（来源：上观新闻）
不是“看📙不见”，现在的大✌模型基本都有视🇿🇼🙈觉能力，你把一张🇨🇰🖇照片发给它，🧾它能告诉你图⛹️♀️🛸里有什么🙂🤐。这些需🐶求天然带有间⛲👴歇性—🇬🇭—企业不会天天⛸🇭🇲办年会，商场不会🔜周周搞开业，⏹⚫景区不会月⚗月有庙会🚶⤴。这提醒我们，🤶虽然精巧的训练方💓法能够在很大程度🆒8️⃣上弥补规模的不🧑足，但在🚣♀️某些需要大量👲🇹🇭事实知识储备的任🙇务上，模型规模🇨🇭🇺🇸仍然是一个重要🕙🇬🇩因素🔽。一旦科研成果难🇨🇬🎣以评估、资本🎿🍤不敢早投、产业缺🤯乏承接⛄能力，最终都会导🏳♾️致大量技💐🍅术停留在论文🧶🕑阶段😋哈起码最新地址。
你们说有🇫🇴了这套算法之🤹♀️🐀后国外的模型🥐⚔会不会想着扩大优🇪🇪🇰🇵势，国产模型💻🌕会不会想着奋起直🇨🇴👩🏭追？ 到时候🇺🇳🦍各种多🇨🇲🚘模态、长上🐰🎻下文的应用😏大批量上线，因为🎫🌍更好用导致💲👨用的人和场景🤮🍷成倍增🇪🇷🖖加，全球真正需🔒要的算力和存储🇬🇱硬件不🥶⏲仅省不下来，🇹🇬反而还会被巨🇩🇰大的需求🏊量直接拉爆💧。过去几👘🇲🇷十年，机器人😈已经广泛应👨🌾🔁用于工厂🤝和仓库等🥺各种工业生🏐产场景，原因很简📤单：环境是结🇪🇪🧧构化的，物🕢品的位置是🤕🤞固定的，任🚣务是可重🦝🇨🇽复的，机器🥵人只需要把一个标😸准化动🙅♂️作做准、做快、做🙆哈起码最新地址稳🐗🔪。它正在做的，是把🥘🇦🇴“高密度资源”变🇸🇱成“高🌇🍹效运转的系🍠统”⌚📧。我们正处于🌶从“以系🤫统为中心🍵👇”向“🤟以数据为😴😩中心”转型的临界🤹♀️🚱点😌🙎♂️。
