嵌入式AI虽然重要但没我们想象的那么强大
（文章来源：大学网）
想想ai，你几乎总是想到一个基于云的计算系统，在这个系统中，查询在源头捕获并发送到云进行处理，然后将处理结果发送回源。但人工智能有不同的一面，它开始获得更多曝光，本地化嵌入式ai。在过去的一年中，有很多关于神经处理器的讨论，特别是在智能手机领域，我们应该只期待围绕这些嵌入式ai平台的嗡嗡声增加。那么我们对这些嵌入式ai系统的期望是什么呢?它们与更强大的基于云的系统有何不同?
我们与营销和通信imagination technologies副总裁david harold坐下来讨论嵌入式人工智能及其对未来几年的影响。imagination technologies最近宣布推出一种新的汽车技术系统powervr automotive，可以肯定地说嵌入式ai将会越来越多地用于汽车。
无数汽车和技术公司都在争取自动驾驶理想，3级自动驾驶的临时步骤 - 车载系统可以完全控制车辆，同时确保驾驶员保持警惕和参与 - 是议程的重点2019.但是汽车行动迅速，情况可以更快地发生变化，因此即时决策所需的计算不能基于云，连通性下降可能会造成灾难。
这就是为什么汽车行业在未来几年无疑会看到广泛的嵌入式人工智能开发的一个领域 - 如果汽车将要做出可能的生死决定，那么你需要汽车中的计算能力。正如harold指出的那样，自动驾驶汽车的本地化自我意识不能依赖于连通性，车辆内部的系统必须处理所有本地传感器数据并做出这些决定。danny shapiro--汽车公司nvidia高级总监 - 在我们与他交谈时也表达了同样的看法。虽然有很多关于5g如何帮助实现自动驾驶汽车革命的讨论，但它不会改变关键计算系统需要嵌入汽车的事实。
当然，在您开始考虑自动驾驶技术之前，已经有大量的汽车技术，而且这些技术都没有消失。音乐，导航，通信，甚至乘客视频播放等系统都需要由相同的车载技术系统控制，因此您不需要任何计算能力，自动驾驶系统需要通过spotify流媒体或你孩子在后面看的电影。
答案是虚拟化。与企业级硬件一样，车载嵌入式系统可以使用虚拟化对每个应用程序进行沙箱处理，以确保不会影响另一个应用程序，同时还要确保关键系统完全受到保护，不受任何恶意代码或应用程序的影响用户可以介绍。还需要确定一定程度的优先级，确保这些关键系统具有足够的计算能力和资源，以便以最佳水平运行。从本质上讲，我们将看到嵌入汽车的ai或神经系统将与数据中心中的任何东西一样复杂和多样化，但显然更加紧凑。
但不仅仅是汽车，嵌入式人工智能将产生重大影响;嵌入式和基于云的ai将在工会中合作的另一个领域是安全和监视。闭路电视摄像机与面部识别系统相结合，已成为地方，国家和国际安全工作的重要组成部分。它是物理技术(相机)与集成技术(嵌入式ai处理器)和基于云的资源(安全服务数据库)协同工作的一个主要示例，旨在实现单一目标，识别潜在威胁。
如果面部识别是在本地完成的，那么这个过程可以加速，但你显然无法在本地嵌入一个庞大的数据库。然而，哈罗德建议你不一定要这样做。如果您正在搜索特定的人，并且您的情报告诉您他们在特定区域的可能性很高，您可以将他们的详细信息存储在相机中。嵌入式系统基本上会忽略任何与本地存储的四个或五个面不匹配的人，这使得该过程更快，并使安全部队有更好的机会对英特尔采取行动。
这种情况突出表明，第三级ai可能会获得动力，ai嵌入边缘。边缘计算的概念已经存在了一段时间，而且通过使计算更接近用户的物理位置来改善性能和延迟。通过将边缘服务器放置在蜂窝塔上，您可以提供比嵌入式ai系统更多的功率，以及更大的数据库存储，同时与支持云的数据中心相比，仍然可以显着提高延迟和性能。
毫无疑问，ai将对我们所做的一切产生影响，从个性化我们的消费者体验，搜索和预测威胁，到分析市场和地缘政治数据以做出有效的商业决策，但它不会是''一种尺寸适合所有'解决方案。ai将成为混合解决方案，与本地化嵌入式技术，基于边缘的计算和企业级云平台相结合，同时为用户提供无缝体验。事实上，这已经开始发生了。
