嵌入式如何與AI相結(jié)合，什么是端側(cè)AI~

什么叫端測AI？

這個問題搞清楚之前，大家必須要去了解我們整個計算機行業(yè)的一個系統(tǒng)架構(gòu)，它的發(fā)展方向是云·邊·端協(xié)同，也就是未來各行各業(yè)，不管做啥的，與計算機行業(yè)相關(guān)的這種硬件和軟件架構(gòu)，它都會往這個方向去發(fā)展，所謂的云邊端協(xié)同。那么是怎么個云邊端協(xié)同法呢？首先我們要知道這幾個關(guān)鍵字的意思，云就是云計算，邊就是邊緣計算，端就是設(shè)備端。設(shè)備端一般就是拿在用戶手里的、放在用戶桌子上的、裝在用戶家里面的、其實就是跟用戶直接相關(guān)的這一端，我們叫端；邊是邊緣計算，那什么叫邊緣計算，這個其實很好理解，譬如說裝在你們小區(qū)里面的、裝在你們公司那棟樓里面的，對于你來說，這就叫邊緣計算；所以其實就是：云端指的是離你很遠的設(shè)備，邊緣端就是離你很近的云端，端呢就是你自己的設(shè)備，所以云邊端加起來就構(gòu)成了我們整個的計算機架構(gòu)。所以呢，在未來你開發(fā)硬件的時候，你開發(fā)的要么就是云端的硬件，要么就是邊緣端的硬件，要么就是設(shè)備端，就所謂的端測的硬件。那么你開發(fā)軟件也是一樣，要么就是云端的軟件，要么就是邊緣端的軟件，要么就是設(shè)備端的軟件。

那么AI也是一樣，我們把AI這種技術(shù)應(yīng)用在云端和邊緣計算端和設(shè)備端，那么就構(gòu)成了所謂的云端AI，邊緣計算的AI以及設(shè)備端的AI，所以端測AI，其實指的就是設(shè)備端的AI。那我們作為嵌入式工程師為什么需要關(guān)注端側(cè)AI而不是云端的AI和邊緣的端的AI呢？這個是有原因的，首先第一個云端的AI呢，就是類似于那種像這個“小度小度”這類東西？比如說像這個“小度”音箱，它的實現(xiàn)原理，其實就是你在這邊說的話，它這個音箱其實是一個錄音設(shè)備，把你說的話呢錄下來，然后把你這段語音直接傳到百度的服務(wù)器上去，所以音箱本身是不會做語音識別的，那百度的云服務(wù)器端有一個模型，就在那里做這個語言的一個處理和語言的識別，識別出來之后把結(jié)果再回傳到音響，所以呢，像這種“小度”音箱的這種產(chǎn)品，它其實就是典型的云端智能，就是云端AI，那這種產(chǎn)品跟我們嵌入式有關(guān)系嗎？其實關(guān)系并不大，因為一個普通的音箱跟一個“小度”音箱這種智能音箱幾乎沒有區(qū)別，你可以認為，因為它的AI并不在設(shè)備端，嵌入式端根本就不需要AI設(shè)備，所以說呢，云端AI跟嵌入式開發(fā)幾乎沒有關(guān)系，所以云端AI不該我們管。那么邊緣計算的AI跟我們有關(guān)系嗎？有，因為邊緣計算，還是有那么一點嵌入式開發(fā)在的，但是目前來說，邊緣計算這個東西還是概念比較多，實際落地的非常少，而且邊緣計算本身還在發(fā)展當(dāng)中。根據(jù)目前邊緣計算的最新技術(shù)發(fā)展方向，實際上將來是更像云端，而不太像設(shè)備端，也就是說邊緣端其實就是一個簡化的云端，你可以理解為就是一個簡化的本地處理過的云端。所以呢，邊緣計算一方面是當(dāng)前用的很少，幾乎沒什么落地，另一方面來說呢，它跟云端更像，所以我們作為嵌入式工程師就沒必要碰它。

