基金项目：1.基于YOLOv5目标检测和人脸识别相结合的课堂考勤研究，项目编号KYYB2021014；2.基于深度神经网络的农作物虫害识别方法研究，项目编号2022KQNCX192

0 引言

近年来，人工智能（AI）技术和物联网的出现以及发展，已经从大学和实验室的研究发展成为影响消费者和社会的技术，越来越多的智能终端设备进入到人们的生产生活当中。这些早期的研究主要是基于软件的并在通用计算机上执行，但随着科技不断地进步，边缘人工智能、边缘物联网的人工智能和设备上的人工智能慢慢出现在研究人员视线里。与基于软件的人工智能方法相比，这些方法还需要考虑部署人工智能和硬件技术的硬件平台。因此，在智能和硬件之间存在着相互作用和联系，随即出现在大众生活中^[1]。

随着电子领域的发展和不断扩大其局限性，嵌入式系统的概念越来越多地出现在人们面前。这些系统可以在大量的商业、工业或学术目的的中遇到。例如，它们可以运用在消费电子、工业设备、汽车 电子产品、工业设备、汽车、飞机、加工工业、机器、音频和视频设备、家用电器、医疗设备、办公设备（如打印机、扫描仪、传真机）、监控设备、自动售货机等。智能电子产品的出现离不开嵌入式系统设计开发。嵌入式开发并不是一个孤立的系统或硬件开发，它需要综合考虑硬件和软件的结合并且在嵌入式操作系统框架下能够运行的。嵌入式系统的复杂性和功能性是多年来广泛研究的主题，其使用频率也呈上升趋势。正是由于嵌入式系统的众多优势如高质量和可靠性，高速度，低功耗，低成本，尺寸小，使得这些系统更容易携带。嵌入式技术是在嵌入式系统的发展中应运而生的，它是依附于嵌入式系统，并推动嵌入式系统不断向前发展的核心动力。嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，特别是在人工智能时代，人们的需求决定了嵌入式开发会进一步释放活力。

1 的发展和特点

人工智能(Artificial Intelligence, AI) 的学术概念正式诞生于1956 年在达特茅斯召开的人工智能研讨会，约翰·麦卡锡提出：人工智能就是要让机器的行为像人所表现的智能行为一样。AI 是人工智能科学的总称。它使用计算机来模拟人类的智能行为，并训练计算机学习人类的行为，如学习、判断和决策。正如它的名字那样，人工智能是模仿人的一种技术；所以人工智能是以知识为主体，主要研究如何获取、分析和学习知识并弄清楚怎样表达知识，然后利用这些方法模仿人类处理事务的效果。人工智能融合了多门学科知识如数学、计算机科学、生物学等学科，它在语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人等中取得了令人瞩目的成果^[2]。人工智能在社会发展中发挥着不可或缺的作用，它在提高劳动效率、降低劳动力成本、优化人员结构配比、创造新的岗位和创新创业等方面取得了举世瞩目的成果。

人工智能的发展是在一个个技术不断突破中成长起来的；1943 年，人工神经元模型被提出，开启了人工神经网络研究的时代。1956 年，达特茅斯会议的召开，提出了人工智能的概念，这标志着人工智能的诞生，国际学术界的人工智能研究呈上升趋势，并且学术交流频繁。20 世纪70 年代，计算机的成本和计算能力逐渐提高，这使得对反向传播算法的研究成为可能。20 世纪80 年代，反向传播神经网络得到了广泛认可，基于人工智能的算法研究也得到了发展。从2006 年到现在是人工智能快速发展的时期。这种快速发展主要是由于GPU 的广泛普及，并行处理使得数据处理变得可以更快、更强，提高了计算能力；另一个原因是存储容量的无限扩展，它允许大规模数据访问，如地图、图片、文本和视频流。2012 年AlexNet 算法在图像分类比赛中取得冠军，使得深度学习技术取得了重大突破；该算法在语音和视觉识别方面取得了很好的效果。2016 年由谷歌公司开发的围棋人工智能程序（AlphaGo）战胜李世石，彻底将人工智能推向研究的高潮。

近年来，人工智能发展迅速，它已经改变了人们的生活方式。人工智能的发展已经成为世界各国的一个重要世界各国的重要发展战略，提高国家竞争力和维护安全。许多国家都出台了优惠政策，并加强了对关键技术和人才的部署，以便在新一轮的国际竞争中占得先机。人工智能已经成为各大科技公司关注和研究的热门技术；谷歌、微软和IBM 等大公司都致力于人工智能的研究，并将人工智能应用于越来越多的领域。

