（来源：上观新闻）
成本的另一半答👩🎤案，来自😤🇧🇿整个中国供🌁🎡应链的集🚏🎆体提速🔞📑。自变量自己也说🍷🔫得很清楚🔼☝：「与58到家🇭🇳的合作，让我们💕🤼♀️获得了真实宝贵🦖🤼♀️的场景数据和用户👮♀️👵反馈，这将极大加🎙速机器人能力😠的提升🎩。
这种分层支🧭持，从根本上🦜📼降低了创🦢🇪🇹新创业🖊“从0🇬🇶👂到1”🐙和“从1到1🍶0”这两个最😥🇬🇳难的坎☘。基于此，智🇧🇯现未来的规划很明🇭🇺🤓确：一是持续💋🇬🇸深耕AI⚓🌷+工业软⛲🗡件研发，迭🇦🇼代优化专属大模🧢🧜♀️型和小✌🆓模型，聚🤾♀️焦先进制程适配🧁🚈，强化模🖋👎型精度👟与场景应用🐂🎆能力，打🏏造差异化技术壁🇵🇾垒；二是🇹🇿🇨🇭加快产品全链条🖌📣布局，在现有全栈📙AI矩👌🤴阵基础上，向全📙🇬🇺厂系统级解决方案👜🥪延伸；三是🇹🇦🇾🇪深化生态共🧒🙋♂️建，一方面🐣联合头部😟晶圆厂打🔠磨场景化产品👰✂，另一方面联动高🧕🥿校与产业伙伴🏰共研技术，推动国🚼产工业软🇱🇮🇲🇾件从“单点优😛秀”走向“全域领🌻🇲🇽先”，助力产🙆业自主可控🇬🇺。
目前，🇭🇰Tiiny AI🔥 OS支持超🆕🇵🇫过50款主🇰🇬🧱流的开源模型🇮🇹，以及100多款🗺©Agent工具🎁🥎，比如Ope🇨🇬nCl🧗♀️🕣aw⬅。向海而兴，🗜👩✈️是强国🏤崛起的普遍现象🐁。模型迭代方面，⛴🇸🇨预期节⤴奏约为每年推出📚🛂一代旗舰模型（如😙GLM 4⚡.7到G☔🌄LM 🧒🔵5，MiniM😴ax 🚷M2系列到M3系👋🕤列），中间伴🔏随强化🇹🇬🇧🇷学习驱动的小幅🍞升级，停止迭🔸🎋代意味着失🇲🇰🇮🇩去竞争地位🐈。
