AI 浪潮鋪天蓋地,嵌入式領域也被捲入其中。這一變化帶來了前所未有的挑戰,但同時也藏著許多機會。
對於嵌入式開發者來說,如何在這波浪潮裡,從被衝擊到與 AI 融合,找到自己的發展方向,是當下最需要解決的問題。
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AI給嵌入式帶來的改變:從挑戰到新機遇
傳統嵌入式開發遇到的難題:
算力和資源不匹配:AI 技術不斷進步,像 CNN、RNN 這些 AI 模型,對計算資源的要求越來越高。但嵌入式裝置因為使用場景的關係,一般都得做到低功耗、小記憶體 。
比如說,一個普通的 CNN 模型執行起來,可能需要好幾 GB 的記憶體和很厲害的計算核心支援,可大多數嵌入式裝置的記憶體也就幾十 MB 甚至更少,計算能力也不強。這麼大的差距,讓傳統嵌入式開發在執行 AI 模型時困難重重。
開發思路大轉變:以前的嵌入式開發,主要是按照確定的規則來程式設計,用 if – else 這樣的條件語句實現各種功能。
但 AI 開發不一樣,它靠資料驅動,得收集、整理、標註大量資料,然後訓練和最佳化模型。這種開發思路的改變,要求開發者不能只盯著程式邏輯設計,還要更加關注資料質量和模型效能。
工具跟不上:以前嵌入式開發者用慣的工具,在面對 AI 開發時就不好使了。他們得去適應新的 AI 框架,像 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile,還有邊緣計算工具。
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AI 給嵌入式帶來的新機會
邊緣智慧興起:AI 技術往邊緣端發展,在本地裝置上進行 AI 推理變得越來越重要。就像人臉識別門禁系統、語音喚醒裝置,在本地就能完成 AI 推理,不用老是依賴雲端,反應更快,還更能保護隱私。
據 ABI Research 預測,到 2026 年,邊緣 AI 晶片市場規模會達到 [X] 億美元,每年增長超過 [X]%,這足以看出邊緣智慧市場潛力巨大。
硬體升級:AI 專用晶片(NPU、TPU)越來越普及,讓嵌入式裝置的 AI 處理能力更強了。
比如 STM32 AI 套件,把 STM32 微控制器低功耗、高效能的特點,和 AI 加速功能結合起來,開發者用它就能很容易在嵌入式裝置上實現 AI 應用。
還有樹莓派搭配 Edge TPU,也給開發者提供了方便的 AI 開發平臺。
應用場景變多:智慧家居、工業預測性維護、自動駕駛感知層等領域,對嵌入式 AI 的需求一下子就爆發了。
在智慧家居里,有了嵌入式 AI 技術,智慧音箱識別語音、理解語義更準;在工業領域,即時分析裝置執行資料,能提前預測裝置故障,減少停機時間;
在自動駕駛感知層,嵌入式 AI 能快速識別路況、行人和車輛,保障行車安全。
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嵌入式開發者怎麼轉型?4個關鍵方法
方法1:補充 AI 基礎知識
(1) 入門必學:機器學習基礎,包括監督學習和無監督學習,這是理解 AI 演算法的基礎。開發者得掌握不同機器學習演算法的原理和適用場景,
比如決策樹、支援向量機、聚類演算法這些。神經網路原理是深入瞭解 AI 的關鍵,得弄明白神經元怎麼工作、神經網路的結構和訓練方法。
另外,從資料預處理到模型評估、最佳化的整個模型訓練流程,也得了解清楚.
(2) 輕量化技術:因為嵌入式裝置資源有限,掌握模型壓縮技術就特別重要。量化就是降低資料的表示精度,在不太影響模型效能的情況下,減少計算量和記憶體佔用;剪枝是去掉模型裡不重要的連線或神經元,簡化模型結構;
知識蒸餾是把大模型的知識轉移到小模型裡,提升小模型的效能。TinyML 技術專注在資源少的微控制器上實現 AI 應用,開發者要學會把複雜的 AI 模型適配到這些小裝置上。
(3) 推薦工具:Edge Impulse 是個不用寫程式碼的嵌入式 AI 平臺,從收集資料、訓練模型到部署,一站式服務,特別適合新手快速上手。OpenMV 是專門用來做機器視覺開發的開發板,集成了攝像頭和很強的影像處理能力,配合 Python 語言,開發者能輕鬆實現各種機器視覺應用。
方法2:提升軟硬協同最佳化能力
(1) 選對硬體:選支援 AI 加速的 MCU 是實現嵌入式 AI 應用的重要一步。比如 ESP32 – S3,它裡面有神經網路處理器(NPU),能高效處理 AI 任務,還能保持低功耗執行。NXP i.MX RT 系列計算能力強,外設介面也豐富,是嵌入式 AI 開發的熱門選擇。
(2) 適配模型:把 AI 模型轉換成嵌入式裝置能相容的格式,像 ONNX、TFLite,這樣模型就能在嵌入式裝置上正常執行。轉換的時候,要最佳化模型,減少記憶體佔用,提高推理速度。比如說,透過模型量化技術,可以把 32 位浮點數模型變成 8 位整數模型,既能降低記憶體佔用,還能提高計算效率。
