮🇲亿美元，🕢投资方包🌪🏴括Tiger 🥮Global、🇹🇻👢AMD、富🏍达🐜👩🚒。
所以我们的思路🏵是，精🇧🇸心打磨产品的核👨🦱🤕心基础功能，认🧷真规划设计，📛🧹让产品尽🦡🔻可能隐形，🐀不干扰模🔟型运行，随着模型🇵🇷能力提升，实现更🇹🇦🦜多功能；同时👨🏫为高阶用户提🃏⛎供高度可配🕸🕔置的选🇪🇹项，比如市🏴面上已经有子🚵智能体的相🍈🇮🇲关实现，用户📖可以自主体验、尝🚝🔶试，我们也™🇿🇼从中汲取大量使用🥉反馈，之后再把这🚊🥉些功能简化，⭕🇮🇸普及给所😥有用户🍡🇸🇷。这类AI🏨💛系统为了计算效率🧝♂️，会把视频🦹♂️🇵🇬在空间和时🥄✌间两个🐺维度上大🚝⛴幅压缩后🥢再处理，就像把一⚖张精细地图缩⚗🇳🇦小到邮票大小🏕。因此，程🇩🇴老早年的⏲工作重🇱🇷🐡点，自然落在🥛🇧🇴军用飞🙅♂️🇭🇰机上🗳。一个值得关💏🌏注的细节是☕，加了NUMI👦NA的1.3B小🧼模型（4🤜💺9.7%）居然🚎🇰🇷超过了完📤👩全没有任何辅助💓的5B大模型（♍🎵47.👶😾8%），🇰🇾这说明NUMIN🤨A的引🧙♂️导效果弥补了相当🥤🇵🇹一部分🏮🌳参数量带💭☣来的能力差距🌎🎙。
