人工智能技术在智能边缘设备上的应用

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2023-01-12 15:16:46

课程名称	适应人群
人工智能技术在智能边缘设备上的应用	所有人

目前人工智能的计算大多数是在“云”上进行，但是网络与环境等因素往往会影响“智能”的正常发挥，智能边缘设备逐渐将成为机器学习模型的运行环境。在本次演讲中，我们将围绕骁龙平台与新骁龙神经处理引擎SDK，及其未来应用场景展开分享。

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【2023新书】边缘人工智能-用嵌入式机器学习解决现实问题，831页pdf

人工智能和智能边缘方案及实践.pdf

内容概要：本文详细介绍了人工智能边缘网关的概念、核心技术、独特优势及其在多个领域的应用案例。人工智能边缘网关是一种集成了边缘计算与人工智能技术的智能设备，它连接物理设备与云端，实现实时数据处理和智能化决策。核心技术包括边缘计算能力、人工智能算法应用（如CNN、RNN、SVM等）以及丰富的通信技术与协议支持（如MQTT、Modbus、OPC）。其独特优势体现在低延迟响应、数据安全与隐私保护、带宽优化和离线工作能力。应用领域涵盖工业制造、智能交通、智慧城市和医疗健康，通过具体案例展示了其在提升效率、优化资源配置、保障安全等方面的显著效果。最后，文章探讨了人工智能边缘网关的技术发展趋势和面临的挑战，如标准统一、安全保障和成本控制。适合人群：对物联网、边缘计算和人工智能感兴趣的科技爱好者、行业从业者及研究人员。使用场景及目标：①理解人工智能边缘网关的工作原理和技术特点；②探索其在不同行业中的实际应用案例；③关注其未来发展趋势和面临的挑战。阅读建议：本文内容详实，涵盖了从概念到应用的全方位介绍，建议读者在阅读过程中重点关注各部分的核心要点，特别是具体应用案例和技术发展趋势，以便更好地理解人工智能边缘网关的作用和潜力。

内容概要：本文详细探讨了边缘计算与AI结合在低功耗设备上的智能推理应用。首先介绍了物联网发展需求和低功耗设备的市场趋势，强调了边缘计算的重要性及其在减少数据传输延迟、提高实时性和降低能耗方面的优势。接着分析了边缘计算与AI结合在低功耗设备上的三大优势：低延迟与实时性、数据隐私与安全性、节能与高效能。随后，文章深入探讨了硬件优化（低功耗芯片与加速器）和软件优化（模型压缩与算法改进）在低功耗设备智能推理中的关键作用。最后，通过智能家居、工业自动化、医疗健康三个典型应用场景的案例分析，展示了边缘计算与AI结合的实际应用效果，并讨论了面临的挑战和未来发展趋势。适合人群：对边缘计算与AI技术感兴趣的工程师、研究人员及行业从业者。使用场景及目标：①了解边缘计算与AI结合的技术背景和发展趋势；②掌握低功耗设备智能推理的技术实现方法，包括硬件和软件优化策略；③探索边缘计算与AI结合在智能家居、工业自动化、医疗健康等领域的具体应用案例。其他说明：文章还提及了面临的挑战，如计算能力限制、存储与内存不足、网络连接与同步问题，并提出了相应的解决方案。此外，展望了未来发展趋势，包括新兴技术的融合（量子计算与神经形态计算）、开源与标准化的推动作用，以及硬件厂商与软件开发商、云服务提供商在行业生态中的合作模式。阅读时需关注这些方面，以便全面理解边缘计算与AI结合的技术现状和未来发展方向。

内容概要：本文详细探讨了边缘AI部署中模型裁剪与量化优化的实践方法和技术原理。边缘AI将AI模型下沉到靠近数据源的边缘设备，以实现实时数据处理和智能决策，但边缘设备资源有限，需对模型进行裁剪和量化优化。模型裁剪通过剪枝技术移除不重要的权重或神经元，分为权重剪枝和神经元剪枝，前者可减少50%以上参数量，后者减少30%计算量，准确率下降不超过2%。量化优化则是将浮点数参数转换为低比特表示，数值量化可减少75%存储需求，推理速度提升50%，权重量化降低70%计算复杂度，准确率下降不超过5%。裁剪与量化结合优化是关键策略，包括预处理、裁剪策略、量化策略和联合优化。实际案例显示，通过这些技术，人脸识别模型参数量减少80%，存储需求减少75%，推理速度提升2倍以上，准确率仅下降不到3%。适合人群：具备一定AI和边缘计算基础知识的研发人员、工程师和研究人员。使用场景及目标：①理解边缘AI部署面临的挑战和解决方案；②掌握模型裁剪和量化优化的具体技术和应用场景；③通过实际案例学习如何在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型。阅读建议：本文内容详实，涉及大量技术细节，建议读者在阅读时结合具体案例和技术背景，逐步理解各优化步骤和方法，并尝试应用于实际项目中。

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