7、下一代自主运营的工业人工智能技术：硬件与软件技术栈深度解析

下一代自主运营的工业人工智能技术：硬件与软件技术栈深度解析

在当今科技飞速发展的时代，工业人工智能（AI）技术正引领着下一代自主运营的变革。本文将深入探讨工业AI技术在硬件和软件技术栈方面的关键内容，包括边缘设备的应用、机器学习框架、硬件平台设计以及开发流程等，帮助读者全面了解工业AI技术的核心要点。

1. 边缘设备与工业AI的适配性

边缘设备通常是单核心和多核心的微控制器，具有不同的能力、限制和独特标识。它们可以从少数设备扩展到分布在不同位置的数万个设备，能够独立运行，并且在训练和推理操作方面有着未被充分探索的发展潜力。尽管物理上相互分离，但边缘设备可以通过无线或有线连接，以网状等拓扑结构相连，受新兴智能技术的启发，设备间的通信和分布式学习具有巨大的潜在价值。

为了证明先进的模型在正确设计和优化后能够满足边缘设备严格的资源要求，并为AI模型提出改进方向，需要进行基准测试实验。边缘设备上的推理操作需要进行许多数学运算，如矩阵乘法和点积运算等，这些运算会根据处理能力、能效、速度和内存要求，在CPU、GPU、FPGA、DSP、ASIC等设备上运行。同时，边缘推理需要优化的硬件加速，当该过程与其他性能关键功能连接时，需要将其他加速器或处理单元紧密耦合到一个通用的动态架构中，以提供接口。

2. 工业嵌入式系统的分类与问题

大多数工业嵌入式系统可大致分为以下三类：
- 振动和运动 ：包含带有传感器的工业系统，这些传感器不仅可以控制设备，还能进行预测性维护。
- 语音和声音 ：具有麦克风的工业系统，用于语音关键词检测和语音识别。
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