边缘AI实现的核心环节：硬件选择和模型部署

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电子发烧友网综合报道

边缘的实现原理是将和模型部署到靠近数据源的边缘设备上，使这些设备能够在本地进行数据处理、分析和决策，而无需将数据传输到远程的云端服务器。边缘AI的实现旨在将人工智能能力下沉到边缘设备。

边缘AI的实现原理和核心环节

边缘AI采用分布式计算架构，将计算任务从化的云端分散到各个边缘设备。边缘设备可以是、摄像头、工业、设备等。这些设备具备一定的计算能力，能够在本地对采集到的数据进行处理，减少了对云端计算资源的依赖。边缘设备在本地完成数据的采集、预处理、分析和决策。数据在产生源头附近就被处理，避免了大量数据传输到云端所带来的网络延迟和带宽压力。例如，在智能安防监控中，摄像头可以直接在本地对图像进行分析，识别异常行为，一旦发现可疑情况立即发出警报，而无需将视频数据全部上传到云端。

模型轻量化：由于边缘设备的计算资源、存储容量和功耗有限，传统的复杂AI模型无法直接在边缘设备上高效运行。因此，需要对AI模型进行轻量化处理，如模型压缩、剪枝、量化等。模型压缩可以减少模型的参数数量，降低模型的存储空间和计算复杂度；模型剪枝则是去除模型中不重要的神经元或连接，提高模型的运行效率；模型量化将模型中的浮点数参数转换为低精度的定点数，减少计算量和内存占用。

边缘设备部署：将轻量化后的AI模型部署到边缘设备上。这需要考虑边缘设备的硬件架构、和开发环境等因素。不同的边缘设备可能具有不同的架构（如、x86等），需要针对不同的架构对模型进行优化和适配，以确保模型能够在设备上高效运行。同时，还需要开发相应的应用程序或软件框架，方便在边缘设备上调用和管理AI模型。

数据采集与预处理：边缘设备通过各种传感器（如摄像头、麦克风、、加速度传感器等）采集数据。采集到的原始数据往往存在噪声、冗余和不一致性等问题，需要进行预处理。数据预处理包括数据清洗、特征提取、数据归一化等操作。数据清洗可以去除噪声数据和异常值；特征提取是从原始数据中提取出对AI模型有用的特征信息，减少数据的维度；数据归一化则是将数据映射到特定的范围，提高模型的收敛速度和准确性。

实时推理与决策：经过预处理的数据被输入到部署在边缘设备上的AI模型中进行实时推理。AI模型根据输入的数据进行分析和判断，输出相应的结果。边缘设备根据推理结果做出决策，并执行相应的操作。例如，在汽车中，边缘设备（如车载计算平台）实时处理来自摄像头、雷达和激光雷达等传感器的数据，通过AI模型进行环境感知、目标检测和路径规划，然后根据推理结果控制车辆的行驶速度、方向和制动等。

云端协同与更新：虽然边缘AI强调本地处理，但在某些情况下，边缘设备仍然需要与云端进行协同工作。例如，当边缘设备遇到复杂的问题或需要处理大量数据时，可以将部分数据上传到云端进行进一步的分析和处理；云端可以将更新后的AI模型、算法和知识库推送到边缘设备，实现对边缘设备的远程更新和优化，提高边缘AI系统的性能和适应性。

边缘AI硬件设备

边缘AI的实现依赖于多种边缘设备，这些设备具备不同的特性和功能，以适应多样化的应用场景。常见的边缘AI所需边缘设备类型有很多。

智能终端类，如智能、智能摄像头、智能可穿戴设备等。智能手机，具备强大的计算能力、丰富的传感器（如摄像头、麦克风、加速度计、等）和良好的能力（支持、/等）。可用于图像识别（如拍照翻译、扫码识别）、语音交互（如智能语音助手）、实时健康监测（结合传感器数据）等边缘AI应用。例如，用户在旅游时使用手机拍照识别景点信息，就是利用了手机上的边缘AI功能。

智能摄像头，内置和一定的计算能力，能够实时采集图像数据并进行本地处理。广泛应用于安防监控、智能交通等领域。在安防监控中，智能摄像头可以通过边缘AI实现人脸识别、行为分析（如检测异常奔跑、徘徊等行为），及时发出警报；在智能交通中，可用于车辆识别、交通流量统计等。

