嵌入式物聯網(wang)人工智能前景怎么(me)樣
時間：2021-05-26 來(lai)源：華清遠見
近些年(nian)，人(ren)工智(zhi)能（AI）與物(wu)聯網（IoT）無疑是電子信息行業最熱門的(de)(de)(de)話題和關注點。物(wu)聯網和人(ren)工智(zhi)能都是新一代信息技術的(de)(de)(de)重(zhong)要組成部分，都是未來的(de)(de)(de)發(fa)展趨勢(shi)，兩者必將滲(shen)透到各(ge)(ge)行各(ge)(ge)業，那(nei)么(me)在物(wu)聯網，人(ren)工智(zhi)能的(de)(de)(de)沖擊下，嵌(qian)入式(shi)的(de)(de)(de)前(qian)景怎么(me)樣？
物聯網（IoT）已被吹捧為下(xia)一(yi)次工(gong)業革命，它具(ju)有無處不在的(de)連通性以及它所產(chan)生(sheng)的(de)見解，為查(cha)看和(he)管理(li)物理(li)世界(jie)提供了一(yi)個新(xin)的(de)數字鏡頭。但是，除了物聯(lian)網有望帶來(lai)切實的(de)流程效率(lv)和(he)生(sheng)活質量改善外，它還是人(ren)(ren)類歷史上最(zui)大成就(jiu)：人(ren)(ren)工(gong)智能（AI）的(de)墊腳(jiao)石。
在許多方面，人(ren)工智(zhi)能和物(wu)聯(lian)網的(de)技術(shu)進(jin)步是(shi)交(jiao)織在一起(qi)的(de)。物(wu)聯(lian)網將(jiang)提供(gong)推(tui)動(dong)我們(men)數據驅動(dong)型經濟(ji)發(fa)(fa)展(zhan)的(de)信(xin)息，而(er)人(ren)工智(zhi)能是(shi)將(jiang)其消耗(hao)的(de)引擎。盡管這兩(liang)種(zhong)模(mo)式仍(reng)處于起(qi)步階段，但每種(zhong)模(mo)式的(de)成功都取(qu)(qu)決于另一種(zhong)模(mo)式：如果沒有一種(zhong)能夠(gou)自動(dong)處理大型異構數據集的(de)機制(zhi)，則(ze)IoT將(jiang)永遠無法發(fa)(fa)揮其潛力，就像(xiang)AI無法在不獲取(qu)(qu)大量數據的(de)情況(kuang)下進(jin)行擴展(zhan)一樣。
但是(shi)，像許多其(qi)他(ta)支持IoT的(de)技(ji)術一(yi)樣，人工(gong)智能的(de)研究和(he)開(kai)發(fa)在(zai)很(hen)大程度(du)上一(yi)直局限(xian)于(yu)(yu)IT部門(men)，因為卷積神(shen)經網絡（CNN），隱馬爾可夫模(mo)型(xing)（HMM），自(zi)然(ran)語言處(chu)(chu)理(li)以及其(qi)他(ta)用于(yu)(yu)此領(ling)(ling)域的(de)學(xue)科(ke)非常(chang)復雜。機器(qi)學(xue)習算(suan)法和(he)深度(du)神(shen)經網絡（DNN）的(de)創建通常(chang)需要只(zhi)能在(zai)數據中心規模(mo)上訪(fang)問的(de)存儲(chu)和(he)計算(suan)資源。同樣，編程方法已針(zhen)對IT開(kai)發(fa)人員進行了調(diao)整(zheng)，其(qi)中R，Python，SQL，Excel，RapidMiner，Hadoop，Spark和(he)Tableau之類(lei)的(de)工(gong)具被(bei)AI領(ling)(ling)域的(de)數據分析師和(he)計算(suan)機科(ke)學(xue)家所采用）。物(wu)理(li)/數字交換處(chu)(chu)的(de)AI與數據收集之間的(de)差(cha)距是(shi)IoT的(de)常(chang)見問題，而(er)IoT才剛剛開(kai)始推動(dong)IT與運營技(ji)術（OT）的(de)集成(cheng)。但是(shi)，這是(shi)必(bi)須(xu)彌合的(de)差(cha)距。
AIoT(人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)物(wu)聯(lian)網(wang)(wang))=AI(人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng))+IoT(物(wu)聯(lian)網(wang)(wang))。 