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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。
但是在战术控制层面，就不一样，需求几乎完全刚性。
两军激战，作战平台短兵相接，“天堂军”的所有参战单位，从武装机器人、无人暴击机到远程火力支援平台，都没有一个活人在控制，其一举一动都需要明确的指令，否则就会成为漫无目标的活靶。
这时，战术控制系统的能力，就十分重要，足以决定一场战斗的胜负。
现代化的无人战斗平台，即使离线，也有起码的战斗力，一小群“天堂军”的作战平台，当因通讯干扰等原因，无法连接到中枢时，可以在小范围内联络、组织战斗，按既定目标继续遂行作战任务。
但是这种能力，没有统一的情报支持、战术规划，效果只差强人意。
而如果让通用型ai，在战斗中始终保持对每一个前线单元的指挥，信道带宽则会爆炸，不仅如此，算力消耗也会飙升到难以置信的程度。
回顾进攻psk大区的行动，战斗过程，方然未作任何干预，通用型ai自己就因为算力瓶颈而不得不限制进攻规模，同时遂行战斗任务的作战平台数量始终保持在1，560，000以下，不仅如此，还要将其分割到若干个分片战场，降低总的计算量。
在发动战争前，对这一情况有所准备，“天堂军”的进攻还算顺利，ai也没有掉链子。
但，考虑到北大陆、乃至整个世界的形势，第四次盖亚大战恐怕很快就会爆发，到那时，nep大区的军事行动，就不可能仅仅局限于海峡一侧的西伯利亚边陲。
一旦同时投入战场的作战平台，数量超限，执行的战斗任务又相对复杂，通用型ai就可能超载而切断部分负载，对被迫离线的战斗平台、机器军队而言
