所謂嵌入式人工智慧，就是裝置無須聯網透過雲端資料中心進行大規模計算去實現人工智慧，而是在本地計算，在不聯網的情況下就可以做實時的環境感知、人機互動、決策控制。那麼嵌入式與人工智慧關係是什麼？嵌入式人工智慧的發展趨勢你知道嗎？已報名， 看文章最後分響
嵌入式與人工智慧關係
人工智慧不可能沒有嵌入式，人工智慧的領域龐大涵蓋學科眾多，應用範圍也很多。人工智慧與嵌入式系統的關係，可用蘇軾《題西林壁》的詩句來形容，即“橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。不識廬山真面目，只緣身在此山中”。長期以來，形形色色的人工智慧就在我的周圍，我們卻視而不見。可以說嵌入式開啟了人工智慧的程序，人工智慧的終極目的是實現人類智力的替代，人的智力有“思維”和“行為”兩種方式，思維是大腦獨立的思考，行為是個體與客觀世界的互動。
現在的人工智慧大多屬於前者，siri、阿爾法狗都是典型代表。要實現人工智慧的行為，必須使用嵌入式系統，這就是現在所說的強人工智慧與弱人工智慧。具有行為能力的“弱人工智慧”就是智慧化工具，即MCU基礎上的嵌入式應用系統，已有40多年曆史。可以驕傲地說，微控制器、嵌入式系統開啟了人工智慧的歷史程序，我們所做的一切都是人工智慧的那些事兒。人工智慧是基礎的技術資源，它有著改變人們的思維與生活方式、變革社會的巨大潛力。從更大的格局看，萬物智聯時代正在到來，未來將從“以裝置為中心”進步為“以使用者為中心”、“以資料為中心”。
業界普遍認為人工智慧的三個發展階段包括感知智慧、認知智慧和通用人工智慧（AGI）。感知指語音、語言、影象、手勢等；認知指理解、記憶、知識、推理、規劃、決策、創造等；通用人工智慧指類似人類的思維。其中，感知是人機互動中最重要的一環，為人工智慧提供資料基礎。這三個階段需要循序漸進。目前階段，人工智慧的目標並不是讓機器模擬人的全部行為，而是在某些特定領域超過人類專家的水平、有能力高效地解決專業問題，從而對人類提供實用的服務。
在人工智慧時代，強大的演算法也不會拘泥於PC機實現，需要落地的話，就要依賴嵌入式承載。嵌入式在智慧手機上的應用已經足以證明，未來出現的機器人一定會使用嵌入式的技術，所以說對於嵌入式系統的需求已經非常迫切，期待能夠出現顛覆智慧手機的嵌入式便攜移動終端。
嵌入式系統開啟人工智慧的歷史程序
人工智慧與嵌入式系統的關係，可用蘇軾《題西林壁》的詩句來形容，即“橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。不識廬山真面目，只緣身在此山中”。長期以來，形形色色的人工智慧就在我的周圍，我們卻視而不見。為什麼會出現這種現象？則要從兩個領域的人工智慧說起。
所說的人工智慧，就是以人工方式實現人類智力的替代。人類智力有“思維”與“行為”兩種方式。“思維”是大腦的獨立思考，“行為”是人類個體與客觀世界的互動狀態，除了思考還要有對外部世界的感知與控制。AlphaGo屬於前者，它與李世石、柯潔對決，還要有代理人將它的思維能力轉化成對決的下棋行為。實現人工智慧的行為方式，則非嵌入式系統莫屬。對此，人工智慧領域人士，普遍將這兩種人工智慧定義成“強人工智慧”與“弱人工智慧”。
AlphaGo之父哈薩比斯在劍橋大學演講中則用“通用人工智慧”與“狹義人工智慧”來區分。總之，所有專家都認可具有行為能力的“弱人工智慧”。
具有行為能力的“弱人工智慧”就是智慧化工具，即MCU基礎上的嵌入式應用系統，已有40多年曆史。無怪乎約翰•麥卡錫這位50年代提出人工智慧概念的學者，感嘆於我們日常生活中每天都在使用人工智慧，抱怨於“一旦一樣東西用人工智慧實現了，人們就不再叫它人工智慧了”。
可以驕傲地說，微控制器、嵌入式系統開啟了人工智慧的歷史程序，我們所做的一切都是人工智慧的那些事兒。
嵌入式人工智慧的的發展趨勢
1、嵌入式人工智慧於各行業垂直領域應用具有巨大的潛力
嵌入式人工智慧市場在零售、交通運輸和自動化、製造業及農業等各行業垂直領域具有巨大的潛力。而驅動市場的主要因素，是嵌入式人工智慧技術在各種終端使用者垂直領域的應用數量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務。當然嵌入式人工智慧市場要起來也受到IT基礎設施完善、智慧手機及智慧穿戴式裝置的普及。其中，以自然語言處理（NLP）應用市場佔嵌入式人工智慧市場很大部分。隨著自然語言處理的技術不斷精進而驅動消費者服務的成長，還有：汽車資訊通訊娛樂系統、嵌入式人工智慧機器人及支援嵌入式人工智慧的智慧手機等領域。
2、嵌入式人工智慧匯入醫療保健行業維持高速成長
