第122章 非对称的答案（2/2）

受陈北玄“算法轻量化”和“异构计算”的启发，团队不再执着于寻找或设计一颗“万能”的ai芯片。他们转而深入研究特定任务下的计算特征，将复杂的感知与决策模型“拆解”和“蒸馏”。

他们将耗时的目标识别任务，分解为“运动目标检测”（可由低功耗专用处理器完成）和“高置信度目标识别”（由性能更强的通用处理器完成）两个阶段，大部分时间只运行低功耗的检测算法，只有当检测到可疑目标时，才唤醒高性能单元进行精确识别。

他们还探索了“模型蒸馏”技术，将大型、复杂的教师模型的知识，“提炼”到一个小巧、高效的学生模型中，在几乎不损失关键性能的前提下，将模型体积和计算需求降低了数倍。

结合精心设计的异构计算架构（cpu、gpu、fpga协同），他们成功地在现有车载硬件平台上，实现了满足要求的边缘智能处理能力，虽然距离理想状态还有差距，但已经突破了之前的性能瓶颈，为“分布式认知”迈出了坚实的一步。

甚至连一度被认为走入死胡同的“创世”计划，也出现了思维的转变。

专家小组调整了研究方向，不再好高骛远地追求理论突破，而是专注于“工程极限的逼近”。他们系统梳理了现有各类电池技术、超级电容、燃料电池的理论极限和现实约束，寻找可能的技术融合点。例如，探索将高能量密度的金属-空气电池与高功率密度的超级电容进行系统级耦合，通过智能能源管理算法，实现二者优势互补，试图在现有技术框架下，将综合能源密度推向一个新的高度。

虽然这距离“颠覆性”突破相去甚远，但却是一条务实且可能带来实际性能增益的路径。

陈北玄收到这些进展汇报时，脸上露出了欣慰的笑容。他没有提供现成的答案，但他引导团队找到了属于自己的、非对称的破局之道。这比直接给出解决方案更有价值，因为它锻炼了团队自主创新的能力。

这些在歧路中重新找到方向的探索，虽然尚未产生如“后羿-火种”那样耀眼的成果，但它们如同深扎于地下的根系，正在为719厂这棵科技大树，汲取着更多元、更深厚的养分，积蓄着未来应对更多样化挑战的潜力。真正的强大，不仅在于拥有最锋利的矛与盾，更在于拥有能够孕育出各种矛与盾的、肥沃而充满活力的创新土壤。