人工智能如何嵌入式软件？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-01-16 11

核心概念：嵌入式 AI 是什么？

嵌入式 AI 就是将人工智能算法和模型直接部署在资源受限的嵌入式设备上，让这些设备具备在本地（边缘端）进行智能感知、决策和行动的能力，而无需将数据上传到云端服务器。

传统模式（云 AI）： 设备（摄像头、麦克风） -> 采集数据 -> 上传到云端 -> 云端服务器进行 AI 分析 -> 返回结果 -> 设备执行

嵌入式 AI 模式（边缘 AI）： 设备（摄像头、麦克风） -> 采集数据 -> 本地进行 AI 分析 -> 设备直接执行

人工智能如何嵌入式软件？-第1张图片-广州国自机器人

为什么需要嵌入式 AI？（核心优势）

低延迟: 无需数据往返云端，决策和响应速度极快，这对于自动驾驶、工业机器人、实时医疗监护等场景至关重要。
数据隐私与安全: 敏感数据（如人脸、声音、医疗影像）可以保留在本地设备，不上传云端，极大地降低了数据泄露的风险。
带宽成本与效率: 无需持续将海量原始数据（如图像、视频流）上传云端，节省了网络带宽和云存储成本。
可靠性: 即使在网络连接不稳定或中断的情况下，设备依然可以依靠本地 AI 模型独立工作，保证了系统的鲁棒性。
离线运行: 完全脱离网络环境也能正常工作，适用于偏远地区、移动设备等场景。

嵌入式 AI 的关键技术栈

这是一个跨学科的领域,需要融合多个领域的知识。

A. 硬件层面

这是嵌入式 AI 的基础，因为 AI 模型计算量巨大，需要专门的硬件加速。

CPU (中央处理器): 负责系统的整体控制、任务调度和运行通用代码。
GPU (图形处理器): 早期深度学习训练和推理的主力，拥有大量并行计算核心，适合矩阵运算。
NPU / TPU / VPU (神经网络处理单元/张量处理单元/视觉处理单元): 这是嵌入式 AI 的核心！ 这些是专门为 AI 推理任务设计的 ASIC（专用集成电路）或 SoC（片上系统）。
- 特点: 功耗极低、体积小、针对特定 AI 指令进行优化，能效比远超通用 CPU/GPU。
- 代表产品:
  - NVIDIA Jetson 系列: 面向边缘 AI 计算的强大平台，常用于机器人、无人机。
  - Google Coral TPU Accelerator: 谷歌推出的 TPU 加密棒或开发板，专注于低功耗 AI 推理。
  - 华为昇腾系列: 华为自研的 AI 处理器。
  - 地平线旭日系列: 国内领先的 AI 芯片公司，专注于智能驾驶和智能城市。
  - Intel Movidius: 专注于计算机视觉的 VPU。
FPGA (现场可编程门阵列): 灵活性极高，可以根据具体算法进行硬件级定制，实现极致的性能和能效，但开发难度大，成本高。
MCU (微控制器单元): 如 ARM Cortex-M 系列，对于非常简单的 AI 任务（如关键词唤醒、简单的传感器数据分类），一些高性能 MCU 也能胜任。

B. 软件层面

这是实现 AI 功能的灵魂，贯穿从模型到部署的全过程。

AI 框架与模型开发:
- 训练端: 在云端或高性能服务器上进行。
  - 框架: TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet 等。
  - 任务: 设计、训练和优化神经网络模型（如 CNN, RNN, Transformer）。
- 推理端: 在嵌入式设备上运行。
  - 框架: 通常需要使用专门为嵌入式优化的轻量级框架。
    - TensorFlow Lite (TFLite): TensorFlow 的移动和嵌入式端解决方案，提供模型转换、量化、优化工具。
    - ONNX Runtime (Open Neural Network Exchange): 支持多种框架，通用性强。
    - Core ML (Apple): 苹果生态的模型格式和运行时。
    - NCNN (Tencent): 腾讯开源的高性能神经网络前向计算框架，专为移动端设计。
嵌入式操作系统:
- Linux: 功能强大，支持复杂的软件栈和驱动，是大多数高性能边缘计算平台（如 Jetson, Raspberry Pi）的首选。
- RTOS (实时操作系统): 如 FreeRTOS, Zephyr, RT-Thread，对实时性要求极高的场景（如工业控制、自动驾驶）必须使用，它们资源占用少、响应快、确定性高。
- Bare-Metal (裸机): 对于最简单的设备，可以直接在硬件上运行代码，不使用操作系统。
驱动与底层软件:
- 负责控制硬件（如摄像头、传感器、AI 加速芯片）的底层驱动程序。
- 优化硬件性能,确保 AI 计算任务能被高效调度和执行。
应用程序:
- 嵌入式软件的核心逻辑。
- 负责数据采集（从摄像头、麦克风等）、调用 AI 模型进行推理、根据推理结果控制硬件（如电机、舵机、LED）等。
- 通常使用 C/C++ 开发，以保证高性能和低内存占用。

开发流程概述

一个典型的嵌入式 AI 项目开发流程如下：

需求分析: 明确应用场景、性能指标（延迟、精度）、功耗和成本限制。
数据收集与标注: 收集与场景相关的数据，并进行人工标注。
模型设计与训练: 在云端使用深度学习框架训练一个初始模型。
模型优化与转换:
- 剪枝: 移除模型中冗余的神经元或连接。
- 量化: 将模型权重从 32 位浮点数转换为 8 位整数等，大幅减小模型体积和计算量。
- 知识蒸馏: 用一个大模型（教师）去指导一个小模型（学生）的训练，让小模型达到接近大模型的性能。
- 格式转换: 将优化后的模型转换为嵌入式端推理框架（如 TFLite）所需的格式。
嵌入式端软件开发:
- 选择硬件平台和操作系统。
- 编写驱动程序,采集数据。
- 集成 AI 推理框架，加载优化后的模型。
- 编写应用程序逻辑,将数据输入模型，解析输出结果，并控制外设。
部署与测试: 将软件烧录到嵌入式设备上进行测试，验证性能、功耗和稳定性，并进行迭代优化。