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          EEPW首頁(yè) > 嵌入式系統(tǒng) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 人工智能技術(shù)在嵌入式開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用

          人工智能技術(shù)在嵌入式開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用

          作者:付迎迎(廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣州 510520) 時(shí)間:2023-07-31 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:闡述了人工智能技術(shù)的發(fā)展和特點(diǎn),并結(jié)合嵌入式技術(shù)開(kāi)發(fā)特點(diǎn),探討了人工智能技術(shù)在嵌入式開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),并進(jìn)一步分析了嵌入式開(kāi)發(fā)中人工智能技術(shù)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(chóng)害識(shí)別方法研究,項(xiàng)目編號(hào)2022KQNCX192

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202307/449132.htm

          0 引言

          近年來(lái),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(lái)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硬件技術(shù)的硬件平臺(tái)。因此,在智能和硬件之間存在著相互作用和聯(lián)系,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(lái)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(chē) 電子產(chǎn)品、工業(yè)設(shè)備、汽車(chē)、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(kāi)嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。嵌入式開(kāi)發(fā)并不是一個(gè)孤立的系統(tǒng)或硬件開(kāi)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。嵌入式系統(tǒng)的復(fù)雜性和功能性是多年來(lái)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(lái)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(kāi)發(fā)會(huì)進(jìn)一步釋放活力。

          1 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(kāi)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(chēng)。它使用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類(lèi)的智能行為,并訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類(lèi)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(lèi)處理事務(wù)的效果。人工智能融合了多門(mén)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(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、自然語(yǔ)言處理、智能機(jī)器人等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(lái)的;1943 年,人工神經(jīng)元模型被提出,開(kāi)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(kāi),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(wú)限擴(kuò)展,它允許大規(guī)模數(shù)據(jù)訪問(wèn),如地圖、圖片、文本和視頻流。2012 年AlexNet 算法在圖像分類(lèi)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(yǔ)音和視覺(jué)識(shí)別方面取得了很好的效果。2016 年由谷歌公司開(kāi)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(lái),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(mén)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(lái)越多的領(lǐng)域。

          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(lèi)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(kāi)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(guò)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(guò)不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化來(lái)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(zhuān)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(wú)法替代的。控制是傳統(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(kāi)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(wú)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(jué)、邊緣計(jì)算、自然語(yǔ)言處理技術(shù)不斷發(fā)展,嵌入式人工智能機(jī)器人、汽車(chē)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(yǔ)

          隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展及應(yīng)用,嵌入式開(kāi)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(wèn)題不斷被解決,嵌入式技術(shù)開(kāi)發(fā)將會(huì)迎來(lái)一個(gè)新的突破。

          參考文獻(xiàn):

          [1] ZHANG C M, LU Y. Study on artificial intelligence: the state of the art and future prospects[J].Journal of Industrial Information Integration, 2021.

          [2] 陶永亮,高金莎.人工智能技術(shù)特點(diǎn)與創(chuàng)新模式研究[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊,2022,35(11):1-5.

          [3] 應(yīng)忍冬.AI嵌入式系統(tǒng):算法優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2021.

          [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.

          [5] 張昊.嵌入式人工智能研究[J].通訊世界,2019(11):110-111.

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

          (本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年7月期)



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