民用数据中心人工智能应用与军事交通部署的主要区别

军事电子工业中的人工智能（AI）它正以超现实的速度增长。各领域的最新创新恰逢关键任务场景中的计算、传感器技术和软件的最大进步。GPU就原始计算能力而言，它继续超越摩尔定律。新的传感器和网络接口带来了越来越多的数据集。这些新技术为将商业和科学人工智能的力量带入军事交通设施提供了关键机遇。民用数据中心人工智能应用与军事交通部署的主要区别（障碍）是任务环境、电力和安全要求。

边缘部署人工智能系统的一个明显例子是军用陆地、空中或海上车辆的威胁检测。军事威胁检测系统正在捕获传输到的传感器BCV27数据，并向预训练有素的人提供数据，就像识别民用自动驾驶车辆的对象一样AI该模型在传感器数据中推断出威胁的迹象。虽然这种工作流只需要几个步骤，但它需要几个不同的复杂硬件层。传感器为计算节点提供数据流，并将可操作的智能分配给适当的子系统，所有这些子系统都在高速存储和连接框架上运行。

硬件框架根据车辆的大小、重量和功率构建（SWaP）限制连续数据吞吐量的实践。虽然民用数据中心的工作流程可以通过添加另一个计算机系统框架来优化，但大多数军用车辆的独特功率、形状和环境条件使优化的人工智能移动系统面临着明显的挑战和需求。

可能的解决方案是广播传感器数据流向远程或移动数据中心，支持低边缘优化计算机系统；从而消除权利AI需要加强计算节点。然而，随着数据量的增加，传感器数据存储和存储“云”或者远程数据中心之间的通信路径很快就成为吞吐量的瓶颈。为了充分利用最新的人工智能技术，利用边缘优化集成系统集成军事移动人工智能应用的整个工作

这些耐用的军事系统可以最大限度地提高传感器数据的摄入速度，并匹配整个计算、存储和网络速度。在这种无瓶颈的系统结构中，随着数据的增长，数据计算需求可以通过可缩放来满足。没有远程计算意味着可以捕获、处理和使用传感器数据进行实时推理和决策。

优化依赖于远程数据中心和云计算AI吞吐量确实带来了新的挑战。与军用车辆中的所有电子系统一样，集成集成AI系统设计必须严格执行MIL-STD环境条件及其独特的电力传输系统。为数据中心建立的商业现货（COTS）220可配备服务器VAC单相电源空调室运行。为了真正优化军用车辆在不理想条件下通常运行的军用车辆AI托管工作流程AI为满足他们将继续支持的任务的严格要求，测试和认证。

人工智能数据中心威胁优化车辆传感器

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