ai了，还是等算力成本大幅度降低，并且等算法开源吧……
“此外除了算法需要继续用ai训练阵列进行持续的训练外，还需要更好的机载算力芯片。”
“毕竟我们的ai模型做的再好，也得有机载芯片提供的算力支撑。”
“现有我们用来测试的芯片，是基于十四纳米工艺的eyq3芯片，单枚算力80tops。”
“这种芯片用在民用领域还勉强凑合，但是用在我们这个项目里就不太够用了！”
“我们详细算过了，要想达到设计要求，等效十纳米工艺，单枚算力达到120tops的eyq4芯片是底线。”
“这个底线只是说勉强能用，必须严格控制一些大数据量，尤其是瞬时数据量的操作，不然的话，系统有可能出现小‘卡顿’。”
“主要是我们这个先进智能无人机作战系统，收集并需要瞬时处理的数据太多了……”
“毕竟我们搞的不是遥控飞机，而是具有自主执行任务能力的ai无人机，对算力的需求太大了！”
徐申学自然也知道这种无人机系统的难度之高。
哪怕有算法支撑，但是算力依旧是个巨大的挑战！
无人机如果要想发挥的好，收集的数据就必须足够多，数据一多，也就需要更好的算力芯片来处理数据。
比如无人机上的分布式光电系统所反馈的光电数据……人类飞行员只需要看一眼显示器上的光电系统反馈的图像资料，那么就能得出结果，然后迅速做出决策。
但是换成ai来处理，那么就需要超高性能的算力芯片来处理大量的数据，需要的算力非常高。
而分布式光电系统，这只是无人机本身的一个态势感知系统而已……只是其中之一，还有各种雷达，红外感应等等机载设备，此外还要联网获得大量其他设备的
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