（来源：上观新闻）
这其实是技术史上🛥一个反⚓🇩🇲复出现的结👩🏭构🔧🖐。从设备商格局来🏙看，传统自动测🚼试设备巨头Ad👳♀️van👨🎤test和Te📗radyn👨👨👧🇨🇾e正通过并购与🥠🇾🇹合作快速补齐光学❣⛲能力，K⛷eys🍤ight、💀🧞♂️Chrom🇵🇭🤾♂️a、En😒litech🇸🇱🐌等则在各自细🧯👨👦分领域占据位🇬🇾置🎉。
苹果可🤰🥿折叠iPhon👆👜e渲染图🧚♂️。行业中普遍存在🆙♾️一种误区，认为🕑硬件已经 🖌🛀ready，只🏴需要软件🤭🎠跟进就能释🏈放全部智能❎。人工智能正在蓬勃💞🥮发展☄☺。
这种方式可以最👼大程度保留基础🐲📒模型的泛化能力，🍇🍏同时大幅提🧭升训练效率，估🔵🐡计至少5倍以上🈂。随设计🇲🇿🇮🇸难度提升，未来🌾🕊可能出现Cons🇧🇭👋ign di🕴e（委托提供晶粒🏏）商业模🌓式，市场竞争🚒👨👧👧将由单纯📂🌍抢单转向分工合🎼作；M🥓arvell亦可♨👨🍳能切入LP🚗🍰U、NIC等⏭🔗其他AI加速领域⛰，而非直接参与T⚛🙌PU专案🥉🇪🇺。
