第172章 游戏黑科技，帧生成技术！（1/2）

第172章 游戏黑科技，帧生成技术！

“原来如此。”

现场的人们闻言后瞬间眼前一亮，没有想到第二代人工智慧小客竟然这样强大，有如此多的实用功能。

不过现场或者网际网路上的专业人员想得却是比普通人更多。

因为他们发现这个npu神经网络处理器可以应用的地方简直太多了。

无论是自动驾驶技术上面，还是工业生產方面，再或者治安监控摄像头方面都能用得上这样的npu处理器啊！

首先是自动驾驶技术！

导致自动驾驶技术成本十分昂贵的原因是什么？

它由传感器成本、主机硬体成本、人工智慧研发成本、自动驾驶技术研发成本等等组成。

在这其中，主机硬体成本绝对是占据一个很高的位置。

为什么？

因为人工智慧解读摄像头的画面是每个像素都逐个分析，並不能如同smm脉衝神经网络一样只挑重点，忽视不重要的地方。

最终就是隨著摄像头数量的增加，隨著雷达传感器或者其他专业传感器数量的增加，信息复杂的程度会呈指数提升。

导致人工智慧需要消耗掉的算力也是呈指数提升，带来更加昂贵的主机硬体成本。

但现在有了npu神经网络处理器，这摄像头的数量就算增加十几倍乃至数十倍也可以承受。

因为对於npu神经网络处理器来说，如果信息不重要不刺激，也就是画面没有变化。

那npu神经网络处理器就会自动忽略掉无用的数据，只记录有用的数据。

最终可以让自动驾驶技术需要的算力更少不说，增加更多的传感器后也会变得更加安全。

这就是npu神经网络处理器在自动驾驶技术上面的用处！

当然，除了自动驾驶技术外，接下来就是工业自动生產方面了。

在工业生產方面想要自动生產，那肯定要时时了解物品当前的情况。

npu神经网络处理器因为支持snin脉衝神经网络，直接自动过滤了大量的无用数据，自动提取有用的动態数据。

最终工厂就可以採用画质更高的摄像头或者传感器，数量也可以装的更多，

反正可以自动屏蔽大量无用数据。

这摄像头画质提升与数量增加带来的算力负担並不算大，算力负担比以前只会更轻。

因此，在工厂里的摄像头以及其他感知传感器可以採用更高的標准，这就是npu神经网络处理器在自动工厂的用处。

在这之后的监控摄像头也是如此。

家里装有监控摄像头的人，肯定都知道监控摄像头的像素与画质真的很差，

完全比不上手机的清晰程度。

可以说在家里安装一个监控摄像头主要就是起个心理安慰的作用，除非距离很近，否则根本看不清。

导致这一切的原因，其实还是算力问题与数据存储问题。

不是那些摄像头厂商不想搞出像素更高，画质更加清晰的摄像头。

原因是像素更高，画质更加清晰那就代表对於算力的需求更高，这成本就会上来了。

最后画质越高，那就代表存储的数据体积会更大，然后只是用了几个小时內存空间就满了，治安监控摄像头哪里还能发挥作用？