AIoT融合AI技術和IoT技術，通過(guo)物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)產生(sheng)、收集(ji)海量的(de)(de)(de)數(shu)據存(cun)儲于云(yun)端(duan)、邊緣(yuan)端(duan)，再通過(guo)大數(shu)據分(fen)析，以(yi)(yi)及更高形式(shi)(shi)的(de)(de)(de)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)，實(shi)現(xian)萬(wan)物(wu)數(shu)據化(hua)、萬(wan)物(wu)智(zhi)(zhi)(zhi)聯(lian)化(hua)，物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)技術與人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)追(zhui)求的(de)(de)(de)是(shi)(shi)一個智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)生(sheng)態(tai)體(ti)系，除了技術上需要不斷革新，技術的(de)(de)(de)落(luo)地與應(ying)用(yong)更是(shi)(shi)現(xian)階段物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)與人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)領域亟待突破的(de)(de)(de)核心題。 AIoT技術可以(yi)(yi)細(xi)分(fen)為數(shu)據、連接、用(yong)戶、流程、可視化(hua)等(deng)五大類應(ying)用(yong)。AIoT希望建構一種(zhong)更高級形式(shi)(shi)的(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)生(sheng)態(tai)體(ti)系，即通過(guo)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)的(de)(de)(de)方式(shi)(shi)實(shi)現(xian)萬(wan)物(wu)數(shu)據化(hua)、萬(wan)物(wu)智(zhi)(zhi)(zhi)聯(lian)化(hua)。
所以，AIoT技術的(de)(de)應用，需要(yao)在AI和IoT技術不斷革新的(de)(de)同(tong)時，要(yao)首(shou)先數據的(de)(de)采集的(de)(de)問題。數據采集的(de)(de)問題這就需要(yao)我們嵌入式工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)(shi)開發(fa)相(xiang)關硬件來做這件事了。除了數據采集之外(wai)，還有(you)傳輸層中(zhong)(zhong)硬件模(mo)組如WiFi、NB-IOT等進行設計(ji)，還有(you)5G，這都(dou)需要(yao)嵌入式工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)(shi)。AI中(zhong)(zhong)處理(li)算法的(de)(de)芯片，中(zhong)(zhong)國一直(zhi)需要(yao)“中(zhong)(zhong)國芯”，這也(ye)需要(yao)嵌入式工(gong)(gong)程(cheng)師(shi)(shi)。
嵌(qian)入式工程師做嵌(qian)入式系(xi)統設計和開發(fa)，包括硬(ying)(ying)件系(xi)統的(de)建(jian)立和相(xiang)關軟(ruan)件開發(fa)、移植、調試等工作。嵌(qian)入式分為(wei)操(cao)作系(xi)統和硬(ying)(ying)件兩個(ge)方面(mian)，就業的(de)方向更(geng)(geng)廣(guang)、更(geng)(geng)深(shen)，就業機會和入職待遇(yu)比普(pu)通軟(ruan)件工程師好。具有(you)C/C++語言、匯編(bian)語言、操(cao)作系(xi)統等基礎。熟悉(xi)模(mo)擬電子技(ji)(ji)術(shu)和數字電子技(ji)(ji)術(shu)等硬(ying)(ying)件知識。了解(jie)處理器體(ti)(ti)系(xi)結構。從(cong)個(ge)人整體(ti)(ti)發(fa)展(zhan)來說，如果想(xiang)創業，做自己的(de)產品，嵌(qian)入式軟(ruan)件開發(fa)可以(yi)開發(fa)出自己專(zhuan)利(li)產品。
從我的角度來看，在物聯網，人工智能的(de)(de)沖(chong)擊下(xia)，嵌入(ru)式(shi)的(de)(de)前景非(fei)常看(kan)好的(de)(de)。無(wu)論是物(wu)聯(lian)網，還是AI，都離不開一個關鍵(jian)點：這就是數(shu)據。數(shu)據對于人工智能(neng)的(de)(de)重要性不言而喻了，因此若要使AI引擎變(bian)得(de)更(geng)聰明、更(geng)強大。這就需要的(de)(de)是硬件不斷進行數(shu)據采集(ji)，AI可以處(chu)理數(shu)據和從硬件中(zhong)學習的(de)(de)數(shu)據越(yue)(yue)多，其預測的(de)(de)準(zhun)確率也(ye)會(hui)越(yue)(yue)高(gao)，所(suo)以三(san)者相輔相成，物(wu)聯(lian)網和AI的(de)(de)發展離不開嵌入(ru)式(shi)，反而會(hui)成就嵌入(ru)式(shi)的(de)(de)發展。
