（来源：上观新闻）
所以你负责品味、🚲工程设计、架构，🇧🇻🛥确保整体🇮🇩方向是对的，⌛🇲🇹确保需求是正确的😡，确保比如"我👰🤜们要用唯一的用户↘ID来关联🚎🇲🇼所有数据"🍦🥘——这类设计决策🏷👲是你来做的👎。更何况，🐲亚马逊🤽♂️现在手里还有A💁♂️🇿🇦nthr😸🚒opic和Ope👵nAI两张牌👨🌾🇦🇩：Anthro🌰📤pic🕉和AWS深度🕡绑定，OpenA🔌I也开始使用🚵🍣AWS的Tr🖌aini😵um容量🕸。
一切都🇵🇬是可自动化的🧲。车辆能☁👼不能批量部署、🧤👯♂️能不能稳定出勤😅👩🦰、能不能控制💂♀️📭远程接🔩管成本、👩💻能不能🏂真正降低网点支👨🍳出，正在成为客🛩户更关心的问题🇧🇬。但从落地🌦🇹🇲顺序看🇸🇳🇦🇷，运输类、配送类🇱🇰、巡检类机器🇦🇷🤮人反而可能更早2️⃣🇺🇿进入规模☪🈺化验证🦴📐。
这背后的🇫🇰🥄含义非常明确🇲🇴🎼：过去两年A👩👦👦🇧🇼I行业4️⃣最核心的矛盾😗是训练能力不足🚓👗，而今💣🗂天越来越多企业开➕始面对另一组🐨问题，模型训练🔷完之后🇩🇿，如何推理、🎎如何部署🦕🏦、如何扩展🥤🙍♂️、如何控制成本🇩🇯📛。
