嵌入式如何与AI相结合,什么是端侧AI~

李肖遥 2023-06-17 08:08
大家好,周末愉快,最近和朱老师聊,作为嵌入式工程师,为什么需要关注一下端侧AI呢,和大家分享一些感悟。
什么叫端测AI?这个问题搞清楚之前,大家必须要去了解我们整个计算机行业的一个系统架构,它的发展方向是云·边·端协同,也就是未来各行各业,不管做啥的,与计算机行业相关的这种硬件和软件架构,它都会往这个方向去发展,所谓的云边端协同。
那么是怎么个云边端协同法呢?首先我们要知道这几个关键字的意思,云就是云计算,边就是边缘计算,端就是设备端
设备端一般就是拿在用户手里的、放在用户桌子上的、装在用户家里面的、其实就是跟用户直接相关的这一端,我们叫端;边是边缘计算,那什么叫边缘计算,这个其实很好理解,譬如说装在你们小区里面的、装在你们公司那栋楼里面的,对于你来说,这就叫边缘计算;所以其实就是:云端指的是离你很远的设备,边缘端就是离你很近的云端,端呢就是你自己的设备,所以云边端加起来就构成了我们整个的计算机架构。
所以呢,在未来你开发硬件的时候,你开发的要么就是云端的硬件,要么就是边缘端的硬件,要么就是设备端,就所谓的端测的硬件。那么你开发软件也是一样,要么就是云端的软件,要么就是边缘端的软件,要么就是设备端的软件。那么AI也是一样,我们把AI这种技术应用在云端和边缘计算端和设备端,那么就构成了所谓的云端AI,边缘计算的AI以及设备端的AI,所以端测AI,其实指的就是设备端的AI
那我们作为嵌入式工程师为什么需要关注端侧AI而不是云端的AI和边缘的端的AI呢?这个是有原因的,首先第一个云端的AI呢,就是类似于那种像这个“小度小度”这类东西?比如说像这个“小度”音箱,它的实现原理,其实就是你在这边说的话,它这个音箱其实是一个录音设备,把你说的话呢录下来,然后把你这段语音直接传到百度的服务器上去,所以音箱本身是不会做语音识别的,那百度的云服务器端有一个模型,就在那里做这个语言的一个处理和语言的识别,识别出来之后把结果再回传到音响,所以呢,像这种“小度”音箱的这种产品,它其实就是典型的云端智能,就是云端AI,那这种产品跟我们嵌入式有关系吗?其实关系并不大,因为一个普通的音箱跟一个“小度”音箱这种智能音箱几乎没有区别,你可以认为,因为它的AI并不在设备端,嵌入式端根本就不需要AI设备,所以说呢,云端AI跟嵌入式开发几乎没有关系,所以云端AI不该我们管。
那么边缘计算的AI跟我们有关系吗?有,因为边缘计算,还是有那么一点嵌入式开发在的,但是目前来说,边缘计算这个东西还是概念比较多,实际落地的非常少,而且边缘计算本身还在发展当中。根据目前边缘计算的最新技术发展方向,实际上将来是更像云端,而不太像设备端,也就是说边缘端其实就是一个简化的云端,你可以理解为就是一个简化的本地处理过的云端。所以呢,边缘计算一方面是当前用的很少,几乎没什么落地,另一方面来说呢,它跟云端更像,所以我们作为嵌入式工程师就没必要碰它。
那对于我们嵌入式开发者来说,AI跟我们关系最大的是什么?那就是所谓的设备端的AI,也就是我们所谓的端测AI,那端侧AI的概念就是整个的AI的过程全部是发生在设备端的。举个例子,比如说我现在做一个人脸识别,我的设备端摄像头负责拍照,拍完照之后把图像传给我设备端的CPU,然后设备端这边的硬件和软件负责调用AI做数据处理,进而来做人脸识别,最后把结果在我的设备端展示出来,进行开锁、报警等动作执行。
整个AI的过程都在设备端,根本就不会去连接云,也不会去连接边缘,这样来做有两个最大的好处,第一个好处就是速度快,不用联网就不受网络的限制,所以速度快。第二个好处就是因为不用联网所以低功耗。第三个最重要的一点就是隐私问题,不会把照片等私密数据上传云端,现场拍现场用,用完之后销毁,这样是比较安全的。所以说基于这三个原因,当然还有别的一些原因,端测AI实际上在未来的应用是很广泛的,而且端测AI本身跟嵌入式开发的关系非常大,那咱们做嵌入式开发的,就需要去关心端测AI,去搞端侧AI,去掌握这方面的技术,成为一个可以结合AI人工智能技术的更有发展的一名嵌入式软件工程师。
再额外介绍一点,目前国内外,在端侧AI方向上有所建树的企业和芯片厂商有:ST(NanoEdgeAIStudio、CubeAI)、NXP(MCU:imxRT10xx、MPU+linux:imx8、imx9352)、聆思(科大讯飞的芯片公司),英伟达,谷歌以及我们熟悉的ARM,我们需要做的就是从最简单的端侧AI项目开始,尝试让自己去熟悉和去体会端侧AI相关的嵌入式项目开发,逐步寻找新技术形态和新技术方向上的更多机会,并寻求进一步发展。

所以今天给大家推荐一个端侧AI相关的性价比超高的企业级实战项目~

让大家用非常低的成本来接触AI人工智能开发,做自己第一个端侧AI项目。

项目名称:端侧AI异常振动检测

第一视角做项目

  • 项目介绍

本项目使用STM32单片机和三轴加速度传感器,实现了一个异常振动检测功能,该产品可用于风扇、水泵、工业电机等产品的预测性维护场景,譬如将本项目实现的模块固定在工业风扇上,当风扇出现异常(如风叶变形、风路阻挡、形变导致的剐蹭等)时该模块可实时发现并报警。

  • 适合人群

有一些单片机和C语言基础,对做实战项目感兴趣,对积累项目经验感兴趣,对嵌入式项目规划和管理感兴趣,想要学会如何实战做项目的人。


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  • 项目核心技术

1.AI人工智能:机器学习、深度学习、监督学习、分类学习、数据集、训练、模型
2.端侧AI:端侧AI理论、ST端侧AI解决方案、NanoEdgeAIStudio工具
3.AI项目开发技能:数据收集、算法选取和模型训练、项目集成
4.STM32技术栈:STM32CubeMX、HAL库开发、Keil MDK
5.常用外设:三轴加速度传感器

  • 学完收益(可以体现在简历中的核心内容)
1.快速掌握带AI功能的单片机项目的典型流程和代码实战。
2.深度理解AI相关的重要概念,将概念和实战项目中的操作对应起来。
3.全面了解ST的端侧AI解决方案体系,尤其是NanoEdgeAIStudio工具的设计理论和项目使用。
4.掌握典型的AI项目完整研发落地流程,从数据收集到模型训练,最后到项目集成,完成功能并交付。
5.深度理解三轴加速度传感器,并掌握实战开发和驱动移植适配。
6.系统掌握STM32嵌入式开发完整流程,从硬件设计到软件设计、代码实战、调试技巧等。


  • 项目硬件

项目所需硬件自购(提供推荐购买链接)

主体模块:

① STM32L432KCU6 MCU

② LIS3DSH 三轴高分辨率 加速度计传感器模块

项目提供QQ群(训练营交流群)、微信上课群,群内提供24h答疑服务

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