人工智能系统里的主机组网计算，这也不是新鲜事……随便拉出来一家服务器gpu阵列，那都是跨主机组网模。
但是人家是用专用网卡有线组网啊……采用的线缆数据传输量极大，不用担心数据传输速度问题……更不用担心被干扰。
而要在无人机上如果使用无线通讯组网计算，那可太难了，数据传输速度根本上不去……而就算这么一丁点的数据传输速度，也极其容易被干扰！
人工智能系统进行并行运算的时候，海量数据彼此传输，这个时候被对方来个电子干扰，丢失了海量数据后……那还算个啥啊！
所以东宁科技的工程师们最后放弃了无人机之间的无线算力组网方案……传输速度上不去，而且太容易被干扰。
并且被干扰后，后果极为严重。
“所以我们改变了思路，尝试过单架无人机自行计算的模式，但是这也遇到了极大的困难，受限于体积以及载荷，供电等限制，我们很难在单架小型无人机里实现高效数据处理的同时，还维持飞机的续航以及载荷、机动能力！”
“就算能够实现，那么成本也会更高，这不符合一次性消耗使用的小型无人机的设计理念！”
“当然，在体积更大，载荷能力更强的中型无人机上，我们成功实现了这种性能取舍上的平衡，不过那是我们的另外一个在研项目‘雨燕系统’，一款中型无垂尾菱形布局的隐身ai无人攻击机，稍后我会带诸位去观看该系统！”
“而在小型无人机系统上，我们最终采取了一分为二的方案，不再强求在一架小型无人机里集成上述诸多要求，而是分开来，在一架无人机里进行大量的数据处理，充当指挥长机，其他部分则是维持必要算力，维持基本的自主飞行以及执行任务的能力的前提下，尽可能的提升无人机的续航以及载荷、机动性等性能。”
“这种模式，有点类似预警机和战斗机之间的关系，但是我们的系统要更加平衡一些！”
“执行任务过程中，我们的僚机会自行收集各种感知信息，然后自行处理，并维持基本的自主飞行以及执行任务的能力。”
“同时执行感知信息经过本地处理后，计算结果会通过专用的抗干扰通讯模式传输给长机，长机融合多架僚机的感知信息以及自身收集的信息后，会集中计算并分配任务。”
“任务指令会通过抗干扰无线电通讯系统传输给僚机，僚机再执行具体的任务！”
“同时我们也考虑到了复杂电磁环境下，哪怕是抗干扰通讯模式也遭到了干扰，进而导致长机和僚机失去通讯的情况。”
“因此我们的僚机也具备基本的自主执行任务的能力，但是在智能程度，信息感知等方面会出现一定程度的下降。”
“而长机则是不会受到太大的影响依旧具备完全作战能力，可以自行执行任务，只是长机的速度以及机动性略差，对付高敏捷目标可能力不从心，同时携带的弹药量也比较小！”
随着负责人的解说，徐申学也对眼前的这两款看似不一样的小型弹出式固定翼无人机有了比较清楚的认知。
说实话，这和他之前所期待的蜂群系统不太一样……他也没有想到研发人员竟然还搞出来了这种长机和僚机相互结合的模式。
不过他也知道，这是目前技术条件不足的情况下的无奈选择。
这个时候，一旁有人问道：“如果受到干扰，通讯断绝的话，这种僚机还能具备多少任务执行能力？”
东宁科技的负责人道：“按照我们的测试，不同模式下会出现不同程度的下降，路径规划能力会下降到百分之七十左右，这主要体现在长距离，整个任务执行过程里的战略性路径规划下，短距离内的路径规划，也就是飞行能力并不会受到干扰，毕竟僚机本身是具备自主飞行能力的，这一点和长机没有关系！”
“目标判断以及决策上，我们预计会出现百分之九十的性能下降，这主要体现在目标的图像、红外特征、电磁特征的目标数据分析上，这部分需要比较大的算力支持，而僚机的算力比较有限。”
“不过经过我们的实际测试，这部分的性能下降，更多的是体现在打击目标优先度选择上，有时候僚机自主打击目标的时候，其目标选择和我们的人类操控员的选择不太一致，会选择人类操控员认为的次要目标，而不是首要目标！”
“也就是说，缺乏了长机的指挥后，僚机的本地算力不足以支持分析多个目标的威胁程度以及打击顺序，并为系统提供更好优先打击决策，有时候也会出现多架僚机同时打击同一目标的情况。”
