（文章來源：大學網）
? ? ? ?想想AI，你幾乎總是想到一個基于云的計算系統，在這個系統中，查詢在源頭捕獲并發送到云進行處理，然后將處理結果發送回源。但人工智能有不同的一面，它開始獲得更多曝光，本地化嵌入式AI。在過去的一年中，有很多關于神經處理器的討論，特別是在智能手機領域，我們應該只期待圍繞這些嵌入式AI平臺的嗡嗡聲增加。那么我們對這些嵌入式AI系統的期望是什么呢?它們與更強大的基于云的系統有何不同?

我們與營銷和通信Imagination Technologies副總裁David Harold坐下來討論嵌入式人工智能及其對未來幾年的影響。Imagination Technologies最近宣布推出一種新的汽車技術系統PowerVR Automotive，可以肯定地說嵌入式AI將會越來越多地用于汽車。

無數汽車和技術公司都在爭取自動駕駛理想，3級自動駕駛的臨時步驟 - 車載系統可以完全控制車輛，同時確保駕駛員保持警惕和參與 - 是議程的重點2019.但是汽車行動迅速，情況可以更快地發生變化，因此即時決策所需的計算不能基于云，連通性下降可能會造成災難。

這就是為什么汽車行業在未來幾年無疑會看到廣泛的嵌入式人工智能開發的一個領域 - 如果汽車將要做出可能的生死決定，那么你需要汽車中的計算能力。正如Harold指出的那樣，自動駕駛汽車的本地化自我意識不能依賴于連通性，車輛內部的系統必須處理所有本地傳感器數據并做出這些決定。Danny Shapiro--汽車公司Nvidia高級總監 - 在我們與他交談時也表達了同樣的看法。雖然有很多關于5G如何幫助實現自動駕駛汽車革命的討論，但它不會改變關鍵計算系統需要嵌入汽車的事實。

當然，在您開始考慮自動駕駛技術之前，已經有大量的汽車技術，而且這些技術都沒有消失。音樂，導航，通信，甚至乘客視頻播放等系統都需要由相同的車載技術系統控制，因此您不需要任何計算能力，自動駕駛系統需要通過Spotify流媒體或你孩子在后面看的電影。

答案是虛擬化。與企業級硬件一樣，車載嵌入式系統可以使用虛擬化對每個應用程序進行沙箱處理，以確保不會影響另一個應用程序，同時還要確保關鍵系統完全受到保護，不受任何惡意代碼或應用程序的影響用戶可以介紹。還需要確定一定程度的優先級，確保這些關鍵系統具有足夠的計算能力和資源，以便以最佳水平運行。從本質上講，我們將看到嵌入汽車的AI或神經系統將與數據中心中的任何東西一樣復雜和多樣化，但顯然更加緊湊。

但不僅僅是汽車，嵌入式人工智能將產生重大影響;嵌入式和基于云的AI將在工會中合作的另一個領域是安全和監視。閉路電視攝像機與面部識別系統相結合，已成為地方，國家和國際安全工作的重要組成部分。它是物理技術(相機)與集成技術(嵌入式AI處理器)和基于云的資源(安全服務數據庫)協同工作的一個主要示例，旨在實現單一目標，識別潛在威脅。

如果面部識別是在本地完成的，那么這個過程可以加速，但你顯然無法在本地嵌入一個龐大的數據庫。然而，哈羅德建議你不一定要這樣做。如果您正在搜索特定的人，并且您的情報告訴您他們在特定區域的可能性很高，您可以將他們的詳細信息存儲在相機中。嵌入式系統基本上會忽略任何與本地存儲的四個或五個面不匹配的人，這使得該過程更快，并使安全部隊有更好的機會對英特爾采取行動。

這種情況突出表明，第三級AI可能會獲得動力，AI嵌入邊緣。邊緣計算的概念已經存在了一段時間，而且通過使計算更接近用戶的物理位置來改善性能和延遲。通過將邊緣服務器放置在蜂窩塔上，您可以提供比嵌入式AI系統更多的功率，以及更大的數據庫存儲，同時與支持云的數據中心相比，仍然可以顯著提高延遲和性能。

毫無疑問，AI將對我們所做的一切產生影響，從個性化我們的消費者體驗，搜索和預測威脅，到分析市場和地緣政治數據以做出有效的商業決策，但它不會是''一種尺寸適合所有'解決方案。AI將成為混合解決方案，與本地化嵌入式技術，基于邊緣的計算和企業級云平臺相結合，同時為用戶提供無縫體驗。事實上，這已經開始發生了。