人工智能技術(shù)在嵌入式開發(fā)中的應(yīng)用

基金項(xiàng)目：1.基于YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)和人臉識(shí)別相結(jié)合的課堂考勤研究，項(xiàng)目編號(hào)KYYB2021014；2.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物蟲害識(shí)別方法研究，項(xiàng)目編號(hào)2022KQNCX192

0 引言

近年來，人工智能（AI）技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)以及發(fā)展，已經(jīng)從大學(xué)和實(shí)驗(yàn)室的研究發(fā)展成為影響消費(fèi)者和社會(huì)的技術(shù)，越來越多的智能終端設(shè)備進(jìn)入到人們的生產(chǎn)生活當(dāng)中。這些早期的研究主要是基于軟件的并在通用計(jì)算機(jī)上執(zhí)行，但隨著科技不斷地進(jìn)步，邊緣人工智能、邊緣物聯(lián)網(wǎng)的人工智能和設(shè)備上的人工智能慢慢出現(xiàn)在研究人員視線里。與基于軟件的人工智能方法相比，這些方法還需要考慮部署人工智能和嵌入式硬件技術(shù)的硬件平臺(tái)。因此，在智能和嵌入式硬件之間存在著相互作用和聯(lián)系，嵌入式人工智能技術(shù)隨即出現(xiàn)在大眾生活中^[1]。

隨著電子領(lǐng)域的發(fā)展和不斷擴(kuò)大其局限性，嵌入式系統(tǒng)的概念越來越多地出現(xiàn)在人們面前。這些系統(tǒng)可以在大量的商業(yè)、工業(yè)或?qū)W術(shù)目的的應(yīng)用中遇到。例如，它們可以運(yùn)用在消費(fèi)電子、工業(yè)設(shè)備、汽車 電子產(chǎn)品、工業(yè)設(shè)備、汽車、飛機(jī)、加工工業(yè)、機(jī)器、音頻和視頻設(shè)備、家用電器、醫(yī)療設(shè)備、辦公設(shè)備（如打印機(jī)、掃描儀、傳真機(jī)）、監(jiān)控設(shè)備、自動(dòng)售貨機(jī)等。智能電子產(chǎn)品的出現(xiàn)離不開嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)。嵌入式開發(fā)并不是一個(gè)孤立的系統(tǒng)或硬件開發(fā)，它需要綜合考慮硬件和軟件的結(jié)合并且在嵌入式操作系統(tǒng)框架下能夠運(yùn)行的應(yīng)用。嵌入式系統(tǒng)的復(fù)雜性和功能性是多年來廣泛研究的主題，其使用頻率也呈上升趨勢(shì)。正是由于嵌入式系統(tǒng)的眾多優(yōu)勢(shì)如高質(zhì)量和可靠性，高速度，低功耗，低成本，尺寸小，使得這些系統(tǒng)更容易攜帶。嵌入式技術(shù)是在嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展中應(yīng)運(yùn)而生的，它是依附于嵌入式系統(tǒng)，并推動(dòng)嵌入式系統(tǒng)不斷向前發(fā)展的核心動(dòng)力。嵌入式技術(shù)近年來得到了飛速的發(fā)展，特別是在人工智能時(shí)代，人們的需求決定了嵌入式開發(fā)會(huì)進(jìn)一步釋放活力。

1 人工智能技術(shù)的發(fā)展和特點(diǎn)

人工智能(Artificial Intelligence, AI) 的學(xué)術(shù)概念正式誕生于1956 年在達(dá)特茅斯召開的人工智能研討會(huì)，約翰·麥卡錫提出：人工智能就是要讓機(jī)器的行為像人所表現(xiàn)的智能行為一樣。AI 是人工智能科學(xué)的總稱。它使用計(jì)算機(jī)來模擬人類的智能行為，并訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類的行為，如學(xué)習(xí)、判斷和決策。正如它的名字那樣，人工智能是模仿人的一種技術(shù)；所以人工智能是以知識(shí)為主體，主要研究如何獲取、分析和學(xué)習(xí)知識(shí)并弄清楚怎樣表達(dá)知識(shí)，然后利用這些方法模仿人類處理事務(wù)的效果。人工智能融合了多門學(xué)科知識(shí)如數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科，它在語音識(shí)別、圖像處理、自然語言處理、智能機(jī)器人等應(yīng)用中取得了令人矚目的成果^[2]。人工智能在社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮著不可或缺的作用，它在提高勞動(dòng)效率、降低勞動(dòng)力成本、優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)配比、創(chuàng)造新的崗位和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等方面取得了舉世矚目的成果。

