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第99章 从打蚊子到识导弹的ai之眼（第4页）

4. 与导弹赛跑——高速处理架构：

挑战： 从发现目标、稳定跟踪到引导激光照射，必须在秒级甚至亚秒级完成！原始“灭蚊”系统那慢悠悠的处理速度是致命伤。

优化策略：

算法精简： 对每一个处理步骤（图像预处理、特征提取、CNN推理）进行毫秒级优化，剔除冗余计算。

异构计算： 主处理器（CPU）负责调度和逻辑控制，将最耗时的图像处理和CNN推理任务，卸载到专用的图像处理芯片（ISP）和FPGA（可编程逻辑门阵列） 上执行。FPGA由李思远团队针对核心算法进行硬件级编程优化，实现超高速并行处理。

流水线作业： 将目标识别、跟踪、威胁评估、火控解算等任务拆解，在多个处理单元上并行流水执行，最大限度压缩整体延迟。

成果： 经过持续优化，系统从捕获目标图像到输出稳定跟踪信息和初步火控解算结果，延迟控制在200毫秒以内！基本追上了高速目标的步伐。

实验室的灯光常常亮到深夜。经过近两个月的艰苦鏖战，“火眼金睛”的“AI之眼”——V2.0版识别跟踪系统，终于完成了实验室阶段的迭代升级。它不再是从前那个只能在后院打打蚊子的“玩具眼”，初步具备了在复杂战场环境下捕捉“钢铁巨蚊”轮廓的能力。

屏幕上，实时运行着系统在模拟复杂海空背景、带电子干扰条件下识别跟踪多个目标的演示。虽然偶尔仍有虚警（误将特殊角度的浪峰识别为目标）或短暂丢锁（目标机动过于剧烈），但整体稳定性和抗干扰能力已远非昔日可比。

李思远揉了揉酸涩的眼睛，对陈默说：“陈工，实验室模拟只能算‘纸上谈兵’。接下来，必须上真实靶场，用飞行的导弹和无人机来检验了！背景更复杂，目标更狡猾，干扰会更猛烈！”

陈默看着屏幕上那个被系统牢牢框住、稳定跟踪的模拟导弹目标，点了点头：“好！联系王工那边，准备系统联调！下一站，靶场实弹测试！让我们的‘眼睛’，去见识见识真正的战场硝烟！”

他心中清楚，实验室的突破只是第一步。真正的考验，是即将到来的实弹打靶。火光与硝烟，才是检验“火眼金睛”成色的最终熔炉。而与此同时，王浩那边与高能激光器和散热系统的搏斗，也到了最吃紧的关头。

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