在智能駕駛領域的實際應用中，該方案已經取得顯著成效。某國內頭部智駕公司通過采用LAS Lance + EMR Ray技術架構，成功解決了車端數據管理的諸多難題：將模型訓練速度提升1.5倍，GPU資源利用率從30%提升至95%，整體成本降至原來的四分之一。特別是EMR Ray支持的單卡并發模式，讓單張GPU可同時支持多個推理模型，充分釋放了計算資源的潛力。
火山引擎的多模態數據湖解決方案具備四大核心優勢：支持主流AI框架的無縫對接、多模態數據的統一管理與融合、從數據回流到訓練的一站式處理流程，以及基于開源組件的企業級服務能力。這些技術特性為具身智能在各行業的規�；瘧玫於藞詫嵒A。
構建具身智能生態系統
張鑫強調，推動具身智能發展不僅需要技術創新，更需要組織層面的變革。"企業需要培養創意涌現力、敏捷迭代力和孵化支撐力，讓組織能夠快速驗證想法、達到預期效果，并將批量AI設想變成現實。"
展望未來，火山引擎將繼續深化與生態伙伴的合作，通過大模型技術和多模態數據湖基礎設施的雙輪驅動，為具身智能產業提供更加完善的技術支撐。從機器人到自動駕駛，從智能制造到仿真應用，具身智能正在迎來前所未有的發展機遇。
本次研討會的成功舉辦，不僅展示了火山引擎在大模型和數據基建領域的技術實力，更為產業界搭建了一個深度交流與合作的平臺，共同推動具身智能從實驗室走向千行百業，開啟智能新時代。
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海報生成中...
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IDC今日發布的《全球智能家居清潔機器人設備市場季度跟蹤報告，2025年第二季度》顯示，上半年全球智能家居清潔機器人市場出貨1,2萬臺，同比增長33%，顯示出品類強勁的市場需求。
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