芯耀
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AI 浪潮鋪天蓋地，嵌入式領(lǐng)域也被卷入其中。這一變化帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，但同時(shí)也藏著許多機(jī)會。
對于嵌入式開發(fā)者來說，如何在這波浪潮里，從被沖擊到與 AI 融合，找到自己的發(fā)展方向，是當(dāng)下最需要解決的問題。
01 、AI給嵌入式帶來的改變：從挑戰(zhàn)到新機(jī)遇
傳統(tǒng)嵌入式開發(fā)遇到的難題：
算力和資源不匹配：AI 技術(shù)不斷進(jìn)步，像 CNN、RNN 這些 AI 模型，對計(jì)算資源的要求越來越高。但嵌入式設(shè)備因?yàn)槭褂脠鼍暗年P(guān)系，一般都得做到低功耗、小內(nèi)存 。
比如說，一個(gè)普通的 CNN 模型運(yùn)行起來，可能需要好幾 GB 的內(nèi)存和很厲害的計(jì)算核心支持，可大多數(shù)嵌入式設(shè)備的內(nèi)存也就幾十 MB 甚至更少，計(jì)算能力也不強(qiáng)。這么大的差距，讓傳統(tǒng)嵌入式開發(fā)在運(yùn)行 AI 模型時(shí)困難重重。
開發(fā)思路大轉(zhuǎn)變：以前的嵌入式開發(fā)，主要是按照確定的規(guī)則來編程，用 if - else 這樣的條件語句實(shí)現(xiàn)各種功能。
但 AI 開發(fā)不一樣，它靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，得收集、整理、標(biāo)注大量數(shù)據(jù)，然后訓(xùn)練和優(yōu)化模型。這種開發(fā)思路的改變，要求開發(fā)者不能只盯著程序邏輯設(shè)計(jì)，還要更加關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型性能。
工具跟不上：以前嵌入式開發(fā)者用慣的工具，在面對 AI 開發(fā)時(shí)就不好使了。他們得去適應(yīng)新的 AI 框架，像 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile，還有邊緣計(jì)算工具。
02 、AI 給嵌入式帶來的新機(jī)會
邊緣智能興起：AI 技術(shù)往邊緣端發(fā)展，在本地設(shè)備上進(jìn)行 AI 推理變得越來越重要。就像人臉識別門禁系統(tǒng)、語音喚醒設(shè)備，在本地就能完成 AI 推理，不用老是依賴云端，反應(yīng)更快，還更能保護(hù)隱私。據(jù) ABI Research 預(yù)測，到 2026 年，邊緣 AI 芯片市場規(guī)模會達(dá)到 [X] 億美元，每年增長超過 [X]%，這足以看出邊緣智能市場潛力巨大。
硬件升級：AI 專用芯片（NPU、TPU）越來越普及，讓嵌入式設(shè)備的 AI 處理能力更強(qiáng)了。比如 STM32 AI 套件，把 STM32 微控制器低功耗、高性能的特點(diǎn)，和 AI 加速功能結(jié)合起來，開發(fā)者用它就能很容易在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用。還有樹莓派搭配 Edge TPU，也給開發(fā)者提供了方便的 AI 開發(fā)平臺。
應(yīng)用場景變多：智能家居、工業(yè)預(yù)測性維護(hù)、自動駕駛感知層等領(lǐng)域，對嵌入式 AI 的需求一下子就爆發(fā)了。在智能家居里，有了嵌入式 AI 技術(shù)，智能音箱識別語音、理解語義更準(zhǔn)；在工業(yè)領(lǐng)域，實(shí)時(shí)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，能提前預(yù)測設(shè)備故障，減少停機(jī)時(shí)間；在自動駕駛感知層，嵌入式 AI 能快速識別路況、行人和車輛，保障行車安全。
03 、嵌入式開發(fā)者怎么轉(zhuǎn)型？4個(gè)關(guān)鍵方法
方法1：補(bǔ)充 AI 基礎(chǔ)知識
(1) 入門必學(xué)：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這是理解 AI 算法的基礎(chǔ)。開發(fā)者得掌握不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和適用場景，
比如決策樹、支持向量機(jī)、聚類算法這些。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理是深入了解 AI 的關(guān)鍵，得弄明白神經(jīng)元怎么工作、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法。
另外，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型評估、優(yōu)化的整個(gè)模型訓(xùn)練流程，也得了解清楚.
