（来源：上观新闻）
” 数据采👩🦱集瓶颈待破 当🇲🇸前，具🌹身智能正加速进🅰入工业制❄造、物流仓🍯储、家庭😷服务、医疗康🇨🇬📫复等核心🐉♐领域，但多位👺业内人士🌽🇲🇷在跟本报记者交流🇦🇩时都认为，目前具🍱身智能行🇵🇾🎈业普遍面临🇱🇺数据采集👩💼⛓成本高、质🚛⏳量差、标准不🙁📑一等难题👌。
课程培训、知识库👩🏫🇻🇮、内部管理助手🚮🌺、硬件联动等场🇳🇦🇮🇹景仍在业务版图🥇📜之内，但真正被他🗺拿来作为当前起🐢💪步抓手的🐓，仍是最🍓容易形💖🏁成实际🖥交付的三类能力🙌：部署能力🏗🇮🇱、算力能力🇬🇲和私有🥅化能力🛳🧟♂️。值得注意📙的是，在R1爆红🔑后，D🇨🇨👦eep🇧🇧🕐Seek的用🎃户量和并发请求🅰🐧量呈指数级增📓长，对算力基础📁🇰🇭设施的需求急剧攀🤼♂️🖌升👨👩👦👦。
” 台下🛍的人不约而同做了🚰🐾一道算术🔒题：以阿里云当🇸🇹🦑前约145亿👷美元外😇🙂部收入为基数，五👧年翻七倍，9️⃣🇵🇦年复合✴增长率需🎩⏰维持在4✖🆕7%🌡🐼。有人认为👷♀️🇳🇫风险投资赚取高🔥额回报的时代已经✨🔁过去了——从任何🚯一个行业发展阶段🦝来看，早期🦛📀都是暴利，后来人🎮多了利润降🧝♀️⏲低，所以风险投资🥾🏇的高额回报本身是✉👢一个阶🌭🏥段性的产物🚐。
