嵌入式視覺和邊緣人工智能需要注意的五件事

首先，沒有人感到驚訝，深度學(xué)習(xí)仍然是該領(lǐng)域的主導(dǎo)力量。它從根本上改變了計算機(jī)視覺的可能性，以及我們?nèi)绾巫龅竭@一點。它使開發(fā)更多地由數(shù)據(jù)驅(qū)動而不是代碼驅(qū)動，它改變了我們使用的工具和技術(shù)。但數(shù)據(jù)是一種痛苦。你從哪里得到它?你需要多少?你如何得到更多?你怎么知道你有正確的數(shù)據(jù)?

復(fù)雜的視覺管道

其次，盡管發(fā)生了深度學(xué)習(xí)革命，但產(chǎn)品開發(fā)人員越來越意識到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 本身并不能構(gòu)成產(chǎn)品。現(xiàn)實世界的產(chǎn)品需要復(fù)雜的視覺管道，通常包括相機(jī)和圖像處理、DSP、卡爾曼濾波器、經(jīng)典計算機(jī)視覺，甚至可能是多個 DNN，所有這些都以正確的方式組合在一起以獲得您需要的結(jié)果。

民主化發(fā)展

第三個趨勢是民主化。開發(fā)嵌入式視覺應(yīng)用程序比以往任何時候都容易;由于工具和庫的激增，您不必在匯編或 C 語言中從頭開始開發(fā)算法。Edge Impulse就是一個很好的例子，它提供易于使用的軟件工具，使開發(fā)人員能夠快速輕松地開發(fā) AI模型并將它們部署在低成本的微處理器上——只需要很少的編碼。

此外，我們開始看到供應(yīng)商加緊支持整個管道(萊迪思和高通就是很好的例子)。不難想象，在未來，一家擁有強大工具用于管道的一個組件(例如 DNN)但其他關(guān)鍵部分沒有任何東西會失去市場份額的半導(dǎo)體公司將失去提供更完整解決方案的競爭對手的市場份額。

實用系統(tǒng)的興起

第四個是我所說的該領(lǐng)域的成熟：我們正在超越“哇，這太酷了”階段，并且正在詢問我們?nèi)绾我陨虡I(yè)上可行和可維護(hù)的方式部署這項技術(shù)。

容器化就是一個很好的例子。十多年來，該方法一直是云開發(fā)中的最佳實踐，但我們開始看到它被用于加速實際嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)，包括視覺和人工智能系統(tǒng)(它們帶來了自己的挑戰(zhàn)，可能會頻繁出現(xiàn)-空氣模型更新)。

同樣，安全和隱私的幽靈也在抬頭。我們?nèi)绾卧O(shè)計能夠抵御黑客攻擊并保護(hù)用戶隱私的系統(tǒng)?與此相關(guān)的是，我們?nèi)绾螡M足功能安全要求——實際上，我們甚至如何測試這些東西?這些問題在科學(xué)博覽會項目中不會出現(xiàn)，但在您將真實產(chǎn)品運送給認(rèn)真的客戶時確實會出現(xiàn)。

處理器豐富

第五，老實說，處理器財富的尷尬。一兩年前，我觀察到我們正處于人工智能處理器的寒武紀(jì)爆發(fā)期。今天，如果有的話，這種趨勢已經(jīng)加速并蔓延開來：似乎每個制造處理器的人——無論是一美元的 MCU 還是大型、多核、多 GHz 的本地服務(wù)器處理器——都針對邊緣 AI 和視覺應(yīng)用程序.

也就是說，這是一個很大的空間，處理器公司通常在性能、價格和功率方面針對不同的區(qū)域。對于系統(tǒng)開發(fā)人員來說，雖然有很多選擇，但選擇起來可能具有挑戰(zhàn)性，尤其是當(dāng)您不僅要考慮技術(shù)因素(例如性能和功耗)，還要考慮其他關(guān)鍵問題，例如價格、業(yè)務(wù)和供應(yīng)鏈風(fēng)險時。

如果這里有一個大趨勢，那就是：我們生活在嵌入式視覺創(chuàng)新的黃金時代。現(xiàn)在是構(gòu)建基于視覺的產(chǎn)品的最佳時機(jī)。