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飛行車(chē)、機(jī)器人管家……在一些未來(lái)的想象中，今天的人們已經(jīng)擁有了各種智能產(chǎn)品。若運(yùn)氣不好，高智能機(jī)器人大行其道，開(kāi)始反抗人類(lèi)，再現(xiàn)《機(jī)械公敵》的故事。雖然這些想象還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，但目前，人工智能(AI)技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了人們的世界。例如，每次給Alexa在智能揚(yáng)聲器指令中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將努力理解單詞內(nèi)容，并試圖做出最佳判斷。每次Netflix或者當(dāng)亞馬遜推薦下一部電影或下一次購(gòu)買(mǎi)商品時(shí)，它們都是基于復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使這些推薦看起來(lái)比以前的推廣更有吸引力。盡管自動(dòng)駕駛汽車(chē)尚未普及，但人們已經(jīng)意識(shí)到自主導(dǎo)航的潛力和趨勢(shì)。

芯片采購(gòu)網(wǎng)專(zhuān)注于整合國(guó)內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫(kù)存實(shí)時(shí)查詢，行業(yè)價(jià)格合理，采購(gòu)方便IC芯片，國(guó)內(nèi)專(zhuān)業(yè)芯片采購(gòu)平臺(tái)。

人工智能技術(shù)很有前途——它允許機(jī)器根據(jù)周?chē)�的世界做出決定，像人一樣處理信息，甚至比人類(lèi)更好。然而，如果你仔細(xì)考慮上述情況，你會(huì)發(fā)現(xiàn)許多人工智能只能通過(guò)大型機(jī)器來(lái)實(shí)現(xiàn)——這些機(jī)器具有高熱量、線路功耗、體積大、昂貴。像Alexa和Netflix依靠云中的大型、高耗電服務(wù)器來(lái)分析用戶的意圖。自動(dòng)駕駛汽車(chē)依靠電池供電。考慮到電池必須能夠驅(qū)動(dòng)車(chē)輪和轉(zhuǎn)向，因此需要提供高容量。與非常昂貴的人工智能決策相比，它也消耗了大量的能源。

目前，人工智能技術(shù)正在穩(wěn)步發(fā)展，但人工智能的小型化、邊緣化明顯滯后。由小型電池供電或有成本和尺寸限制的設(shè)備無(wú)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)分析功能。目前，這些小型機(jī)器只能使用簡(jiǎn)單的人工智能技術(shù)：可能只是聽(tīng)一個(gè)關(guān)鍵字，或分析低維信號(hào)，如光容積描述(PPG)測(cè)量心率。

小機(jī)器有視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)功能會(huì)怎么樣？

事實(shí)上，一旦小設(shè)備能夠看到和聽(tīng)到，它是否有實(shí)用價(jià)值？想想看，像門(mén)鈴攝像頭這樣的小產(chǎn)品是否需要使用高級(jí)人工智能技術(shù)，如自動(dòng)駕駛或自然語(yǔ)言處理？似乎沒(méi)有必要。因此，可以考慮使用不太復(fù)雜、處理強(qiáng)度小、邊緣人工智能計(jì)算，如詞匯識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和圖像分析。

- 普通的門(mén)鈴攝像頭和消費(fèi)者安全攝像頭經(jīng)常被一些不重要的事件觸發(fā)，如風(fēng)引起的植物擺動(dòng)、云引起的劇烈光變化，甚至狗或貓?jiān)跀z像頭前跑步。這些事件可能會(huì)導(dǎo)致誤觸發(fā)，因此業(yè)主需要操作忽略和清除此類(lèi)觸發(fā)事件。特別糟糕的是，如果房主碰巧在世界其他地方旅行，而家里的攝像頭對(duì)日出、云彩和日落引起的光線變化發(fā)出誤報(bào)，會(huì)影響他們的睡眠和旅行。但是智能攝像頭可以根據(jù)更具體的事件觸發(fā)，比如一個(gè)人出現(xiàn)在監(jiān)控的畫(huà)面中。

