2026/2/18 2:12:38
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传统嵌入式产品的核心任务是采集—控制—执行,系统逻辑大多基于确定性规则。而随着传感器数量激增、应用环境复杂化,仅依赖规则和阈值已难以应对现实世界的不确定性。
人工智能的引入,改变了这一范式。 通过机器学习(ML)或深度学习(DL),…一、为什么 AIoT 成为必然趋势传统嵌入式产品的核心任务是采集—控制—执行,系统逻辑大多基于确定性规则。而随着传感器数量激增、应用环境复杂化,仅依赖规则和阈值已难以应对现实世界的不确定性。人工智能的引入,改变了这一范式。通过机器学习(ML)或深度学习(DL),系统可以:从数据中学习特征对复杂模式进行分类与预测在不完全信息下做出近似最优决策当AI 与物联网(IoT)在嵌入式系统中深度融合,便形成了AIoT——这是当前智能硬件、工业控制、智慧城市与能源系统的技术核心。二、什么是 AIoT1. AIoT 的技术内涵AIoT 并非简单地将 AI 算法部署到联网设备,而是通过计算位置的重构,在系统层面实现:更低时延更低功耗更高隐私性更高系统鲁棒性根据 AI 推理发生的位置不同,AIoT 通常分为三种形态:云端 AI:算力集中、依赖网络边缘 AI:靠近数据源的集中节点端侧 AI:直接在终端设备完成推理在嵌入式产品中,真正具备工程价值的,往往是端侧 AI 与边缘 AI。2. 端侧 AI 与边缘 AI 的工程差异端侧 AIAI 推理直接