“也就是說你們差不多可以做到將一套超級計算機給塞到機器人裏麵？”
郭永亮緊緊地盯著楊傑說道。
“是這樣的，”楊傑開口說道：“算力、算法、數據是人工神經網絡智能技術發展的三大基石，這幾年尤其是在算力上變得尤為突出，要想人工智能技術落地用於實際運用的話需要我們在芯片和硬件層麵做出巨大的技術變革，比較幸運的是，我們的科學家團隊掌握了這把鑰匙。”
“現在包括米國穀歌和微軟在內的這些公司優勢是在軟件算法上，在硬件上都在研發人工神經網絡專用的加速器處理器，不過這種智能芯片算力還是不夠，很難運用在人工智能終端上，用到大數據中心這種雲服務器上是可行的。”
楊傑開口說道：“米國這些互聯網巨頭公司的技術構想是利用雲計算平台這種超大型超級計算機係統為自身和客戶提供人工智能算力支撐，不過這種技術架構在現實中存在著巨大的風險，別的不說，汽車自動駕駛係統就是一個非常好的例子。”
“如果車載自主駕駛係統算力不夠的話是無法處理突發情況的，必須將信息上傳至雲端，由雲端完成計算才能獲得處理結果，這中間信號傳輸產生的延遲和信號不穩定是非常要命的。”
“確實是如此，”朱院士此時也是忍不住開口說道：“如果做不到移動平台實時自主處理的話，需要靠車載傳感器係統用無線通信技術傳輸信號無論如何都存在著延遲和幹擾的情況，風險極大。”
作為軍方院校的專家院士，朱院士首先考慮到的便是人工智能係統的安全可靠性。
楊傑開口說道：“所以我們也是很早就開始了類腦芯片的研發，技術構想跟米國的萬國商業機器公司技術路線是差不多的，隻不過我們的科學家團隊非常厲害，在這上麵啟動研發到現在隻用了七年多的時間就已經進展到第三代神經元芯片，現在已經可以開始搭載在機器人平台上，脫離超級計算機的算力支撐，讓機器人平台自己就可以實時處理計算來解決各種複雜的問題。”
“之後我們還將進一步將這種智能係統下放到移動終端上麵，讓移動終端也開始具備強大的算力，變得更加智能。”
楊傑開口說道：“這個才是人工智能技術實現落地的真正技術道路。”
“真是不可思議，現在穀歌的那套人工智能係統還需要用到需要用到上千塊傳統處理器和上百塊圖形處理器，體積差不多有半間屋子大小，你們竟然能做到隻有幾顆芯片……”
旁邊一位這方麵的專家兀自一臉不能置信表情喃喃道。
楊傑笑著道：“我們的這些科學家團隊在不少方麵也是跳出了以前一些條條框框，做出了一些原創性的研究發明，還是取得了很多技術成果的。” 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)