ABCD（即人工智能、區塊鏈應用、云計算、大數據）是科技行業(yè)的發(fā)展趨勢和未來(lái)。麥肯錫2013年就預測過(guò)，到2025年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)學(xué)習、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、機器人和自動(dòng)駕駛這些新技術(shù)能夠創(chuàng )造的社會(huì )價(jià)值。但目前來(lái)看這個(gè)數據是被低估了，這幾年發(fā)展得太快。

所有這些都是由AI推動(dòng)的新的領(lǐng)域與應用場(chǎng)景。那人工智能、機器學(xué)習和深度學(xué)習這三者到底是什么關(guān)系，又能實(shí)現哪些功能呢？

日前，在A(yíng)SPENCORE旗下《電子工程專(zhuān)輯》、《EDN》和《國際電子商情》共同舉辦的“IoT技術(shù)與應用論壇”上，恩智浦半導體大中華區客戶(hù)應用方案與技術(shù)部門(mén)資深工程師李俊祥在其“恩智浦人工智能與物聯(lián)網(wǎng)解決方案 賦能智能物聯(lián)生態(tài)創(chuàng )新”議題上給我們做了詳細解讀。他的演講內容涵蓋以下四個(gè)方面：第一，i.MX系列處理器在A(yíng)I方面的能力；第二，關(guān)于語(yǔ)音、視覺(jué)和人臉的解決方案；第三，恩智浦產(chǎn)品線(xiàn)路圖；第四，幾個(gè)客戶(hù)典型應用案例。

人工智能 ⊃ 機器學(xué)習 ⊃ 深度學(xué)習

他表示，實(shí)際上AI是一個(gè)非常大的范圍——機器學(xué)習是它的一個(gè)子集，深度學(xué)習又是機器學(xué)習更小的一個(gè)子集。深度學(xué)習能夠解決的問(wèn)題如下圖所示。

AI是個(gè)很大的范圍，在這整個(gè)框架中，首先是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的訓練，這需要通過(guò)很大的計算量，才能訓練出識別率比較高的模型。目前訓練主流是采用GPU，另外谷歌也推出了自己的TPU。

然后是云端推理。像目前比較常見(jiàn)的人臉識別、語(yǔ)音識別都是做云端匹配的，比如人臉識別，它會(huì )把你的圖像送到云服務(wù)器上，做大量比對，然后得出最終結果，返回到你的識別端。

最上面是更輕量級的設備端推理，包括手機和IoT的節點(diǎn)等。這些設備本身沒(méi)有很強的計算能力，但在很多時(shí)候也需要做一些簡(jiǎn)單處理，比如指紋門(mén)禁，它不可能把所有指紋數據全部送到云端去做處理，而且有些設備是脫網(wǎng)的，只有在本地做計算，因此，像這樣的應用場(chǎng)景都不會(huì )很復雜，比如指紋、簡(jiǎn)單的人臉識別都可以在本地去做。

輕智能技術(shù)涉及什么？

他表示，NXP因為是做的嵌入式處理器，所以主要聚焦輕智能技術(shù)，而不像基于Nvidia GPU或Google TPU那樣很高端的智能技術(shù)。

輕智能的核心是GPU，對于NXP i.MX系列的處理器來(lái)說(shuō)，都是帶有GPU的。i.MX系列都提供有安卓和Linux DSP。目前支持安卓的最新版本是Android 8.0，同時(shí)也支持OpenCL。

i.MX GPU處理器的發(fā)展線(xiàn)路圖，性能一直提升，并且性能提升翻倍，指標如下。

i.MX GPU的運算能力，首先都集成有OpenCL的功能，可以直接用其標準接口，比如做深度學(xué)習時(shí)可以直接調用OpenCL驅動(dòng)。你的算法如果同時(shí)用到CPU和GPU，那用i.MX處理器會(huì )更好。另外，在自動(dòng)駕駛和機器人方面，i.MX目前已經(jīng)實(shí)現的一些功能如下。

另外，基于A(yíng)I的一整套開(kāi)發(fā)文檔、參考代碼以及訓練模型，NXP在年底都會(huì )提供，可以在網(wǎng)上下載。

各種無(wú)線(xiàn)技術(shù)及網(wǎng)關(guān)

