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“嵌入式人工智能”現已成為一個新的熱點論詞。人工智能是近兩年的熱門話題，深度學習、智能駕駛、智能家居、機器人等AI相關領域成為創業創新的焦點。目前，大部分AI應用都基于云端，要大面積地應用到人們日常生活中還有一定的距離。一方面，過去的人工智能基本上是在相對高性能的服務器上去構建軟件算法，如何降低成本是一個問題；另一方面，高功耗制約了人工智能向更多前端應用場景的滲透。

人工智能，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。目前，在人工智能領域出現了很多需要在本地終端進行計算的應用場景，比如機器人、無人機、汽車等，于是嵌入式人工智能應運而生。嵌入式已經成為人工智能領域新開辟出的一個嶄新的分支。未來市場都會爆炸式的增長。

所謂嵌入式AI，就是設備無須聯網通過云端數據中心進行大規模計算去實現人工智能，而是在本地計算，在不聯網的情況下就可以做實時的環境感知、人機交互、決策控制。

ARM全球執行副總裁兼大中華區總裁吳雄昂在發布會上說：“人工智能的革命是人類有史以來影響可以更深遠、廣泛，對我們的生活改變大的一個革命，這樣的一個革命當中，我們需要的是什么呢？怎么樣打造一個標準，讓我們能更快更好的把人工智能放進每一個消費者用得起的設備里面，這是一個關鍵點。”吳雄昂表示，期望通過OPEN AI LAB探索新的合作模式解決產業化實驗中連接芯片到應用中共性基礎問題，助力嵌入式人工智能產業早日繁榮。中科創達技術總監王璠在前段北京GMIC大會新技術演示Show上，向外界展示了中科創達在嵌入式人工智能方面所做的工作。這位百度出身的90后的技術總監，目前帶領著一支30人的 ThunderView 技術團隊專注于嵌入式AI的算法研究。他說：“我們現在做的工作是將深度學習放在嵌入式設備上。”

云計算和本地計算是兩種不同的計算模式。本地計算（又稱端計算、邊緣計算），特點是可在離線狀態下獨立工作。嵌入式人工智能也是一種本地計算，是在終端設備上運行深度學習相關算法。

云計算的優勢在于，服務器存儲的數據量大，計算準確性高，計算的能力強，通常用于單次、不連續的計算任務請求。這類典型的公司比如，Face++提供 API 接口的人臉識別云服務、科大訊飛語音識別云服務、圖普科技圖像內容審查云服務等，這些都需要把計算任務通過網絡上傳云端，云端計算完成后再把結果傳回本地。雖然云計算計算能力強大，但是也有弊端，很多計算場景是需要在本地進行的。

自動駕駛與數據安全 將率先導入應用。

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。”瑞薩電子()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。根據剛發布的《邊緣計算產業聯盟白皮書》，邊緣計算有三個發展階段。

一是聯接。實現終端及設備的海量、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務自動處理能力，智能化執行本地業務邏輯，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務邏輯分析與計算，還可以動態實時完成自我優化、調整執行策略。

嵌入式人工智能技術的發展依賴什么？

零零無限科技有限公司CEO 兼創始人王孟秋提到了嵌入式人工智能技術的發展，他說：傳統意義上的人工智能已經發展了很多年，并且在過去一年間突然炒的過熱，但是嵌入式人工智能確實剛剛發展起來，在三年前還是很難實現的。

第一，三年前，人工智能這些算法從精度、魯棒性（保證在異常和危險情況下系統不死機、不崩潰的能力）等方面都沒有達到今天可以做消費級的產品的程度，但是現在這些算法的精度確實已經很高了。

第二，如果沒有手機的相關技術帶來的變革，我們今天還不可能在這么小的體積實現這么強的運算資源，手機一年能賣十幾億臺，使得所有器件的成本非常低，APU 的處理能力很強。

因為這兩點結合了以后，才使得目前嵌入式人工智能實現和發展。