飞行车、机器人管家……在一些未来的想象中，今天的人们已经拥有了各种智能产品。若运气不好，高智能机器人大行其道，开始反抗人类，再现《机械公敌》的故事。虽然这些想象还没有实现，但目前，人工智能(AI)技术已经进入了人们的世界。例如，每次给Alexa在智能扬声器指令中，机器学习技术将努力理解单词内容，并试图做出最佳判断。每次Netflix或者当亚马逊推荐下一部电影或下一次购买商品时，它们都是基于复杂的机器学习算法，使这些推荐看起来比以前的推广更有吸引力。尽管自动驾驶汽车尚未普及，但人们已经意识到自主导航的潜力和趋势。

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人工智能技术很有前途——它允许机器根据周围的世界做出决定，像人一样处理信息，甚至比人类更好。然而，如果你仔细考虑上述情况，你会发现许多人工智能只能通过大型机器来实现——这些机器具有高热量、线路功耗、体积大、昂贵。像Alexa和Netflix依靠云中的大型、高耗电服务器来分析用户的意图。自动驾驶汽车依靠电池供电。考虑到电池必须能够驱动车轮和转向，因此需要提供高容量。与非常昂贵的人工智能决策相比，它也消耗了大量的能源。

目前，人工智能技术正在稳步发展，但人工智能的小型化、边缘化明显滞后。由小型电池供电或有成本和尺寸限制的设备无法实现机器的视觉和听觉分析功能。目前，这些小型机器只能使用简单的人工智能技术：可能只是听一个关键字，或分析低维信号，如光容积描述(PPG)测量心率。

小机器有视觉和听觉功能会怎么样？

事实上，一旦小设备能够看到和听到，它是否有实用价值？想想看，像门铃摄像头这样的小产品是否需要使用高级人工智能技术，如自动驾驶或自然语言处理？似乎没有必要。因此，可以考虑使用不太复杂、处理强度小、边缘人工智能计算，如词汇识别、语音识别和图像分析。

- 普通的门铃摄像头和消费者安全摄像头经常被一些不重要的事件触发，如风引起的植物摆动、云引起的剧烈光变化，甚至狗或猫在摄像头前跑步。这些事件可能会导致误触发，因此业主需要操作忽略和清除此类触发事件。特别糟糕的是，如果房主碰巧在世界其他地方旅行，而家里的摄像头对日出、云彩和日落引起的光线变化发出误报，会影响他们的睡眠和旅行。但是智能摄像头可以根据更具体的事件触发，比如一个人出现在监控的画面中。

- 面部识别甚至语音识别都可以用于门锁或其他出入口，在某些情况下不需要钥匙或胸卡。

- 许多摄像头希望在发生特定事件时触发：例如，跟踪摄像头可能希望在图片中触发鹿，安全摄像头可能希望在图片中触发开门或脚步声等噪音，而个人摄像头可能希望通过语音命令触发。

- 虽然有很多虽然Hey Alexa这样一个简单的解决方案，但多词汇命令在许多应用程序中非常有用。如果有识别20个或更多单词的词汇表，可应用于工业设备、家庭自动化、烹饪设备和大量其他设备，以简化人机交互。

虽然这些例子只触及表面：让小型机器看到、听到和解决过去需要人工干预的问题，但这实际上是一个颠覆性的想法，因为人们每天都在寻找智能创造的新场景。

什么挑战使小机器具有视觉和听觉功能？

由于人工智能对小型机器具有如此实用的价值，为什么不大量开发呢？答案仅限于计算能力。人工智能推理是神经网络模型计算的结果。神经网络模型可以看作是大脑处理图像或声音的粗略近似形式，分解成非常小的片段，然后在这些小片段组合时识别模型。现代视觉问题的主要模型是卷积神经网络(CNN)。这种模型在图像分析方面非常出色，在音频分析方面也非常有用。问题是这些模型需要数百万或数十亿次的数学计算。在实施传统硬件设计时，这些应用将面临一些困难的选择：

- 使用低成本、低功耗的微控制器解决方案。虽然平均功耗可能很低，但卷积神经网络可能需要几秒钟来计算，这意味着人工智能推理不是实时的，会消耗大量的电池功率。

- 购买昂贵的高性能处理器可以在规定的延迟内完成这些数学操作。然而，这些处理器通常很大，需要许多外部组件，包括散热器或类似的冷却组件。优点是它们很快就进行了人工智能推理。

- 低功耗微控制器解决方案太慢，无法工作，高性能处理器方法将超过成本、尺寸和电源预算。可以说，上述两种方案都不理想，难以实施。

由此可见，人们需要的是一种全新的嵌入式人工智能解决方案，尽量减少卷积神经网络计算所需的能耗。人工智能推理需要比传统的微控制器或处理器解决方案更少的能量，而不需要使用高能耗、大尺寸和高成本的外部组件（如存储器）。如果人工智能推理解决方案实际上可以消除机器视觉的能量损失，即使是最小的设备也可以看到和识别周围世界发生的事情。

幸运的是，人们现在已经SiliconLabs代理在这场小机器革命的开始。ADI相关产品已在市场上推出，可以消除人工智能推理的能源成本，实现电池供电的机器视觉功能。了解更多关于构建能够实施人工智能推理但只能消耗微焦耳的微控制器的信息。