人工智能AI芯片与Maker创意接轨（下）

继「人工智能AI芯片与Maker创意接轨」的（上）篇中，认识了人工智能、深度学习，以及深度学习技术的应用，以及（中）篇对市面上AI芯片的类型及解决方案现况作了完整剖析后，系列文到了最后一篇，将带领各位Maker进入智能化的世界，你也能轻松成为一位AI应用创做者。

Maker如何进入AI领域？

对Maker而言，要如何进入智能化的世界呢？咱们可从几个方面来综合评估：创做智能化目标、算力（AI芯片）、算法（模型/网络）、训练数据及开发工具。

首先，确认创做内容的输入和输出项目为什么？一般输出与输入的内容多是数据（数值）、文字符串、影像或语音。再来决定输出的型式是分类（二分、多分类）仍是回归（数值预测）问题（例如大小、位置、机率等）？或是更复杂的内容（例如一段影片、音乐、文章或连续动做产生）。

比方说想开发一台智能电扇，输入的多是一句话（命令、查询）、一张影像（静态手势、表情等）、一段影片（动态手势），或是温湿度以及其它传感器。输出的多是一个动做（例如开关、调整电扇强度、转动角度等）或是回答一句话（例如目前温度、问候语句）。

小米智能风扇

再举一个例子，假设要开发一个智能花盆，输入的多是土壤温湿度、酸碱度、照度传感器所提供的数值，或是一张彩色影像、热像图或是一句询问的话。输出的多是自动语音提醒、开关浇水设备或是预测开花时间等。

选择合适的硬件平台

确认创做主题的输入和输出项目后，再来是为功能验证选择合适的硬件平台。

决定计算的硬件平台是在云端、本地端（边缘）或者混合计算，来决定可允许计算结果的反应时间（微秒或秒级）、正确率、误判率。固然最重要的是产品制做成本，以及后续服务的费用是否能被接受。

你们可能会想说，还没作怎么知道系统复杂度及成本？其实一般直接使用云端AI服务时，开发与硬件成本会低一些，执行时反应速度也会由于连网问题而慢一些，然然后续使用的服务费用会高一些。

反之，若以本地（边缘）端硬件解决AI计算时，则制做成本及开发难度会高一些，不事后续一般不须要额外使用云端服务的费用。如果预计使用云端服务（例如：Google, Microsoft, AWS等）时，一般供货商会提供很清楚的费用评估。

假如想在本地端解决计算问题，则可用类推法，先在网络上找看看是否有相似的设计（部份亦可），参考别人用了哪些硬件平台（AI芯片）、算法（模型），则能够省去不少评估的时间。

可直接使用智能芯片

另外，目前已有不少经常使用的智能（AI）功能已被芯片化（详见本系列(中)篇），可考虑直接买来用。若是只想开发软件不想碰硬件，也可考虑直接用高阶智能手机或SoC解决方案，或是采用像树莓派这类Maker最经常使用的开发平台，加上Movidius （Intel）或海青智盈（Gyrfalcon）USB神经棒这类的AI加速工具，也能玩出许多新创意。像是Nvidia TX1这类的小型嵌入式开发板已包含强大的CPU及GPU能够提供强大算力，是个不错的选择。

Intel Movidius

接着要考虑的是训练资料的来源，以及是否须要进行前处理或清理（Data Clean），确保训练过程不会失控而没法收敛。固然以深度学习来讲，数据数量及样态越多时，训练效果将会越好，然而训练时间也会呈现几何成长，费用也会至关惊人。所以牺牲一点正确率，一般训练的数据量就能减小一些。

若输入的内容是传感器的量测值或者是声音时，则可能要注意取样速度及数据稳定性，必要时加上一些硬件或软件的滤波器（Filter）来稳定数据。若数据点数很少、输出反应速度要求不高的状况下，有时可直接用CPU计算便可知足需求。若输入的是影像，在人眼还能够辨别之下，可考虑改为灰阶或小一点的尺寸，这样可减小许多训练的时间。

有不少问题运用统计、特征提取比较或是传统机器学习方法就可完成智能化需求，至因而否要用到深度学习这类计算成本很高的做法，就要依实际创做内容来评估。假设没法避免使用深度学习这类方法来处理时，此时选用的硬件平台除了要考虑计算能力外，还要考虑开发时所需使用的程序语言（Python, C, Java）、工具包（SDK）、深度学习框架的支持性。由于AI芯片目前没有统一的开发接口，因此只能尽可能挑选有支持像TensorFlow、 Caffe、Mxnet 这类较流行的框架。

若是是使用手机的SoC方案时，在Android 8.0以上还有Android NN API，或者像Arm Project Trillium这类的工具协助整合CPU、GPU、NPU，以便开发AI相关应用，而少数AI芯片可支持例如OpenVX、Cuda或OpenCL等GPU专用并行计算语言，也能够考虑使用。

结论

在这个AI芯片百家争鸣的时代，不论是从云端（Cloud）到边缘（Edge）再到芯片（Chip），甚至连生态圈（Ecosystem）都已有完整的发展且快速成长中，同时网络上也有取之不尽的免费教学资源，因此正是Maker创做智能化的最佳时代。

俗话说：「没有作不到只有想不到。」善用工具、发挥创意，相信不久的未来，每一个人都会是最佳的AI应用创做者，就像在手机上开发程序同样简单。

各位Maker，就让咱们一块儿努力吧。

原文参考

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MTg0ODIzNA==&mid=2247484360&idx=3&sn=90d185e8509274a0c5415c089539cfc5&chksm=fb22e40dcc556d1b9c89a39c0ac068c0a1f5e6c047fbfd125ab842a9e0280a89879be4408463#rd