一位负责战术规划的军官提出疑问：“吴总，这套智能声呐系统在多目标追踪时，运算负担会不会过重，导致追踪精度下降？毕竟战场上可能同时出现多个敌方目标。”
吴浩微笑着回应：“我们在算法优化上做了大量工作。智能声呐系统采用了分布式计算架构，能够将运算任务分散处理。
即使面对多个目标，系统也能快速分配计算资源，确保每个目标的追踪精度不受影响。
同时，我们的算法还具备动态优先级排序功能，会根据目标的威胁程度调整追踪策略，优先保障对高威胁目标的锁定。”
听到吴浩的这番解答，现场众人都不由的点了点头。人群中的一位专家边打量着面前这套智能声呐系统，边冲着吴浩问道：“吴总，这套智能声呐系统，是是如何工作，它怎么能够侦测出水下的目标方位，并能够准确识别出来身份，这是不是也和数据库和大模型有很关系。”
吴浩神色专注，抬手指向智能声呐系统的核心处理模块，有条不紊地解释起来：“您这个问题问到了关键处。
这套智能声呐系统的运行，离不开数据库与大模型的深度支撑。
首先，在侦测水下目标方位方面，声呐设备会向水中发射特定频率的声波，这些声波在遇到物体后会产生反射，反射波被声呐接收。
系统通过精确测量声波发射与接收的时间差，结合声波在水中的传播速度，就能精准计算出目标的距离。
同时，利用多组接收装置之间的相位差，确定目标的角度，从而得出目标的具体方位。”
“而在目标身份识别上，数据库和大模型发挥着至关重要的作用。
我们前期收集了海量的声呐信号数据，涵盖了各类已知的敌方潜艇、水面舰艇，以及不同海域常见的水下礁石、暗涌等自然物体所产生的声呐回波特征，将其构建成庞大且精细的数据库。
这方面还是要多感谢海军方面的无私支持，是他们向我们提供了大量珍贵的声呐数据资料，为我们这套系统的研发成功起到了巨大作用。”
说着，吴浩冲着海军方面的领导感谢了一下，然后接着讲道：“智能声呐系统在接收到实时声呐回波后，会迅速提取信号特征，并与数据库中的数据进行比对分析。
这一过程借助深度学习大模型来实现，大模型通过对大量数据的学习，能够准确捕捉到不同目标声呐信号的独特模式。
比如说，敌方潜艇的声呐