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嵌入式物聯(lián)網(wǎng)人工智能前景怎么樣
時(shí)間：2021-05-26 來源：華清遠(yuǎn)見
近些年，人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）無疑是電子信息行業(yè)最熱門的話題和關(guān)注點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能都是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，都是未來的發(fā)展趨勢，兩者必將滲透到各行各業(yè)，那么在物聯(lián)網(wǎng)，人工智能的沖擊下，嵌入式的前景怎么樣？
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）已被吹捧為下一次工業(yè)革命，它具有無處不在的連通性以及它所產(chǎn)生的見解，為查看和管理物理世界提供了一個(gè)新的數(shù)字鏡頭。但是，除了物聯(lián)網(wǎng)有望帶來切實(shí)的流程效率和生活質(zhì)量改善外，它還是人類歷史上最大成就：人工智能（AI）的墊腳石。
在許多方面，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)進(jìn)步是交織在一起的。物聯(lián)網(wǎng)將提供推動我們數(shù)據(jù)驅(qū)動型經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信息，而人工智能是將其消耗的引擎。盡管這兩種模式仍處于起步階段，但每種模式的成功都取決于另一種模式：如果沒有一種能夠自動處理大型異構(gòu)數(shù)據(jù)集的機(jī)制，則IoT將永遠(yuǎn)無法發(fā)揮其潛力，就像AI無法在不獲取大量數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行擴(kuò)展一樣。
但是，像許多其他支持IoT的技術(shù)一樣，人工智能的研究和開發(fā)在很大程度上一直局限于IT部門，因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），隱馬爾可夫模型（HMM），自然語言處理以及其他用于此領(lǐng)域的學(xué)科非常復(fù)雜。機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的創(chuàng)建通常需要只能在數(shù)據(jù)中心規(guī)模上訪問的存儲和計(jì)算資源。同樣，編程方法已針對IT開發(fā)人員進(jìn)行了調(diào)整，其中R，Python，SQL，Excel，RapidMiner，Hadoop，Spark和Tableau之類的工具被AI領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析師和計(jì)算機(jī)科學(xué)家所采用）。物理/數(shù)字交換處的AI與數(shù)據(jù)收集之間的差距是IoT的常見問題，而IoT才剛剛開始推動IT與運(yùn)營技術(shù)（OT）的集成。但是，這是必須彌合的差距。
AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))=AI(人工智能)+IoT(物聯(lián)網(wǎng))。 AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能追求的是一個(gè)智能化生態(tài)體系，除了技術(shù)上需要不斷革新，技術(shù)的落地與應(yīng)用更是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的核心題。 AIoT技術(shù)可以細(xì)分為數(shù)據(jù)、連接、用戶、流程、可視化等五大類應(yīng)用。AIoT希望建構(gòu)一種更高級形式的智能化生態(tài)體系，即通過人工智能的方式實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化。
所以，AIoT技術(shù)的應(yīng)用，需要在AI和IoT技術(shù)不斷革新的同時(shí)，要首先數(shù)據(jù)的采集的問題。數(shù)據(jù)采集的問題這就需要我們嵌入式工程師開發(fā)相關(guān)硬件來做這件事了。除了數(shù)據(jù)采集之外，還有傳輸層中硬件模組如WiFi、NB-IOT等進(jìn)行設(shè)計(jì)，還有5G，這都需要嵌入式工程師。AI中處理算法的芯片，中國一直需要“中國芯”，這也需要嵌入式工程師。
嵌入式工程師做嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)，包括硬件系統(tǒng)的建立和相關(guān)軟件開發(fā)、移植、調(diào)試等工作。嵌入式分為操作系統(tǒng)和硬件兩個(gè)方面，就業(yè)的方向更廣、更深，就業(yè)機(jī)會和入職待遇比普通軟件工程師好。具有C/C++語言、匯編語言、操作系統(tǒng)等基礎(chǔ)。熟悉模擬電子技術(shù)和數(shù)字電子技術(shù)等硬件知識。了解處理器體系結(jié)構(gòu)。從個(gè)人整體發(fā)展來說，如果想創(chuàng)業(yè)，做自己的產(chǎn)品，嵌入式軟件開發(fā)可以開發(fā)出自己專利產(chǎn)品。
從我的角度來看，在物聯(lián)網(wǎng)，人工智能的沖擊下，嵌入式的前景非常看好的。無論是物聯(lián)網(wǎng)，還是AI，都離不開一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：這就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)對于人工智能的重要性不言而喻了，因此若要使AI引擎變得更聰明、更強(qiáng)大。這就需要的是硬件不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，AI可以處理數(shù)據(jù)和從硬件中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)越多，其預(yù)測的準(zhǔn)確率也會越高，所以三者相輔相成，物聯(lián)網(wǎng)和AI的發(fā)展離不開嵌入式，反而會成就嵌入式的發(fā)展。