(2)?輕量化技術(shù)：因?yàn)榍度胧皆O(shè)備資源有限，掌握模型壓縮技術(shù)就特別重要。量化就是降低數(shù)據(jù)的表示精度，在不太影響模型性能的情況下，減少計(jì)算量和內(nèi)存占用；剪枝是去掉模型里不重要的連接或神經(jīng)元，簡化模型結(jié)構(gòu)；
知識蒸餾是把大模型的知識轉(zhuǎn)移到小模型里，提升小模型的性能。TinyML 技術(shù)專注在資源少的微控制器上實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用，開發(fā)者要學(xué)會把復(fù)雜的 AI 模型適配到這些小設(shè)備上。
(3) 推薦工具：Edge Impulse 是個(gè)不用寫代碼的嵌入式 AI 平臺，從收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型到部署，一站式服務(wù)，特別適合新手快速上手。OpenMV 是專門用來做機(jī)器視覺開發(fā)的開發(fā)板，集成了攝像頭和很強(qiáng)的圖像處理能力，配合 Python 語言，開發(fā)者能輕松實(shí)現(xiàn)各種機(jī)器視覺應(yīng)用。
方法2：提升軟硬協(xié)同優(yōu)化能力
(1) 選對硬件：選支持 AI 加速的 MCU 是實(shí)現(xiàn)嵌入式 AI 應(yīng)用的重要一步。比如 ESP32 - S3，它里面有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU），能高效處理 AI 任務(wù)，還能保持低功耗運(yùn)行。NXP i.MX RT 系列計(jì)算能力強(qiáng)，外設(shè)接口也豐富，是嵌入式 AI 開發(fā)的熱門選擇。
(2)?適配模型：把 AI 模型轉(zhuǎn)換成嵌入式設(shè)備能兼容的格式，像 ONNX、TFLite，這樣模型就能在嵌入式設(shè)備上正常運(yùn)行。轉(zhuǎn)換的時(shí)候，要優(yōu)化模型，減少內(nèi)存占用，提高推理速度。比如說，通過模型量化技術(shù)，可以把 32 位浮點(diǎn)數(shù)模型變成 8 位整數(shù)模型，既能降低內(nèi)存占用，還能提高計(jì)算效率。
(3)?控制能耗：在嵌入式設(shè)備里，能耗控制一直是個(gè)重要問題。通過動態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）技術(shù)，根據(jù)設(shè)備的工作負(fù)載，實(shí)時(shí)調(diào)整電壓和頻率，既能保證算力需求，又能最大程度降低功耗。設(shè)備空閑的時(shí)候，就降低電壓和頻率，減少能耗；有 AI 任務(wù)要處理時(shí)，再提高電壓和頻率，滿足計(jì)算需求。
方法3：專注垂直領(lǐng)域場景
工業(yè)領(lǐng)域：設(shè)備故障預(yù)測是工業(yè)里的一個(gè)重要應(yīng)用場景。在設(shè)備上裝上振動傳感器，實(shí)時(shí)采集設(shè)備的振動數(shù)據(jù)，再用時(shí)序模型分析，就能提前預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障。視覺質(zhì)檢在工業(yè)生產(chǎn)里也必不可少，用 YOLO Tiny 等輕量級目標(biāo)檢測模型，搭配攝像頭模組，能快速準(zhǔn)確檢測產(chǎn)品缺陷。
消費(fèi)電子：語音交互在消費(fèi)電子領(lǐng)域已經(jīng)很常見了，像智能音箱、智能手表。通過 Wake Word Detection 技術(shù)，設(shè)備能準(zhǔn)確識別用戶的喚醒詞，快速做出響應(yīng)。手勢控制也是個(gè)熱門方向，用 CNN 結(jié)合 IMU 傳感器，能識別和解析用戶的手勢，讓交互更方便。
農(nóng)業(yè)與環(huán)保：在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，邊緣端圖像分類技術(shù)可以用來識別病蟲害。在農(nóng)田里安裝攝像頭，實(shí)時(shí)采集農(nóng)作物圖像，用 AI 模型分析，就能及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害，采取防治措施。在環(huán)保領(lǐng)域，把溫濕度等傳感器數(shù)據(jù)融合起來，結(jié)合 AI 預(yù)測模型，能實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測環(huán)境變化。
方法4：參與開源社區(qū)和實(shí)戰(zhàn)
學(xué)習(xí)資源：Kaggle 上的微型競賽給開發(fā)者提供了實(shí)踐 AI 技術(shù)的平臺，比如 MCU 圖像分類競賽，開發(fā)者能在競賽里學(xué)到最新算法和技術(shù)，還能和其他開發(fā)者交流經(jīng)驗(yàn)。
