（来源：上观新闻）
” 1.突🇬🇳破非结构化🇸🇸挑战，低成本转👙动数据飞轮 聚焦🕠大流量⚙✂场景，其🍹🇱🇸技术挑战与🇾🇹🌡传统开放道路🧘♂️的L4自动驾🤪驶截然不同🍁。” 她将🐕这一韧性🤕归因于📸🧵几个因素：🏴🔩消耗和用量计价🍞模式更能捕捉A🇸🇱I价值；O🍅penA😒地蜘蛛I合作🐅🖥带来的IP免🇩🇪🚢版税使用权；自研🧛♂️📷芯片（Ma🇵🇷ia 🧺200、Coba🇳🇦♦lt）对基🚛础设施成🥓本的优化；以🤢及持续的软硬🐹件效率提升🙆♂️🇲🇪。
乘用车面临的🧱环境通常是结构🐴💨化的：有规📋🚑整的车◻🔙道线和室🙍🇭🇳外RTK，算🥫🐑法可通过海量数据🇬🇫👎学习识别车道，🇨🇻并借助高精地图🆗🙈与多传感器融🇯🇲合进行🇨🇫辅助定位🤺👩🔬。正是空间🇩🇿光学计算这种“同📪🗑时进行”的能🚜🧑力，让光计算🍚在处理大规模🦋👀并行任务时拥有🙈先天优势，并且🦸♂️还消除了集🔨成光子学的损耗和🗂🔂串扰问题🥟。
