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第三百五十三章 初代AI无人机算法（第7页）

为了获得更多的算力，每年都要采购大量的新一代AI芯片组建更先进的AI训练阵列……这个过程里，耗资是非常庞大的。

因此当代的AI，其成本非常昂贵的……也就智云集团才有这个实力玩这种把钱烧着玩，几十亿砸下去都不见什么水花的行业。

而其他企业的话，也只有一些国内外顶级的高科技企业才会去搞，但是规模也不可能和智云集团搞那么大。

普通企业的话，暂时别指望搞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数据。

海量的数据不断的涌入，系统则是需要在极短的时间里进行数据处理。

总不能人家导弹都打过来了，系统还得处理好十几秒的数据吧？

黄花菜都凉透了！

所以，整个系统的数据处理速度必须足够快，甚至可以说越快越好。

而这也导致了对机载算力的超高需求。

所以项目组表示，还在设计中的EYQ4芯片都够呛，最好来个等效七纳米工艺的芯片……当然了，如果还有个五纳米，甚至三纳米的AI算力芯片，那么就更香了……

反正算力越多越好，需求无上限。

算力越多，机载AI能处理的数据就更多，更快，然后做出来的各种选择也就更加优化。

对于这种AI无人机而言，算法水平同等的基础上，算力就是战斗力。

算力不行，搞个毛线的AI无人机……老老实实玩大延迟的遥控飞机去好了。

这也是为什么诸多AI项目都要求更先进的算力芯片的缘故。

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目前的情况是，一大堆项目都是用之前十八纳米工艺的EYQ2芯片以及今年刚推出的十四纳米工艺的EYQ3芯片进行测试，后续则是会采用十纳米工艺的EYQ4芯片进行测试。