GitHub 上也有很多嵌入式 AI 項(xiàng)目，把這些項(xiàng)目復(fù)現(xiàn)一遍，開發(fā)者就能深入了解嵌入式 AI 的開發(fā)流程和技術(shù)要點(diǎn)。
開發(fā)板實(shí)戰(zhàn)：用 Arduino Nano 33 BLE Sense 可以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識別，這個(gè)開發(fā)板集成了多種傳感器和藍(lán)牙低功耗功能，很適合開發(fā)語音識別應(yīng)用。
Jetson Nano 是功能強(qiáng)大的 AI 開發(fā)板，在上面部署目標(biāo)檢測模型，開發(fā)者能深入了解 AI 模型在嵌入式設(shè)備上的部署和優(yōu)化過程。
04 、學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃：從新手到高手
(1) 基礎(chǔ)層：掌握嵌入式和 AI 交叉技能
必學(xué)內(nèi)容：Python 是一種簡單又好用的編程語言，在 AI 開發(fā)里用得很多。掌握 Python 基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還有常用庫，像 NumPy、Pandas 這些，是進(jìn)行 AI 開發(fā)的基礎(chǔ)。
PyTorch 和 TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的兩個(gè) AI 框架，開發(fā)者要學(xué)會用它們構(gòu)建、訓(xùn)練和部署 AI 模型。同時(shí)，C/C++ 是嵌入式開發(fā)的主要編程語言，在嵌入式系統(tǒng)里應(yīng)用廣泛，開發(fā)者得熟練掌握 C/C++ 的嵌入式開發(fā)技巧。
推薦課程：Coursera 上的《AI for Everyone》課程，由 AI 領(lǐng)域的知名專家授課，把 AI 的基本概念和應(yīng)用講得很明白，特別適合初學(xué)者入門。
Fast.ai 的《Practical Deep Learning》課程更注重實(shí)踐，通過大量案例和項(xiàng)目，能幫助開發(fā)者快速掌握深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用。
(2) 進(jìn)階層：學(xué)會嵌入式 AI 全棧開發(fā)
核心技能：模型量化工具，比如 TensorFlow Lite Converter，能把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換成適合嵌入式設(shè)備運(yùn)行的量化模型，提高模型運(yùn)行效率。
嵌入式 RTOS（實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)），像 FreeRTOS、Zephyr，能為嵌入式系統(tǒng)提供多任務(wù)管理、內(nèi)存管理等功能，讓開發(fā)者更高效地開發(fā)復(fù)雜的嵌入式 AI 應(yīng)用。
項(xiàng)目案例：基于 STM32Cube.AI 的口罩檢測系統(tǒng)，利用 STM32 微控制器的硬件資源和 STM32Cube.AI 工具的模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化功能，能實(shí)時(shí)檢測人員是否佩戴口罩。
ESP32 - CAM 智能門鈴開發(fā)，結(jié)合 ESP32 的 WiFi 功能和攝像頭模塊，還有 AI 圖像識別技術(shù)，能識別訪客并通知用戶。
(3)?高階層：實(shí)現(xiàn)自主優(yōu)化與創(chuàng)新
深度優(yōu)化：定制 AI 算子可以根據(jù)具體應(yīng)用需求，優(yōu)化 AI 算法，提高計(jì)算效率。利用 CUDA/OpenCL 等并行計(jì)算框架，能在 GPU 等硬件平臺上實(shí)現(xiàn)高效的 AI 計(jì)算。
設(shè)計(jì)低功耗 AI 芯片，比如 RISC - V+NPU 架構(gòu)，把 RISC - V 架構(gòu)的靈活性和 NPU 的 AI 加速能力結(jié)合起來，給嵌入式 AI 應(yīng)用提供更強(qiáng)大的硬件支持。
行業(yè)前沿：聯(lián)邦學(xué)習(xí)在邊緣端的應(yīng)用，可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，讓多方數(shù)據(jù)聯(lián)合起來學(xué)習(xí)，提高 AI 模型的性能。
神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）是通過自動化的方式，尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為嵌入式 AI 應(yīng)用提供更高效的模型結(jié)構(gòu)。
05、最后
嵌入式開發(fā)者要以 “嵌入式為根本，AI 為工具”，積極接受工具鏈的變化，專注實(shí)際場景應(yīng)用。
