嵌入式与人工智能关系_嵌入式人工智能的发展趋势
姓名：黄世民 学号：20021210922
嵌牛导读
【嵌牛鼻子】：人工智能，嵌入式，共同发展
【嵌牛提问】：嵌入式和人工智能之间存在着什么样的联系？
【嵌牛正文】：
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所谓嵌入式人工智能即是指设备无需联网即可通过云端数据中心的大规模计算来实现的人工智能技术，在本地环境下即可完成实时的环境感知、人机交互以及决策控制。那么你了解嵌入式与人工智能的关系是什么吗？它的发展趋势又会如何呢？本文主要详细探讨嵌入式与人工智能的关系及其发展趋势，请跟随我们一起来了解一下吧！
人工智能无法避免嵌入式系统，在涵盖多个学科领域的同时也有着广泛的.应用.范围.在研究人工智能的过程中,我们常常会发现许多看似平常的现象,却蕴含着深刻的道理.正如苏轼所言,"横看成岭侧成峰,远近高低各不同",这正是对人工智能与嵌入式系统关系的最佳诠释.长期以来,形形色色的人工智能技术不断涌现,却往往被我们所忽视.可以说,嵌入式系统作为人工智能发展的开端,其重要性不言而喻:实现对人类智力功能的替代,人的智力活动包含"思维"与"行为"两个核心维度.其中,"思维"作为一种独立于身体而存在的认知活动,"行为"则体现了个体与外界环境之间的互动过程.
当前的人类智能体系多属于这一类，在此基础之上发展出了Siri、AlphaGo等最具代表性的实例。在AI系统的构建中, 微控制器与嵌入式系统架构是其运行基础必然是嵌入式系统架构, 这一观点已被广泛接受并深入应用。将具备执行特定功能的能力视为智能化工具, 即基于微控制器平台构建的应用系统, 这类技术 already拥有40多年的发展历史并已形成完整的产业链条. 微控制器与嵌入式系统的出现 marks the beginning of AI's journey, 并在其中扮演着关键角色. 我们可以说, 这类技术展现着革新人类认知模式与生活形态的强大动力. 从更大的格局看, 人工智能已经超越了单纯的技术积累, 开始展现出革新人类认知模式与生活形态的强大动力. 在未来的发展中, 人工智能的应用场景将进一步拓展, 将从"以设备为中心"转向以用户需求为导向、数据驱动为核心的发展模式.
业界普遍认可的人工智能发展经历了三个关键阶段：感知智能、认知智能与通用人工智能（AGI）。其中，
感知涉及语音识别、语言处理、图像识别以及手势理解等多个方面；
认知则涵盖了信息处理能力如理解分析信息的能力，
包括记忆功能、知识积累与运用以及逻辑推理能力等；
而通用人工智能则表现出类比人类思维的独特特征。
这些阶段需要逐步推进以实现整体协调。
当前的发展重点并非模仿人类的所有行为模式，
而是专注于在特定领域超越人类专家的表现水平，
并具备快速有效地解答专业难题的能力，
从而为社会带来实际价值。
作为一名科技观察者，在人工智能快速发展的今天看来，在算法设计中不再局限于PC机这一模式。当实际应用时,往往需要采用嵌入式架构。特别是在智能手机领域,嵌入式技术的成功应用已充分证明了其重要性。从技术发展的趋势来看,未来的机器人很可能都会采用这一技术路线，并且对于这类系统的市场需求也日益高涨
人工智能与嵌入式系统的关联可以用苏轼《题西林壁》中的诗句来诠释：即"横看成岭侧成峰、远近高低各不同"所描绘的现象。长期以来、形形色色的人工智能技术不断涌现、却鲜为人所察觉。那么、为何会出现这一状况呢？则需从两个领域的智能化研究入手进行探讨。
所指的人类智力即是以人工途径实现其替代的产物。人类智力活动可划分为"思维"与"行为"两大类：其中'思维'特指自主性的大脑运算过程；而'行为'不仅包含对外界环境的感知与反应，并且涉及对个体目标的追求与执行调控等多维度功能。AlphaGo此类案例属于第一种类型；它通过人机对弈展现AI能力的同时也需借助外部代理系统将自身运算结果转化为具体的棋局进行展示。而真正能够将人工智能理念付诸实践的行为模式，则唯有嵌入式系统能够胜任。对于这一领域而言：将其划分为"强AI"与"弱AI"则已成为行业内的通行定义
哈萨比斯在剑桥大学的讲演中阐述了"通用人工智能"与"狭义人工智能"的区别。总之,"具有行为能力的弱人工智能概念得到了所有专家的认可。"
具有行为能力的"弱AI"就是智能化工具,即基于MCU的嵌入式系统,经历了整整40多年的研发与实践。不谋而合的是,约翰·麦卡锡这位提出人工智能概念的先驱学者,对如今的人工智能几乎渗透到我们的日常生活感到由衷的赞叹,却对这一技术带来的 name change感到有些无奈:抱怨于"一旦一样东西用人工智能实现了,人们就不再叫它人工智能了"。
值得自豪地说，在推动智能时代方面取得了重大突破的关键技术包括单片机与嵌入式系统；我们所有的努力都是在为推动人工智能的发展贡献力量。
1、嵌入式人工智能于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
