當今電子行業(yè)最重要的趨勢之一是將 AI 整合到嵌入式設備中，特別是 AI 解釋傳感器數(shù)據(jù)（如圖像）和機器學習以用于替代用戶界面（如語音）。

嵌入式物聯(lián)網(wǎng)人工智能 （AIoT） 是解鎖無縫、免提體驗的關鍵，這將有助于確保用戶在后 Covid 環(huán)境中的安全?？紤]各種可能性：智能購物車允許您在將商品放入購物車時對其進行掃描并使用移動支付繞過收銀臺，或智能視頻會議系統(tǒng)在會議期間自動識別并切換焦點以提供為遠程團隊提供更多“面對面”體驗。

為什么現(xiàn)在是嵌入式 AIoT 突破的時候了？

AIoT 正在走出去

最初，人工智能坐在云端，利用邊緣和端點無法比擬的計算能力、內(nèi)存和存儲可擴展性水平。然而，我們越來越多地看到，機器學習訓練算法不僅向網(wǎng)絡邊緣移動，而且從深度學習訓練轉向深度學習推理。

“訓練”通常位于網(wǎng)絡核心，“推理”現(xiàn)在位于端點，開發(fā)人員可以實時訪問 AI 分析，然后優(yōu)化設備性能，而不是篩選設備到云到設備的循環(huán)。

今天，大多數(shù)推理過程都在 CPU 級別運行。然而，這正在轉向在芯片上集成更多人工智能加速的芯片架構。高效的 AI 推理需要能夠?qū)崟r推斷、預處理和過濾數(shù)據(jù)的高效端點。將 AI 嵌入芯片級，集成神經(jīng)處理和硬件加速器，并將嵌入式 AI 芯片與專為深度學習設計的專用處理器配對，為開發(fā)人員提供了下一代所需的性能、帶寬和實時響應能力的三重奏。發(fā)電連接系統(tǒng)。

AIoT 的未來：在家和工作場所

此外，圍繞人工智能加速器、自適應和預測控制以及語音和視覺硬件和軟件的進步融合為各種智能設備開辟了新的用戶界面功能。

例如，語音激活正迅速成為工業(yè)和消費市場始終在線連接系統(tǒng)的首選用戶界面。我們已經(jīng)看到基于語音控制的系統(tǒng)為導航視覺或其他身體障礙的用戶提供的可訪問性優(yōu)勢，使用語音命令來激活和完成任務。隨著對非接觸式控制作為廚房、工作區(qū)和工廠車間等共享空間的健康和安全對策的需求不斷增長，語音識別與各種無線連接選項相結合，將為家庭和工作區(qū)帶來無縫的非接觸式體驗。

多模式架構為 AIoT 提供了另一條路徑。使用多個輸入信息流可以提高基于 AI 的系統(tǒng)的安全性和易用性。例如，語音+視覺處理組合特別適合基于 AI 的免提視覺系統(tǒng)。語音識別為智能監(jiān)控或免提視頻會議系統(tǒng)等應用程序的基于視覺的關鍵任務激活對象和面部識別。視覺 AI 識別隨后會介入以跟蹤操作員行為、控制操作或管理錯誤或風險檢測。

在工廠和倉庫地板上，多模式 AI 為協(xié)作機器人（或 CoBots）提供動力，作為技術組合的一部分，作為五種感官，讓 CoBots 與人類同行安全地執(zhí)行任務。語音+手勢識別允許兩組在他們共享的工作空間中進行交流。

地平線上有什么？

根據(jù) IDC Research 的數(shù)據(jù)，到 2025 年，全球?qū)⒂?550 億臺聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生 73 ZB 的數(shù)據(jù)，隨著深度學習推理繼續(xù)向邊緣和設備端點遷移，邊緣 AI 芯片的速度將超過云 AI 芯片。這種集成的人工智能將成為驅(qū)動“感知”技術的復雜組合的基礎，以創(chuàng)建具有更自然、“類人”通信和交互的智能應用程序。

審核編輯：郭婷