[人工智能]1 边缘设备之人工智能

1）感知：听、看、监测、观察

推理：学习、情景推断、预估

行动：直观行动、自然交互、保护隐私

2）终端侧的智能，在最靠近数据源的位置处理，对云端处理进行补充。

隐私性、可靠性、低延时、高效利用网络带宽

3）让终端侧的智能无处不在

高效硬件：开发异构计算，在散热限值内以低功耗运行要求严苛的神经网络，选择合适的计算单元，处理合适的任务。

算法改进：算法研究受益于最先进的深度神经网络，面向空间和运行时长效率进行优化。

软件工具：面向深度学习的软件加速运行时间，SDK开发框架。

4）功耗和热效率对终端侧的人工智能极为重要

人工智能作负载的挑战：大量密集计算、大型且复杂的神经网络模型、复杂的并发性、始终开启、实时。

受限的移动环境：面向精致、超博的设计，必须实现高效散热；需要电池长久续航，支持全天使用；存储/内存，带宽限制。