由於醫療保健行業大量使用大資料及嵌入式人工智慧，進而精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫療成本、促進跨行業合作關係。此外嵌入式人工智慧還廣泛應用於臨床試驗、大型醫療計劃、醫療諮詢與宣傳推廣和銷售開發。嵌入式人工智慧匯入醫療保健行業從2016年到2022年維持很高成長，預計從2016年的6。671億美元達到2022年的79。888億美元年均複合增長率為52。68％。
3、嵌入式人工智慧取代螢幕成為新UI / UX介面
過去從PC到手機時代以來，使用者介面都是透過螢幕或鍵盤來互動。隨著智慧喇叭（Smart Speaker）、虛擬/增強現實（VR/AR）與自動駕駛車系統陸續進入人類生活環境，加速在不需要螢幕的情況下，人們也能夠很輕鬆自在與運算系統溝通。這表示著嵌入式人工智慧透過自然語言處理與機器學習讓技術變得更為直觀，也變得較易操控，未來將可以取代螢幕在使用者介面與使用者體驗的地位。嵌入式人工智慧除了在企業後端扮演重要角色外，在技術介面也可承擔更復雜角色。例如：使用視覺圖形的自動駕駛車，透過人工神經網路以實現實時翻譯，也就是說，嵌入式人工智慧讓介面變得更為簡單且更有智慧，也因此設定了未來互動的高標準模式。
4、未來手機晶片一定內建嵌入式人工智慧運算核心
現階段主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的影象運算仍嫌不足，所以未來的手機晶片一定會內建嵌入式人工智慧運算核心。正如，蘋果將3D感測技術帶入iPhone之後，Android陣營智慧手機將在明年（2017）跟進匯入3D感測相關應用。
5、嵌入式人工智慧晶片關鍵在於成功整合軟硬體
嵌入式人工智慧晶片的核心是半導體及演算法。嵌入式人工智慧硬體主要是要求更快指令週期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經元晶片，且須與深度學習演算法相結合，而成功相結合的關鍵在於先進的封裝技術。總體來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以嵌入式人工智慧硬體選擇就看產品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測晶片加上神經引擎運算功能，整合高達8個元件進行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應元件、距離感測器、環境光感測器、前端相機、點陣投影器、喇叭與麥克風。蘋果強呼叫戶的生物識別資料，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內部，所以不易被竊取。
6、嵌入式人工智慧自主學習是終極目標
嵌入式人工智慧“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處於機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大關鍵問題。首先，是為自主機器打造一個嵌入式人工智慧平臺；還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣；然後再將嵌入式人工智慧的“大腦”放到自主機器的框架中；最後建立虛擬世界入口（VR）。目前，NVIDIA推出自主機器處理器Xavier，就在為自主機器的商用和普及做準備工作。
7、最完美的架構是把CPU和GPU（或其他處理器）結合起來
未來，還會推出許多專門的領域所需的超強效能的處理器，但是CPU是通用於各種裝置，什麼場景都可以適用。所以，最完美的架構是把CPU和GPU（或其他處理器）結合起來。例如，NVIDIA推出CUDA計算架構，將專用功能ASIC與通用程式設計模型相結合，使開發人員實現多種演算法。
8、AR成為嵌入式人工智慧的眼睛，兩者是互補、不可或缺
未來的嵌入式人工智慧需要AR，未來的AR也需要嵌入式人工智慧，可以將AR比喻成嵌入式人工智慧的眼睛。為了機器人學習而創造的在虛擬世界，本身就是虛擬現實。還有，如果要讓人進入到虛擬環境去對機器人進行訓練，還需要更多其它的技術。展望未來，隨著嵌入式人工智慧、物聯網、VR/AR、5G等技術成熟，將帶動新一波半導體產業的30年榮景，包括：記憶體、中央處理器、通訊與感測器四大晶片，各種新產品應用晶片需求不斷增加，以中國在半導體的龐大市場優勢將會在全球扮演關鍵的角色
目錄
1 C基礎補習
2 Linux基礎及C語言高階
3 資料結構
4 IO程序
5 程序
6 網路程式設計
7 ARM開發技術
8 系統移植
9 Linux驅動開發
10 Python開發
11 人工智慧機器學習
12 C++
13 QT應用程式設計
14 綜合專案實戰
課代表zs6265745
我已學完，有需要點我的頭像，再私信回覆【學習】
