人工智能開始從云端轉(zhuǎn)移到邊緣。人工智能研究現(xiàn)在提供了一個有趣的可能性，即使用數(shù)千小時的強大計算資源來訓(xùn)練和完善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后能夠在廉價的低功耗設(shè)備上運行。這使得邊緣AI設(shè)備成為可能，即使在離線時也可以運行，因此網(wǎng)絡(luò)連接不是必需的。這種方法利用了進化式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技術(shù)（如對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的強大功能。

對能量和存儲使用有限制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程自然會創(chuàng)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其有限的資源集中在更有用的路徑上，同時修剪不太關(guān)鍵的區(qū)域。此過程非常適合創(chuàng)建在低功耗、低成本設(shè)備上運行的網(wǎng)絡(luò)。隨后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)可以進一步壓縮經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，將內(nèi)存需求降低多達90%，同時幾乎不會影響性能 - 類似的技術(shù)也有助于減少計算負載。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮可以像降低變量的精度一樣簡單，但也包括分析、重新組織和修剪網(wǎng)絡(luò)。令人驚訝的結(jié)果是，巨大的計算能力（也許也可以被描述為“智能和經(jīng)驗”）可能會被提煉成一種在廉價、低功耗設(shè)備上運行的形式。（事實上，從廣義上講，我們可以將這種方法與數(shù)十億年的對抗性進化相提并論，這種進化最終將智能生命封裝在微小的DNA鏈中）。

如果你認為人工智能意味著一種學(xué)習(xí)和改進的人類式智能，那么這種邊緣計算策略的目標似乎有悖常理。這是因為許多簡單的邊緣應(yīng)用程序最好由在部署后不會顯著改變或改進的設(shè)備提供服務(wù) - 我們只是希望它們能夠可靠且可預(yù)測地執(zhí)行其任務(wù)。

對于低成本邊緣設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)者來說，AI工具包在不斷擴展，價格在不斷下降。新產(chǎn)品的范圍從支持AI的FPGA到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，如Redpine的QueSSence智能互聯(lián)平臺，以及研揚科技UP AI Core X系列，該系列為典型的低功耗計算和連接模塊添加了AI加速功能，非常適合物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備。

人工智能使革命性的新產(chǎn)品成為可能

想象一下，添加AI如何增強日常設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)。板載低成本AI可以改變最普通的設(shè)備——例如，為開關(guān)添加可靠的語音識別以實現(xiàn)免提操作——但讓我們也來看看一些更復(fù)雜的潛在應(yīng)用：

配備人工智能的安全攝像頭可以快速學(xué)會識別熟悉的面孔、寵物等，并在看到意想不到的人或動物時觸發(fā)警報。即使與電源和網(wǎng)絡(luò)斷開連接，也可以決定是否發(fā)出警報，這顯然是安全設(shè)備的加分項！通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)，這種智能安全攝像頭的作用可以遠遠超出傳統(tǒng)的自動化攝像頭，例如，它可以識別并警告火災(zāi)，泄漏，結(jié)構(gòu)故障（如屋頂或窗戶損壞）以及各種其他危險和事件。

訓(xùn)練有素的發(fā)動機監(jiān)控系統(tǒng)可以使用其車載AI功能，通過集成傳感器讀數(shù)，分析振動模式和其他線索來檢測異常并優(yōu)化性能。這種來自廣泛傳感器融合的分析超出了傳統(tǒng)算法的能力，在某些情況下可能會超過人類工程師的性能。本地化AI在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下工作的能力允許超低延遲響應(yīng)，以實時微調(diào)性能，并且在網(wǎng)絡(luò)連接困難的情況下，由于遠程位置或射頻干擾，以及在移動應(yīng)用（如車輛和飛機）中，這是一個巨大的優(yōu)勢。

機器中的幽靈：問題和解決方案

人工智能可能是不可預(yù)測的，并且在我們沒有機會測試的邊緣情況下可能會出錯?？紤]緩解此問題的方法，例如為用戶提供回退模式。這可能會讓他們關(guān)閉“智能”人工智能，并允許設(shè)備回退到依賴更簡單的老式算法，因此它仍然是功能性和有用的，盡管沒有先進的人工智能功能。此外，雖然車載智能是一個關(guān)鍵賣點，但開發(fā)人員仍然可以權(quán)衡何時在邊緣做出決策以及何時將其推回云端或請求人工指導(dǎo)的利弊（事實上，這種選擇本身可能由設(shè)備上的AI實時指導(dǎo)）。

啞設(shè)備即將變得智能

將強大的、預(yù)先訓(xùn)練的人工智能包裝成低功耗、低成本設(shè)備的潛力為改造普通的商品設(shè)備、增加價值以及開發(fā)新產(chǎn)品和新市場提供了幾乎無限的機會。

審核編輯：郭婷