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嵌入式人工智能涉及到的技术有哪些？ 嵌入式人工智能是当前最热门的人工智能商业化技术之一，所谓的嵌入式人工智能，就是设备无须联网通过云端数据中心进行大规模计算，而是在本地计算就能够实现人工智能，在不联网的情况下就可以做实时环境感知、人机交互、决策控制。随着嵌入式弱人工智能的发展，深度学习、智能驾驶、智能家居、AI机器人等嵌入式人工智能相关领域成为IT行业乃至大众眼里的焦点。对于它的概念我们已经不同渠道了解了不少，但是它所涉及的一些相关技术对于许多业外人士来说依旧比较神秘，今天我们就来简单聊聊，嵌入式人工智能所涉及到的一些技术。
嵌入式技术 嵌入式技术主要指嵌入式处理器+嵌入式操作系统相关的技术，比如ARM（嵌入式处理器）+嵌入式Linux（嵌入式操作系统）+Android（在Linux内核基础上进行二次开发出来的嵌入式操作系统） 有人很不容易理解，举个栗子对比下你就好理解了：拿电脑做对比。电脑也有自己的处理器，就是cpu，比如酷睿i几几的，电脑也有自己的操作系统，比如windows mac linux等的。嵌入式产品，对应的就是自己的嵌入式操作系统和嵌入式处理区。两个产品差异是什么，就是电脑啥都干，做设计的用，做视频的用，做行政的用，都用。但嵌入式产品，是专用，一般只用来干几样事儿，甚至一样事儿。比如智能手机能干的事儿比较多，但上面说的那些终端，干的事儿就简单很多。每一个智能终端，要处理接受到的信息并执行，就需要嵌入式技术。 物联网技术 “万物互联”“万物智联”是物联网时代的口号，但其实我们稍加注意就会发现，我们早已经进入物联网的时代。AI助手Siri和Alexa可以在手机中回答我们的问题，识别我们的语音指令；智能手环、智能手表可以监测记录我们的日常健康数据，并给我们提出实用的建议；AlphaGo可以与世界选手比拼围棋、星际；越来越多的家庭也开始用上了各种智能家居，甚至连宠物都有了自己的宠物智能家居。 而随着超链接时代的即将来临，到2025年，GSMA估计将有250亿个连接设备，这些设备将依赖于增强型和未受干扰的移动宽带实现超级连接。物联网的迅速发展，使得越来越多的连接产品与嵌入式传感器为用户提供更多必要的数据。而通过5G+人工智能分布式平台+数十亿移动设备形成的物联网组合驱动的智能连接，也将使嵌入式人工智能产品的功能，更上一层楼。 5G技术 进入2019年后，5G时代的脚步愈发临近。我们都知道前几年由于技术的局限性，大部分AI应用都基于云端，要大面积地应用到人们日常生活中还有一定的距离，而且成本和高功耗也制约了人工智能向更多前端应用场景渗透。而如今5G时代的逐步发展，不仅能让没有电视和光纤电缆的偏远地区可以看到高清电视，5G额高带宽、低延时和高稳定的特征，也为智能汽车自动驾驶和高清AR/VR的应用真正奠定基础，也正是有了5G网络，那些具有划时代意义的嵌入式人工智能应用才能真正落地。根据预测，到2021年，全球将有5000万人可以用上5G，而到了2025年，这一数字可能增加到12亿人。可靠、低延迟、高达1GB的移动宽带速度将成为全球日常生活的一部分。 人工智能机器人技术 我们知道随着科技的进步，在人工智能领域出现了许多需要在本地终端进行计算的应用场景，人工智能机器人便是其中一例。 人工智能机器人的需求目前集中在工业制造和工业生产中，通过高速、低延迟的5G网络连接，实现实时人机对话（H2M）和机器对机器（M2M）交互，人和机器将使用多种方式进行反馈与环境交互；而物联网集成的边缘计算与人工智能和机器学习算法相结合，可以对产品部件进行维护，机器也可以登录进行自我管理维护。 在未来，从智能工业设备到大机器的检查、维护和维修等工作都可以实现人机互动甚至人工智能机器人自动化管理。此外，专业的便携式机器人将使顾客定制限量版产品更加实惠，例如家居型机器人、汽车自动驾驶系统、物流仓储机器人等，而这也将增加市场对相关技术的需求。 目前，嵌入式AI已经开始进入市场，特别是在自动驾驶与数据安全领域得到快速的渗透与应用。同时，数据安全也是关注的一个要点，上传到云端的计算意味着隐私被泄露的风险提升。但是不管怎么样，嵌入式人工智能的发展势头强劲，势必将引领下一个技术浪潮。而同时随着手机这类用户移动智能终端相关技术的变革，嵌入式人工智能才得以实现并且不断发展。
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