早上 6:42,闹钟响了。您看上去气色不错,这多亏了床头柜上的睡眠周期监测器,这款监测器采用内置边缘人工智能 (AI) 和雷达技术,通过监测您的心率和呼吸,可帮助您优化计算出精确的唤醒时间。
在您走向厨房时,智能冰箱使用摄像头系统扫描其中储存的食物,然后根据您的饮食限制数据和偏好提供建议,帮助您决定午餐吃什么。
在去上班时,您无需触摸任何事物即可进入和启动汽车。室外摄像头在识别出您之后自动解锁汽车,汽车会根据您的偏好预设车内温度、调整座椅和音乐音量。
这样的未来并非遥不可及,相关赋能技术已然出现。边缘 AI、低功耗微处理器和易于使用的软件有助于实现上述愿景,虽然很少像热门的生成式 AI 和云计算那样频上头条,但有潜力改变我们日常的技术交互方式,并以意想不到的方式改善我们的生活。
什么是边缘 AI?
当工程师们提到“边缘”,并不是指一个遥远的抽象地点。我们的家里、办公室里和工厂里就存在边缘。边缘是捕获和计算数据所在的本地环境或设备,如机器人或智能家居设备。边缘 AI 能在本地设备上实现实时智能和响应,无需将数据发送到局域网以外的云。
与基于云的 AI 资源相比,在边缘实现这种级别的智能可以使电子产品对环境做出更快、更安全的响应,从而对汽车、医疗应用和个人电子产品等各个行业产生影响。例如:整个工厂的摄像头持续监测设备,用于检测和预测机械故障,这样便可在需要时瞬间停止组装过程。
产品线经理 Artem Aginskiy 说:“AI 能够非常快速且安全可靠地实现图形识别。如果您实现了边缘 AI,设备不会丢失任何东西。边缘 AI 可以非常可靠地保护隐私。”
由于边缘 AI 能对本地环境进行预测和响应,无需将数据传输到云,可降低泄露数据(如睡眠监测示例中的健康信息)的风险。
边缘 AI 嵌入式处理器
直到最近,许多组织缺乏人工智能所需的专业技能和经验,使得人工智能部署遥不可及。而且,随着 AI 的变革性影响愈发明显,几乎各个行业的公司,无论规模大小,都在寻找在其产品中集成 AI 的方法。嵌入式处理器和软件的创新使得边缘 AI 更易使用和广泛部署。
边缘 AI 取决于嵌入式处理器运行 AI 算法和收集数据的能力,但需要在能效和成本方面进行权衡。对于扫地机器人和门铃等电池供电型系统,需要能提供更优性能同时更大程度减少能源消耗的低成本处理器。
对于工厂自动化、专业监控或机器人等高性能系统,需要更高的处理性能,但成本和能耗仍是重要因素。
芯片设计方面的进步(如集成硬件加速器、低功耗 Arm® Cortex® 微处理器等)有利于促进以更实惠的价格实现边缘 AI 所需的性能、速度和能效。通过降低边缘 AI 系统的成本和功耗,设计人员可在更多应用中添加先进的 AI 功能,帮助人们充分利用我们的电子产品及其产生的数据。
“低代码”软件开发工具
在创建、训练和部署 AI 模型时,借助新的用户友好型边缘 AI 软件开发工具与半导体创新技术,设计人员对编程专业知识的需求有所降低。这些工具可帮助设计人员在其应用中添加智能,无需深层次的编码专业知识,这在过去是阻碍边缘 AI 部署的一大障碍。
德州仪器 (TI) 的 Edge AI Studio 等工具可提供“低代码”体验,支持设计人员在不编写代码的情况下开发和测试 AI 模型,结束了非专家人员使用 GUI 类工具开发人工智能的历史。设计人员无需专业知识或技能,即可构建神经网络,或 AI 算法来充当设备的智能和“大脑”。
Artem 表示:“德州仪器 (TI) 正在使 AI 大众化,世界上的任一开发人员都可以开发出一个智能系统。一行代码都不需要写,便可使用该工具训练和部署 AI 模型。”
随着边缘 AI 越来越容易使用,各个场景中的电子产品将更智能、更安全、更可靠且更具成效,以我们意想不到的全新方式改变我们的生活。
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