16、边缘AI的端到端平台与开发流程

边缘AI的端到端平台与开发流程

端到端边缘AI平台的优势

在理想情况下，任何在特定领域有专业知识的团队都能将其知识转化为边缘AI并进行部署。像医疗、农业、制造业和消费科技等不同领域的专业人士，应该能够利用他们的知识构建令人惊叹的AI产品。然而，边缘AI开发过程涉及众多环节，需要学习大量知识，很容易让人感到无从下手。开发工作流程中，很大一部分并非专注于领域知识，而是构建复杂产品所需的神秘工程技能，涵盖机器学习、数字信号处理以及嵌入式硬件的底层软件工程。

早期，只有少数恰好具备所有必要技能的技术人员才能开展边缘AI技术工作。但近年来，涌现出了一系列工具生态系统，旨在降低进入门槛，让没有机器学习或嵌入式系统背景的人也能构建出色的新产品。

端到端边缘AI平台旨在协助开发者完成应用开发的整个过程，包括：
1. 收集、管理和探索数据集；
2. 执行特征工程和数字信号处理；
3. 训练机器学习模型；
4. 为嵌入式硬件优化算法；
5. 生成高效的底层代码；
6. 部署到嵌入式系统；
7. 评估系统在真实数据上的性能。

端到端平台的工作原理

端到端平台将MLOps原则应用于为嵌入式设备创建算法的特定过程。作为高度集成的工具，它们能减少开发过程中的大部分摩擦，减少工具链各部分协同工作所浪费的时间，并且从整体视角提供有益指导，大大降低风险。

例如，端到端平台可以分析数据集，帮助用户选择最适合的ML模型；或者提供设备性能估计，帮助开发者选择算法或嵌入式处理器。平台还可以执行AutoML，以找到在特定设备上、指定最大延迟或有限功率预算内，信号处理和模型的最佳组合。通常，平