1/在过去的几年里，嵌入式计算机视觉以及更广泛的感知人工智能取得了巨大的增长：使用传感器和嵌入式人工智能来帮助机器感知和理解周围的现实世界。嵌入式视觉和感知 AI 使系统比以往更强大、更易于使用、更高效、更有能力。是什么推动了这一趋势？正在解决什么问题？通过调研专注相关领域上百家公司，我们将一些洞察总结下来。
2/最大的趋势之一是多模态感知，即机器感知不仅涉及一种感官，还涉及将来自几种不同类型传感器的输入融合在一起的感知。
3/Facebook AI Research研究科学家兼德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系教授Kristen Grauman分享了“感知AI的前沿：第一人称视频和多模态感知”发表演讲。她讨论等研究人员聚焦Ego4D，这是一个庞大的开源多模态数据集，可以捕捉世界各地人们的日常生活活动。
4/第二个趋势是“人工智能无处不在”，这意味着人工智能已经融入到各种各样的产品中。是什么推动了这一趋势？简短的回答是人们希望系统功能更强大、更易于使用。你喜欢打扫你的房子吗？当然不是。但是有了机器人吸尘器，你就不必这样做了。
5/Keurig现在提供一款咖啡机，它使用嵌入式视觉和人工智能（是的，你没看错）来制作一杯完美的咖啡。十年后，如果有些产品没有嵌入人工智能，我会感到惊讶。
6、人工智能无处不在的未来依赖于接下来的两个趋势。趋势三是更快、更便宜、功能更强大的处理器。问题很明显：在具有人工智能功能的嵌入式处理器足够便宜和足够节能之前，你不能将人工智能嵌入到所有东西中。幸运的是，随着处理器和加速器越来越适应人工智能任务，这方面的进展令人难以置信。
7/DEEPX的M1 NPU，恩智浦的 i.MX 93，以及Expedera，Cadence/Tensilica和Xperi的产品只是嵌入式AI处理的众多新选项中的一部分。
8/这就引出了趋势四：低代码/无代码开发工具，以及更普遍的编程平台，使AI易于实现。这些趋势正在解决什么问题？好吧，人工智能专家价格昂贵且供不应求，可能有点像20年前的无线工程师。
9/除非我们让非人工智能专家工程师能够构建这些系统，否则无处不在的人工智能不会发生。Edge Impulse，DeGirum和Nota AI等公司已经加紧提供开发工具，大大简化了嵌入式AI开发。
10/最后，一个可能改变游戏规则的通用法则：生成式AI。我们都看到了对ChatGPT（历史上增长最快的应用程序！）和Midjourney的巨大兴趣。生成式人工智能将如何改变我们对人工智能的看法，以及我们如何使用它？生成式AI的最新进展是否会改变我们创建和使用判别性AI模型的方式，例如用于机器感知的模型？生成式人工智能是否会消除对大量手动标记训练数据的需求？它是否会加速我们创建轻松融合多种类型数据（如文本、图像和声音）的系统的能力？