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我们与营销和通信imagination technologies副总裁david harold坐下来讨论嵌入式人工智能及其对未来几年的影响。imagination technologies最近宣布推出一种新的汽车技术系统powervr automotive，可以肯定地说嵌入式ai将会越来越多地用于汽车。
无数汽车和技术公司都在争取自动驾驶理想，3级自动驾驶的临时步骤 - 车载系统可以完全控制车辆，同时确保驾驶员保持警惕和参与 - 是议程的重点2019.但是汽车行动迅速，情况可以更快地发生变化，因此即时决策所需的计算不能基于云，连通性下降可能会造成灾难。
这就是为什么汽车行业在未来几年无疑会看到广泛的嵌入式人工智能开发的一个领域 - 如果汽车将要做出可能的生死决定，那么你需要汽车中的计算能力。正如harold指出的那样，自动驾驶汽车的本地化自我意识不能依赖于连通性，车辆内部的系统必须处理所有本地传感器数据并做出这些决定。danny shapiro--汽车公司nvidia高级总监 - 在我们与他交谈时也表达了同样的看法。虽然有很多关于5g如何帮助实现自动驾驶汽车革命的讨论，但它不会改变关键计算系统需要嵌入汽车的事实。
当然，在您开始考虑自动驾驶技术之前，已经有大量的汽车技术，而且这些技术都没有消失。音乐，导航，通信，甚至乘客视频播放等系统都需要由相同的车载技术系统控制，因此您不需要任何计算能力，自动驾驶系统需要通过spotify流媒体或你孩子在后面看的电影。
答案是虚拟化。与企业级硬件一样，车载嵌入式系统可以使用虚拟化对每个应用程序进行沙箱处理，以确保不会影响另一个应用程序，同时还要确保关键系统完全受到保护，不受任何恶意代码或应用程序的影响用户可以介绍。还需要确定一定程度的优先级，确保这些关键系统具有足够的计算能力和资源，以便以最佳水平运行。从本质上讲，我们将看到嵌入汽车的ai或神经系统将与数据中心中的任何东西一样复杂和多样化，但显然更加紧凑。
但不仅仅是汽车，嵌入式人工智能将产生重大影响;嵌入式和基于云的ai将在工会中合作的另一个领域是安全和监视。闭路电视摄像机与面部识别系统相结合，已成为地方，国家和国际安全工作的重要组成部分。它是物理技术(相机)与集成技术(嵌入式ai处理器)和基于云的资源(安全服务数据库)协同工作的一个主要示例，旨在实现单一目标，识别潜在威胁。
如果面部识别是在本地完成的，那么这个过程可以加速，但你显然无法在本地嵌入一个庞大的数据库。然而，哈罗德建议你不一定要这样做。如果您正在搜索特定的人，并且您的情报告诉您他们在特定区域的可能性很高，您可以将他们的详细信息存储在相机中。嵌入式系统基本上会忽略任何与本地存储的四个或五个面不匹配的人，这使得该过程更快，并使安全部队有更好的机会对英特尔采取行动。
这种情况突出表明，第三级ai可能会获得动力，ai嵌入边缘。边缘计算的概念已经存在了一段时间，而且通过使计算更接近用户的物理位置来改善性能和延迟。通过将边缘服务器放置在蜂窝塔上，您可以提供比嵌入式ai系统更多的功率，以及更大的数据库存储，同时与支持云的数据中心相比，仍然可以显着提高延迟和性能。
毫无疑问，ai将对我们所做的一切产生影响，从个性化我们的消费者体验，搜索和预测威胁，到分析市场和地缘政治数据以做出有效的商业决策，但它不会是''一种尺寸适合所有'解决方案。ai将成为混合解决方案，与本地化嵌入式技术，基于边缘的计算和企业级云平台相结合，同时为用户提供无缝体验。事实上，这已经开始发生了。
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