「嵌入式 AI」新理念or旧噱头？

在人工智能迅猛发展的当下，几乎每一家企业都在探索行业的切入点，试图在人工智能大潮中分一杯羹。而在追寻 AI商业化的道路上，人们逐渐发现，要实现技术的落地，不仅需要性能优越的算法模型以及可靠的硬件支持，还需要把 AI技术和硬件环境进行有机结合，再应用到具体的实际场景中，进而满足用户的需求。而「嵌入式 AI」就是当前最热门的 AI商业化途径之一。

事实上，嵌入式并非是一个新鲜或者「高大上」的概念。所谓嵌入式，就是指一种可被内置于设备或装置的专用计算机系统。通常来说，具有数字接口的设备都具有嵌入式系统，如手机、车载电脑、智能手表等等。而嵌入式 AI，则是一种让 AI算法可以在终端设备上运行的技术概念。很简单，换句话说，它的作用就是能让音箱、手机、机器人等智能硬件在不联网的情况下实时完成环境感知、人机交互、决策控制等功能。

在把 AI技术部署于终端设备的过程中，嵌入式技术至关重要。简单来说，这一过程需要对芯片进行全方位考量以评估芯片的性能，然后根据神经网络算法做特殊化处理，「无缝对接」嵌入式设备的能力。「既没有浪费运算单元，又最大程度地体现算法的精度，这是一个艺术活，也是技术活。」

目前嵌入式 AI面临三大挑战，分别为运算能力、功耗及散热。这些也是经典嵌入式设备所面临的问题。此外，你还需要考虑算法新增的神经网络处理单元与原有 DSP、GPU计算架构的算法精度二者之间的平衡问题，以及如何对传统运算力较低的智能硬件设备进行升级，或者怎样为传统硬件添加 SoC以实现智能化转型等等问题。