AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)運營(yíng)涉及到的軟硬件技術(shù)有哪些？

比算法更難得是算法的思想，比編程工具更難的是編程的思維，比做產(chǎn)品更難的是產(chǎn)品的夢(mèng)想。本文主要詳細闡述AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)運營(yíng)必知的軟硬件技術(shù)。

一、AI產(chǎn)品運營(yíng)對基礎關(guān)系的安排 

1. 智能軟硬件與軟件和硬件

在A(yíng)I產(chǎn)品里沒(méi)有純粹單獨的軟件和硬件，應該系統來(lái)看，把軟件和硬件看成是AI賦能的智能軟硬件。
 

 

2. 算法和數據

算法和數據是魚(yú)和水的關(guān)系。AI時(shí)代里算法跟傳統算法的區別在于A(yíng)I的算法是對人腦的模擬，是一種智能。AI是在大量的樣本數據基礎上，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法訓練數據，建立了輸入數據和輸出數據之間的映射關(guān)系，其最直接的應用是在分類(lèi)識別方面。

AI算法使得解決問(wèn)題的步驟智能，數據使得算法得到訓練從而實(shí)現算法所構建的商業(yè)模式！

3. 服務(wù)端和應用端

服務(wù)端和應用端是相對的。

開(kāi)發(fā)應程序調操作系統的API， 操作系統的API有（創(chuàng )建線(xiàn)程、 讀寫(xiě)文件【讀、寫(xiě)、偏移到指定地址】、 網(wǎng)絡(luò )通信、 圖形渲染），那么操作系統就是應用程序的服務(wù)端。

而寫(xiě)一個(gè)常規的小程序或者APP，前端用戶(hù)界面上需要的數據就是分別通過(guò)WEB程序調用瀏覽器功能接口然后OS向后臺服務(wù)端發(fā)請求傳數據。

另外web程序員，和底層嵌入式程序員理解的服務(wù)端和應用端還有差別，這里產(chǎn)品經(jīng)理明了這種關(guān)系即可。服務(wù)端即底層就是功能的實(shí)現者， 應用端上層就是功能的使用者，這一關(guān)系利于產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中需求時(shí)間安排規劃。

二、站在硬件肩旁上賦能硬件

智能軟硬件是指通過(guò)將硬件和軟件相結合，對設備進(jìn)行智能化創(chuàng )造或者改造。而智能軟硬件移動(dòng)應用端則是軟件，通過(guò)應用連接智能硬件，操作簡(jiǎn)單、開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)便，各式應用層出不窮，也是企業(yè)獲取用戶(hù)的重要入口。例如：新零售的店鋪，智能販賣(mài)機等！

創(chuàng )造和改造對象可能是電子設備，例如：手表、電視和其他電器；也可能是以前沒(méi)有電子化的設備，例如：門(mén)鎖、茶杯、汽車(chē)甚至房子。

智能軟硬件已經(jīng)從可穿戴設備延伸到智能電視、智能家居、智能汽車(chē)、醫療健康、智能玩具、機器人等領(lǐng)域。比較典型的智能軟硬件包括Google Glass、三星Gear、FitBit、麥開(kāi)水杯、咕咚手環(huán)、Tesla、無(wú)屏電視等。
 

 

1. 智能軟硬件的特征

信息的獲取和交互智能軟硬結合

2. 智能硬件的組成

（1）傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿(mǎn)足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。

（2）控制器

控制器是指按照預定順序改變主電路或控制電路的接線(xiàn)和改變電路中電阻值，來(lái)控制電動(dòng)機的啟動(dòng)、調速、制動(dòng)和反向的主令裝置。

由程序計數器、指令寄存器、指令譯碼器、時(shí)序產(chǎn)生器和操作控制器組成，它是發(fā)布命令的“決策機構”，即完成協(xié)調和指揮整個(gè)計算機系統的操作。例如：一般功能的叫MCU單片機，復合功能的叫操作系統OS！

首先，控制器在智能硬件中一般叫做芯片，AI與CPU比較在架構和功能特點(diǎn)上有著(zhù)非常大的區別。

傳統的CPU運行的所有的軟件是由程序員編寫(xiě)，完成的固化的功能操作，其計算過(guò)程主要體現在執行指令這個(gè)環(huán)節。但與傳統的計算模式不同，人工智能要模仿的是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，從最基本的單元上模擬了人類(lèi)大腦的運行機制。它不需要人為的提取所需解決問(wèn)題的特征，或者總結規律來(lái)進(jìn)行編程。

AI一般包含機器學(xué)習和深度學(xué)習，但不管是機器學(xué)習還是深度學(xué)習都需要構建算法和模式，以實(shí)現對數據樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。

