（文章來源：OFweek）

以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術開始受到重視，邊緣計算的作用可以優(yōu)化資源、提升效率。當前，人工智能的計算大多數是在數據中心運行，即運行在“云”上。但是隨著技術的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)一個巨大的機會正在遠離數據中心的互聯(lián)網邊緣產生——嵌入式人工智能正受到越來越廣泛的重視。

物聯(lián)網擁有海量的終端設備，未來如果這些網絡節(jié)點所抓取的數據都需要上傳云端進行智能處理或者深度學習，對網絡帶寬將提出巨大挑戰(zhàn)?！傲硪粋€挑戰(zhàn)就是功耗。設備端大量采用電池供電，比如智能移動設備、新能源汽車等都對設備功耗提出越來越高的要求?！?a href="http://www.brongaenegriffin.com/tags/瑞薩/" target="_blank">瑞薩電子(中國)有限公司市場策略中心綜合營銷部副部長王均峰表示。因此，以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術開始受到重視。

對此，中科創(chuàng)達技術總監(jiān)王璠表示，和云計算一樣，邊緣計算的作用也是優(yōu)化資源、提升效率。舉個例子，一些嵌入式的小型設備基礎信息采集處理是在端完成的，即傳感器手機數據傳送到網關后，就進行數據過濾和處理，沒必要每條原始數據都傳送到云端，這省去了大量的成本。云端計算的AI致力于更好地解決問題，而嵌入式的AI則致力于更加經濟地解決問題。

與互聯(lián)網公司專注于云端的人工智能技術不同，設備端的技術發(fā)展主要得益于移動計算廠商的投入。

在日前舉行的GMIC（全球移動互聯(lián)網大會）上，美國高通公司中國區(qū)董事長孟樸也重點提出了人工智能話題。他表示：“未來機器學習會在云端和終端協(xié)調發(fā)展。我們不認為所有的人工智能，都是在云里面實現(xiàn)，因為個人隱私的問題、信息安全問題，還有傳輸上的時延問題等。高通旗艦處理器驍龍835擁有高性能的圖形處理能力，還有數字信號處理器DSP，加上軟件算法，將使終端實現(xiàn)機器學習能力。相信今后人工智能、機器學習，在終端的發(fā)展會和在云端的發(fā)展一樣，同步加速進行?！?/p>

針對邊緣運算日益增加的需求，NVIDIA推出新款開發(fā)板Jetson TX2，將整套人工智能系統(tǒng)縮小在一塊電路板之上，這讓Jetson TX2可在終端設備上更好地運行深度學習功能等，進而開發(fā)出更高的智能化裝置。相較前一代產品Jetson TX1，Jetson TX2的效能提升了兩倍，耗電量則不到7.5瓦，能源效率提升了兩倍多。

嵌入式人工智能將在邊緣計算產品中，得到十分廣泛的應用。目前，嵌入式AI已經開始進入市場，特別是在自動駕駛與數據安全領域得到快速的滲透與應用。

“輔助駕駛系統(tǒng)如果在云端計算，設備端采集到數據后上傳，計算完成后再返回終端，這樣會不可避免地帶來一定延時，而在駕駛場景中，這種延時意味著危險系數的提高?！比鹚_電子(中國)有限公司應用技術中心汽車電子部副部長趙坤表示。同時，數據安全也是關注的一個要點，上傳到云端的計算意味著隱私被泄露的風險提升。

所以，嵌入式人工智能將在邊緣計算產品中，得到十分廣泛的應用。根據剛發(fā)布的《邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟白皮書》，邊緣計算有三個發(fā)展階段。

一是聯(lián)接。實現(xiàn)終端及設備的海量、異構與實時連接，網絡自動部署與運維，并保證聯(lián)接的安全、可靠與維護性。遠程自動抄表就是其中的應用場景，解決了電表數量巨大的問題。二是智能。邊緣側引入數據分析與業(yè)務自動處理能力，智能化執(zhí)行本地業(yè)務邏輯，可以大幅度提升效率并且降低成本。電梯的預測性維護就是該應用之一。三是自治。引入人工智能，邊緣計算不但可以自主進行業(yè)務邏輯分析與計算，還可以動態(tài)實時完成自我優(yōu)化、調整執(zhí)行策略。
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