物联网应用中的嵌入式人工智能

探索嵌入式人工智能如何增强物联网应用，推动智能设备和系统的效率和创新。

用于物联网实时数据处理的嵌入式人工智能

便携式终端、嵌入式物联网设备和云应用程序等各种实体之间的协作增强了人工智能的功能，从而催生了所谓的 AIoT（物联网人工智能）。

AIoT架构

AIoT 架构分为三层：嵌入式计算、边缘计算和云计算。这种分层方法有助于高效处理数据和实时响应，与传统的集中式云系统形成鲜明对比。每一层都发挥着至关重要的作用：

嵌入式计算层：此层由配备传感器和处理器的物联网设备组成，作为主要的数据收集和执行模块。这些设备（例如智能车辆和可穿戴设备）收集数据并执行初步分析。

边缘计算层：边缘设备位于数据源附近，处理收集的数据以最大限度地减少延迟。该层确保有效提供实时服务，从而增强用户体验。

云计算层：该层集成来自嵌入式和边缘设备的数据流，实现基于海量数据集的全面数据分析和服务提供。

实时数据处理

AIoT 的核心功能在于其实时收集和处理数据的能力。嵌入式计算模块从各种传感器收集数据，而边缘计算模块处理这些数据以提供即时见解。云计算模块进一步分析这些数据，从而实现复杂的决策过程。这种三层方法不仅减轻了处理负担，还提高了系统的整体效率。

物联网中人工智能的演变

AI在物联网中的作用可以分为三个阶段：

数据收集：传感器收集数据，然后将其输入人工智能或机器学习算法进行分析。

服务改进：人工智能通过分析传感器数据来识别异常并优化性能，从而增强物联网服务。

监督和交互：人工智能模型监督物联网元素，促进算法和机器学习系统之间的通信。

挑战与解决方案

尽管取得了进展，但挑战仍然存在，特别是在确保人工智能决策的透明度和可信度方面。传统的人工智能技术通常缺乏解释其决策过程的能力。为了解决这个问题，可解释的人工智能 (XAI) 模型正在被集成到物联网系统中，为人工智能驱动的决策提供更清晰的见解。这在医疗保健等领域尤为重要，因为通过持续监测了解患者行为至关重要。

总之，嵌入式人工智能在物联网应用中的集成不仅仅是一种技术进步；它是一种范式转变，可以实现更智能、更高效的系统，能够实时处理数据和智能决策。公众号计算机程序吧推荐你阅读深度学习：物联网大数据洞察中的人工智能。

AIoT系统中的云-边-端架构

AIoT 系统中的云-边-端架构对于实现实时数据处理和高效信息提取至关重要。该架构由三个主要层组成：嵌入式计算层、边缘计算层和云计算层。

嵌入式计算层

这一层包括各种配备传感器和处理器的物联网设备，它们充当 AIoT 的感知和执行模块。这些设备（例如机器人、可穿戴设备和智能汽车）收集传感数据并执行任务。嵌入式计算层通过促进数据收集和智能分析来增强 AIoT 系统的全面性。

边缘计算层

边缘计算层处理从嵌入式设备获得的数据。通过在靠近数据源的地方执行计算，该层可减少延迟并提供实时服务。它还可以平衡负载并与终端设备协作，从而提高系统的整体效率。边缘智能层对于分布式学习模型至关重要，从而改善训练和推理任务。

云计算层

云计算层整合了物联网和边缘设备的实时数据流，支持基于海量数据的各类AIoT服务，利用海量数据和丰富的计算资源，进行大规模机器学习模型的训练和部署。云端和边缘层的协同，不仅减轻了数据处理的负担，也提升了终端和边缘设备的计算效率和实时响应能力。公众号计算机程序吧推荐你阅读2024 年 7 大云计算趋势。

AIoT 的关键特征

实时数据处理：该架构支持即时数据处理，这对于需要快速响应的应用程序至关重要。

分布式学习：人工智能模型可以在各种设备上进行训练，并根据实时数据提高其性能。

可扩展性：该架构支持可扩展的方法，可根据需要集成更多设备和服务。

结论

云-边-端架构是 AIoT 生态系统的基础，可实现嵌入式 AI 在物联网应用中的无缝集成。该架构不仅增强了单个设备的功能，还促进了整个系统更加智能、响应更快。

在嵌入式物联网设备中部署深度学习的挑战

在嵌入式物联网设备中部署深度学习模型面临多项重大挑战，必须解决这些挑战才能充分发挥嵌入式人工智能在物联网应用中的潜力。这些挑战源于物联网设备的独特特性及其运行环境。

受限资源

具有计算能力的智能设备的激增导致深度学习模型从云服务器分散到边缘设备。虽然这种转变使智能服务更加安全、更加便捷，但物联网设备有限的资源（如计算能力和存储）构成了重大障碍。复杂的深度学习模型通常需要大量的计算资源，这对于许多嵌入式设备来说是不可行的。这就需要开发能够在这些限制内有效运行的轻量级模型。

动态环境

物联网设备部署在多样化和动态的环境中，这些环境在设计和条件（例如天气）上可能存在很大差异。这种多变性导致训练数据和测试数据之间的分布差异，从而难以确保模型性能的一致性。由于成本高昂和后勤复杂性，收集涵盖所有潜在场景的综合数据集通常不切实际。因此，当面对与训练环境不同的现实条件时，模型的性能可能会急剧下降。

增量任务

物联网的许多实际应用都涉及随着时间的推移连续部署一系列任务，例如智能制造或自动驾驶。这些任务通常具有相似之处，需要物联网设备适应新任务，同时保留以前任务中的知识。

知识转移方法可以通过使模型利用从先前任务中获得的见解来提高学习性能。然而，这种方法引入了泛化问题，特别是在异构部署条件下，在多台设备上保持最佳性能可能具有挑战性。

知识迁移与泛化

为了应对增量任务的挑战，可以采用知识迁移技术。这些方法允许模型在运行时适应当前条件，从而提高其稳健性。

然而，在单个设备上微调模型可能会产生不令人满意的结果，尤其是在标记数据稀缺的情况下。必须谨慎管理 TinyML 模型在各种设备上的应用，以确保性能保持最佳，这可能是一个复杂且资源密集的过程。

总之，虽然深度学习在嵌入式物联网设备中的集成提供了令人兴奋的可能性，但必须克服资源限制、动态环境和增量任务管理的挑战，才能充分发挥嵌入式人工智能在物联网应用中的潜力。以上就是计算机程序吧为你讲解的嵌入式人工智能相关的技术知识，如果你想了解更多，请关注公众号计算机程序吧，每天为你分享科技类技术知识，提升科技视野、了解行业动态。