人工智能技術在嵌入式開發中的應用

付迎迎

摘 要：闡述了人工智能技術的發展和特點，并結合嵌入式技術開發特點，探討了人工智能技術在嵌入式開發中的應用優勢，并進一步分析了嵌入式開發中人工智能技術的應用。

關鍵詞：人工智能技術；嵌入式；應用基金項目：1.基于YOLOv5目標檢測和人臉識別相結合的課堂考勤研究，項目編號KYYB2021014；2.基于深度神經網絡的農作物蟲害識別方法研究，項目編號2022KQNCX192

0 引言

近年來，人工智能（AI）技術和物聯網的出現以及發展，已經從大學和實驗室的研究發展成為影響消費者和社會的技術，越來越多的智能終端設備進入到人們的生產生活當中。這些早期的研究主要是基于軟件的并在通用計算機上執行，但隨著科技不斷地進步，邊緣人工智能、邊緣物聯網的人工智能和設備上的人工智能慢慢出現在研究人員視線里。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的硬件平臺。因此，在智能和嵌入式硬件之間存在著相互作用和聯系，嵌入式人工智能技術隨即出現在大眾生活中[1]。

隨著電子領域的發展和不斷擴大其局限性，嵌入式系統的概念越來越多地出現在人們面前。這些系統可以在大量的商業、工業或學術目的的應用中遇到。例如，它們可以運用在消費電子、工業設備、汽車 電子產品、工業設備、汽車、飛機、加工工業、機器、音頻和視頻設備、家用電器、醫療設備、辦公設備（如打印機、掃描儀、傳真機）、監控設備、自動售貨機等。智能電子產品的出現離不開嵌入式系統設計開發。嵌入式開發并不是一個孤立的系統或硬件開發，它需要綜合考慮硬件和軟件的結合并且在嵌入式操作系統框架下能夠運行的應用。嵌入式系統的復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。正是由于嵌入式系統的眾多優勢如高質量和可靠性，高速度，低功耗，低成本，尺寸小，使得這些系統更容易攜帶。嵌入式技術是在嵌入式系統的發展中應運而生的，它是依附于嵌入式系統，并推動嵌入式系統不斷向前發展的核心動力。

嵌入式技術近年來得到了飛速的發展，特別是在人工智能時代，人們的需求決定了嵌入式開發會進一步釋放活力。

1 人工智能技術的發展和特點

人工智能（Artificial Intelligence， AI） 的學術概念正式誕生于1956 年在達特茅斯召開的人工智能研討會，約翰·麥卡錫提出：人工智能就是要讓機器的行為像人所表現的智能行為一樣。AI 是人工智能科學的總稱。

它使用計算機來模擬人類的智能行為，并訓練計算機學習人類的行為，如學習、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；所以人工智能是以知識為主體，主要研究如何獲取、分析和學習知識并弄清楚怎樣表達知識，然后利用這些方法模仿人類處理事務的效果。人工智能融合了多門學科知識如數學、計算機科學、生物學等學科，它在語音識別、圖像處理、自然語言處理、智能機器人等應用中取得了令人矚目的成果[2]。

人工智能在社會發展中發揮著不可或缺的作用，它在提高勞動效率、降低勞動力成本、優化人員結構配比、創造新的崗位和創新創業等方面取得了舉世矚目的成果。

人工智能的發展是在一個個技術不斷突破中成長起來的；1943 年，人工神經元模型被提出，開啟了人工神經網絡研究的時代。1956 年，達特茅斯會議的召開，提出了人工智能的概念，這標志著人工智能的誕生，國際學術界的人工智能研究呈上升趨勢，并且學術交流頻繁。20 世紀70 年代，計算機的成本和計算能力逐漸提高，這使得對反向傳播算法的研究成為可能。20 世紀80 年代，反向傳播神經網絡得到了廣泛認可，基于人工智能的算法研究也得到了發展。從2006 年到現在是人工智能快速發展的時期。這種快速發展主要是由于GPU 的廣泛普及，并行處理使得數據處理變得可以更快、更強，提高了計算能力；另一個原因是存儲容量的無限擴展，它允許大規模數據訪問，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，使得深度學習技術取得了重大突破；該算法在語音和視覺識別方面取得了很好的效果。2016 年由谷歌公司開發的圍棋人工智能程序（AlphaGo）戰勝李世石，徹底將人工智能推向研究的高潮。