人工智能的發(fā)展是在一個(gè)個(gè)技術(shù)不斷突破中成長(zhǎng)起來的；1943 年，人工神經(jīng)元模型被提出，開啟了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的時(shí)代。1956 年，達(dá)特茅斯會(huì)議的召開，提出了人工智能的概念，這標(biāo)志著人工智能的誕生，國(guó)際學(xué)術(shù)界的人工智能研究呈上升趨勢(shì)，并且學(xué)術(shù)交流頻繁。20 世紀(jì)70 年代，計(jì)算機(jī)的成本和計(jì)算能力逐漸提高，這使得對(duì)反向傳播算法的研究成為可能。20 世紀(jì)80 年代，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛認(rèn)可，基于人工智能的算法研究也得到了發(fā)展。從2006 年到現(xiàn)在是人工智能快速發(fā)展的時(shí)期。這種快速發(fā)展主要是由于GPU 的廣泛普及，并行處理使得數(shù)據(jù)處理變得可以更快、更強(qiáng)，提高了計(jì)算能力；另一個(gè)原因是存儲(chǔ)容量的無限擴(kuò)展，它允許大規(guī)模數(shù)據(jù)訪問，如地圖、圖片、文本和視頻流。2012 年AlexNet 算法在圖像分類比賽中取得冠軍，使得深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了重大突破；該算法在語音和視覺識(shí)別方面取得了很好的效果。2016 年由谷歌公司開發(fā)的圍棋人工智能程序（AlphaGo）戰(zhàn)勝李世石，徹底將人工智能推向研究的高潮。

近年來，人工智能發(fā)展迅速，它已經(jīng)改變了人們的生活方式。人工智能的發(fā)展已經(jīng)成為世界各國(guó)的一個(gè)重要世界各國(guó)的重要發(fā)展戰(zhàn)略，提高國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力和維護(hù)安全。許多國(guó)家都出臺(tái)了優(yōu)惠政策，并加強(qiáng)了對(duì)關(guān)鍵技術(shù)和人才的部署，以便在新一輪的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。人工智能已經(jīng)成為各大科技公司關(guān)注和研究的熱門技術(shù)；谷歌、微軟和IBM 等大公司都致力于人工智能的研究，并將人工智能應(yīng)用于越來越多的領(lǐng)域。

人工智能技術(shù)的發(fā)展所呈現(xiàn)出的一些特點(diǎn)首先表現(xiàn)在智能性，人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，最終是為了替代手工勞作完成人類正常的生產(chǎn)活動(dòng)。其次廣泛性是另外一個(gè)特點(diǎn)，人工智能由于應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛性決定這項(xiàng)技術(shù)具有廣泛性。在具體應(yīng)用領(lǐng)域上表現(xiàn)為模型算法的不斷創(chuàng)新；各種新的模型算法不斷涌現(xiàn)，如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等。其次人工智能的發(fā)展離不開大量的數(shù)據(jù)支持；隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和各種傳感器的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)量不斷增加，為人工智能的發(fā)展提供了更多的數(shù)據(jù)支持。在發(fā)展的過程中與其他技術(shù)的融合也是人工智能發(fā)展的一個(gè)重要特點(diǎn)，如人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等技術(shù)的融合，可以為人工智能的應(yīng)用提供更多的場(chǎng)景和可能性。人工智能的發(fā)展也逐步實(shí)現(xiàn)了自主學(xué)習(xí)的能力，即機(jī)器可以通過不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化來提高自身的能力，這使得人工智能的應(yīng)用更加智能化和自適應(yīng)?？鐚W(xué)科交叉和應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展也成為人工智能技術(shù)發(fā)展的一大特點(diǎn)。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新，新的特點(diǎn)也會(huì)慢慢顯現(xiàn)。