恩智浦目前提供的無(wú)線(xiàn)技術(shù)包括ZigBee、藍牙BLE、THREAD等。NXP目前基本都把這些無(wú)線(xiàn)功能和MCU整合在一起。

對于物聯(lián)網(wǎng)，最簡(jiǎn)單最基本的設備，比如可穿戴設備，基本上用BLE實(shí)現就可以了。然后對于IoT邊緣節點(diǎn)、工業(yè)和家庭自動(dòng)化/樓宇自動(dòng)化等應用，則會(huì )用到WiFi、THREAD、ZigBee等技術(shù)。

IoT網(wǎng)關(guān)的基本架構如下。智能家居、物聯(lián)網(wǎng)以及其他邊緣節點(diǎn)之間可能采用任意連接拓撲，藍牙、WiFi等各種無(wú)線(xiàn)都有，它們會(huì )連接到網(wǎng)關(guān)上去。另外，像可穿戴設備，醫療，手機也會(huì )連接到IoT網(wǎng)關(guān)上，然后如果需要，發(fā)送到云端，然后在其他地方則可以通過(guò)手機或PC客戶(hù)端去控制。

智能音箱參考解決方案

語(yǔ)音很成熟，如智能音箱賣(mài)的很火，基本架構都差不多，如下。

各種計算機視覺(jué)應用場(chǎng)景

計算機視覺(jué)有很多應用場(chǎng)景，如下。

入門(mén)級像門(mén)禁、考勤、游戲手柄等無(wú)法聯(lián)網(wǎng)，因此必須在本地計算。比如門(mén)禁/考勤，這些應用對CPU要求都不是太高，用i.MX 6系列的單核或精簡(jiǎn)的Cortex A7處理器就可以了。手勢識別和游戲手柄等對CPU的要求那就可能更簡(jiǎn)單。目前傳統的人臉和手勢識別，很多公司主要用傳統算法來(lái)做，但NXP目前做出的很多Demo都是基于深度學(xué)習來(lái)做。中級，比如手機上多攝像頭室外應用場(chǎng)景，比如廣場(chǎng)、汽車(chē)應用，在廣場(chǎng)能同時(shí)抓拍多個(gè)人，能夠抓出/定位人臉并快速放大，抓出清晰的面部特征。然后對于汽車(chē)應用，在開(kāi)車(chē)過(guò)程中能夠隨時(shí)監測到旁邊的路牌、前面車(chē)的車(chē)牌、路邊行人、車(chē)道偏移等動(dòng)作，這些應用在機器視覺(jué)里算是難度比較高的了。更高級的應用則有多攝像頭3D場(chǎng)景的應用。

對于i.MX 8系列，i.MX 8M、8X年底都會(huì )發(fā)布，i.MX 7系列針對可穿戴和物聯(lián)網(wǎng)應用，采用的是Arm 7內核。NXP把無(wú)線(xiàn)和MCU集成在一起，藍牙BLE、ZigBee、THREAD全集成的系列都有。

5個(gè)客戶(hù)典型應用案例

1.音頻處理的框架。上面用到i.MX 6ULL的處理器，工作頻率是528MHz，也有900MHz更高端的，最便宜的3美金左右。

這種音頻解決方案是很簡(jiǎn)單的，輸入是1到2個(gè)麥克風(fēng)，然后送到云端處理并返回本地。

2.更高級些的多麥克陣列智能音箱解決方案，前端麥克風(fēng)矩陣包括音頻dsp，主控則采用i.MX 7D/8M系統。

3.智能貓眼應用，相當于智能門(mén)禁，是用i.MX7ULP來(lái)做的。它包括A7和M4核，M4核一直工作，檢測按鍵以及一些傳感器和簡(jiǎn)單音頻處理，但需要做人臉識別或聯(lián)網(wǎng)操作時(shí)，M4核可以很快喚醒A7核，去做多媒體處理和網(wǎng)絡(luò )處理，處理完后則關(guān)掉。

4.基于機器學(xué)習的新零售應用方案。左邊是智能微波爐，讓微波爐自動(dòng)識別食材，而不用聯(lián)網(wǎng)。因為食材不多，所以用MCU就可以存儲。右邊是智能冰箱，自動(dòng)售貨機的場(chǎng)景稍微復雜，因為不知道客戶(hù)的東西是什么，因此需要連云。

5.物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，可以在NXP網(wǎng)站上找到整套資料。