人工智能有多火？
日前，阿里巴巴达摩院发布了2022十大科技趋势，这是达摩院成立四年来第四次发布年度科技趋势，深度访谈近100位科学家，分析近三年来的770万篇公开论文、8.5万份专利，覆盖159个领域，挖掘其中热点及重点技术突破。其中第一条就是AI的科技应用，除此之外包括机器人、能源、医疗等另外三大趋势中AI也占据了重要位置，如此看来，仅人工智能相关内容就占据了4成。
当然这或许是阿里巴巴作为互联网企业的眼界定位所致，但不得不承认AI应用已经成为了当下我们生活的一部分。从智能家居到智能交通，哪怕是近年来火爆的量子计算、脑机接口、云原生、甚至“元宇宙”等等，这背后都离不开AI技术的支持。由此看来，面向数字化时代，谁掌握了AI技术，谁就能够掌握未来。而如何才能够掌握AI技术呢？答案就是学习，不断的学习。
如果仔细观察你会发现，我们身边不少AI技术都是通过嵌入式系统来实现的，比如家庭使用的智能音箱、扫地机器人，或者是出行中我们使用的辅助驾驶、包括办公室的各种智慧屏、智慧会议系统等等，都是AI技术和嵌入式系统相结合。从这个角度来说，未来的数字化时代也必然是AI 嵌入式系统的天下，而我们需要学习的就是如何实现将AI领域多种机器学习算法在嵌入式系统上的底层实现和优化技术。
一直以来，我们谈到的人工智能或许是基于PC甚至服务器来实现的，因此性能才是以往大家关注的重点，但是对于嵌入式系统来说，除了常规的计算和存储之外，对功耗、体积、计算能力和存储容量有较高要求，而不同领域的嵌入式系统受限于各白的应用需求，难以满足所有条件。因此，AI嵌入式系统也有着自身独特的应用环境，更需要差异化的解决方案。
其实目前在嵌入式系统中实现复杂机器学习算法有多条途径，包括基于通用GPU多处理器架构的方案、基于专用运算加速引擎的定制化方案，以及基于现有处理器对算法进行深度优化的方案等。这些技术方案各有优缺点，并且在不同领域得到了应用——
基于GPU的通用多处理器架构的方案通用性强、算力高，但代价是硬件成本高、功耗大；
基于专用运算加速引擎的定制化方案运算效率高，功耗可控，但运算结构相对固定，灵活性差；
基于现有处理器对算法进行深度优化的方案成本低，不需要专用或者定制化硬件，通用性强，但代价是需要手动对各案例逐个进行优化，开发难度高；
因此，针对不同的解决方案，我们也需要提供差异化的优化方案。日前，在关注的极术社区发现了由上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授应忍冬、上海交通大学电子信息与电气工程学院教授刘佩林共同编著出版的《AI嵌入式系统：算法优化与实现》，它提供了AI与嵌入式系统结合的解决方案。
作为电子与嵌入式系统设计丛书之一，该书得到了安谋科技的大力支持，并基于现有的嵌入式处理器系统和架构，通过不同层次的优化实现机器学习算法介绍，可以应用于GPU或者硬件加速引擎架构，比如基于变换域的快速卷积算法在GPU的底层运算库中得到应用、基于加减图的常数乘法运算能够方便地在芯片硬件设计中实现等等。
近年来的研究发现，很多神经网络架构中存在大量冗余的运算和参数，通过运算的简化和架构裁剪能够大大降低神经网络对计算性能和内存的需求，使得在嵌入式系统上实现它成为可能。为此，书中也注重讨论了基于统计学习和基于神经网络的机器学习算法在嵌入式系统上的实现，通过算法和例程介绍具体的优化手段。
全书共分为8个章节，其中包括了嵌入式软件编程模式与优化、机器学习算法概述、卷积运算优化、矩阵乘法优化、神经网络的实现与优化以及Arm平台上的机器学习变成等等。考虑到读者水平的差异化，编者还提供了补充的数据、列表和技术术语表，这样可以更好的帮助读者理解书中意图。当然，作为一本计算机应用的专业书籍，读者还是需要具备一定的机器学习算法和线性代数知识。
正如我们在文章开头提到的，AI应用已经成为未来时代发展的必然，而嵌入式系统以其庞大的保有量和广阔的应用场景也成为了我们生产、生活、工作、学习中不可或缺的重要元素，是数字化时代的积极参与者。掌握了AI嵌入式系统的应用方法，就可以帮助广大程序员和爱好者们更好的把握数字化技术，也可以推动并加速智能化时代的早日到来。
科学技术一直是人类文明进步的关键推动力，基础研究和创新突破能够极大地促进社会经济的发展。正如原中国科学院院长白春礼院士所说——目前，人类社会已步入以人工智能、虚拟现实、量子通信和计算等为主要特征的科技革命新时代。全球科学界需要加强科技合作，共同应对这些挑战，彻底改变人们的生活方式。
