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飛行車、機器人管家……在一些未來的想象中，今天的人們已經擁有了各種智能產品。若運氣不好，高智能機器人大行其道，開始反抗人類，再現《機械公敵》的故事。雖然這些想象還沒有實現，但目前，人工智能(AI)技術已經進入了人們的世界。例如，每次給Alexa在智能揚聲器指令中，機器學習技術將努力理解單詞內容，并試圖做出最佳判斷。每次Netflix或者當亞馬遜推薦下一部電影或下一次購買商品時，它們都是基于復雜的機器學習算法，使這些推薦看起來比以前的推廣更有吸引力。盡管自動駕駛汽車尚未普及，但人們已經意識到自主導航的潛力和趨勢。

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人工智能技術很有前途——它允許機器根據周圍的世界做出決定，像人一樣處理信息，甚至比人類更好。然而，如果你仔細考慮上述情況，你會發現許多人工智能只能通過大型機器來實現——這些機器具有高熱量、線路功耗、體積大、昂貴。像Alexa和Netflix依靠云中的大型、高耗電服務器來分析用戶的意圖。自動駕駛汽車依靠電池供電�？紤]到電池必須能夠驅動車輪和轉向，因此需要提供高容量。與非常昂貴的人工智能決策相比，它也消耗了大量的能源。

目前，人工智能技術正在穩步發展，但人工智能的小型化、邊緣化明顯滯后。由小型電池供電或有成本和尺寸限制的設備無法實現機器的視覺和聽覺分析功能。目前，這些小型機器只能使用簡單的人工智能技術：可能只是聽一個關鍵字，或分析低維信號，如光容積描述(PPG)測量心率。

小機器有視覺和聽覺功能會怎么樣？

事實上，一旦小設備能夠看到和聽到，它是否有實用價值？想想看，像門鈴攝像頭這樣的小產品是否需要使用高級人工智能技術，如自動駕駛或自然語言處理？似乎沒有必要。因此，可以考慮使用不太復雜、處理強度小、邊緣人工智能計算，如詞匯識別、語音識別和圖像分析。

- 普通的門鈴攝像頭和消費者安全攝像頭經常被一些不重要的事件觸發，如風引起的植物擺動、云引起的劇烈光變化，甚至狗或貓在攝像頭前跑步。這些事件可能會導致誤觸發，因此業主需要操作忽略和清除此類觸發事件。特別糟糕的是，如果房主碰巧在世界其他地方旅行，而家里的攝像頭對日出、云彩和日落引起的光線變化發出誤報，會影響他們的睡眠和旅行。但是智能攝像頭可以根據更具體的事件觸發，比如一個人出現在監控的畫面中。

- 面部識別甚至語音識別都可以用于門鎖或其他出入口，在某些情況下不需要鑰匙或胸卡。

- 許多攝像頭希望在發生特定事件時觸發：例如，跟蹤攝像頭可能希望在圖片中觸發鹿，安全攝像頭可能希望在圖片中觸發開門或腳步聲等噪音，而個人攝像頭可能希望通過語音命令觸發。

- 雖然有很多雖然Hey Alexa這樣一個簡單的解決方案，但多詞匯命令在許多應用程序中非常有用。如果有識別20個或更多單詞的詞匯表，可應用于工業設備、家庭自動化、烹飪設備和大量其他設備，以簡化人機交互。

雖然這些例子只觸及表面：讓小型機器看到、聽到和解決過去需要人工干預的問題，但這實際上是一個顛覆性的想法，因為人們每天都在尋找智能創造的新場景。

什么挑戰使小機器具有視覺和聽覺功能？

由于人工智能對小型機器具有如此實用的價值，為什么不大量開發呢？答案僅限于計算能力。人工智能推理是神經網絡模型計算的結果。神經網絡模型可以看作是大腦處理圖像或聲音的粗略近似形式，分解成非常小的片段，然后在這些小片段組合時識別模型。現代視覺問題的主要模型是卷積神經網絡(CNN)。這種模型在圖像分析方面非常出色，在音頻分析方面也非常有用。問題是這些模型需要數百萬或數十億次的數學計算。在實施傳統硬件設計時，這些應用將面臨一些困難的選擇：

- 使用低成本、低功耗的微控制器解決方案。雖然平均功耗可能很低，但卷積神經網絡可能需要幾秒鐘來計算，這意味著人工智能推理不是實時的，會消耗大量的電池功率。

- 購買昂貴的高性能處理器可以在規定的延遲內完成這些數學操作。然而，這些處理器通常很大，需要許多外部組件，包括散熱器或類似的冷卻組件。優點是它們很快就進行了人工智能推理。

- 低功耗微控制器解決方案太慢，無法工作，高性能處理器方法將超過成本、尺寸和電源預算�？梢哉f，上述兩種方案都不理想，難以實施。

由此可見，人們需要的是一種全新的嵌入式人工智能解決方案，盡量減少卷積神經網絡計算所需的能耗。人工智能推理需要比傳統的微控制器或處理器解決方案更少的能量，而不需要使用高能耗、大尺寸和高成本的外部組件（如存儲器）。如果人工智能推理解決方案實際上可以消除機器視覺的能量損失，即使是最小的設備也可以看到和識別周圍世界發生的事情。

幸運的是，人們現在已經SiliconLabs代理在這場小機器革命的開始。ADI相關產品已在市場上推出，可以消除人工智能推理的能源成本，實現電池供電的機器視覺功能。了解更多關于構建能夠實施人工智能推理但只能消耗微焦耳的微控制器的信息。