談談物聯網抱穩的AI大腿
電子發燒友網報道（文/周凱揚）如今各行各業似乎都傍上了AI，物聯網也不例外。但AIoT的進程也已經開啟了好幾年，除了智能音箱、智能機器人這樣的產品以外，似乎也沒有冒出任何爆款，反倒是手機憑借著龐大的應用生態，Killer App頻出。可無論是芯片原廠，還是下游廠商仍在不遺余力地宣傳AI功能，這讓人百思不得其解了，物聯網真的抱穩了AI這條大腿嗎？我們不妨從物聯網上實現AI的幾種方式來分析一下。
AIoT芯片
隨著邊緣端對AI需求的增加，其實不少廠商在不改變芯片架構的情況下，也為邊緣AI開發提供了一系列工具。就拿意法半導體為例，他們旗下的STM32產品就全部兼容NanoEdge生態，支持生成異常檢測、異常值檢測、分類和回歸四種ML庫，可以完成常見的能源管理和壽命預測等工作。至于對性能要求更高的深度學習應用，就得用到他們的STM32Cube.AI了，對MCU的要求也提升至Cortex-M33以上的內核。這種方式對于芯片原廠來說，無需對設計做出大改，也有助于建立起自己的AI開發工具鏈生態，還可以針對不同芯片的性能進行調整。
輕量級AI框架
不僅是芯片廠商，AI框架的開發者們也注意到了IoT龐大的邊緣AI市場，紛紛在推出輕量化或可擴展性強的框架，比如TensorFlow Lite、Caffe2等。這類框架可以在內存極小的設備上運行ML模型，也不需要任何操作系統、庫的支持。由于走了輕量化的路線，所以與工作站或數據中心這種場景跑的AI框架還是存在差異的，但也足以完成常見的對象檢測、手勢識別、超分辨率等工作，TinyML已經成了每個物聯網公司研究的方向。
傳感器AI
大家都知道，一旦將數據處理盡可能放在靠前的流程中，不僅能降低功耗和延遲，也能極大地提升AI運算的效率，省去交給云端處理這一繁瑣的步驟。在大部分IoT場景中，數據傳輸流程的頭部往往都是傳感器，所以無論是何種傳感器，制造商們都開始探討集成AI的方案。
寫在最后
我們自然也不能忽視掉在云端進行AI處理的方案，固然這是一種將性能放大到極致的路線。可如果將未經處理的數據一股腦交給云端處理的話，徒增上云成本不說，延遲也會大大增加；全部交給端測來完成AI計算的話，功耗續航都得做出讓步，甚至還是難以跑出可觀的性能。這也就是為何亞馬遜、阿里巴巴等廠商紛紛部署IoT的邊緣計算的原因，即便邊緣端接手了主要的AI計算工作，卻依然可以將數據交給云端進行管理、存儲和分析，而且這不一定是一個實時連接的過程，只需間歇性的同步也能完成任務。更何況功能、固件升級這樣的任務主要還是交給云端來實現的，在有效的分析和訓練下，云端可以將優化過后的模型傳給邊緣端。所以由此看來，物聯網要想真正跨入AI時代，端云協同才是最佳方案。
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