嵌入式人工智能是指將人工智能算法和模型部署到資源受限的硬件設(shè)備中，為增進(jìn)大家對嵌入式人工智能的認(rèn)識，本文將對嵌入式人工智能的關(guān)鍵特點、嵌入式人工智能的技術(shù)挑戰(zhàn)以及嵌入式人工智能需要的知識儲備予以介紹。如果你對嵌入式人工智能具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、嵌入式AI的關(guān)鍵特點

低功耗：由于許多嵌入式系統(tǒng)由電池供電或需要長時間運行而無需頻繁充電，因此它們必須盡可能減少能量消耗。為此，開發(fā)人員會采用特定優(yōu)化技術(shù)，如量化、剪枝等，來降低模型復(fù)雜度，并選擇高效節(jié)能的硬件平臺。

實時性：某些應(yīng)用場景（如自動駕駛汽車、工業(yè)自動化）要求快速響應(yīng)時間，這意味著嵌入式AI系統(tǒng)需具備即時處理輸入數(shù)據(jù)并作出決策的能力。

安全性與隱私保護(hù)：在邊緣側(cè)執(zhí)行AI任務(wù)可以避免敏感數(shù)據(jù)上傳至云端，從而增強了用戶信息的安全性和隱私性。此外，嵌入式設(shè)備還可以通過內(nèi)置安全機制防止惡意攻擊。

自主性：一旦部署完成，嵌入式AI系統(tǒng)往往可以在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下獨立工作，這對于偏遠(yuǎn)地區(qū)或者關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施非常重要。

二、嵌入式AI的技術(shù)挑戰(zhàn)

模型壓縮與優(yōu)化：為了適應(yīng)嵌入式系統(tǒng)的資源限制，研究人員致力于開發(fā)小型化且高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，同時探索各種模型壓縮方法，例如權(quán)重共享、知識蒸餾等，確保模型既輕量又不失精度。

硬件加速器設(shè)計：專用硬件加速器（如TPU、NPU）能夠顯著提升AI推理速度并降低能耗，但其成本較高且定制化程度大。如何平衡性能與成本成為一個重要課題。

編程框架與工具鏈：目前市面上存在多種用于開發(fā)嵌入式AI應(yīng)用的框架和工具鏈，如TensorFlowLiteforMicrocontrollers、PyTorchMobile等，但它們之間的兼容性和易用性差異較大，給開發(fā)者帶來了額外的學(xué)習(xí)曲線和技術(shù)選型難題。

持續(xù)學(xué)習(xí)與更新：考慮到嵌入式設(shè)備可能難以頻繁更新軟件版本，研究者正在尋找有效的方法讓模型在現(xiàn)場環(huán)境中不斷改進(jìn)自身性能，即所謂的“終身學(xué)習(xí)”。

三、嵌入式人工智能需要做哪些知識的儲備

1、硬件知識

熟悉電子電路基礎(chǔ)，包括數(shù)字電路、模擬電路等，了解傳感器、執(zhí)行器等硬件設(shè)備的工作原理，以便更好地與硬件進(jìn)行交互和協(xié)同工作。

掌握處理器架構(gòu)、總線協(xié)議和存儲器管理等概念，理解不同硬件平臺的特點和性能，為選擇合適的硬件設(shè)備以及進(jìn)行底層驅(qū)動開發(fā)提供基礎(chǔ)。

2、編程語言

熟練掌握 C/C++ 編程語言，這是嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中常用的語言，能夠用于編寫底層驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)以及與硬件交互的代碼，以實現(xiàn)對硬件的高效控制和數(shù)據(jù)處理。

了解一些腳本語言，如 Python，可用于快速開發(fā)和測試，以及在一些需要靈活配置和數(shù)據(jù)處理的場景中發(fā)揮作用。

3、操作系統(tǒng)

熟悉實時操作系統(tǒng)（RTOS）的概念和使用方法，能夠編寫多任務(wù)和實時任務(wù)調(diào)度的代碼，確保系統(tǒng)在實時性要求較高的場景下穩(wěn)定運行。

了解操作系統(tǒng)內(nèi)核的工作原理以及與硬件交互的方式，以便更好地進(jìn)行系統(tǒng)級的開發(fā)和優(yōu)化。

4、通信協(xié)議

掌握常見的通信協(xié)議，如 UART、SPI、I2C、CAN 和 Ethernet 等，了解它們的工作原理和使用方法，實現(xiàn)嵌入式系統(tǒng)與其他設(shè)備或系統(tǒng)之間的可靠通信。

對無線通信協(xié)議，如 Bluetooth、Wi-Fi 和 Lora 等有一定的了解，以滿足不同應(yīng)用場景下的無線數(shù)據(jù)傳輸需求。

5、人工智能算法和模型

學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法的基本原理和常見模型結(jié)構(gòu)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機等，理解它們的適用場景和優(yōu)缺點。

掌握模型訓(xùn)練、優(yōu)化和評估的方法，能夠根據(jù)具體的應(yīng)用需求選擇合適的算法和模型，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)優(yōu)，以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。

6、調(diào)試和故障排除能力

學(xué)會使用調(diào)試工具和設(shè)備，如示波器、邏輯分析儀和仿真器等，能夠?qū)η度胧较到y(tǒng)和人工智能算法的運行過程進(jìn)行監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。

培養(yǎng)良好的問題解決思路和方法，能夠快速定位和排除系統(tǒng)中的故障，確保項目的順利進(jìn)行。

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