我主要分成了这么几块，安全、费用、无人设备、策略以及训练。

　　据我了解信息安全其实是一个非常头疼的问题，随着军事数据以及军事力量越来越依赖于网络环境，如何保障我们的信息不会被侵入，如何保障通讯、设备等的安全使用，成为了一个似乎永远没有绝对保障的问题。

　　大家可以先看看我们木龙科技目前在全国范围内落实的反黑客系统，诸位可以看到这段时间来我们的反黑客系统所获得的巨大成就，而后期如何能和军方有所合作的话，我们准备提供一款全新的网络安全防御系统，而且这个系统我们已经在设计了，过段时间就可以拿去测验一下。

　　再谈费用问题，每年国家的军费支持都不是一笔小数字，如何将钱更多的花在刀刃上其实一直都是个问题。

　　在看了资料之后，我认为我们木龙科技可以通过大数据分析能力，从后勤开始去细化每一个环节，给出最优的费用支出模式，我看到资料中有写以往的人工智能在处理军方的大数据时是十分吃力的，而且分析能力完全无法满足军方的需求，但我们的木龙大数据处理工具胃口要比传统大数据处理工具的胃口大的多，能力也强大的多。这是我们之前做的一些非常经典的大数据分析案例，各位可以看一下。

　　然后说说无人设备，不管是民用还是军用，都是当下非常火热的一项研究，在我们的无人机、无人潜艇等方面的研究中，我已经做了一份简单的智能操作系统模拟演示，整个模拟的数据仅限于之前向你们这边获取的那一部分，但结果如何，大家可以看一看。

　　至于策略问题，我需要再次提及我们强大的大数据处理及分析能力，面对海量的军事数据，我们一方面可以给出最清晰的分析结果，就比如这个航拍图，这是你们给的一份模拟数据测试，我们的数据处理系统可以在十倍缩小的情况下判断出这个位置可能存在军事基地。这样的数据分析能力是否足够先进，相信你们可以做出判断。

　　另一方面，我们还可以对战术进行分析，下面也是你们给的一些模拟数据，我们做了几套实验，最值得兴奋的是，军事战术分析的最大难点在于太多的不可控性，以及会存在各种全新的策略以及根据战场情况进行的即时性反应。

　　过往的人工智能很难去应对这种即时性策略，但我们可以在一定程度上做得到，而且至少从模拟数据来看，做的还不错。

　　最后就是训练了，各位也许很奇怪，刚才提到的我们强大的数据处理能力、即时性的反应能力不也就是现在做训练需要的主要能力么。为什么要单独把训练拿出来提呢？那是因为我们的方案不仅仅是AI训练