“也就是说你们差不多可以做到将一套超级计算机给塞到机器人里面？”
郭永亮紧紧地盯着杨杰说道。
“是这样的，”杨杰开口说道：“算力、算法、数据是人工神经网络智能技术发展的三大基石，这几年尤其是在算力上变得尤为突出，要想人工智能技术落地用于实际运用的话需要我们在芯片和硬件层面做出巨大的技术变革，比较幸运的是，我们的科学家团队掌握了这把钥匙。”
“现在包括米国谷歌和微软在内的这些公司优势是在软件算法上，在硬件上都在研发人工神经网络专用的加速器处理器，不过这种智能芯片算力还是不够，很难运用在人工智能终端上，用到大数据中心这种云服务器上是可行的。”
杨杰开口说道：“米国这些互联网巨头公司的技术构想是利用云计算平台这种超大型超级计算机系统为自身和客户提供人工智能算力支撑，不过这种技术架构在现实中存在着巨大的风险，别的不说，汽车自动驾驶系统就是一个非常好的例子。”
“如果车载自主驾驶系统算力不够的话是无法处理突发情况的，必须将信息上传至云端，由云端完成计算才能获得处理结果，这中间信号传输产生的延迟和信号不稳定是非常要命的。”
“确实是如此，”朱院士此时也是忍不住开口说道：“如果做不到移动平台实时自主处理的话，需要靠车载传感器系统用无线通信技术传输信号无论如何都存在着延迟和干扰的情况，风险极大。”
作为军方院校的专家院士，朱院士首先考虑到的便是人工智能系统的安全可靠性。
杨杰开口说道：“所以我们也是很早就开始了类脑芯片的研发，技术构想跟米国的万国商业机器公司技术路线是差不多的，只不过我们的科学家团队非常厉害，在这上面启动研发到现在只用了七年多的时间就已经进展到第三代神经元芯片，现在已经可以开始搭载在机器人平台上，脱离超级计算机的算力支撑，让机器人平台自己就可以实时处理计算来解决各种复杂的问题。”
“之后我们还将进一步将这种智能系统下放到移动终端上面，让移动终端也开始具备强大的算力，变得更加智能。”
杨杰开口说道：“这个才是人工智能技术实现落地的真正技术道路。”
“真是不可思议，现在谷歌的那套人工智能系统还需要用到需要用到上千块传统处理器和上百块图形处理器，体积差不多有半间屋子大小，你们竟然能做到只有几颗芯片……”
旁边一位这方面的专家兀自一脸不能置信表情喃喃道。
杨杰笑着道：“我们的这些科学家团队在不少方面也是跳出了以前一些条条框框，做出了一些原创性的研究发明，还是取得了很多技术成果的。”