不少AI技术都是通过嵌入式系统来实现的

嵌入式本身是一个技术的统称，就是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。简单的说就像我们用的手机一样，有各种功能，可剪裁，电池可拆卸，耗能低等等，这就是应用了嵌入式，就像手机，手机是应用了嵌入式技术，智能家居的各个节点是嵌入式技术，可能家里的空调、洗衣机、电视机、微波炉都是嵌入式技术完成的，他们统称被称为智能设备，所谓的智能设备就属于人工智能的范畴啦。

嵌入式人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是嵌入式人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。当然嵌入式人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理(NLP)应用市场占嵌入式人工智能市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、嵌入式人工智能机器人及支持嵌入式人工智能的智能手机等领域。

在AI商业化的进程中，要实现技术的落地，不仅需要性能优越的算法模型和可靠的硬件支持，还需要把AI技术和硬件环境进行有机结合，再应用到具体的实际场景中。如果说未来是一个智能世界，那么每一个终端都应该是智能的，这就必须要依赖于嵌入式AI技术。

嵌入式，就是指一种可被内置于设备或装置的专用计算机系统。通常来说，具有数字接口的设备都具有嵌入式系统，如手机、车载电脑、智能手表等等。而嵌入式 AI，则是一种让 AI 算法可以在终端设备上运行的技术，通常而言，嵌入式AI对于高实时处理的场景具有天然的优势，比如无人机、智能汽车、产业机械、电器、安检等场景中得到了越来越多的应用。

如果仔细观察你会发现，我们身边不少AI技术都是通过嵌入式系统来实现的，比如家庭使用的智能音箱、扫地机器人，或者是出行中我们使用的辅助驾驶、包括办公室的各种智慧屏、智慧会议系统等等，都是AI技术和嵌入式系统相结合。从这个角度来说，未来的数字化时代也必然是AI 嵌入式系统的天下，而我们需要学习的就是如何实现将AI领域多种机器学习算法在嵌入式系统上的底层实现和优化技术。

一直以来，我们谈到的人工智能或许是基于PC甚至服务器来实现的，因此性能才是以往大家关注的重点，但是对于嵌入式系统来说，除了常规的计算和存储之外，对功耗、体积、计算能力和存储容量有较高要求，而不同领域的嵌入式系统受限于各白的应用需求，难以满足所有条件。因此，AI嵌入式系统也有着自身独特的应用环境，更需要差异化的解决方案。

近年来的研究发现，很多神经网络架构中存在大量冗余的运算和参数，通过运算的简化和架构裁剪能够大大降低神经网络对计算性能和内存的需求，使得在嵌入式系统上实现它成为可能。为此，书中也注重讨论了基于统计学习和基于神经网络的机器学习算法在嵌入式系统上的实现，通过算法和例程介绍具体的优化手段。

未来的嵌入式人工智能需要AR，未来的AR也需要嵌入式人工智能，可以将AR比喻成嵌入式人工智能的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。展望未来，随着嵌入式人工智能、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势将会在全球扮演关键的角色。