嵌入式人工智能行业的发展离不开人才的培养

在物联网、人工智能、5G、大数据、云计算等新兴技术的驱动下，最近几年，人们的生活品质呈现出明显的快速迭代。尤其是2020年的新冠疫情，及之后的后疫情时代，迅速拓宽和激活了我们全新的生活方式。短视频的崛起，让数据更是呈现指数级增长。这些海量的数据，传统的做法是上传至云端，运用人工智能技术，对数据进行云管理、云托管、云挖掘。不过，随着数据的激增，运算量实在太大，已经面临无法负荷的挑战。解决的办法就是把运算直接转移到终端或是边缘计算。

因为目前AI大多将数据存放在终端进行运算，也会有一些AI模型需要存放在终端，通常都是存放在NOR Flash或者是NAND Flash上面。使用情境就是把AI模型快速的从闪存读取出，再传到DRAM/SDRAM 或者HyperRAM做一些运算。所以, “读取速度”成为了很重要的考量点。

如果AI的模型是比较小，容量比较小，NOR Flash其实在小容量读取上是非常快速的，是一个不错的选择。但是如果随着添加的功能越来越多，或者是需要识别的东西越来越复杂的时候，AI模型所占的容量就会比较大。此时，在大容量的情况下，NAND Flash的读取速度相比于NOR Flash更快。所以在这样的使用场景上，就要去可以选择不同容量的NOR搭配不同容量的NAND，同时满足小容量与大容量的快速读取。

当前，物联网的增势并未显露放缓迹象。去年世界物联网大会上的数据显示，2020年底中国物联网数量已达45.3亿个，预计到2025年时将超80亿个。如今，管理者也愈发密切地关注如何通过如优化运输等方式更好地经营自身业务，而合理地放置传感器则有助于推动这一进程。万物互联将极大提升市场对“优化数据传输”的需求，高性能、高可靠性和智能化将成为综合布线首要指标。

5G 技术不断发展极大地推动了物联网的发展，但也带来了成本增加、网络与信息安全等一系列问题。相信随着5G 技术与相关产业的不断发展，相关芯片与通信模块的价格也会不断降低，物联网设备安全防护与处理海量数据的能力也会不断提升，而随着5G网络覆盖范围的不断扩大，物联网应用场景也一定会有更为广阔的发展空间。

5G对物联网的发展具有积极的推动作用。尽管，当前的物联网行业所使用的无线电通信技术已经能够满足智能家居、工业物联网等绝大多数物联网场景的应用，但现有的无线电通信技术还难以达到5G的传输速率以及其所连接的设备规模。5G技术应用于物联网中，一方面能够为物联网行业应用提供高速率、低时延的通信网络，以满足车联网、远程医疗等对于网络速率与可靠性具有较高要求的物联网应用场景 ;另一方面随着5G网络覆盖范围的不断扩大及其所接入的物联网设备的增加，也为智慧城市的建设以及实现工业物联网、无人机的远程控制供了必要的通信技术条件。

嵌入式人工智能行业的发展，离不开人才的培养。华清远见作为全国性知名高端IT教育集团，长期以来致力于嵌入式技术人才培养，推出升级版嵌入式人工智能高端课程。在这里有丰富的课程资源，有企业真实实战案例与项目，有完整的线上教学平台、全面的教学质量管控体系，以强大的研发底蕴及良好口碑，获得众多学员、企业、高校的高度赞誉。

鉴于当前的嵌入式人工智能的局限性，现在的芯片厂商在这方面是下足了功夫，新的人工智能芯片在不断的研发和推出。嵌入式人工智能芯片的核心是半导体及算法。嵌入式人工智能硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合。