阿达民还是信步走进莱斯利*兰伯特的办公室，借助“替身”直截了当的询问对方，“强AI三号机”何时上线测试。
现有的通用型AI，一直匿名的存在，管理NEP，能力的确令人震撼。
但，用不着有多深的专业造诣，只翻阅报告，阿达民也能敏锐的觉察到，通用型AI很可能遭遇发展瓶颈，进而，难以胜任规模愈加庞大的控制任务。
NEP，占地五百万平方公里，治下人口约一千万，规模当然很庞大。
在开战之前，具体的讲，西历1489年1月31日之前，通用型AI对整片大区的控制还是相当到位，即便由于各种原因，系统承担的任务强度，会时有波动，电力与计算资源的供应也无法绝对稳定，系统运作也一直十分平稳。
和平年代的大多数决策、分析任务，一言蔽之，需求毕竟不是刚性的。
不论某型号作战平台的仿真测试，还是APOS体系的微小调整，这些常见任务，都没有一个明确的Deadline。
早完成很好，晚一些完成也可以，总之，都可以灵活调度。
故，在这段漫长的时间内，通用型AI、APOS、ASA等智能化体系的各方面需求，都相对容易满足，大多数情况下，人工智能决策系统自己就能打理一切，办妥从负荷验算到电厂建设的所有环节。
但是在开战后，一旦挂载战略决策、战役规划与战术控制模块，情况就大有不同。
战争，宏观方面的决策，很重要，但这也还好，对NEP这样的进攻方而言，终归不是一个分秒必争、生死攸关的问题。
但是
第五三三章 指挥(2/4)