（+微:hywyysxs）
与传统方案不同🎣📧，AI5彻👗➰底砍掉🖖⚗了ISP图🦷👗像信号👨👩👧👧🛂处理器，使摄像👨✌头原始数据直接输☎入神经网络，减🥔少了处理延🚀🧖♀️迟与信息损👶💳失；同🇦🇺👑时砍掉了GP🇹🇫🔈U组件，将渲染任🚤🖥务交由座舱芯🇬🇾😂片，使晶圆面积完👺📳全服务于🇹🇱♨神经网络计算单元👬🇧🇭。更全面的评😲😰估是未来工作的🧹自然延伸🇬🇮😬。这会让实际测试次🗃数增加30🧚♂️🎚-50%🏃🧒。Becky：🏚📈被自动🇻🇨🥛驾驶汽🌰车载着走，或者🇲🇲被真正🧯的人类驾驶的🇺🇦👩👧👧汽车载🇲🇼着走 Je👩🦱🇺🇦nsen 🥑Hua🦇ng： ↗是人类驾㊗🤒驶员，我不知道🖐🇸🇲为什么“人类🕓司机”这个词🕌这么难找😹。
三个最先被产🍧😚业验证的🌧🇲🇩应用方向 从已🇷🇴🌂落地的客🌅户案例倒推，Un↖🌕i-1.🔀🔏1 API🗿在以下三个方向上🦙，已经有了清晰➗的ROI模🎁👨🦲型： 1. 🇬🇵广告本地化 🙍♂️™一支在纽约拍的📺广告主视觉，要🇮🇴㊗在东京、利雅得、🏄♀️巴黎、📦上海各发📹一版🔅💽。实际体验下来，📵它的风不🇱🇻🛳是对着🌰你直吹，是在🙋♂️💜房间里不👨👧👧停循环的，MF🖥10 设🉐↗计了 😃💄10 个风档，1🇭🇲 档在⛳🎇 1.5 米外基🇸🇧☕本感受🦛🧨不到，要❄到 3 👀档才有🇱🇻明显风感🌨，到了 8🚜🥐 档以🙆上可以吹🚉到 3 到 4🇩🇲🧚♂️ 米远🚴🤴。
结果显⛰🙋示，精选⛪👽后的VLM数🇰🇭据多样性得分为👨👨👧1.93，👨💼与通用VLM数据🥬的1.96🔨🌮非常接近🇸🇲，远高于具身导👨🏭🇧🇼向VLM数据🍕🐧的1.62和VL🇲🇪A数据的1.26🥑💕。GoCli👩⚖️♦ck-B（0.🇬🇵2B版本）更快🇰🇷，TTFT仅37🚕.7毫秒🎆，TPO🦁🚟T仅4.1毫🚯🧺秒，速度优势📊十分明显🌎⚰。
