作者 wangrg (孤身不寂寞)標題 Re: [新聞] 40年來最大損失 ! 以軍入黎戰線遭真主時間 Fri Apr 3 23:27:49 2026
※ 引述《wahaha99 (喔)》之銘言：
: 一台機器狗要搭配足夠強能識別敵我的邊緣運算,
: 還要負重, 是能撐多久? 五小時?
: 五小時後你上哪去換電池?
: 更別扯什麼集中控制的模式,
不參與討論機器狗是否實用,但可以補充個資訊,關鍵字『Taalas』
細節可以各自去google
簡單說,就是『把模型寫入晶片』
Taalas將大模型直接寫入晶片（硬核化），優點是：運算極快、
功耗極低、延遲固定，適合高頻專用任務；同時免除傳統記憶體瓶頸。
可以想像一下
當導彈,蜂群無人機,機器狗,這些消耗性的武器,根本不考慮電池要多耐久
裝上類似這種有小模型的晶片,那武器的想像空間會突然變得無限大
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我的喜劇天份
來自對生活的 絕望
----BY 金凱瑞
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※ 作者: wangrg 2026-04-03 23:27:49
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※ 同主題文章:
Re: [新聞] 40年來最大損失 ! 以軍入黎戰線遭真主
04-03 23:27 wangrg
噓 wahaha99: 晶片都不耗電好了 也頂多動時小時
還是說你想的戰場是像捕捉委內瑞拉總統那樣
還是俄軍沒能實現的1小時22分速通?
十小時1F 04/03 23:28
扔出去就不打算收回來了
推 cangming: LPU這些其實都已經實用化了，context不要過長都可以即時處理。絕大部分的情境目前應該都夠用了。現在問題只是晶片產能上不來啊5F 04/03 23:30
→ wahaha99: 你拿LPU做戰場識別? 認真?9F 04/03 23:30
推 cangming: 成本攤下來後，沒道理不行。LLM同一套，在不要爆context前提下沒道理GPU可以LPU不行
更別說下一代CPU/LPU直接做成一顆module
不然老黃那個雪寶怎麼來的，迪士尼目標是之後每個園區都要丟一個10F 04/03 23:33
手機的算力跑Qwen 32B綽綽有餘,youtube有影片
→ birdy590: 便宜只是一部份理由 方便大量生產應該是決定性因素但現在就是只做了一個 迪士尼沒錢嗎? 量產不容易啊15F 04/03 23:35
→ cangming: 你各位的車子 未來產線的機器人都會內建邊緣計算，這是進行式17F 04/03 23:36
→ birdy590: 無人機現在用小作坊把塑膠殼和現成零件拼起來就行不管四腳兩腳在這方面應該都輸飛了19F 04/03 23:36
→ birdy590: 這最接近的應該是自駕車, 並不是LLM
而且它需要的電力可不少22F 04/03 23:38
推 cangming: 目前自駕車不用LLM只是因為太慢，但是LPU出現後這個前提就不成立了24F 04/03 23:39
※ 編輯: wangrg (89.185.25.157 香港), 04/03/2026 23:40:41
→ birdy590: 不是太慢 而是根本不合用
這就不是語言模型擅長的方向26F 04/03 23:40
→ cangming: LPU不耗電啊 LPU最大的問題是成本，他是靠堆sram堆出來的怪物，所以為什麼這一代是找三星不是台積，就是為了壓成本28F 04/03 23:41
→ birdy590: 自駕系統上增加 LLM 是多一個理解世界的可能性31F 04/03 23:42
推 Jeff1989: LPU用SRAM比GPU用HBM還要有成本優勢，HBM現在報價不太便宜...32F 04/03 23:44
推 cangming: DRIVE Alpamayo-R1 這種 VLA 就是LLM為了視覺處理的特化型啊 哪有什麼不適用的問題...34F 04/03 23:46
→ birdy590: 骨子裡還是原來的視覺系統 加上LLM負擔其實是更重36F 04/03 23:47
→ birdy590: 這個問題還是一樣 增加成本重量耗電到底換來什麼38F 04/03 23:48
→ cangming: 現在N家大禮包就是長這樣，你買了就是整套系統拿去裝
以前不同的輸入要另外處理，現在是車上一堆傳感器N家幫你用他們的模型匯入做即時分析。不是只有視覺而已39F 04/03 23:48
→ birdy590: 本質上它就是一個 "LLM 輔助的視覺系統"
哪有什麼不耗電的 自駕車能跑的動的硬體也不便宜44F 04/03 23:51
推 cangming: Building on the Alpamayo 1 model, Alpamayo 1.5 takes driving video, ego-motion history, navigation guidance and natural language prompts as inputs. Then, it outputs driving trajectories with reasoning traces. This enables developers to steer behavior and specify constraints directly through navigation and text prompts.
