世界正處於變革時代，這一時期的重要性可比肩文藝復興和工業革命。人們相信，ai和iot就是具有前景的兩個領域，它們將使世界現代化，這兩大支柱在未來有著巨大的發展空間。
本文將通過分析ai和iot這兩個概念來了解我們可以對其抱有什麼期待;還會討論如何利用這些整合技術來開發創新性和創造性的專案;最後，本文將分析一種使**更緊湊、更有效地部署在嵌入式裝置中的方法。
什麼是物聯網(iot)?
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物聯網是描述嵌入感測器、軟體和其他技術的物理實體網路，目的是通過網際網路和其他裝置與系統連線並交換資料。物聯網的定義因多種技術、實時分析、機器學習、商品感測器和嵌入式系統的融合不斷發展。嵌入式系統、無線感測器網路、控制系統、自動化等傳統領域都有助於實現物聯網。
在消費市場，物聯網技術與「智慧型家居」產品同義，包括支援乙個或多個公共生態系統的裝置和電器，並且可以通過與該生態系統相關的其他裝置進行控制。
什麼是人工智慧和aiot?
人工智慧是乙個廣泛的領域，包含許多子類，如自然語言處理(nlp)、人工神經網路、計算機視覺、機器學習、深度學習、機械人學等。人工智慧的官方定義是：能夠執行通常需要人類智慧型才能執行的任務的計算機系統的理論和發展，例如視覺感知、語音識別、決策和語言間翻譯。
麥肯錫全球研究所的一項研究表明，到2023年，人工智慧預計每年將額外創收13萬億美元。即使在今天，人工智慧技術也創造了鉅額收入，但主要是在軟體領域。等到2023年，人工智慧創收領域將不只侷限在軟體行業，還有零售、旅遊、運輸、汽車、材料、製造等行業。
人工智慧與物聯網結合形成了乙個全新、有趣且獨特的研究分支，人工物聯網或aiot。搭載人工智慧的物聯網能夠建立智慧型機器，這些機器可以模擬智慧型行為，同時提高決策能力，幾乎很少甚至沒有人為干擾。
通過將人工智慧整合到raspberry pi和nvidia jetson nano等嵌入式物聯網裝置中，我們可以開發出一些傑作，利潤高且有益於整個社會。像alexa、siri或google ai這樣的虛擬助手的一些示例展示了高階智慧型和未來的可能性。
如何入門?
1. arduino
arduino是乙個由atmega微控制器組成的開發板。這是開始機械人和物聯網專案的最佳方式之一。
arduino是一家開源軟硬體公司，業餘愛好者、修補者和專業人士都可以用它來構建令人驚嘆的創新專案。根據我的經驗，arduino絕對是你實現機械人夢想的最佳方法之一，因為它比其他微控制器更容易操作。
arduino有多種規格和尺寸，分別是arduino nano、arduino uno和arduino mega。nano是一種尺寸較小的板，可用於更簡單、更獨特的專案;uno中等大小，非常適合試用以及業餘愛好者級別的專案;mega更大一點，可用於稍微複雜一點的專案和場景。
筆者認為，arduino是開始任何型別的物聯網專案的最佳方法。使用arduino進行感測器控制和學習裝置等一些基礎專案的管理，對於在該領域追求更具創意的想法非常有利。
剛開始學習很簡單，因為它主要是c和c++等程式語言的混合。作為初學者，主要需要擔心兩個**塊，即設定和迴圈功能塊。因此，初步建議先試用arduino uno開發板，然後再使用更複雜的嵌入式裝置。
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2. raspberry pi
raspberry pi是單板計算機，這是開始計算和程式設計的絕佳方式。raspberry pi提供了許多在分支機構中建立極酷專案的機會，例如計算機視覺、遊戲、物聯網專案等等。
借助攝像機，raspberry pi甚至可以用於物體檢測、面部識別和監視之類的任務。如果你想開始學習程式設計、編碼，那麼raspberry pi是最便宜、最好的方法。中級業餘愛好者或專家也可以用它完成更高階的專案。
使用raspberry pi和raspbian os之類的作業系統進行程式設計的最大好處在於你可以使用多種程式語言，包括python。thony編輯器是os作業系統中的預裝程式，你可以在這裡編寫python**。
3. nvidia jetson nano
nvidia jetson nano是機械人學中人工智慧相關操作的最佳工具之一，比raspberry pi稍貴，但計算能力更強。nvidia稱：nvidia jetson nano支援開發數百萬個新型小型低功耗人工智慧系統，開啟了嵌入式物聯網應用程式的新世界，包括入門級網路錄影機、家用機械人和具有完整分析能力的智慧型網關。
nvidia開發套件允許使用者執行許多神經網路操作，包括影象分類、分段、物件檢測、語音處理等。
雖然nvidia jetson nano比raspberry pi貴一點，但它有相對更好的功能，也是開發中高階專案的乙個很好的起點。如前所述，它功能強大，可以執行多種任務。
在我看來，這些是使用aiot的最好的裝置。當然，還有許多其他非常棒的選項和嵌入式裝置選擇來開發有效的模型。
本文談到的最後乙個話題至關重要，將介紹機器學習和深度學習模型的訓練後量化，以在嵌入式裝置上執行gpu容量較小的複雜程式。
訓練後量化
在你的系統上有效執行的模型可能無法在低端裝置上有效執行同一程式/模型。這可能是因為目標裝置有硬體限制。對此，訓練後量化可以幫助改善目標裝置的演算法和模型的優化。
訓練後量化是一種轉換技術，可以減少模型大小，同時還可以改善cpu和硬體加速器的延遲，而模型精度幾乎不會下降。使用tensorflow lite轉換器將已訓練的float tensorflow模型轉換為tensorflow lite格式時，你可以對其進行量化。
tensorflow lite轉換器在raspberry pi之類的裝置上非常有用，可優化物件檢測模型、人臉識別模型等。使用tensorflow lite可以優化物件檢測專案，同時在安卓或蘋果系統裝置上也有很好的效果。
在探索這些模型時，如果你確實希望將其轉換為可以惠及眾人的實際使用案例，那麼模型的訓練後分析和訓練後量化對於提高效率、質量和緊湊性以將專案部署到更廣泛的受眾就變得極其重要。訓練後量化還使我們能夠在量化模型上實現幾乎與原始模型相同的精度，讓我們的生活變得輕鬆多了!
aiot在未來幾年的影響將是令人震驚的，未來將出現的新發明讓我興奮不已。你打算建立什麼樣的專案來迎接這樣的未來呢?
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2021 01 05 10 40 23 全文共2984字，預計學習時長8分鐘 圖源 google 世界正處於變革時代，這一時期的重要性可比肩文藝復興和工業革命。人們相信，ai和iot就是具有前景的兩個領域，它們將使世界現代化，這兩大支柱在未來有著巨大的發展空間。本文將通過分析ai和iot這兩個概念來...
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