（来源：上观新闻）
传统方案💮：摄像头输🏊♀️出原始数据 ⏳🤷♂️→ ISP 处👱🇧🇴理成"好看的⏬图像" →🌫♍ 喂给神经网络🇬🇷。从人像、🎦🏴配饰、👞背景，到文字💊、整体🔊🈂排版……我🇮🇸这种非专业人士是🆔🇨🇽完全看不出问题🧺👩🌾，它跟我🇲🇿🙍平时路🔙🛃过报刊亭看到的🏍杂志封面没有任何👩🌾区别🤽♂️🍄。
但长期看，员工手🌾里的期权很难被清🎫晰定价🌜。这种规模下❎🧗♀️，博通并🇦🇨不急于用🇪🇬🕘大规模并购来填补👩👧👧技术空白，内生研🍔发加上☦🃏台积电先进封装平📑🇸🇰台的支撑，已经🈳足以维持它🇱🇹在交换芯片领👸🌀域的统治地🚰位🔥。
另一方面，AI🆒成本人区能力正成为新的竞🇦🇸🛀争焦点🛰。马斯克曾经说过"🇷🇸〰Solving 🔚🙏AI5 💕was 🌍exi🍟🔨stent👩🚀🧛♂️ial t🍪🇵🇲o Tes💗💻la.🤢" —🚷 搞不🥀🇸🇹定 AI5，特🥬斯拉就完了🥈👡，好现在，搞定了🚦👮♀️。他在A👟rtisana🎰🕓l Pod▫♿成本人区cas💹t中说📴🇩🇰："在7😒🌏0年的计算📹机历史里，从🎗冯·诺伊曼开始👝😺，这件事被🇵🇳🇨🇲无数人尝试过，🤑没有一🇲🇫个人成功👾。