那對于我們嵌入式開發(fā)者來說，AI跟我們關(guān)系最大的是什么？那就是所謂的設(shè)備端的AI，也就是我們所謂的端測AI，那端側(cè)AI的概念就是整個的AI的過程全部是發(fā)生在設(shè)備端的。舉個例子，比如說我現(xiàn)在做一個人臉識別，我的設(shè)備端攝像頭負責(zé)拍照，拍完照之后把圖像傳給我設(shè)備端的CPU，然后設(shè)備端這邊的硬件和軟件負責(zé)調(diào)用AI做數(shù)據(jù)處理，進而來做人臉識別，最后把結(jié)果在我的設(shè)備端展示出來，進行開鎖、報警等動作執(zhí)行。整個AI的過程都在設(shè)備端，根本就不會去連接云，也不會去連接邊緣，這樣來做有兩個最大的好處，第一個好處就是速度快，不用聯(lián)網(wǎng)就不受網(wǎng)絡(luò)的限制，所以速度快。第二個好處就是因為不用聯(lián)網(wǎng)所以低功耗。第三個最重要的一點就是隱私問題，不會把照片等私密數(shù)據(jù)上傳云端，現(xiàn)場拍現(xiàn)場用，用完之后銷毀，這樣是比較安全的。所以說基于這三個原因，當(dāng)然還有別的一些原因，端測AI實際上在未來的應(yīng)用是很廣泛的，而且端測AI本身跟嵌入式開發(fā)的關(guān)系非常大，那咱們做嵌入式開發(fā)的，就需要去關(guān)心端測AI，去搞端側(cè)AI，去掌握這方面的技術(shù)，成為一個可以結(jié)合AI人工智能技術(shù)的更有發(fā)展的一名嵌入式軟件工程師。再額外介紹一點，目前國內(nèi)外，在端側(cè)AI方向上有所建樹的企業(yè)和芯片廠商有：ST（NanoEdgeAIStudio、CubeAI）、NXP（MCU：imxRT10xx、MPU+linux：imx8、imx9352）、聆思（科大訊飛的芯片公司），英偉達，谷歌以及我們熟悉的ARM，我們需要做的就是從最簡單的端側(cè)AI項目開始，嘗試讓自己去熟悉和去體會端側(cè)AI相關(guān)的嵌入式項目開發(fā)，逐步尋找新技術(shù)形態(tài)和新技術(shù)方向上的更多機會，并尋求進一步發(fā)展。

所以今天給大家推薦我們第一個端側(cè)AI方向的性價比超高的企業(yè)級實戰(zhàn)項目~

讓大家用非常低的成本來接觸AI人工智能開發(fā)，做自己第一個端側(cè)AI項目。

項目名稱：端側(cè)AI異常振動檢測

第一視角做項目

項目介紹

本項目使用STM32單片機和三軸加速度傳感器，實現(xiàn)了一個異常振動檢測功能，該產(chǎn)品可用于風(fēng)扇、水泵、工業(yè)電機等產(chǎn)品的預(yù)測性維護場景，譬如將本項目實現(xiàn)的模塊固定在工業(yè)風(fēng)扇上，當(dāng)風(fēng)扇出現(xiàn)異常（如風(fēng)葉變形、風(fēng)路阻擋、形變導(dǎo)致的剮蹭等）時該模塊可實時發(fā)現(xiàn)并報警。

適合人群

有一些單片機和C語言基礎(chǔ)，對做實戰(zhàn)項目感興趣，對積累項目經(jīng)驗感興趣，對嵌入式項目規(guī)劃和管理感興趣，想要學(xué)會如何實戰(zhàn)做項目的人。

項目核心技術(shù)

1.AI人工智能：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、分類學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練、模型2.端側(cè)AI：端側(cè)AI理論、ST端側(cè)AI解決方案、NanoEdgeAIStudio工具3.AI項目開發(fā)技能：數(shù)據(jù)收集、算法選取和模型訓(xùn)練、項目集成4.STM32技術(shù)棧：STM32CubeMX、HAL庫開發(fā)、Keil MDK5.常用外設(shè)：三軸加速度傳感器

• 學(xué)完收益（可以體現(xiàn)在簡歷中的核心內(nèi)容）

1.快速掌握帶AI功能的單片機項目的典型流程和代碼實戰(zhàn)。2.深度理解AI相關(guān)的重要概念，將概念和實戰(zhàn)項目中的操作對應(yīng)起來。3.全面了解ST的端側(cè)AI解決方案體系，尤其是NanoEdgeAIStudio工具的設(shè)計理論和項目使用。4.掌握典型的AI項目完整研發(fā)落地流程，從數(shù)據(jù)收集到模型訓(xùn)練，最后到項目集成，完成功能并交付。5.深度理解三軸加速度傳感器，并掌握實戰(zhàn)開發(fā)和驅(qū)動移植適配。6.系統(tǒng)掌握STM32嵌入式開發(fā)完整流程，從硬件設(shè)計到軟件設(shè)計、代碼實戰(zhàn)、調(diào)試技巧等。

項目硬件

項目所需硬件自購（提供推薦購買鏈接）

主體模塊：

①STM32L432KCU6 MCU

② LIS3DSH 三軸高分辨率 加速度計傳感器模塊