（来源：上观新闻）
根据最新🐳🤯Geek🚣♀️bench 6🙆测试显示：🎁♿ 高通Sna🚴pdrag🇪🇹🐧on 8 🗺Elite G📷en 5🚮： 单核： 3,🇶🇦🇲🇳641分🗿 多核： 10🚨🇨🇫,90🍼2分 峰值🥂功耗： 21.4🚀8W 三星🇲🇿🚒Exyno🇧🇧🎊s 2600📪🤽♂️： 单核： 3🆒,27🏂1分（比S🤵💖napdr🇹🇴📗ago👩👩👦🤽♀️n 8 🚝烈火金刚电影Elite 💣🏟Gen 5低10🚿.16%🚕🎐 ） 多核： ⏯☂10,74🛄5分（比Snap🎮dragon👩🌾 8 El👶🇧🇳ite Gen📎 5低1🎒✅.14😭% ） 峰值功耗🇫🇯🚎烈火金刚电影： 30.2🇿🇼🖍2W （比Sna⏺pdrago🚂🔳n 8📛📠 El🏣ite Gen🍠 5高40.🌝69% ） 🦠🚏高通Snapd👢ragon💈 8 Gen 5🍃： 单🦙😋核心： 🧥🥂2,904分🇮🇸💱 多核👇🏸心： 🦍9,443⏺分 峰值功耗： 🎴🛀21.📻😤89W 这⏭🐒里需要说明的💵®是，Exyno📵🇱🇻s 2🇵🇬🦏600的CPU📽采用“1🌯😂+3+6”十核👮♀️心架构，包🇻🇬⛲含1颗主频3🇵🇲🔄.8GH🐾👲z的Cort👑📮ex-C🦀👈1 Ultra核💁♂️🔦心、3颗3.25♍GHz的🧓Cor🎼tex-C1 P🍍👩👧ro核心和🥟6颗2.75🏳⚛GHz的C◼🇲🇸ortex-▪C1 Pro核心♌。
这种环境的高🙍♂️度随机性与目标🇹🇹🐉物的非标准🎧🈴化，被具身🆓智能领域公认为检🇯🇪🍎验通用🇵🇪🍜机器人的「终极🇸🇨考验」🇧🇴🌜。对于需📿要用真😸烈火金刚电影实世界数据喂养、🏝持续迭⏏代的具身智能模🌆型来说，🦹♂️🇪🇺这种场景🤾♂️密度几乎是无可替🙄代的🔟👩💻。” 在她看🇮🇷来，这🇱🇧🍖次行业对硬件👨🍳💝的FOMO🐊，伴随着一项认💲🇨🇦知的改🇩🇴变：AI应用没🏷😆有护城河，软件比🇬🇧🇭🇲硬件更没护城河🐸📓。
