嵌入式人工智能應用廣泛興起，但門檻正在提高

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現在，我們每天使用的很多設備都利用了神經網絡技術：在智能手機中它們為照片搜索功能提供支持，還用于人臉識別幫助大家使用人臉解鎖手機；它們可以通過識別車牌了解你駕車駛入或離開擁堵區。它們足夠的“聰明”，能夠檢測一個人的肢體語言——這對監控系統非常有用，它們也被應用到帶攝像頭的AV系統中，可以識別每個人并讓系統提供個性化的內容服務，在汽車上涉及的應用包括車道偏離預警、司機狀態監控等，此外，通過大量實驗和應用證明神經網絡比人類更擅長檢測皮膚癌——可見神經網絡的應用既廣泛,又多樣。

區別于“傳統”一切都基于云的人工智能(AI)，這些基于現場應用設備的神經網絡計算，可以被稱為嵌入式AI；這是一個快速發展但也渴求技術創新的市場，也是眾多SoC設計公司正在以創新產品去開拓的市場。隨著Imagination在去年9月推出Series2NX神經網絡加速器(NNA)，嵌入式AI加速領域內的游戲規則正在被改變。現在，我們以Imagination新發布的兩款內核產品為例，來分析不同應用市場對嵌入式AI的綜合性能指標。這兩款產品是面向高端市場的PowerVR AX2185，以及面向中檔市場的AX2145。下面我們將詳細地向大家介紹。

神經網絡作為解決問題以及驅動多領域新型應用的工具正變得越來越流行，圖1分別說明了在移動設備和智能監控攝像機等領域內快速發展的嵌入式AI應用。

圖 1

雖然神經網絡可以進行離線訓練，但是在進行推斷處理時——運行神經網絡實時識別和處理對象——有必要將這些技術轉移到終端設備中，而不是將這些任務放在云端進行處理。……