嵌入式與人工智能關係 嵌入式人工智能的發展趨勢

所謂嵌入式人工智能，就是設備無須聯網經過雲端數據中心進行大規模計算去實現人工智能，而是在本地計算，在不聯網的狀況下就能夠作實時的環境感知、人機交互、決策控制。那麼嵌入式與人工智能關係是什麼？嵌入式人工智能的發展趨勢你知道嗎？本文主要詳細嵌入式與人工智能，具體的跟隨小編一塊兒來了解一下。

嵌入式與人工智能關係

所謂嵌入式，就是指一種可被內置於設備或裝置的專用計算機系統。一般來講，具備數字接口的設備都具備嵌入式系統，如手機、車載電腦、智能手錶等等。

而嵌入式 AI，則是一種讓 AI 算法能夠在終端設備上運行的技術概念。很簡單，換句話說，它的做用就是能讓音箱、手機、機器人等智能硬件在不聯網的狀況下實時完成環境感知、人機交互、決策控制等功能。

如今的人工智能大多屬於前者，siri、阿爾法狗都是典型表明。要實現人工智能的行爲，必須使用嵌入式系統，這就是如今所說的強人工智能與弱人工智能。具備行爲能力的「弱人工智能」就是智能化工具，即MCU基礎上的嵌入式應用系統，已有40多年曆史。能夠驕傲地說，單片機、嵌入式系統開啓了人工智能的歷史進程，咱們所作的一切都是人工智能的那些事兒。人工智能是基礎的技術資源，它有着改變人們的思惟與生活方式、變革社會的巨大潛力。從更大的格局看，萬物智聯時代正在到來，將來將從「以設備爲中心」進步爲「以用戶爲中心」、「以數據爲中心」。

業界廣泛認爲人工智能的三個發展階段包括感知智能、認知智能和通用人工智能（AGI）。感知指語音、語言、圖像、手勢等;認知指理解、記憶、知識、推理、規劃、決策、創造等;通用人工智能指相似人類的思惟。其中，感知是人機交互中最重要的一環，爲人工智能提供數據基礎。這三個階段須要按部就班。目前階段，人工智能的目標並非讓機器模擬人的所有行爲，而是在某些特定領域超過人類專家的水平、有能力高效地解決專業問題，從而對人類提供實用的服務。

在人工智能時代，從事嵌入式人工智能研發的上海速嵌公司認爲，強大的算法也不會拘泥於PC機實現，須要落地的話，就要依賴嵌入式承載。嵌入式在智能手機上的應用已經足以證實，將來出現的機器人必定會使用嵌入式的技術，因此說對於嵌入式系統的需求已經很是迫切，期待可以出現顛覆智能手機的嵌入式便攜移動終端。

嵌入式與人工智能關係_嵌入式人工智能的發展趨勢

　　嵌入式系統開啓人工智能的歷史進程

所說的人工智能，就是以人工方式實現人類智力的替代。人類智力有「思惟」與「行爲」兩種方式。「思惟」是大腦的獨立思考，「行爲」是人類個體與客觀世界的交互狀態，除了思考還要有對外部世界的感知與控制。AlphaGo屬於前者，它與李世石、柯潔對決，還要有代理人將它的思惟能力轉化成對決的下棋行爲。實現人工智能的行爲方式，則非嵌入式系統莫屬。對此，人工智能領域人士，廣泛將這兩種人工智能定義成「強人工智能」與「弱人工智能」。

AlphaGo之父哈薩比斯在劍橋大學演講中則用「通用人工智能」與「狹義人工智能」來區分。總之，全部專家都承認具備行爲能力的「弱人工智能」。

具備行爲能力的「弱人工智能」就是智能化工具，即MCU基礎上的嵌入式應用系統，已有40多年曆史。無怪乎約翰•麥卡錫這位50年代提出人工智能概念的學者，感嘆於咱們平常生活中天天都在使用人工智能，抱怨於「一旦同樣東西用人工智能實現了，人們就再也不叫它人工智能了」。