講白了，現在的做法是不管你是甚麼傳感器資料都喂進來就對了，沒什麼外掛不外掛的，輸出就是決策了。車子有什麼資料就喂甚麼資料，所以才會叫end to end。車廠不需要做什麼預處理，block in block out46F 04/03 23:53
→ birdy590: 變成一個黑盒子性質還是沒變啊, FSD更早做咧57F 04/03 23:57
→ cangming: 另外現在是因為成本壓不下來才先上自駕車，但N家的58F 04/03 23:57
→ birdy590: 必須先找到它的定位 否則根本連量產都走不到59F 04/03 23:57
→ cangming: 目標是隨著成本下降，逐漸推動到各級機器人60F 04/03 23:57
→ birdy590: 你的對手是塑膠+現成零件, 比成本毫無勝算
而且還有一堆機械結構是為了在地上走而存在
這些大概不可能輕到哪去 更不可能是塑膠的61F 04/03 23:58
→ cangming: 不對，對手是奴工跟社畜 www
另外FSD v12之後也是LLM啊...64F 04/03 23:59
→ aloness: 要這樣子最適合的應用是子母機群，運算功能給母機，子機只搭載基本的邏輯去執行母機的命令66F 04/04 00:00
→ nanozako: 等你真的實裝不像waymo在路上鬼打牆再說吧
再搬去烏克蘭測試，看能不能不要跌進壕溝裡爬不出來烏軍實測現在所有四足機器人全部都不及格
所以只用履帶無人車，進行一些突擊和後送的工作
要吹機械狗也要看一下實際戰場的狀況唄
spec sheet講半天到了戰場上沒鳥用是能怎樣68F 04/04 00:00
→ birdy590: 沒錯 光是"腳"跟"輪子或履帶"比就不一定贏了
美軍搞了老半天結果選了手推車 而且是人力操作
能用的裝備不一定要很炫砲 能解決問題才是真的74F 04/04 00:01
推 cangming: 現在也不是討論機器狗啊...現在只是在討論裝AI在無人裝置上可不可行，你要裝無人機也可以。skynode他們家的蜂群就裝了邊緣AI在上面，事實上在烏克蘭最近表現確實很好。如果邊緣AI不可行，那五角大廈就不用跟anthropic鬧翻了
現在戰場干擾這麼嚴重，且態勢變化速度又快，變成放無人裝置自行決策很重要77F 04/04 00:10
→ birdy590: 就算要裝也是無人機比較有希望 只是是高檔的
只用一次撞上去自爆的不會用這種高級貨84F 04/04 00:11
→ cangming: 再說了，你跑得動LLM難道還跑不動其他舊世代的AI技術嘛86F 04/04 00:11
→ birdy590: 沒必要啊 電力很寶貴 某方面來說用這個必然犧牲續航88F 04/04 00:12
→ cangming: 那就要skynode到底怎麼設計他們的系統的，現在只知道有邊緣AI在上面就是89F 04/04 00:12
→ birdy590: 真的要裝也是 MQ-9 這種偵打一體的大型機比較有機會91F 04/04 00:13
→ cangming: 另外就算不用LPU舊世代模型也有NPU可以跑，爛一點的google手機大概6000就有了吧
那個東西說實話也沒多耗電，你的手機螢幕都還比他耗電92F 04/04 00:14
→ birdy590: ... 光 jetson 一般小型無人機就不可能推的動
哪沒有多耗電 電力主要是要用來飛的96F 04/04 00:18
→ cangming: 真要做弄個複合系統 子機透過NPU即時判斷過濾雜訊，母機走LLM進行完整SA。也不必全部都上LLM。98F 04/04 00:18
→ birdy590: FSD 用的硬體規格還在往上提 代表肯定比以前更耗能100F 04/04 00:19
噓 wahaha99: 講NPU LPU的 有沒有實際拿個本地多模態模型跑過啊101F 04/04 00:20
推 cangming: 說啥呢...我自己有ollama server還要證明給你看嗎NPU現在功耗才10W而已，你要不要想想無人機風扇是千瓦起跳，是能差多少102F 04/04 00:23
噓 wahaha99: 我還真沒用過NPU 我沒跑過NPU能跑得動這麼小的模型你先去找個紙箱挖個洞 把自己藏進去 然後請MoE
的LLM辨識一下這是敵人還是友軍看看
不過我還真沒看過NPU能跑的MoE105F 04/04 00:26
→ greedypeople: 機器狗或人應該都不是走LLM 而是用比較初步的世界模型 像是自動駕駛的進階版本109F 04/04 00:37
→ wahaha99: 對 用自動駕駛那套比較合理靠譜
只是戰場跟馬路比 誰更複雜難測
然後要有特斯拉的算力 要扛多大的電池
這些事情一想就知道 差的老遠的老遠
不但要電池還要冷卻咧111F 04/04 00:40
→ greedypeople: 我自己是最近賠很多的特粉 連木頭姐這麼看好特斯拉自駕的人 都還不敢做OPTIMUS的估值 連在單純的工廠116F 04/04 00:42
→ birdy590: 如果真的是 NPU 10W 這麼省電, 特斯拉為啥不用?118F 04/04 00:43
→ greedypeople: 提供生產力都還要砸錢砸好幾年 要用在戰場.....
我是覺得還是乖乖走無人機路線比較實在
人形機器人是為了取代人類的工作 但戰場上人並不是效率比較高的單元119F 04/04 00:43
→ Two2Seven: 我感覺重點不在運算，而是電機，也就是機器人本身的可靠性夠不夠，如果在複雜戰場環境下機器人可靠性不足，那你晶片根本白搭
每次講到機器人，都是AI 543但是實際上運作的平台到底能不能支援你的期待，要完成你的期待又會佔用多少資源跟人力123F 04/04 01:00
→ eemail: 這根本跳針,機器狗馬達那麼多才是耗電主因,跳晶片做什?還有..你的機器狗視野是不是很可憐,那些機器狗的影片都是第三人稱視野,在旁邊看它很威@@,怪了...怎不展示一下它直接看出去的影像?129F 04/04 07:46
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