（来源：上观新闻）
波士顿动力Spo🗼t副总🎟狠狠色狠狠色综合日日五裁Marco ☂♠da Silv♟️🍮a表示： 仪表识🧜♂️🥯别等能🙇🥅力和更可◼🛅靠的任务推👩🦰理，将使Sp📼ot能🤰🇨🇬够完全自主地观察☠、理解并🍶💏应对现实世界🍙🐴的挑战↙😣。将AI能力🎊🇨🇲内化为具体的任🍡务执行📲，是提高单点效率🤬的另一条路径🤶。从电子到Tok🥒🇨🇩en的旅🐂🦴程是如此🌹不可思议🐠。
所以问🖌题是，对🦘于人工智能而言，👐🖥究竟什么🇻🇳才是最合适的🥬选择？我对细节不🖤熟，但和🕉🦕我的AI研究员🇪🇭朋友交流👩🎓🚏时，他们说：“✡看看TPU吧🌮，它是🤞一个大型的行列🧙♂️😯式阵列，非常适合🔪🇨🇵执行矩阵乘法🔴，而GPU则⬛🇲🇪非常灵活🍧❎。