(3) 控制能耗:在嵌入式裝置裡,能耗控制一直是個重要問題。透過動態電壓頻率調整(DVFS)技術,根據裝置的工作負載,即時調整電壓和頻率,既能保證算力需求,又能最大程度降低功耗。裝置空閒的時候,就降低電壓和頻率,減少能耗;有 AI 任務要處理時,再提高電壓和頻率,滿足計算需求。
方法3:專注垂直領域場景
工業領域:裝置故障預測是工業裡的一個重要應用場景。在裝置上裝上振動感測器,即時採集裝置的振動資料,再用時序模型分析,就能提前預測裝置可能出現的故障。視覺質檢在工業生產裡也必不可少,用 YOLO Tiny 等輕量級目標檢測模型,搭配攝像頭模組,能快速準確檢測產品缺陷。
消費電子:語音互動在消費電子領域已經很常見了,像智慧音箱、智慧手錶。透過 Wake Word Detection 技術,裝置能準確識別使用者的喚醒詞,快速做出響應。手勢控制也是個熱門方向,用 CNN 結合 IMU 感測器,能識別和解析使用者的手勢,讓互動更方便。
農業與環保:在農業領域,邊緣端影像分類技術可以用來識別病蟲害。在農田裡安裝攝像頭,即時採集農作物影像,用 AI 模型分析,就能及時發現病蟲害,採取防治措施。在環保領域,把溫溼度等感測器資料融合起來,結合 AI 預測模型,能即時監測和預測環境變化。
方法4:參與開源社群和實戰
學習資源:Kaggle 上的微型競賽給開發者提供了實踐 AI 技術的平臺,比如 MCU 影像分類競賽,開發者能在競賽裡學到最新演算法和技術,還能和其他開發者交流經驗。
GitHub 上也有很多嵌入式 AI 專案,把這些專案復現一遍,開發者就能深入瞭解嵌入式 AI 的開發流程和技術要點。
開發板實戰:用 Arduino Nano 33 BLE Sense 可以實現關鍵詞識別,這個開發板集成了多種感測器和藍牙低功耗功能,很適合開發語音識別應用。
Jetson Nano 是功能強大的 AI 開發板,在上面部署目標檢測模型,開發者能深入瞭解 AI 模型在嵌入式裝置上的部署和最佳化過程。
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學習路徑規劃:從新手到高手
(1) 基礎層:掌握嵌入式和 AI 交叉技能
必學內容:Python 是一種簡單又好用的程式語言,在 AI 開發裡用得很多。掌握 Python 基礎語法、資料結構,還有常用庫,像 NumPy、Pandas 這些,是進行 AI 開發的基礎。
PyTorch 和 TensorFlow 是現在最流行的兩個 AI 框架,開發者要學會用它們構建、訓練和部署 AI 模型。同時,C/C++ 是嵌入式開發的主要程式語言,在嵌入式系統裡應用廣泛,開發者得熟練掌握 C/C++ 的嵌入式開發技巧。
推薦課程:Coursera 上的《AI for Everyone》課程,由 AI 領域的知名專家授課,把 AI 的基本概念和應用講得很明白,特別適合初學者入門。
Fast.ai 的《Practical Deep Learning》課程更注重實踐,透過大量案例和專案,能幫助開發者快速掌握深度學習的實際應用。
(2) 進階層:學會嵌入式 AI 全棧開發
核心技能:模型量化工具,比如 TensorFlow Lite Converter,能把訓練好的模型轉換成適合嵌入式裝置執行的量化模型,提高模型執行效率。
嵌入式 RTOS(即時作業系統),像 FreeRTOS、Zephyr,能為嵌入式系統提供多工管理、記憶體管理等功能,讓開發者更高效地開發複雜的嵌入式 AI 應用。
專案案例:基於 STM32Cube.AI 的口罩檢測系統,利用 STM32 微控制器的硬體資源和 STM32Cube.AI 工具的模型轉換、最佳化功能,能即時檢測人員是否佩戴口罩。
ESP32 – CAM 智慧門鈴開發,結合 ESP32 的 WiFi 功能和攝像頭模組,還有 AI 影像識別技術,能識別訪客並通知使用者。
(3) 高階層:實現自主最佳化與創新
深度最佳化:定製 AI 運算元可以根據具體應用需求,最佳化 AI 演算法,提高計算效率。利用 CUDA/OpenCL 等平行計算框架,能在 GPU 等硬體平臺上實現高效的 AI 計算。
設計低功耗 AI 晶片,比如 RISC – V+NPU 架構,把 RISC – V 架構的靈活性和 NPU 的 AI 加速能力結合起來,給嵌入式 AI 應用提供更強大的硬體支援。
行業前沿:聯邦學習在邊緣端的應用,可以在保護資料隱私的前提下,讓多方資料聯合起來學習,提高 AI 模型的效能。
神經架構搜尋(NAS)是透過自動化的方式,尋找最優的神經網路架構,為嵌入式 AI 應用提供更高效的模型結構。
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最後
嵌入式開發者要以 “嵌入式為根本,AI 為工具”,積極接受工具鏈的變化,專注實際場景應用。
注:封面圖及文中文字為AI生成