2 嵌入式人工智能技術(shù)應(yīng)用

人工智能（AI）技術(shù)在各個(gè)行業(yè)表現(xiàn)出色，使得將人工智能技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)結(jié)合成為可能，構(gòu)建AI 嵌入式系統(tǒng)成為當(dāng)前技術(shù)熱點(diǎn)之一。目前在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法有多條途徑，包括基于通用GPU多處理器架構(gòu)的方案、基于專用運(yùn)算加速引擎的定制化方案，以及基于現(xiàn)有處理器對(duì)算法進(jìn)行深度優(yōu)化的方案等。這些技術(shù)方案各有優(yōu)缺點(diǎn)，并且在不同領(lǐng)域得到了應(yīng)用^[3]。

嵌入式系統(tǒng)不僅僅是微控制器和產(chǎn)品之間的橋梁，更帶動(dòng)著應(yīng)用，紐帶作用是無法替代的?？刂剖莻鹘y(tǒng)嵌入式系統(tǒng)的主要工作，而智能嵌入式系統(tǒng)在數(shù)據(jù)收集處理、人機(jī)互動(dòng)操作和事件處理決定上都表現(xiàn)出了智能化水平，分別叫智能感知、智能交互和智能決策^[4]。將人工智能和邊緣計(jì)算運(yùn)用到嵌入式設(shè)備中，使得嵌入式正在走向智能計(jì)算領(lǐng)域。

嵌入式芯片設(shè)計(jì)廠家也抓住這一機(jī)遇在嵌入式系統(tǒng)開發(fā)上取得成績(jī)。ARM 公司推出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理框架ArmNN，該框架支持在ARM 嵌入式設(shè)備上運(yùn)行；而且該公司還與Google 公司的TensorFlow Lite 結(jié)合，在嵌入式微處理器上進(jìn)行人工智能算法部署^[5]。

在嵌入式人工智能應(yīng)用的探索道路上，ST 公司一直走在行業(yè)前列。由ST 公司推出的STM32Cube.AI 是一個(gè)可以與深度學(xué)習(xí)算法框架相結(jié)合的一個(gè)先進(jìn)的工具包，主要目的是在STM32 微控制器上運(yùn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。借助STM32Cube.AI，基于STM32 的邊緣智能網(wǎng)聯(lián)設(shè)備可以直接運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在邊緣和即時(shí)響應(yīng)中進(jìn)行實(shí)時(shí)AI 計(jì)算，從而保護(hù)隱私減少占用網(wǎng)絡(luò)帶寬和消耗大量計(jì)算機(jī)功耗。

嵌入式人工智能技術(shù)在無人售貨機(jī)、智能化交通運(yùn)輸行業(yè)、工業(yè)自動(dòng)控制檢測(cè)及智慧現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)等各行業(yè)中也運(yùn)用廣泛^[6]。隨著計(jì)算機(jī)視覺、邊緣計(jì)算、自然語言處理技術(shù)不斷發(fā)展，嵌入式人工智能機(jī)器人、汽車影音系統(tǒng)控制及嵌入式人工智能的智能手機(jī)等領(lǐng)域也相繼表現(xiàn)出色。

3 結(jié)束語

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展及應(yīng)用，嵌入式開發(fā)技術(shù)結(jié)合人工智能技術(shù)搭建人工智能嵌入式系統(tǒng)，可以使更多技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。而隨著面向嵌入式智能系統(tǒng)的高性能、低功耗處理器，面向嵌入式系統(tǒng)的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等問題不斷被解決，嵌入式技術(shù)開發(fā)將會(huì)迎來一個(gè)新的突破。

參考文獻(xiàn)：

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[4] 李瑞霞,馬伊棟,潘世生.嵌入式人工智能的應(yīng)用與展望[J].電子世界,2021(4):8-9.

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[6] 畢盛.嵌入式人工智能技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用[J].電子產(chǎn)品世界,2019(5):14-16+25.

（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年7月期）