（来源：上观新闻）
部署/推😼理端：🐼论文明确测试了🇧🇶⚖三类平台—— 🈶🧫云端 ↙🆘岛国色呦GPU：NVID👵IA A100（🇺🇬🤒训练和基准评测）🦸♀️ 车载/机器人👩🦱级边缘：NV🕖IDIA J🍇etson🤜🇩🇿 Thor🧼🌸 / 🇳🇨💐DRIVE AG🇲🇭⚜X Thor（😎🎤66 ⬆ms 实时预算 🌸@ 1⬛6 Hz🍜🥢） 端🇲🇶侧 C🌽PU：F🛤🛍lash-Li☎🔭te ⚠🛫甚至能在纯 CP🇫🇴U 上满足实时 Ⓜ🇹🇱官方数据🎛显示 Fla👺sh-Li🈚❇te 🔏在 A10🤫🐻0 上比旗舰快🧰🖐 12⛹ 倍，在 👷🐖NVID🇵🇹IA Thor 🚴♀️上快 5 倍😁。
此外，📿👤用户需🌏🇱🇸要投入时间和🇱🇾精力进行学习，才🐻👣能上手使用Fig🍪岛国色呦ma；人人👩👩👦👦都可以用Clau🇮🇱de 🛄Design设🍔计产品，且与编程👩🌾环节无🕌缝衔接，F🇵🇱🏄♀️igma🍙却很难做到这一🏴点🌺🥰。
