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第51章 智能战场决策系统

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李少校点击鼠标,屏幕上出现了一个复杂的系统架构图。传统的战场决策,主要依靠指挥官的经验和直觉。但在现代战争中,信息量呈爆炸式增长,单纯依靠人力已经难以应对。因此,我们希望开发一套智能战场决策系统,能够实时分析战场数据,提供最优决策建议。

这个系统主要包括三个模块:数据采集、分析处理和决策支持。数据采集模块负责收集各种战场信息,包括卫星图像、无人机侦察数据、地面传感器数据等。分析处理模块则利用人工智能算法,对这些数据进行实时分析,识别敌方目标和行动模式。决策支持模块则根据分析结果,结合军事战略和战术原则,提供最优的作战方案。

李少校顿了顿,看向在场的众人:目前,我们在算法和硬件方面已经有了一定的基础,但在数据处理速度和决策准确性方面,还存在不的问题。尤其是在复杂电磁环境下,系统的稳定性和抗干扰能力,还有待提高。

会议室里陷入了沉默。几个企业代表皱着眉头,显然在权衡这个项目的难度和风险。

李少校,一个穿着西装的中年男人开口了,我是北方工业的王总。我想问一下,这个系统的研发周期大概需要多久?预算是多少?

李少校回答:我们计划在三年内完成系统的初步研发和测试,预算初步定为5亿元。当然,这只是一个大概的数字,具体还需要根据技术难度和研发进度来调整。

王总倒吸一口凉气:5亿?这可不是个数目。而且三年时间,恐怕有点紧张吧?

其他几个企业代表也纷纷点头,表示赞同王总的看法。

予初言却眼前一亮。智能战场决策系统,这不正是他前世研究过的领域吗?而且,这个系统的核心技术,和他正在开发的人工智能算法有很多相通之处。如果能把他的算法应用到这个系统中,不仅能大大提高系统的性能,还能为将来的外星战争积累经验。

李少校,予初言开口了,我想问一下,这个系统对硬件的具体要求是什么?目前的瓶颈主要在哪些方面?

李少校看了予初言一眼,似乎有些意外他会问这个问题。硬件方面,我们需要高性能的服务器和嵌入式计算平台,能够支持实时数据处理和低延迟决策。目前的瓶颈主要在算法优化和抗干扰技术上。

予初言点点头:我明白了。如果我没猜错的话,你们现在使用的应该是基于传统神经网络的算法吧?

李少校眼中闪过一丝惊讶:予先生也懂人工智能?

予初言微微一笑:略懂一些。我认为,传统神经网络在处理复杂战场环境时,确实存在一些局限性。如果能引入深度学习和强化学习技术,或许能显着提高系统的决策能力和抗干扰能力。

会议室里顿时一片哗然。所有人都没想到,这个看起来只有二十岁出头的年轻人,竟然对人工智能有如此深入的了解。

刘将军也来了兴趣:哦?予先生有什么具体的想法吗?

予初言清了清嗓子,开始侃侃而谈:我认为,可以从三个方面入手。首先,采用深度强化学习算法,让系统能够在动态变化的战场环境中不断学习和优化决策策略。其次,引入注意力机制,提高系统对关键信息的识别和处理能力。最后,开发分布式计算架构,提高系统的并行处理能力和容错性。

他越越兴奋,不知不觉间站了起来,在会议室里来回踱步:如果这三个方面能够实现,我有信心在两年内完成系统的研发,而且性能指标可以提高至少50%。

会议室里鸦雀无声,所有人都被予初言的大胆设想惊呆了。李少校更是激动得站了起来:予先生,您的这些...真的能实现吗?

予初言自信地一笑:当然。如果军方愿意合作,我可以先拿出一个原型系统进行演示。

刘将军和张主任交换了一个眼神,都从对方眼中看到了兴奋和期待。

刘将军一拍桌子,予先生,我们就等你这句话!如果你真能拿出原型系统,这个项目我们就交给你来做!

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