近年來，人工智能發展迅速，它已經改變了人們的生活方式。人工智能的發展已經成為世界各國的一個重要世界各國的重要發展戰略，提高國家競爭力和維護安全。許多國家都出臺了優惠政策，并加強了對關鍵技術和人才的部署，以便在新一輪的國際競爭中占得先機。

人工智能已經成為各大科技公司關注和研究的熱門技術；谷歌、微軟和IBM 等大公司都致力于人工智能的研究，并將人工智能應用于越來越多的領域。

人工智能技術的發展所呈現出的一些特點首先表現在智能性，人工智能技術的出現，最終是為了替代手工勞作完成人類正常的生產活動。其次廣泛性是另外一個特點，人工智能由于應用領域的廣泛性決定這項技術具有廣泛性。在具體應用領域上表現為模型算法的不斷創新；各種新的模型算法不斷涌現，如深度學習、強化學習、遷移學習等。其次人工智能的發展離不開大量的數據支持；隨著互聯網的普及和各種傳感器的廣泛應用，數據量不斷增加，為人工智能的發展提供了更多的數據支持。在發展的過程中與其他技術的融合也是人工智能發展的一個重要特點，如人工智能與物聯網、區塊鏈、云計算等技術的融合，可以為人工智能的應用提供更多的場景和可能性。人工智能的發展也逐步實現了自主學習的能力，即機器可以通過不斷的學習和優化來提高自身的能力，這使得人工智能的應用更加智能化和自適應。

跨學科交叉和應用領域的擴展也成為人工智能技術發展的一大特點。隨著技術的不斷創新，新的特點也會慢慢顯現。

2 嵌入式人工智能技術應用

人工智能（AI）技術在各個行業表現出色，使得將人工智能技術和嵌入式系統結合成為可能，構建AI 嵌入式系統成為當前技術熱點之一。目前在嵌入式系統中實現復雜機器學習算法有多條途徑，包括基于通用GPU多處理器架構的方案、基于專用運算加速引擎的定制化方案，以及基于現有處理器對算法進行深度優化的方案等。這些技術方案各有優缺點，并且在不同領域得到了應用[3]。

嵌入式系統不僅僅是微控制器和產品之間的橋梁，更帶動著應用，紐帶作用是無法替代的。控制是傳統嵌入式系統的主要工作，而智能嵌入式系統在數據收集處理、人機互動操作和事件處理決定上都表現出了智能化水平，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算運用到嵌入式設備中，使得嵌入式正在走向智能計算領域。

嵌入式芯片設計廠家也抓住這一機遇在嵌入式系統開發上取得成績。ARM 公司推出了卷積神經網絡推理框架ArmNN，該框架支持在ARM 嵌入式設備上運行；而且該公司還與Google 公司的TensorFlow Lite 結合，在嵌入式微處理器上進行人工智能算法部署[5]。

在嵌入式人工智能應用的探索道路上，ST 公司一直走在行業前列。由ST 公司推出的STM32Cube.AI 是一個可以與深度學習算法框架相結合的一個先進的工具包，主要目的是在STM32 微控制器上運行人工神經網絡。借助STM32Cube.AI，基于STM32 的邊緣智能網聯設備可以直接運行神經網絡，可以在邊緣和即時響應中進行實時AI 計算，從而保護隱私減少占用網絡帶寬和消耗大量計算機功耗。

嵌入式人工智能技術在無人售貨機、智能化交通運輸行業、工業自動控制檢測及智慧現代化農業等各行業中也運用廣泛[6]。隨著計算機視覺、邊緣計算、自然語言處理技術不斷發展，嵌入式人工智能機器人、汽車影音系統控制及嵌入式人工智能的智能手機等領域也相繼表現出色。

3 結束語

隨著人工智能技術的不斷發展及應用，嵌入式開發技術結合人工智能技術搭建人工智能嵌入式系統，可以使更多技術轉化為產品。而隨著面向嵌入式智能系統的高性能、低功耗處理器，面向嵌入式系統的輕量級神經網絡等問題不斷被解決，嵌入式技術開發將會迎來一個新的突破。