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[導(dǎo)讀]在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下,最近幾年,人們的生活品質(zhì)呈現(xiàn)出明顯的快速迭代。尤其是2020年的新冠疫情,及之后的后疫情時(shí)代,迅速拓寬和激活了我們?nèi)碌纳罘绞?。短視頻的崛起,讓數(shù)據(jù)更是呈現(xiàn)指數(shù)級增長。這些海量的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的做法是上傳至云端,運(yùn)用人工智能技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行云管理、云托管、云挖掘。不過,隨著數(shù)據(jù)的激增,運(yùn)算量實(shí)在太大,已經(jīng)面臨無法負(fù)荷的挑戰(zhàn)。解決的辦法就是把運(yùn)算直接轉(zhuǎn)移到終端或是邊緣計(jì)算。

物聯(lián)網(wǎng)人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下,最近幾年,人們的生活品質(zhì)呈現(xiàn)出明顯的快速迭代。尤其是2020年的新冠疫情,及之后的后疫情時(shí)代,迅速拓寬和激活了我們?nèi)碌纳罘绞健6桃曨l的崛起,讓數(shù)據(jù)更是呈現(xiàn)指數(shù)級增長。這些海量的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的做法是上傳至云端,運(yùn)用人工智能技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行云管理、云托管、云挖掘。不過,隨著數(shù)據(jù)的激增,運(yùn)算量實(shí)在太大,已經(jīng)面臨無法負(fù)荷的挑戰(zhàn)。解決的辦法就是把運(yùn)算直接轉(zhuǎn)移到終端或是邊緣計(jì)算。

因?yàn)槟壳癆I大多將數(shù)據(jù)存放在終端進(jìn)行運(yùn)算,也會(huì)有一些AI模型需要存放在終端,通常都是存放在NOR Flash或者是NAND Flash上面。使用情境就是把AI模型快速的從閃存讀取出,再傳到DRAM/SDRAM 或者HyperRAM做一些運(yùn)算。所以, “讀取速度”成為了很重要的考量點(diǎn)。

如果AI的模型是比較小,容量比較小,NOR Flash其實(shí)在小容量讀取上是非??焖俚?,是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但是如果隨著添加的功能越來越多,或者是需要識(shí)別的東西越來越復(fù)雜的時(shí)候,AI模型所占的容量就會(huì)比較大。此時(shí),在大容量的情況下,NAND Flash的讀取速度相比于NOR Flash更快。所以在這樣的使用場景上,就要去可以選擇不同容量的NOR搭配不同容量的NAND,同時(shí)滿足小容量與大容量的快速讀取。

當(dāng)前,物聯(lián)網(wǎng)的增勢并未顯露放緩跡象。去年世界物聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上的數(shù)據(jù)顯示,2020年底中國物聯(lián)網(wǎng)數(shù)量已達(dá)45.3億個(gè),預(yù)計(jì)到2025年時(shí)將超80億個(gè)。如今,管理者也愈發(fā)密切地關(guān)注如何通過如優(yōu)化運(yùn)輸?shù)确绞礁玫亟?jīng)營自身業(yè)務(wù),而合理地放置傳感器則有助于推動(dòng)這一進(jìn)程。萬物互聯(lián)將極大提升市場對“優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸”的需求,高性能、高可靠性和智能化將成為綜合布線首要指標(biāo)。

5G 技術(shù)不斷發(fā)展極大地推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,但也帶來了成本增加、網(wǎng)絡(luò)與信息安全等一系列問題。相信隨著5G 技術(shù)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,相關(guān)芯片與通信模塊的價(jià)格也會(huì)不斷降低,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全防護(hù)與處理海量數(shù)據(jù)的能力也會(huì)不斷提升,而隨著5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的不斷擴(kuò)大,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景也一定會(huì)有更為廣闊的發(fā)展空間。

5G對物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展具有積極的推動(dòng)作用。盡管,當(dāng)前的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)所使用的無線電通信技術(shù)已經(jīng)能夠滿足智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等絕大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)場景的應(yīng)用,但現(xiàn)有的無線電通信技術(shù)還難以達(dá)到5G的傳輸速率以及其所連接的設(shè)備規(guī)模。5G技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)中,一方面能夠?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用提供高速率、低時(shí)延的通信網(wǎng)絡(luò),以滿足車聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等對于網(wǎng)絡(luò)速率與可靠性具有較高要求的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景 ;另一方面隨著5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的不斷擴(kuò)大及其所接入的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增加,也為智慧城市的建設(shè)以及實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)的遠(yuǎn)程控制供了必要的通信技術(shù)條件。

嵌入式人工智能行業(yè)的發(fā)展,離不開人才的培養(yǎng)。華清遠(yuǎn)見作為全國性知名高端IT教育集團(tuán),長期以來致力于嵌入式技術(shù)人才培養(yǎng),推出升級版嵌入式人工智能高端課程。在這里有豐富的課程資源,有企業(yè)真實(shí)實(shí)戰(zhàn)案例與項(xiàng)目,有完整的線上教學(xué)平臺(tái)、全面的教學(xué)質(zhì)量管控體系,以強(qiáng)大的研發(fā)底蘊(yùn)及良好口碑,獲得眾多學(xué)員、企業(yè)、高校的高度贊譽(yù)。

鑒于當(dāng)前的嵌入式人工智能的局限性,現(xiàn)在的芯片廠商在這方面是下足了功夫,新的人工智能芯片在不斷的研發(fā)和推出。嵌入式人工智能芯片的核心是半導(dǎo)體及算法。嵌入式人工智能硬件主要是要求更快指令周期與低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元芯片,且須與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合。

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