（来源：上观新闻）
4、今天发布会🏋️♀️🇧🇳多次提到🗝图像化和👯♂️👨👨👦空间感知🇹🇦💥，对于🇦🇨机器人尤其是🇬🇸具身智能而言，这🥅一代芯🍣⚒片和产品主🇩🇯🙅♂️要是在解决😠🙎哪些核心痛点？🚤 杨先声：过去激❇光雷达已👩🦳🇽🇰经较好地🧣⛄解决了机器人🕋🕕“移动”层面的🤢感知问题，但并没🔝有真正解决🇨🇩“操作”这🌚📝一更关键的👩👧能力瓶颈，🐾✝而操作能力恰📪恰是当前🇸🇭🐃具身智能走向真实😶♿场景应用的💟核心门槛🌻。
（本文首🤽♂️🍇发于钛🎖媒体APP，作🆔📰者｜李☺程程，🚨🇨🇮编辑｜胡润峰🔕🤽♂️）📕👨🏫。第一，原➿🤹♀️生支持F🍥P8、M📝XFP8、M🥪™XFP🎈🛬4等低精度数据格🕐🎰式，内存占👨🎨用降低50%以🏈🐵上，计算能🇲🇷🍤力翻倍🏥👩🔬。寒武纪同🔆🕓样在发🇬🇬🐕布当天宣布，已基✴🇩🇬于vLLM框架🚺完成V4🍮-Fla🐻🏠sh和V4-🚈🚞Pro的Da⏪y 0适❔配，代码开源🛳🧗♀️到Git👩⚕️Hub🐆🃏。
而其它多数具身🇨🇨智能公司的做🌟🧘♀️法是基于开源🧝♂️⭕的多模态🦙🧞♂️模型做具身🧬模型后训练✊⛰。硬件特性也被深🇵🇦度挖掘：ML👨💻U的访存与排序🤗加速能力被🇿🇦🔪用来加速稀疏A🇪🇹🕔tte🏋️♀️🌭ntion和1️⃣Index🥫®er结构，高互👨👧👦😹联带宽和低👹🎓通信延时将分布式🕠😢推理中的通🛋信占比压🍮到最低🤾♀️。V4-Fla🛥👆sh的推理能🎬🏙力接近Pro版🇹🇫，但世界知🍭识储备稍逊；简🏴单Ag🥴ent任务🏛旗鼓相🤳🧹当，高难度任务🇬🇾🌅有差距🇾🇹。