能夠驕傲地說，單片機、嵌入式系統開啓了人工智能的歷史進程，速嵌智造所作的一切都是嵌入式人工智能的那些事兒。

嵌入式與人工智能關係_嵌入式人工智能的發展趨勢

　　嵌入式人工智能的的發展趨勢

而接下來的10年到20年走向萬物互聯的階段，除了總體解決方案的競爭、純算法公司的存亡值得關注之外，5G和AI相輔相成也將帶來新的機會。高通全球副總裁孫剛表示，預計2025年AI延伸出來的產業會產生5.1萬億美圓的商業場景，到2030年由5G延伸出來的產業爲12.3萬億（數據來源），這兩個產業有很是大的前景。

一、嵌入式人工智能於各行業垂直領域應用具備巨大的潛力

嵌入式人工智能市場在零售、交通運輸和自動化、製造業及農業等各行業垂直領域具備巨大的潛力。而驅動市場的主要因素，是嵌入式人工智能技術在各類終端用戶垂直領域的應用數量不斷增長，尤爲是改善對終端消費者服務。固然嵌入式人工智能市場要起來也受到IT基礎設施完善、智能手機及智能穿戴式設備的普及。其中，以天然語言處理（NLP）應用市場佔嵌入式人工智能市場很大部分。隨着天然語言處理的技術不斷精進而驅動消費者服務的成長，還有：汽車信息通信娛樂系統、嵌入式人工智能機器人及支持嵌入式人工智能的智能手機等領域。

二、嵌入式人工智能導入醫療保健行業維持高速成長

因爲醫療保健行業大量使用大數據及嵌入式人工智能，進而精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、下降醫療成本、促進跨行業合做關係。此外嵌入式人工智能還普遍應用於臨牀試驗、大型醫療計劃、醫療諮詢與宣傳推廣和銷售開發。嵌入式人工智能導入醫療保健行業從2016年到2022年維持很高成長，預計從2016年的6.671億美圓達到2022年的79.888億美圓年均複合增加率爲52.68％。

三、嵌入式人工智能取代屏幕成爲新UI / UX接口

過去從PC到手機時代以來，用戶接口都是透過屏幕或鍵盤來互動。隨着智能喇叭（Smart Speaker）、虛擬/加強現實（VR/AR）與自動駕駛車系統陸續進入人類生活環境，加速在不須要屏幕的狀況下，人們也可以很輕鬆自在與運算系統溝通。這表示着嵌入式人工智能透過天然語言處理與機器學習讓技術變得更爲直觀，也變得較易操控，將來將能夠取代屏幕在用戶接口與用戶體驗的地位。例如：使用速嵌智造語音識別系統的各類家用電器、小家電，透過人工神經網絡以實現實時翻譯，也就是說，嵌入式人工智能讓接口變得更爲簡單且更有智能，也所以設定了將來互動的高標準模式。

嵌入式與人工智能關係_嵌入式人工智能的發展趨勢

四、將來手機芯片必定內建嵌入式人工智能運算核心

現階段主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算仍嫌不足，因此將來的手機芯片必定會內建嵌入式人工智能運算核心。正如，蘋果將3D感測技術帶入iPhone以後，Android陣營智能手機將在明年（2017）跟進導入3D感測相關應用。

五、嵌入式人工智能芯片關鍵在於成功整合軟硬件

嵌入式人工智能芯片的核心是半導體及算法。嵌入式人工智能硬件主要是要求更快指令週期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經元芯片，且須與深度學習算法相結合，而成功相結合的關鍵在於先進的封裝技術。整體來講GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，因此嵌入式人工智能硬件選擇就看產品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上神經引擎運算功能，整合高達8個組件進行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應組件、距離傳感器、環境光傳感器、前端相機、點陣投影器、喇叭與麥克風。蘋果強調用戶的生物識別數據，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內部，因此不易被竊取。

六、嵌入式人工智能自主學習是終極目標

嵌入式人工智能「大腦」變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，上海速嵌QuickEmbed的嵌入式人工智能仍處於機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習須要解決四大關鍵問題。首先，是爲自主機器打造一個嵌入式人工智能平臺；還要提供一個可以讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界同樣；而後再將嵌入式人工智能的「大腦」放到自主機器的框架中；最後創建虛擬世界入口（VR）。目前，NVIDIA推出自主機器處理器Xavier，就在爲自主機器的商用和普及作準備工做。