作者 michelin4x4 (米其林滾來滾去)標題 [討論] 國防部應該考慮AI單片機開發板時間 Wed Jul 30 05:37:34 2025
台灣國防部 應該要考慮 開規格標 讓廠商預先研發
CPU/GPU 統一架構記憶體256-512GB Ram
算力要求20 tokens以上，功耗在可接受範圍內
這已經可以單機跑AI LLM模型
未來要開標的無人機 無人車
都有可能可以試試看裝載AI 本機運行模組
只要電力能夠跟得上
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※ 作者: michelin4x4 2025-07-30 05:37:34
※ 文章代碼(AID): #1eYJyWme (Military)
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→ wahaha99: ...這不叫單片機 還有 你覺得這系統的功耗多少?1F 07/30 05:39
→ wahaha99: 以及為什麼無人機需要能放LLM的AI?3F 07/30 05:47
→ michelin4x4: 如果依照我主文內的 蘋果電腦同規格是最頂級配備是295W，放寬一下功耗 有機會500W功耗內。這對很多燃油無人機 無人車 很容易達成。
能放LLM，無論想訓練它做什麼幾乎都能達成，而且如果有一定數量 或許這樣的單片機開發板 功耗能接受的 或許台幣15萬以內很容易達成。4F 07/30 05:50
→ scotch: 說個笑話，無人車用LLM。LLM只是架好看的一堆MLLM都只是紙上談兵，Time critical一個都不會過。10F 07/30 06:00
→ MartianIT: Tesla FSD都用不到這麼多RAM 你的AI模型還得優化12F 07/30 06:01
→ scotch: 關鍵在於你的支援多好，硬體有了，你的軟體支援？硬體加速你也要軟體會最佳化適應硬體，問題是你那是候看過台灣做出好生態系了？13F 07/30 06:03
→ michelin4x4: Time critical 確實是不會過，但是在完全電磁波干擾下，還是有很多可以讓系統主動決策的，比如 地形研判來更確認 目前所在地，飛行到該位置 哪一個目標對象是最高攻擊價值排列。決策的用意就是可以有十秒的時間去考慮的事情
Tesla FSD雷達點陣的資料量極大，只是前端都處理好了，直接硬體電路運算後，即時低延遲就送進去運算單元16F 07/30 06:07
→ iterator: 你要跑 LLM 幹嘛.. =.=24F 07/30 06:15
→ michelin4x4: 因為半導體技術已經進步到 能300W功率跑AI本地模型了，這實在是很香。25F 07/30 06:20
推 airforce1101: 有些東西傳統演算法可以做為啥要AI?
可以說說為什麼開這個規格27F 07/30 06:27
→ scotch: 你也不會用LLM，無人機要的感知距離更大，用LLM既不穩定也不準。100% 是影像、雷達Encode然後某種Fusion然後產生某種Map和Object，然後你還要Tracking確保不是誤報、後面要瞄還要軌跡預測、然後看價值做Planning，LLM、VLM Query set沒設計到也是聽天由命29F 07/30 06:29
噓 nanozako: 山馬LLM 海馬LLM 十年前萬物雲端大數據的既視感34F 07/30 06:29
→ airforce1101: 你希望解決的場景（需求）是什麼
描述場景清楚，比突然用什麼潮流科技還重要35F 07/30 06:29
→ Numenor: 現在一卡車的AI就以前的大數據舊瓶新標而已37F 07/30 07:59
推 iaminnocent: 其實不用到LLM，這種是專門邊緣型AI計算就可以了38F 07/30 08:22
噓 luke4836: 你知道趙括是誰嗎？不知道去看一下39F 07/30 10:25
→ pooznn: 跑LLM 勸降先嗎???42F 07/30 18:42
噓 kokoko: 不懂就別發文43F 07/30 20:06
→ wahaha99: ....如果是用來影像識別, 不用LLM
如果是戰術決策, LLM也不好用
大概唯一的用途是拿來心戰喊話....44F 07/31 15:11
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