的发展所呈现出的一些特点首先表现在智能性，人工智能技术的出现，最终是为了替代手工劳作完成人类正常的生产活动。其次广泛性是另外一个特点，人工智能由于应用领域的广泛性决定这项技术具有广泛性。在具体应用领域上表现为模型算法的不断创新；各种新的模型算法不断涌现，如深度学习、强化学习、迁移学习等。其次人工智能的发展离不开大量的数据支持；随着互联网的普及和各种传感器的广泛应用，数据量不断增加，为人工智能的发展提供了更多的数据支持。在发展的过程中与其他技术的融合也是人工智能发展的一个重要特点，如人工智能与物联网、区块链、云计算等技术的融合，可以为人工智能的应用提供更多的场景和可能性。人工智能的发展也逐步实现了自主学习的能力，即机器可以通过不断的学习和优化来提高自身的能力，这使得人工智能的应用更加智能化和自适应。跨学科交叉和应用领域的扩展也成为人工智能技术发展的一大特点。随着技术的不断创新，新的特点也会慢慢显现。

2 嵌入式人工智能技术应用

人工智能（AI）技术在各个行业表现出色，使得将人工智能技术和嵌入式系统结合成为可能，构建AI 嵌入式系统成为当前技术热点之一。目前在嵌入式系统中实现复杂机器学习算法有多条途径，包括基于通用GPU多处理器架构的方案、基于专用运算加速引擎的定制化方案，以及基于现有处理器对算法进行深度优化的方案等。这些技术方案各有优缺点，并且在不同领域得到了应用^[3]。

嵌入式系统不仅仅是微控制器和产品之间的桥梁，更带动着应用，纽带作用是无法替代的。控制是传统嵌入式系统的主要工作，而智能嵌入式系统在数据收集处理、人机互动操作和事件处理决定上都表现出了智能化水平，分别叫智能感知、智能交互和智能决策^[4]。将人工智能和边缘计算运用到嵌入式设备中，使得嵌入式正在走向智能计算领域。

嵌入式芯片设计厂家也抓住这一机遇在嵌入式系统开发上取得成绩。ARM 公司推出了卷积神经网络推理框架ArmNN，该框架支持在ARM 嵌入式设备上运行；而且该公司还与Google 公司的TensorFlow Lite 结合，在嵌入式微处理器上进行人工智能算法部署^[5]。在嵌入式人工智能应用的探索道路上，ST 公司一直走在行业前列。由ST 公司推出的STM32Cube.AI 是一个可以与深度学习算法框架相结合的一个先进的工具包，主要目的是在STM32 微控制器上运行人工神经网络。借助STM32Cube.AI，基于STM32 的边缘智能网联设备可以直接运行神经网络，可以在边缘和即时响应中进行实时AI 计算，从而保护隐私减少占用网络带宽和消耗大量计算机功耗。

嵌入式人工智能技术在无人售货机、智能化交通运输行业、工业自动控制检测及智慧现代化农业等各行业中也运用广泛^[6]。随着计算机视觉、边缘计算、自然语言处理技术不断发展，嵌入式人工智能机器人、汽车影音系统控制及嵌入式人工智能的智能手机等领域也相继表现出色。

3 结束语

随着人工智能技术的不断发展及应用，嵌入式开发技术结合人工智能技术搭建人工智能嵌入式系统，可以使更多技术转化为产品。而随着面向嵌入式智能系统的高性能、低功耗处理器，面向嵌入式系统的轻量级神经网络等问题不断被解决，嵌入式技术开发将会迎来一个新的突破。

参考文献：

[1] ZHANG C M, LU Y. Study on artificial intelligence: the state of the art and future prospects[J].Journal of Industrial Information Integration, 2021.

[2] 陶永亮,高金莎.人工智能技术特点与创新模式研究[J].科技创业月刊,2022,35(11):1-5.

[3] 应忍冬.AI嵌入式系统:算法优化与实现[M].北京:机械工业出版社,2021.

[4] 李瑞霞,马伊栋,潘世生.嵌入式人工智能的应用与展望[J].电子世界,2021(4):8-9.

[5] 张昊.嵌入式人工智能研究[J].通讯世界,2019(11):110-111.

[6] 毕盛.嵌入式人工智能技术开发及应用[J].电子产品世界,2019(5):14-16+25.

（本文来源于《电子产品世界》杂志2023年7月期）