嵌入式人工智能,嵌入式人工智能定义及应用场景

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文章目录：

1、嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点?
2、嵌入式人工智能有哪些计算平台及其应用
3、嵌入式和人工智能哪个难
4、人工智能还是嵌入式

嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点?

嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点如下：

1、边缘计算：通过在传感器或终端设备上部署深度学习模型，实现端到端的智能分析和控制，减少数据传输延迟和网络拥塞。

2、神经网络硬件加速器：基于神经网络芯片的架构设计可以更高效地实现深度学习运算，加速模型训练和推老盯理过程。

3、小尺寸低功耗处理器：具备高性能同时占用更少空间与资源的特点，可以实现更快的响应和更长的电池寿命。

4、语音识别技术：结合语音识别技术，使嵌入式设备能够更好地听懂人类的语言，从而实现更加智能化的交互体验。

5、图像识别技术：通过在嵌入式系统中部署图像识别算法，实现物体识别、人脸识别、车牌识别等功能。嵌入式人工智能是指将人工智能技术应用誉谈于嵌入式系统中，以实现更加智能化、高效化和自适应的控制。目前，嵌入式人工智能在智能家居、智慧城侍虚和市、自动驾驶等领域得到了广泛的应用和推广。

嵌入式人工智能有哪些计算平台及其应用

嵌入式人工智能计算平台及其应用有百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶。

用一句嫌胡纳简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做人工智能，这看起来是人工智能的主流。

什么叫嵌入式人工智能？它不是说在云端通过联网，在数据中心的大规模的计算去实现人工智能，而是说在本地计算，在不联网的情况下面实时的做环芹没境感知，做人机交互，做决策控制。

大家想想看，尤其是在自动驾驶这样一个场景下面，如果突然一个小朋友横穿马路，我们还要把信号传到云端做处理做决策，这可能会有灾难性的，如果网络条件不稳定怎么办？

所以说在这样的场景下面，实际上嵌入式人工智能就是完全低功耗的本地化的计算，实际上是成为一个必须。

同样在很多场景下面我们都需要这种嵌入式人工智能的解决方案。

这里面包括从软件、从硬件甚至从处理器的架构重新定义怎么去实现低功耗、高性能的计算。主要应用的场景毫无疑问一个是自动驾驶；第二个叫smart live。

下一个能够影响世界影响人们的变革，较大的产业机会在什么地方？

我个人是非常认可这样一个观点，这是麦肯锡跟布隆伯格的报告说2030年基本上每十辆车里面其中有四辆是有一定程度上的自动驾驶。

这里面当然包括有可能是辅助驾驶，甚至2030年应该可以实现高速上的全自动驾驶甚至非高速的自动驾驶。

当然在中国我们面临一个非常大的产业机会是因为我们有庞大的市场，我们的汽车市场已经是世界一大了。

但是还有一个令人比较尴尬的数据是说，在全世界范围内每十万人的交通事故的死亡率，我们同时也是世界较高的，这一点让我觉得很尴尬，我以为我们会比墨西哥、印度好一些，但做禅其实不是。

嵌入式和人工智能哪个难

人工智能比较难。

毕竟论门槛的话，人工智能比嵌入式比较高，要求的学历高，好渗数学基础必须非常好。

嵌入式系统由硬件和软件组成．是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容。相比于一般的计算机处理系统而言，嵌入式系统存在较大的差异性，它不能实现大容量的存储功能，因为没有与之相匹配的大容量介质，大部分采用的存储介质有E-PROM、EEPROM等，软件部分以API编程接口作为开发平台的核心。嵌入式系统较核心的层次是中央处理单元部分，它包含运庆缺算器和控制器模块，在cpu的基础上进一步配上存储器友差脊模块、电源模块、复位模块等就构成了通常所说的较小系统。由于技术的进步，集成电路生产商通常会把许多外设做进同一个集成电路中，这样在使用上更加方便，这样一个芯片通常称之为微控制器。在微控制器的基础上进一步扩展电源传感与检测、执行器模块以及配套软件并构成一个具有特定功能的完整单元，就称之为一个嵌入式系统或嵌入式应用。