28、边缘AI设计模式与架构全解析

边缘AI设计模式与架构全解析

1. 传感器融合与算法结合

在使用不同类型的传感器时，每个传感器通常需要进行特定的信号处理，以生成可供AI算法使用的特征。不过，也可以通过纯信号处理来实现传感器融合。睡眠监测可穿戴设备就是一个典型的传感器融合案例，它将心率、温度和运动传感器的信号融合，以准确预测用户的睡眠阶段。

同时，所有的流程都可以用于结合基于规则的算法和机器学习算法。例如，可以使用领域专家设计的确定性基于规则的系统来处理一定比例的决策，其余的则交给机器学习模型。这样既结合了基于规则系统的可解释性优势，又发挥了机器学习模型处理规则未涵盖的极端情况的能力。

2. 复杂应用架构与设计模式

基础应用架构可以与硬件架构的变化相结合，以构建更复杂的系统，带来有价值的好处。以下是几种常见的设计模式：
- 异构级联（Heterogeneous cascade） ：在异构硬件架构中，单个设备内可能有多个处理器或协处理器。例如，一个设备可能同时具备节能的中端MCU和功能更强但功耗更高的高端MCU。这种硬件可以与级联流程的软件结合，实现异构级联。级联的早期层在低端处理器上运行，以节省能源；后期层涉及更复杂的算法，在高端处理器上运行。在任何时刻，只有一个处理器处于通电状态并消耗大量能量。此外，异构硬件越来越多地包含用于高效运行深度学习模型的加速器，适用于级联的各个阶段，这种方法在许多关键词识别应用中得到应用。

graph LR
    A[低端处理器] --> B[早期层处理]
    C[高端处理器] --> D[后期层处理]