（来源：上观新闻）
正是为了解决这🐞👪个问题，华为技术🐮（加拿大）的研🐶🖼究团队提出🇳🇮🕗了一个全新🔙🇯🇪的思路：与其让👐AI笼统评价整🏃🇹🇩张图，不如教它💗像真正🛍的专家🥪一样，先把图🏄像拆解成一🇯🇴个个有意义的区🇷🇸📃域，再针对🇮🇩🛎每个区域🇨🇻🕣进行细致的质量♓🕔分析，最后通♎过一张结构化🐬🙌的"关🌑系图谱"把所👩🦱👳♀️有信息整合起来♊💯。Med3️⃣🚱ium级别中，6️⃣一张图是单2️⃣🇹🇦一失真👩🌾📼，另一张每🇼🇸个区域的⚠失真类型各不相🤙🇧🇩同，识别🎍难度增加🗑🇦🇼。
去年年底，动易科🇭🇲🇨🇽技发布了一段🌶🎊人形机器人🦈和人自主对打🥌✅羽毛球的技🍈术视频，在行业🇰🇼🐚里引起不小的关注🇱🇷⛸。它带来🐤了两个直接后🔞果：对于答⌚🇬🇫对的推🦉理链，打分员在接↗⛴近结尾时才🍍给出高分🌇😶，导致AI的整个🚡👄推理过程👨🦲几乎收不到任🇨🇽🕖何有效的激励👳♀️信号；对于答🤣🈹错的推理链🤕🇰🇳供应链管理平台，打分员在🦶🇪🇷中间过程中🇩🇪🚓也没有🇱🇧▫给出足☦🎻够的惩罚，无法👗让AI知道哪里出🧤🕴了问题😬🌛。
该板块🎴🛸旨在直接调用♎👏基座能力，借👖🇦🇺助现有渠道快速🤹♀️🇪🇪实现规模💎🤔化落地，🏞是撬动更广🖤阔市场⚔🇲🇶的战略杠🇸🇧✈杆🇲🇿供应链管理平台。“想到未来一个月📵要做出成绩🎂🛡，我有点压力😐🤥。这种方式不需😀🕙要事先5️⃣🎁标注"正🇫🇮确答案🇹🇱🐎长什么样"，⬇只需要能❎👲判断"🤦♂️🎗答案是🈹🕴好是坏"，因此非👩常适合👩🦳复杂的多步🇸🇪骤任务场景🇬🇪🔃。
