，现在十四纳米工艺的ai芯片是属于顶级的，但是明年十纳米工艺就出来了，后年七纳米工艺又出来了！

而越先进工艺生产的ai芯片，性能也就越强大。

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训练数组这个过程里，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训练数组进行持续的训练外，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80s。”

“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120s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，对算力的须求太大了！”

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象资料，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须求。

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，须求无上限。

算力越多，机载ai能处理的数据就更多，更快，

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