徐申學在臺上針對萬向虛擬機器的核心，也就是其主機進行各種詳細介紹的時候。
其他人也是反應不一。
同樣從事VR萬向跑步機領域研發的一些公司，其技術負責人們看到這臺大主機，尤其是聽到徐申學說這主機裡竟然部署了四張APO5000顯示卡以及四枚ZY38晶片的時候，一個個都是楞的。
為什麼智雲集團的VR萬向跑步機，需要這麼龐大的算力？
一個VR裝置再加上一個萬向跑步機，完全不需要這麼大的算力啊。
很多廠商的的VR裝置使用傳統的手機SOC晶片就很充分了，也只有智雲集團這樣的才會專門額外搭配一個顯示卡，但是這種顯示卡也只是筆記本里的低功耗GPU。
而萬向跑步機的話也不需要多大的算力啊，常規的CPU就很充分了。
但是智雲集團的萬向虛擬機器，卻一口氣上了四張APO5000顯示卡以及四枚ZY晶片，其綜合算力都已經超過了智雲計算對外銷售的GT2算力伺服器了。
而且最重要的是這些算力晶片，幾乎都是屬於人工智慧領域裡的頂級晶片。
這意味著，智雲集團裡的萬向虛擬機器使用了人工智慧技術！
當他們想到這一點後，就更加好奇了，智雲集團搞這麼大的陣仗，最後做出來的萬向虛擬機器是什麼效果？
他們並沒有猜錯，智雲集團的YunVW萬向虛擬機器，其底層技術就是人工智慧技術，當然，這個人工智慧技術其實和市面上那些的生成式AI不一樣，而是屬於一種工業製造領域的人工智慧。
其實用大資料模型來形容更準確一些。
人工智慧這個詞，很容易讓人誤解。
智雲集團的萬向虛擬虛擬機器，是利用大資料模型來維持運動系統，這樣才能夠配合使用者的各種活動。
如何讓萬向跑步機和使用者完美的融合，不至於讓使用者進行各種活動的時候感覺到異樣，甚至出現摔倒或其他情況，這是YunVW的核心技術難題。
為了解決這一難題，智雲集團的虛擬式裝置專案組直接把大資料模型技術給用上了，然後從資料工廠裡收集了海量的人體運動資料，最後訓練出來了這麼一套運動大資料模型。
該運動大資料模型的作用其實很簡單，那就是透過感測器收集使用者的各項運動姿態資料，然後根據使用者的前期動作判斷使用者的下一步動作，然後調集萬向跑步機進行相應的運動！
使用者還沒抬腳呢，其雙腳的某個部位，比如前腳掌剛發力，系統透過感應器資料收到了這個發力的資料，同時人體進行某種動作的時候，身體的其他部分也會出現一定的特徵，體感服裡裡的各種感測器，外圍的雷射雷達以及高畫質攝像頭就會捕捉到這些動作姿態。
上述諸多的資料經過處理後，會輸入到大資料模型系統裡，系統根據這些資料對使用者的下一步動作進行預判。
隨著使用者的動作持續，系統會根據最新的資料持續的重新整理預判，最後做出決策，調動萬向跑步機進行提前配合運動。
這裡頭的最大難題不是資料的收集……畢竟只要感測器足夠多，不怕收集不到這些資料。
問題是如何處理這些海量的資料，而且還是即時處理……使用者的動作是連貫的，而且跑步的時候步頻是非常快的，可給不了系統多少的反應時間。
怎麼辦？
還能怎麼辦，除了在演算法上進行最佳化外，那就是堆疊算力了！
直接上ZY38這種資料處理晶片，上APO5000這種伺服器GPU顯示卡！
其整體思路，其實和智雲集團旗下的智慧機器人乃至一些無人機，甚至AI戰鬥機都是比較類似的。
都是依靠資料進行決策。
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