边缘人工智能：嵌入式系统中人工智能的未来 在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）的影响力已遍及各行各业，为我们带来了许多以前无法想象的应用。然而，随着数据量的指数增长和对实时响应的迫切需求，边缘人工智能应运而生。这一新兴的技术理念正在重塑嵌入式系统如何管理处理和负载，将AI的处理能力从云端转移到网络边缘。 传统AI运作模式依赖云计算资源来处理海量信息。传感器或其他嵌入式设备收集到的数据被直接发送到云端，由复杂的模型进行处理，然后再将结果返回给边缘设备。这种方法虽然有效，却也存在许多局限性。
首先，数据传输过程中的延迟可能会相当显著，特别是在医疗监测或自动驾驶等关键应用中，毫秒的延迟可能都至关重要。其次，向云端发送数据也引发了隐私和安全问题，敏感数据在传输或存储过程中可能面临潜在风险。 边缘人工智能的出现旨在克服上述问题。通过将数据处理移至信息源头，边缘AI能够大幅减少延迟，不再依赖于设备与云之间的反复传输，并显著提升数据的隐私和安全性。这些系统可以在本地处理和分析敏感数据，让数据从不离开设备。根据预测，到2024年，全球在边缘计算上的支出将超过2000亿美元，同比增长15.4%。
尽管嵌入式设备如微控制器的计算能力无法与数据中心相媲美，但得益于AI算法效率的提高和专用硬件的发展，现在在这些设备上运行模型已成为可能。 新型专为边缘AI设计的芯片，如将神经处理单元（NPU）集成到微控制器中，使得在嵌入式系统中实现更为复杂的AI模型变得日益可行。边缘AI不仅减少了延迟并提升了安全性，还可能降低运营成本。云计算通常需要在带宽、存储和计算能力上的显著开销，而将部分处理任务转移到边缘设备上，可以减轻对云端的负担，从而降低相关费用。这对于大规模分布式设备的应用尤为重要，比如工业传感器网络或智能城市，向云端发送数据的成本可能会变得不堪重负。 边缘AI在物联网（IoT）领域同样影响深远。
数以百万计的互联设备在实时收集和传输数据时，可以通过边缘AI使这些设备实现自主决策，而不必依赖每个操作都向云请求。例如，在环境监测系统中，传感器可以实时分析数据，检测异常或危险情况，只将相关信息发送到云端进行进一步分析，从而减少传输数据的体积，并能更快地对关键事件作出反应。汽车行业同样受益于边缘AI。在自动驾驶汽车中，处理速度至关重要，边缘AI可以让汽车直接在车载系统上处理来自传感器（如相机和激光雷达）的数据，而无需发送至云端，从而降低延迟，让汽车能迅速应对意外情况，这显著提升了系统的安全性和可靠性。 为了开发边缘AI解决方案，博通公司专注于开发能在现场直接处理和分析数据的组件和基础设施，这一方法对于需要低延迟、高响应能力和实时处理的应用至关重要，如物联网、智能监控、机器人技术和自动驾驶汽车。博通通过简化边缘AI工作负载的部署和管理，为企业提供集成改进计算能力的嵌入式设备解决方案，如AI专用处理器和高性能网络芯片。
博通的设备能够优化处理现场传感器生成的大量数据，同时支持可扩展性和能源效率。博通在技术创新方面始终保持领先，如Jericho3-AI产品的推出，不仅显著提升了支持边缘AI应用所需的网络基础设施。 意大利-法国科技公司意法半导体（STMicroelectronics）同样在边缘AI领域有所建树，致力于开发集成AI能力的嵌入式设备，意法半导体开发了包括AI加速器的先进微控制器系列STM32，能够直接在设备上运行机器学习算法，从而实现快速处理和减少延迟。意法半导体还提供完整的开发平台，包括软件工具，使开发者能够在嵌入式设备上训练和部署AI模型，如STM32Cube.AI库可让开发者将训练好的神经网络转换为能在STM32微控制器上直接运行的代码。 此外，意法半导体还生产集成先进处理能力的智能传感器，能够实时分析数据，如语音识别或振动监测，这使其非常适合用于预测性维护或语音助手等应用。意法半导体将AI直接集成到嵌入式设备中的方法，使得其能够支持各种创新应用，提升操作效率并赋予智能设备新的能力。
尽管边缘AI是当前数字转型最前沿的领域之一，但在推动这一技术的过程中仍然面临诸多挑战。将AI模型部署到资源受限的设备上需要在软件和硬件层面进行重大优化。模型必须在保持足够准确度的同时进行压缩，而硬件也必须强大到足以实时运行这些模型，同时又具有能源效率，特别是对于电池供电的设备而言。 另外，嵌入式设备及其硬件配置的多样性意味着没有一种适合所有情况的标准解决方案。开发者常常需要根据设备和应用的具体需求定制AI模型和处理基础设施。数据安全和隐私也是一个需要重视的挑战。
尽管边缘AI能够通过本地处理提高隐私性，边缘设备往往比集中服务器更容易受到攻击，这需要采取强有力的安全措施，如端到端加密和强身份验证，以保护数据和AI模型不被未授权访问。 展望未来，边缘AI将在嵌入式系统中扮演日益重要的角色。随着技术的进步，我们预计嵌入式设备的计算能力将不断增强，使得更复杂的模型能够直接在网络边缘运行。与此同时，新通讯技术的兴起，例如5G网络，其超低的数据速率和延迟，将进一步提升边缘AI的效率与普及率。 总体而言，边缘AI正逐渐成为智能设备中的一项重要组成部分，它为克服云计算的局限性提供了解决方案，并为自主和实时应用开启了新的可能性。通过减少延迟、提高安全性和降低成本，边缘AI正在快速发展，成为嵌入式系统的重要技术。
从数据处理到智能决策，边缘AI的广泛应用将进一步推动我们社会的数字化进程，它将使AI技术深入到我们日常生活的每一个角落。