嵌入式人工智能技术在零售业以及交通运输业等多个垂直领域展现出巨大的发展潜力。其主要驱动力源于其在各终端用户垂直领域的应用数量持续增长，在提升终端消费者服务方面取得了显著进展的同时，“当然”一词在这里被替换为了更简洁的表达。“同时”替代了原文中的“当然”，使得句子更加流畅。“离不开”则取代了原文中的“受到”，提升了句子的整体性。“其中”用于引出具体领域，“以”引导并列关系，“自然语言处理（NLP）应用市场的规模占比相当可观”则使表述更加具体。“随着”替代了原文中的递进关系，“推动了”则增强了因果关系，“包括”替代了原文中的列举方式，“汽车信息通讯娱乐系统、嵌入式人工智能机器人以及基于嵌入式AI设计的智能手机等各类产品”则使列举更加清晰。
2、嵌入式人工智能导入医疗保健行业维持高速成长
医疗保健行业广泛运用大数据以及嵌入式的人工智能技术, 从而有效地提升疾病诊断的准确性, 同时也成功解决了医患人力比例失衡问题, 减少相关医疗成本支出, 并推动各行业间的协作关系发展。此外，在临床试验阶段中, 嵌入式人工智能已经被广泛应用于大型医疗项目中, 用于提供医疗咨询服务、进行健康知识宣传推广以及辅助市场开拓活动。自2016年起至2022年期间, 年均复合增长率达到了52.68%, 经过了连续7年的快速增长期。
3、嵌入式人工智能取代屏幕成为新UI / UX接口
随着智能手机时代的到来,人们通常通过屏幕或键盘进行操作,这一模式已经深刻影响了人们的日常生活。如今,智能音箱等设备的普及使得人们无需依赖屏幕也能轻松与系统互动,这也推动了嵌入式人工智能在人机交互领域的进一步发展。这些技术不仅简化了操作流程,还提升了用户体验的质量,从而为未来的智能化生活奠定了基础。在企业领域,嵌入式人工智能主要应用于后端系统的设计与开发;而在技术接口方面,其应用范围则更加广泛,例如视觉图形结合的人工智能辅助驾驶系统能够实时翻译信息以实现 smoother 的交互体验。
4、未来手机芯片一定内建嵌入式人工智能运算核心
目前主流的ARM架构处理器运行速度仍较慢。
5、嵌入式人工智能芯片关键在于成功整合软硬件
嵌入式AI芯片的关键在于半导体技术和算法的结合。嵌入式AI硬件的主要目标是实现更快的指令周期和更低的功耗水平，并具体包括GPU（图形处理器）、DSP（数字信号处理器）、ASIC（专用集成电路）、FPGA（可编程逻辑器件）以及神经元芯片，并必须与深度学习算法相结合。成功结合的关键因素是先进的封装技术。总体而言，在计算速度方面GPU表现更优；而在功耗效率方面，则FPGA优于GPU。因此，在选择特定型号时需根据供应商提供的性能指标来决定。例如，在iPhone上采用的是3D深度感测芯片与神经引擎运算功能的集成方案，并整合了多个组件进行分析：红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器以及喇叭与麦克风等设备。苹果强调的是用户的生物识别数据安全性和隐私性
6、嵌入式人工智能自主学习是终极目标
嵌入式人工智能"大脑"逐步发展为具备自主认知能力的过程是循序渐进的。这一过程经历了从机器学习向深度学习的演进，并最终向着自主学习的目标迈进。目前系统仍停留在机器学习与深度学习阶段的学习水平上，在实现自主学习之前仍需解决四个关键的技术难题：第一是要构建一个专属于自主机器的嵌入式人工智能平台；第二是要打造一个能够支持自主机器进行自主学习的人工智能虚拟环境，在这一过程中必须严格遵循物理规律；碰撞、压力和效果必须与现实世界保持一致；第三是要将成熟的嵌入式人工智能"大脑"成功整合到自主机器的核心架构中；最后是要建立一个统一协调的虚拟现实（VR）入口系统。目前NVIDIA已将这一商用目标明确化并推出自主计算处理器Xavier，在为这一目标展开商用准备阶段的努力中表现出了积极的态度和坚定的决心。
7、最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来
未来的产品线将会不断扩展到各种领域的高性能处理器；然而虽然CPU是一种通用设计，在大多数设备中都能找到应用；因此最理想的体系结构应当整合CPU与GPU（或其他处理器）。例如NVIDIA推出了CUDA计算架构将专用集成电路ASIC与通用编程框架相结合从而实现了更为灵活高效的计算能力
8、AR成为嵌入式人工智能的眼睛，两者是互补、不可或缺
未来的嵌入式人工智能将推动AR的发展；可以说AR与嵌入式人工智能是相互依存的关系；而AR则可被视为一种视觉感知工具；为使机器人获得知识而构建的虚拟世界就是虚拟现实技术的应用；实现人机交互的最佳途径则是利用这些前沿科技；当这些核心技术逐渐成熟时，在未来三十年内半导体产业将迎来新一轮增长；四大芯片的需求将持续增加；以中国在全球半导体市场占据主导地位
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