8、边缘人工智能的硬件基础

边缘人工智能的硬件基础

1. 边缘AI简介

边缘人工智能（Edge AI）应用依赖于各种设备、算法和优化技术。了解边缘AI领域的重要技术元素，有助于进行边缘AI产品的高级规划。

2. 传感器、信号和数据来源

2.1 传感器的作用

传感器是赋予设备测量环境和检测人类输入能力的电子组件。其复杂程度差异巨大，从简单的开关和可变电阻，到先进的激光雷达（LIDAR）和热成像相机。传感器为边缘AI设备提供决策所需的数据流。

除传感器外，设备还可利用其他数据来源，如数字设备日志、网络数据包和无线电传输等。这些辅助数据流虽来源不同，但对AI算法而言同样具有重要价值。

2.2 常见数据格式

• 时间序列 ：表示一个或多个值随时间的变化。可能包含同一物理传感器的多个值，如单个传感器可同时提供温度和湿度读数。时间序列数据通常通过以特定速率轮询传感器来收集，该速率称为采样率或频率。常见的时间序列采样间隔恒定，但也有非周期性的情况，如检测特定事件的传感器。时间序列还可表示汇总信息，如自上次记录以来某事件发生的次数。时间序列是边缘AI最常见的传感器数据形式，它不仅包含传感器值，还包含时间信息，有助于理解情况的变化，且多个读数可减少瞬间异常读数的影响。时间序列的频率范围很广，从每天一个样本到每秒数百万个样本不等。
• 音频 ：是时间序列数据的特殊情况，代表声波在空气中传播时的振荡。通常以非常高的频率（每秒数千次）进行采集。由于听觉是人类的感官之一，因此在边缘设备上处理音频数据的技术得到了大量研发。特殊的信号处理算法