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小米阅读 > 其他 > 穿越六零:我有位面交易系统 > 第338章 “超级节点”的瓶颈与“灵感”的火花

“云-边-端”协同架构的确立,为“主动式居家安全与健康关怀系统”指明了方向,也让陷入僵局的“融合创新”项目看到了曙光。然而,当李卫国团队开始着手将“超级节点”——那个专门负责高负载计算的协处理器模块——从概念变为现实时,一个新的、更为棘手的瓶颈横亘在了面前:功耗与散热的平衡。

为了满足生物雷达数据处理、复杂事件识别以及未来可能集成的其他高算力任务(如本地化的视觉分析)的需求,“超级节点”需要一颗性能足够强大的核心处理器。但高性能往往意味着高功耗,随之而来的就是恐怖的发热量。在“家庭助手”主机那个有限的空间和散热设计下,如何压制住这颗“奔腾的心”,同时还要保证其长时间稳定运行,成为了一个几乎无法调和的矛盾。

硬件团队尝试了各种方案:选用最新的低功耗架构处理器、增加散热鳍片面积、甚至考虑引入小型静音风扇……但结果总是不尽如人意。不是性能不达标,就是功耗和散热超出了主机能够承载的极限,或者在长时间高负载测试中因过热而降频、宕机。

“李院,这简直是在螺蛳壳里做道场!”硬件负责人顶着乱糟糟的头发,指着热成像仪屏幕上那一片触目惊心的红色,“除非我们大幅修改‘家庭助手’的工业设计和内部结构,否则根本塞不下一套能压制住这颗芯片的散热系统!但那样成本和时间都……”

李卫国盯着测试数据,眉头拧成了疙瘩。他深知,如果“超级节点”无法以合理的形态和成本集成到现有系统中,那么整个“云-边-端”架构就失去了意义,融合创新将再次搁浅。难道真的要退而求其次,牺牲性能或者采用外置这种影响用户体验的方案吗?

就在项目组再次陷入一筹莫展之际,一个偶然的契机,带来了破局的灵感。

这天傍晚,李卫国因为思考瓶颈,心烦意乱地离开实验室,信步走到公司园区里的“启明之家”体验店,想换个环境透透气。体验店里,正好有一位“启明”早期投资方的代表在参观,由苏晓梅亲自陪同。那位代表对“智慧康养”解决方案非常感兴趣,尤其关注那款带跌倒检测的生物雷达。

“……我们最看重的,就是这款雷达在保护**的前提下,实现无感监测的能力。”投资方代表称赞道,“不过,我有个疑问,这么复杂的数据处理,对设备的要求一定很高吧?功耗和散热怎么解决?”

正在一旁介绍的产品经理下意识地回答道:“您放心,我们的雷达本身经过了深度优化,前端预处理……”

说者无心,听者有意。站在不远处的李卫国,如同被一道闪电击中!

前端预处理!深度优化!

一个被他忽略的方向猛然跃入脑海!他们一直纠结于如何在“边”侧(超级节点)用更强的算力去处理雷达的“原始数据”,为什么不能像雷达本身已经做的那样,将数据预处理和特征提取做得更彻底一些?如果能在“端”侧(雷达本身)就完成更高级别的信息抽象,只将极简的、高度浓缩的“语义化”结果(例如直接输出“目标A,坐标X,Y,状态:跌倒(置信度98%)”)传递给“超级节点”,那么“超级节点”所需的计算量和功耗不就大大降低了吗?

这就好比,不再需要将一整段未经剪辑的、数据量巨大的监控录像传给中枢去分析,而是由前端的摄像头直接识别出“有人摔倒”这个事件,然后只将这个结论报告上去!

这个思路的转变,意味着将一部分原计划由“超级节点”承担的智能计算任务,“下沉”到了更前端的传感器本身。这需要对生物雷达的嵌入式算法进行前所未有的强化和升级,其难度极大,但一旦成功,将从根本上缓解后端的数据处理和功耗压力!

李卫国瞬间激动起来,他几乎是小跑着回到了实验室,立刻召集了康养团队的传感器算法工程师和硬件架构师。

“我们之前的思路可能错了!”李卫国在白板上飞快地画着数据流图,“我们不能只把雷达当成一个‘傻瓜’数据采集器!我们要让它变得更‘聪明’!我们要在传感器端,集成一个微型的、专门为生物感知优化的AI处理核,让它能够实时完成更复杂的模式识别和事件判断!”

这个大胆的构想,让在场的算法工程师既感到兴奋又觉得挑战巨大。“李院,这……这需要专门设计一款ASIC(专用集成电路)或者使用高性能的微控制器,而且算法模型需要极度精简和优化,这……”

“难,但不是不可能!”李卫国目光灼灼,“这比我们在后端解决散热和功耗的难题,路径更清晰!集中力量,主攻传感器端的智能升级!重新评估芯片选型,不惜成本(在合理范围内)寻找最适合的嵌入式AI处理器!算法团队,立刻开始对现有模型进行裁剪、量化和硬件适配!”

新的技术路径被确定,整个项目组的研究重心随之发生了战略性的转移。虽然前路依然充满未知的技术挑战,但那个困扰他们多日的功耗与散热死结,终于看到了一丝被解开的希望。这灵感的火花,源于一次不经意的旁听,源于跳出固有框架的重新思考。

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