- 面部識(shí)別甚至語(yǔ)音識(shí)別都可以用于門(mén)鎖或其他出入口，在某些情況下不需要鑰匙或胸卡。

- 許多攝像頭希望在發(fā)生特定事件時(shí)觸發(fā)：例如，跟蹤攝像頭可能希望在圖片中觸發(fā)鹿，安全攝像頭可能希望在圖片中觸發(fā)開(kāi)門(mén)或腳步聲等噪音，而個(gè)人攝像頭可能希望通過(guò)語(yǔ)音命令觸發(fā)。

- 雖然有很多雖然Hey Alexa這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的解決方案，但多詞匯命令在許多應(yīng)用程序中非常有用。如果有識(shí)別20個(gè)或更多單詞的詞匯表，可應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備、家庭自動(dòng)化、烹飪?cè)O(shè)備和大量其他設(shè)備，以簡(jiǎn)化人機(jī)交互。

雖然這些例子只觸及表面：讓小型機(jī)器看到、聽(tīng)到和解決過(guò)去需要人工干預(yù)的問(wèn)題，但這實(shí)際上是一個(gè)顛覆性的想法，因?yàn)槿藗兠刻於荚趯ふ抑悄軇?chuàng)造的新場(chǎng)景。

什么挑戰(zhàn)使小機(jī)器具有視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)功能？

由于人工智能對(duì)小型機(jī)器具有如此實(shí)用的價(jià)值，為什么不大量開(kāi)發(fā)呢？答案僅限于計(jì)算能力。人工智能推理是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算的結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以看作是大腦處理圖像或聲音的粗略近似形式，分解成非常小的片段，然后在這些小片段組合時(shí)識(shí)別模型。現(xiàn)代視覺(jué)問(wèn)題的主要模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。這種模型在圖像分析方面非常出色，在音頻分析方面也非常有用。問(wèn)題是這些模型需要數(shù)百萬(wàn)或數(shù)十億次的數(shù)學(xué)計(jì)算。在實(shí)施傳統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)時(shí)，這些應(yīng)用將面臨一些困難的選擇：

- 使用低成本、低功耗的微控制器解決方案。雖然平均功耗可能很低，但卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能需要幾秒鐘來(lái)計(jì)算，這意味著人工智能推理不是實(shí)時(shí)的，會(huì)消耗大量的電池功率。

- 購(gòu)買(mǎi)昂貴的高性能處理器可以在規(guī)定的延遲內(nèi)完成這些數(shù)學(xué)操作。然而，這些處理器通常很大，需要許多外部組件，包括散熱器或類(lèi)似的冷卻組件。優(yōu)點(diǎn)是它們很快就進(jìn)行了人工智能推理。

- 低功耗微控制器解決方案太慢，無(wú)法工作，高性能處理器方法將超過(guò)成本、尺寸和電源預(yù)算。可以說(shuō)，上述兩種方案都不理想，難以實(shí)施。

由此可見(jiàn)，人們需要的是一種全新的嵌入式人工智能解決方案，盡量減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所需的能耗。人工智能推理需要比傳統(tǒng)的微控制器或處理器解決方案更少的能量，而不需要使用高能耗、大尺寸和高成本的外部組件（如存儲(chǔ)器）。如果人工智能推理解決方案實(shí)際上可以消除機(jī)器視覺(jué)的能量損失，即使是最小的設(shè)備也可以看到和識(shí)別周?chē)�世界發(fā)生的事情。

幸運(yùn)的是，人們現(xiàn)在已經(jīng)SiliconLabs代理在這場(chǎng)小機(jī)器革命的開(kāi)始。ADI相關(guān)產(chǎn)品已在市場(chǎng)上推出，可以消除人工智能推理的能源成本，實(shí)現(xiàn)電池供電的機(jī)器視覺(jué)功能。了解更多關(guān)于構(gòu)建能夠?qū)嵤┤斯ぶ悄芡评淼�只能消耗微焦耳的微控制器的信息�?/p>