因此，AI芯片需要具備高性能的并行計算能力，同時(shí)要能支持當前的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法。傳統CPU由于計算能力弱，支撐深度學(xué)習的海量數據并行運算，且串行的內部結構設計架構為的是以軟件編程的方式實(shí)現設定的功能，并不適合應用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的自主迭代運算。

傳統CPU架構往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個(gè)神經(jīng)元的處理，在A(yíng)I芯片上可能只需要一條指令就能完成。
 

 

其次，解讀主流的人工智能芯片。

AI的高級階段是深度學(xué)習，而對于深度學(xué)習過(guò)程則可分為：訓練和推斷兩個(gè)環(huán)節。

訓練環(huán)節通常需要通過(guò)大量的數據輸入或采取增強學(xué)習等非監督學(xué)習方法，訓練出一個(gè)復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。訓練過(guò)程由于涉及海量的訓練數據和復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，需要的計算規模非常龐大，通常需要GPU集群訓練幾天甚至數周的時(shí)間，在訓練環(huán)節GPU目前暫時(shí)扮演著(zhù)難以輕易替代的角色。

推斷環(huán)節指利用訓練好的模型，使用新的數據去“推斷”出各種結論，如視頻監控設備通過(guò)后臺的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，判斷一張抓拍到的人臉是否屬于黑名單。雖然推斷環(huán)節的計算量相比訓練環(huán)節少，但仍然涉及大量的矩陣運算。

在推斷環(huán)節，除了使用CPU或GPU進(jìn)行運算外，FPGA以及ASIC均能發(fā)揮重大作用。目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及類(lèi)腦芯片為主。

FPGA：即專(zhuān)用集成電路，一種集成大量基本門(mén)電路及存儲器的芯片，可通過(guò)燒入FPGA配置文件來(lái)來(lái)定義這些門(mén)電路及存儲器間的連線(xiàn)，從而實(shí)現特定的功能。而且燒入的內容是可配置的，通過(guò)配置特定的文件可將FPGA轉變?yōu)椴煌奶幚砥?，就如一塊可重復刷寫(xiě)的白板一樣。

FPGA有低延遲的特點(diǎn)，非常適合在推斷環(huán)節支撐海量的用戶(hù)實(shí)時(shí)計算請求，如語(yǔ)音識別如LineLian2017年打造的裸眼3D試衣鏡所采用的芯片。

ASIC：即專(zhuān)用集成電路，不可配置的高度定制專(zhuān)用芯片。特點(diǎn)是需要大量的研發(fā)投入，如果不能保證出貨量其單顆成本難以下降，而且芯片的功能一旦流片后則無(wú)更改余地，若市場(chǎng)深度學(xué)習方向一旦改變，ASIC前期投入將無(wú)法回收，意味著(zhù)ASIC具有較大的市場(chǎng)風(fēng)險。但ASIC作為專(zhuān)用芯片性能高于FPGA，如能實(shí)現高出貨量，其單顆成本可做到遠低于FPGA。

GPU：即圖形處理器。最初是用在個(gè)人電腦、工作站、游戲機和一些移動(dòng)設備上運行繪圖運算工作的微處理器，可以快速地處理圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)。后來(lái)科學(xué)家發(fā)現，其海量數據并行運算的能力與深度學(xué)習需求不謀而合，因此，被最先引入深度學(xué)習。

GPU之所以會(huì )被選為超算的硬件，是因為目前要求最高的計算問(wèn)題正好非常適合并行執行。一個(gè)主要的例子就是深度學(xué)習，這是人工智能（AI）最先進(jìn)的領(lǐng)域。
 

 

3. 智能硬件生產(chǎn)流程

智能軟硬件的開(kāi)發(fā)流程介紹

（1）需求調研及分析

凡是開(kāi)發(fā)產(chǎn)品類(lèi)的，都需要進(jìn)行完成的市場(chǎng)調研，智能硬件也是一樣，通過(guò)面向群體來(lái)收集有用的價(jià)值，從而對產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的導向及功能要求有明確的方向。

（2）產(chǎn)品原型設計

對于該產(chǎn)品的硬件、原件、結構進(jìn)行開(kāi)發(fā)，完成后進(jìn)行聯(lián)調測試，如果中途出現問(wèn)題，需要重新設計，若通過(guò)進(jìn)行組裝及測試。

（3）試產(chǎn)階段

小批量的進(jìn)行產(chǎn)品試產(chǎn)，進(jìn)行產(chǎn)品認證。

（4）產(chǎn)品運營(yíng)硬件市場(chǎng)化量產(chǎn)階段

一般情況下，需要等到一些認證做完，接到正式訂單才會(huì )開(kāi)始大規模生產(chǎn)。