智能可穿戴设备，如智能手表、智能手环等，具有小巧便携、贴近人体的特点，通常配备多种传感器（如心率传感器、睡眠监测传感器等）和低功耗处理器。主要用于健康监测和运动追踪。例如，智能手表可以实时监测用户的心率、血压、睡眠质量等数据，并通过边缘AI算法进行初步分析，为用户提供健康建议。

工业设备类，如工业传感器、工业网关、等。工业传感器，能够实时采集工业生产过程中的各种参数，如温度、压力、流量、振动等，部分工业传感器具备一定的数据处理能力。在生产中，工业传感器可以将采集到的数据通过边缘AI进行分析，实现对设备状态的实时监测和故障预警。例如，通过分析设备的振动数据，提前发现设备可能存在的故障隐患，避免设备停机造成的生产损失。

工业网关，作为工业现场设备与云端之间的桥梁，工业网关具备一定的计算能力和通信能力，能够连接多种工业协议的设备，并对采集到的数据进行预处理和边缘计算。可以将不同工业设备采集到的数据进行整合和分析，实现设备的远程监控和管理。例如，在工厂中，工业网关可以收集来自各个生产线的设备数据，通过边缘AI算法进行数据分析，优化生产流程，提高生产效率。

工业机器人控制器，负责控制工业的运动和操作，具有较高的计算性能和实时性要求。结合边缘，工业机器人控制器可以使机器人具备更智能的感知和决策能力。例如，在装配线上，机器人可以通过边缘AI识别零件的形状和位置，自动调整装配动作，提高装配的准确性和效率。

智能家居类，如、智能家电。智能音箱，集成了麦克风阵列、扬声器和芯片，具备语音交互能力，能够通过边缘AI实现语音指令的识别和处理。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如打开灯光、调节空调温度等。同时，智能音箱还可以提供音乐播放、新闻资讯等服务。

智能家电，如智能冰箱、智能空调、智能洗衣机等，内置传感器和，能够实时监测设备运行状态和环境信息。通过边缘AI技术，智能家电可以实现智能控制和优化运行。例如，智能冰箱可以根据内部食物的存储情况，为用户提供购物清单建议；智能空调可以根据室内外温度和人员活动情况，自动调节运行模式和温度。

智能交通类，如车载计算平台、智能路侧设备。车载计算平台，具备高性能的计算能力和低延迟的通信能力，能够满足自动驾驶等复杂应用的需求。在自动驾驶汽车中，车载计算平台通过边缘AI对摄像头、雷达、激光雷达等传感器采集到的数据进行实时处理和分析，实现环境感知、目标检测、路径规划和决策控制等功能，确保车辆的安全行驶。

智能路侧设备，安装在道路两侧，如智能灯、路侧单元（U）等，能够采集交通流量、车辆速度等信息，并与车辆进行通信。通过边缘AI技术，智能路侧设备可以实现对交通流量的实时监测和优化控制。例如，根据实时交通流量调整信号灯的时长，提高道路的通行效率；同时，还可以向车辆发送路况信息，引导车辆选择最佳行驶路线。

边缘AI设备环境搭建及模型部署

硬件设备选择：根据模型的大小和计算需求，选择合适的边缘设备硬件。例如，对于计算资源要求较高的模型，可以选择配备高性能处理器（如、TPU）的边缘计算盒子；对于一些简单的任务，普通的处理器（如ARM Cortex系列）可能就足够了。操作系统与开发环境配置：在边缘设备上安装合适的操作系统，如、等，并配置相应的开发环境，包括编译器、调试工具等。同时，安装支持AI模型推理的框架，如 Lite、PyTorch Mobile、ONNX Runme等，这些框架能够将训练好的模型部署到边缘设备上并进行高效推理。模型转换：将训练好的模型转换为边缘设备支持的格式。例如，如果使用nsorFlow训练模型，可以使用TensorFlow Lite Converter将模型转换为.lite格式，以便在TensorFlow Lite框架上运行。模型部署：将转换后的模型部署到边缘设备上。可以通过有线（如、）或无线（如Wi-Fi、）方式将模型文件传输到边缘设备的存储单元中。系统集成：将部署好的模型与边缘设备上的其他软件模块进行集成，实现数据的采集、预处理、模型推理和结果输出的完整流程。例如，编写数据采集程序，将传感器采集到的数据实时传输给模型进行推理，并根据推理结果控制相应的执行机构。

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