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邊緣AI如何提升日常體驗

作者:嵌入式處理高級副總裁Amichai Ron 時間:2024-11-25 來源:EEPW 收藏

使嵌入式設備能夠更高效地使用傳感器數(shù)據(jù),并提升我們的日常體驗?!?/p>本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202411/464908.htm

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在我們的日常生活中,各式各樣的產(chǎn)品正在為人類帶來便捷體驗:空調(diào)為我們帶來清涼;汽車載我們穿梭于各地之間;太陽能電池板能夠提供更清潔的電力。然而,若我們能進一步提升這些產(chǎn)品的用戶體驗,使其進一步融入豐富我們的生活,那將是一幅何等美好的圖景?試想,未來的HVAC(供熱、通風與空調(diào))系統(tǒng)或許能夠適時提醒您更換濾網(wǎng),以確??照{(diào)的高效運行,讓您整個夏季都能享受涼爽。

通過應用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的邊緣人工智能技術,我們可以在本地對產(chǎn)品進行深入了解與改進,即在事件發(fā)生的源頭直接提升用戶體驗。工程師可以設計并使用數(shù)據(jù)來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡算法,然后在嵌入式器件上執(zhí)行這些算法來解決問題。因此,將邊緣 AI 融入到日常應用中將改善我們的生活,使產(chǎn)品更易于使用、更安全、更可持續(xù)。

如今,當提及"智能"設備時,人們大多會聯(lián)想到無線連接,以及將數(shù)據(jù)存儲在云中用于決策的概念。但是,“連接的設備”不一定等同于“智能的設備”。在邊緣做出決策,意味著將計算能力更接近數(shù)據(jù)源,從而在設備上完成即時決策。這有助于降低延遲、提高功效、增強穩(wěn)健性和數(shù)據(jù)安全性,從而加快決策速度。

以智能家居安防攝像頭為例,如果您想要檢測后院中的物體是貓還是陌生人,使用云 AI 需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,進行處理,然后再發(fā)回本地進行決策。這一過程不僅耗時較長,而且能耗較高。而在邊緣進行決策時,高度集成的嵌入式設備會在本地運行神經(jīng)網(wǎng)絡,從而降低功耗,提高安全性和隱私性。

使用適應未來需求

邊緣 AI 正逐步重塑我們與電子產(chǎn)品的交互方式——無需基于云資源即可在本地做出反應,使交互更靈敏,更高效,更安全。在本地(靠近數(shù)據(jù)收集位置)運行 AI 算法可加快決策速度,其重要性甚至可能關乎生命安危。以駕駛場景為例,視覺處理器可借助雷達檢測技術持續(xù)監(jiān)控周圍環(huán)境,助力車輛迅速應對障礙,提升駕駛性能。

在工廠中,邊緣 AI 可以實現(xiàn)電機故障檢測——通過提前識別故障跡象,實施預測性維護。的集成能夠防止整個系統(tǒng)損壞,保障生產(chǎn)運行的可靠性、高效性及成本效益。

在日常生活中,隨著邊緣 AI 功能不斷演進,以及應用的智能化,互聯(lián)化,它將更好地適應及優(yōu)化人類的生活方式。例如,空調(diào)可以使用雷達來定位家庭成員位置,優(yōu)化到氣流路徑,提升能效;而當有人進入您的客廳時,雷達感應亦能自動開關電視。

在可再生能源領域,邊緣 AI可以幫助我們更具戰(zhàn)略性地調(diào)配資源,做出更高效明智的決策。比如,集成邊緣 AI 的太陽能電池板可通過故障檢測及電涌預防在系統(tǒng)點火之前將其關閉,不僅能夠提升系統(tǒng)安全性,還能促進可再生能源的廣泛使用。由此可見,邊緣 AI 不僅能為決策提供有力支持,保障行動安全,提高系統(tǒng)效率,更能引領我們邁向更可持續(xù)的未來。

用于增強智能的資源

邊緣 AI應用日廣,致力于為客戶提供全面的軟硬件工具,助力工程師無論是否具備 AI 專業(yè)知識或相關經(jīng)驗,都能輕松上手。秉承開源與易用軟件的承諾,幫幫助設計人員使用數(shù)據(jù),并為其系統(tǒng)增加有意義的智能。

相信半導體技術可讓電子產(chǎn)品更經(jīng)濟實用,從而改善世界。這份熱忱奠基已久。從高效執(zhí)行語音和聲音的數(shù)學函數(shù)起步,德州儀器近半個世紀以來都在不斷優(yōu)化數(shù)字信號處理技術,以應對日益復雜的挑戰(zhàn)。憑借在信號處理方面的深厚積累,德州儀器通過可擴展器件滿足邊緣 AI 需求,推動創(chuàng)新,并提高嵌入式處理器的集成度與經(jīng)濟性,助力客戶輕松采用這項技術打造真正智能的應用,實現(xiàn)快速高效的決策,讓世界更安全、更可持續(xù)。 

追憶往昔,展望未來,德州儀器以利用電子技術創(chuàng)新塑造未來的邊緣AI為豪。

本博客由德州儀器嵌入式處理高級副總裁  Amichai Ron  撰寫。



關鍵詞: 邊緣AI 德州儀器

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