人工智能是近兩年的熱門(mén)話(huà)題，深度學(xué)習(xí)、智能駕駛、智能家居、機(jī)器人等AI相關(guān)領(lǐng)域成為創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的焦點(diǎn)。在過(guò)去的20年間，嵌入式人工智能在智能終端的發(fā)展十分迅猛以及迫切，不論是在智能手機(jī)、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人還是智能汽車(chē)上，從用戶(hù)、醫(yī)院、汽車(chē)、飛機(jī)和工廠等都出現(xiàn)了嵌入式人工智能的身影。

嵌入式人工智能，就是在人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)的，需要在本地終端進(jìn)行計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景。相比云端智能，嵌入式人工智能要做的，是能夠在本地進(jìn)行實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互與決策控制。

當(dāng)今人工智能的計(jì)算大多數(shù)都在 BAT 的數(shù)據(jù)中心，在云上面，但是智慧物聯(lián)網(wǎng)這樣一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，它遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心，但蘊(yùn)藏著極其強(qiáng)大的能量。做嵌入式AI已是大勢(shì)所趨。比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)每秒鐘可以產(chǎn)生1G的數(shù)據(jù)，必須及時(shí)的、迅速的在本地來(lái)處理決策，不可能移到云端。再往特殊情況去設(shè)想，假設(shè)一個(gè)孩子橫穿馬路，如果自動(dòng)駕駛汽車(chē)感知到后要把信號(hào)傳送到云端再做決策，會(huì)相比本地運(yùn)算產(chǎn)生更長(zhǎng)時(shí)延，若遇到當(dāng)時(shí)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，后果將不可想象。嵌入式人工智能將在邊緣計(jì)算產(chǎn)品中，得到十分廣泛的應(yīng)用。目前，嵌入式AI已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入市場(chǎng) ，特別是在自動(dòng)駕駛與數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域得到快速的滲透與應(yīng)用。

同樣，安防監(jiān)控、智能家居、智能音箱等都是巨大的市場(chǎng)，都需要被賦予在本地處理，而無(wú)需將數(shù)據(jù)傳到云端的能力，哪怕沒(méi)有網(wǎng)，智能依然是智能。

目前，在人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)了很多需要在本地終端進(jìn)行計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景，比如機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、汽車(chē)等，于是嵌入式人工智能應(yīng)運(yùn)而生。嵌入式已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域新開(kāi)辟出的一個(gè)嶄新的分支。未來(lái)市場(chǎng)都會(huì)爆炸式的增長(zhǎng)。

但是，嵌入式人工智能挑戰(zhàn)和機(jī)遇并存，要想真正實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物智能，是一個(gè)非常艱難的過(guò)程。目前，大部分AI應(yīng)用都基于云端，要大面積地應(yīng)用到人們?nèi)粘Ｉ钪羞€有一定的距離。一方面，過(guò)去的人工智能基本上是在相對(duì)高性能的服務(wù)器上去構(gòu)建軟件算法，如何降低成本是一個(gè)問(wèn)題；另一方面，高功耗制約了人工智能向更多前端應(yīng)用場(chǎng)景的滲透。

來(lái)源：朗銳智科