（+微:hywyysxs）
AI 是美国重新🇻🇪工业化🏹▫的最好机会，因为👩🦱🇮🇹它需要三🇮🇳⏱类工厂：芯片🔃工厂、计算机工🚦🕔厂，以及🌭我们所在的🈺📟 AI 🌭🛀工厂😖🦹♀️。换句话说👾，这不是👩🦲🎅一道非此💉🇫🇰即彼的墙，而🏓是一个从"完⚰全不相关"到🇲🇴🌋"高度相关"🎀的连续谱🥧。当前板📩块需求驱动逻辑⛅🧖♂️清晰，💇高油价与🇲🇰下游高景气💘🇧🇮形成共振，继续看💻🔧好锂电设备与🔹🚵固态电池板块☃🇻🇺配置价值🤗。V3.🇸🇷🇬🇭2有个▫🌔让工程师极其🇰🇼头疼的痛点：🌭🎩新消息一进来，5️⃣🎮模型之前的思🇫🇯考痕迹直接👨🏭🕑清空🤞。第二，可插拔的一👎🌐致性🎙🇲🇲。而机器人操作😉轨迹数据——🛴🍏比如LIB👨🎨🏛ERO（一💢🈂个机器人长🤥时程任务🗃🇲🇻数据集）、Br🇸🇽idge🔃🎾-V2（真✅©实机器人桌面操🍆作数据）和C🇸🇯alvi🏏🦊n（一个机器❎☯人语言条件操作🧬基准测试）🇳🇵——则形成了🌃一片紧凑的"小岛☮🛂"，与VL🇹🇯😔M那片广🈳👨🚒阔的大陆之间隔着🙍♂️🇧🇩相当大的距离🇭🇰📗。
那些能借助相邻产🕡🔛业实现标准化的模🇹🇯🇭🇷块：例如结构🍧件、电池系统、🇳🇱🐍部分算🦢力平台灯有望率先🛰从垂直👨🎓🕚整合转向外部💊采购♦。AI时代的显示🇨🇰创新很难靠🔍🧸单点技术完成，希⬆🧔望ViP技术🇨🇬在材料、🗞🚜设备、工艺、驱动📌🇸🇷、终端和应用场🆎🗺景之间进🧐行更深层次的📒⛹系统协同🏃♀️。今天我们要聊的，🇼🇫正是普林斯顿🚢大学两位研🇲🇽🇬🇦究者发现并解决🇰🇲这个问题🙎♂️的方法👨⛅。这有三条路🇪🇺径： 第一是提🚶♀️高 UPH🐓🧔。有人说🤼♀️这是循环交易🕓🏜，说你🇹🇰们为什么要这🎑🇬🇦么做，完全没🧠😨道理📬。
