人工智能和嵌入式|大數據|雲計算等的關係

人工智能和嵌入式|大數據|雲計算等的關係

人工智能的大數據就來源於嵌入式設備，人工智能要落地，最後關鍵仍是要看嵌入式設備。嵌入式技術將會由於人工智能跟物聯網兩個革命而再次煥發生機和活力。

雲計算跟人工智能有什麼關係？首先，什麼是「雲計算」，關鍵就是本地的瘦客戶端，本地是一個計算能力有限的瘦客戶端，而後經過實時網絡（譬如說4G，5G網絡），鏈接雲端服務器獲取信息和資源。雲計算的本質就是把大量的運算放到服務器端進行，本地經過網絡快速的跟服務器進行信息的交換，有些對時間響應性相求不是很高的人工智能的應用，就能夠把它直接部署到雲端實現，由於雲端服務器的運算能力比較強，本地的運算能力比較差，譬如說在手機上能夠弄一我的臉識別，人臉識別能夠有兩種方法實現，第一種用手機裏的芯片，CPU跑算法去進行人臉識別，但這樣的人臉識別技術識別度不高；還有一種方法就是經過手機上的攝像頭拍一張人臉的照片，實時上傳到服務器，服務器端進行一個快速的運算跟搜索，獲得信息後再返回到手機，在手機上面顯示。前一種就是本地的，後一種是經過雲計算的方法實現的。雲計算的方式只能針對那些對時間的響應要求不高的，像人臉識別就能夠，由於人臉識別須要兩三秒時間是正常的，你們均可以接受。但有些就不能夠，譬如說自動駕駛，對時間響應要求很是高。若是說攝像頭拍到前面50米遠的地方忽然有輛車剎車了，那時候離兩車相撞就剩一兩秒。但等到圖片上傳到雲服務器再進行計算，而後傳回到本地服務器，這個過程須要兩三秒鐘甚至更久，等傳到本地時早就已經撞車了。像自動駕駛這類對時間響應要求很是高的應用就不能用雲計算實現。以上就是人工智能跟雲計算的關係。

大數據跟人工智能有什麼關係？大數據是人工智能的養料來源，沒有大數據，機器就沒法學習；機器不學習就沒法實現智能。大數據跟人工智能是很是密切的。每一個行業都會產生一些行業大數據，而這些行業大數據就會催生一些人工智能，應用在這個行業裏面。每一個公司是不同的，譬如說阿里巴巴能夠用人工智能識別假貨。是如何識別的呢？經過分析交易過程中的各類數據，最後得出那個是假貨的結論；今日頭條能夠運用人工智能分析每一個人平時看哪一類的信息，而後推送相關的信息。若是是朱老師，就會推薦與科技有關的，不會推薦明星八卦，由於我歷來不看八卦那些，今日頭條能夠運用人工智能知道讀者的喜愛；沃爾瑪掌握人工置技術，確定第一時間是想弄無人超市；自動駕駛確定是作車行業的會想去作的。不一樣的公司對人工智能的運用也不相同，在每一個行業的表現是不同的，每一個行業的大數據會催生不一樣行業的人工智能技術。

最後講嵌入式跟人工智能有什麼關係？嵌入式跟人工智能的關係應該是學習嵌入式的同窗們最關心的。邏輯關係就是：「餵養」人工智能須要大數據，而大數據的採集須要嵌入式設備。爲何這麼說呢？譬如以前講到的貓跟狗的例子，判斷照片是貓是狗的前提是要有照片。照片哪裏來呢？要用攝像頭拍，而攝像頭裏面就有嵌入式技術，因此說人工智能的大數據就來源於嵌入式設備，固然並不僅是單指攝像頭，其餘的也有。若是沒有嵌入式設備，人工智能就不可能實現，根本「長不大，養不活」。要想實現人工智能，人工智能的方案就必定須要「落地」。什麼叫落地呢？譬如說想要實現自動駕駛，那首先要在車上裝個主板。車上有個車載電腦，車載電腦上有個攝像頭，他能夠去拍照，拍完照以後經過訓練獲得一我的工智能模型進行識別，識別到前面有一我的就須要減速等等。按這種方式實現自動駕駛是確定須要一個嵌入式設備的，車上若是沒有任何嵌入式設備，自動駕駛是不可能實現的，人工智能跟嵌入式設備緊密相連。傳統的車連個主板，連個主機都沒有，怎麼可能實現自動駕駛。因此說人工智能要落地，最後關鍵仍是要看嵌入式設備，若是說嵌入式技術沒有解決，人工智能是落不了地的。因此說嵌入式技術將會由於人工智能跟物聯網兩個革命而再次煥發生機和活力。嵌入式是有一波行情和機遇的，由於物聯網要發展，依賴於嵌入式；人工智能要發展，也依賴於嵌入式，若是沒有嵌入式強大的功能在底層支撐，物聯網連不了網，人工智能也智能不起來，因此說嵌入式在行業的發展過程當中是很是重要的。而咱們如今之因此還沒感覺到，是由於人工智能的研究目前還處在純上層，純算法的理論研究當中，也就是尚未落地，尚未將上層的理論弄明白。一旦當理論弄清楚後，就會須要落地，那麼就會須要嵌入式。目前之因此沒有聽到這方面的消息，主要是由於離人工智能落地還須要時間。但速度是很快的，可能一兩年，可能三五年，可能十年八年，不一樣行業須要不一樣的時間。大多數人認爲無人駕駛在五到十年內落地，最快五年，最慢十年，自動駕駛的汽車就會取代傳統的汽車，目前大多數的行業專家都認爲是這樣的一個時間段。

嵌入式是頗有前途的，要作的是努力，好好的學。關鍵是要在機遇來臨的時候，要有被別人看中的能力，不是說只要有學別人就會要你，人家只會要一些優秀的。