第106章 新起点（2/2）

方泽难得开口：“功耗是关键。我们的物联网终端都是电池供电，功耗一上去，部署成本就翻倍。“

“没错。所以晶片选型要以功耗效率为第一指標，算力第二。“左城在白板上標註了优先级。

会议持续了一个多小时。散会的时候，左城把陈浩留了下来。

“有一个事需要你提前准备。“左城的语气变得严肃，“ai算法要落地，光有工程师不够，还需要算力。我们现在的伺服器集群是给物联网平台用的，跑ai训练会严重挤占资源。“

“你是说要建算力中心？“陈浩皱眉，“那可不是小投入。“

“先不急著建。我有个想法，用联邦学习的方式在边缘端做分布式训练，把算力压力分散到物联网终端上去。这样既解决了算力不足的问题，又能利用我们已经部署的十多万台终端设备。“

陈浩眼睛亮了：“联邦学习加边缘ai？这个方向有意思。数据不出本地，隱私问题也解决了。但技术难度不小，通信开销和模型聚合都是挑战。“

“所以才需要你提前准备技术方案。“左城拍了拍他的肩膀，“给我两周时间，我会把核心技术路线理清楚。“

陈浩走后，左城回到自己的办公室，关上门。

他坐在椅子上，打开系统面板。

科技树在面板中央安静地生长著。四根枝干，三十八枚叶片，二百九十五积分。ai枝干上的九枚叶片散发著柔和的光芒，像九颗排列整齐的星星。

左城点开技术预览功能。

第五根枝干的名称浮现在面板上：无人系统。枝干的轮廓隱约可见，但叶片全部是灰色的，还没有激活的跡象。第六根枝干是新能源，轮廓更加模糊。第七根枝干依然是一个问號，什么信息都没有。

左城盯著无人系统三个字看了很久。

ai是软体，无人系统是硬体和软体的结合。如果402能在ai领域站稳脚跟，下一步就是用ai赋能无人系统，实现从软体到软硬一体化的跨越。

但那是以后的事。现在最重要的是把ai商业化落地。

他关掉技术预览，翻到ai枝干的叶片列表。九枚叶片中，他最关注的是联邦学习和模型压缩优化。联邦学习可以解决算力和隱私问题，模型压缩优化可以让ai模型跑在资源受限的边缘设备上。这两个方向恰好是402做ai的独特优势。

左城拿起手机，给於颖发了条消息：“空空，晚上一起吃饭？“

於颖很快回覆：“又想拉我加班？“

“不是加班，是想你了。“

“哼，信你才有鬼。不过我正好有事要跟你说，老地方见。“

左城收起手机，嘴角微微上扬。

402的ai之路正式开始了。前面有挑战，有机遇，也有他从未涉足的领域。但他不怕，因为科技树已经为他指明了方向。