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将AI推向边缘的影响
在上一篇文章中，我们探索了将AI推向网络边缘的一些有力论点。本篇连载文章中，我们将讨论哪些AI应用能真正从这种方法中受益。首先，回顾一下在网络边缘实施AI的原因可以提供一些重要提示。请查看以下任何一项是否适用于项目： ● 无法访问快速、稳定的网络连接 ● 产品在受限环境中运行 ● 项目需要交付实时AI ● 可用预算有限 考虑到上述因素，通过在边缘运行ML模型可以使哪些具体的AI项目更容易运行？ |
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虚拟助手
Apple在2010年推出Siri，一如既往地再次引领了潮流。这为其他许多虚拟助手铺平了道路，其中最著名的便是亚马逊的Alexa和Google Assistant。虚拟助手使科幻风格的语音控制成为现实，并通过以下方式工作： 1、首先要说一个唤醒词或启动语音助手。对于Amazon Echo这样的独立式设备，则会不断监听唤醒词，并使用简单的语音模式匹配在本地进行处理。这就是为什么Alexa仅识别特定唤醒词（Alexa、Amazon、Echo和计算机）的原因； 2、设备现在连接到云端服务器，并发送收听内容的录音； 3、云服务器运行语音到文本ML模型，将录制的语音转换为自然语言文本块； 4、文本则会借助自然语言处理解析以提取含义； 5、服务器会计算出所请求的内容，然后将适当的命令或内容发送回设备。 通过将ML模型移到边缘来增进这种体验的方式显而易见：语音助手将具有更快的响应速度、不需要连接到互联网即可嵌入语音控制。也就是说，被调用的应用程序本身可能需要网络连接。 |
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面部识别
面部识别是发展速度最快的AI应用之一。这一技术仍在发展，一路上小问题不断。例如，两年前，亚马逊旗下的Rekognition深陷种族主义的争议和指控之中。这套系统在接受了2.5万张图像的训练后，错误地将28个美国少数族裔议员识别为臭名远播的罪犯。1 2019年，英国最大的警察机关大都会警察局 (Met) 对面部识别技术进行了早期试验，结果显示这项技术在81%的时候都不准确。但是，最新的面部识别系统正在变得越来越准确。Met今年年初宣布将在大型活动中采用这项技术扫描已证实的闹事者。 许多需要面部识别的用例都需要这项技术近乎实时地工作。因此，应用程序更依赖于将ML模型移动到网络边缘。Met所采用的系统基于NEC NeoFace Watch，它是完全独立的设备，并具备实时工作能力。NEC的技术还瞄准了其他几个市场，包括零售、企业活动、节日和其他大型活动以及交通运输。 |
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实时监控
重工业和采矿业依赖于极其庞大和昂贵的机械。如果这种机器出现意外停机，企业可能蒙受数以百万计的损失。例如，许多采矿作业都依赖于巨型大功率泵来保持巷道无水，并将开采出的泥浆泵送至选矿厂。如果这些泵当中有一台出现灾难性故障，则整个运营都将中断。因此，矿业公司在AI系统中投入巨资，以期借助这些系统提前预测潜在的故障。 目前，这些系统通常基于从设备上安装的物联网传感器传输数据。然后，数据会被集中处理，并将任何必要的警告回传到相应的操作人员。但是，矿山和施工工地的范围可能达到数十公里，通常地形险恶，因此将ML模型直接集成到边缘设备中将简化整个过程。 在边缘运行AI和ML模型需要什么？ 将AI转移到网络边缘需要三样东西：合适的硬件、新工具和用于创建ML模型的新范式。下面我们将逐一进行介绍。 经过优化的硬件 如前文所讨论的那样，ML模型通常依赖于大量的并行运算。本质上讲，它们需要原始的计算能力。但是，在算力和设备消耗的实际功率之间始终要进行权衡与取舍。要将ML模型推向边缘，需要消耗功率尽可能少的设备。当需要嵌入设备时更是如此。幸运的是，现在有各种各样的高性能、低功耗MCU。 合适的工具 接下来需要合适的工具链以在微控制器上运行ML模型。绝大多数ML框架被设计在64位Intel系列的CPU或GPU上运行。相比之下，所有合适的微控制器都具有32位精简指令集架构，例如ARM Cortex系列的MCU。但是，TensorFlow Lite等ML框架的开发使ML模型可以在此类MCU上运行。 |
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一次建模，即可随处运行
最后一块拼图是创建和运行ML模型的不同范式。这可以用“一次建模，即可随处运行”这句话来概括。顾名思义：先创建模型（通常使用大功率的经ML优化的机器），然后使用工具链将其转换为可以在任何微控制器上运行的代码。遗憾的是，这样也损失了从持续学习或强化学习中受益的能力。 权衡 下表列出了在边缘模型上运行ML模型时所做出的一些权衡。但愿它能提供一些有助于确定是否将您的下一个AI项目移至最前沿的指引。
将ML模型推向边缘，实现了AI的新用例，从而有望带来可嵌入式AI的革命。这些在MCU上运行ML模型所需的MCU硬件和工具的发展，均为这类技术的扩展奠定了基础。 |
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