AI产品运营必知的五个软硬件技术！

1.智能软硬件和软硬件在人工智能产品中没有纯粹单独的软硬件，特别是产品经理应该系统地看待软硬件作为人工智能授权的智能软硬件。例如，单片机通常被视为硬件，但我们使用单片机Arduino。Arduino板上的微控制器可以通过Arduino的编程语言编写程序，编译成二进制文件，并将其烧录到微控制器中，程序本身就是软件部分。其它AI产品部件也类似于STM32、瑞芯微3288等。单片机只是一个例子，现在这么大的数据量单片机是无法处理的，人工智能不仅在单片机上运行，X86，服务端也有。人工智能软件相当于人脑，硬件相当于人体！因此离开软件硬件没有灵魂，离开硬件软件没有肉体！目前，人工智能硬件主要用于收集数据和计算能力！2.算法和数据有人说算法很重要，因为它反映了技术水平和控制数学知识的能力；有人说数据很重要，没有如何实现数据算法的效果。事实上，在与工程院院士杨山林的学生讨论后，LineLian发现算法和数据是鱼和水之间的关系。人工智能时代算法与传统算法的区别在于，人工智能算法是对人脑的模拟，是一种智能。人工智能是基于大量样本数据，通过神经网络算法训练数据，建立输入数据和输出数据之间的映射关系，其最直接的应用是分类识别。例如，训练样本的输入是语音数据，训练后神经网络的功能是语音识别。如果训练样本输入是人脸图像数据，则训练后的功能是人脸识别。人工智能算法使解决问题的步骤智能化，数据使算法得到训练，从而实现算法构建的商业模式！3.服务端与应用端服务端和应用端相对。开发应程序调整操作系统的API。操作系统的API包括(创建线程、阅读和写作文件[阅读、写作和偏移到指定地址]、网络通信，图形渲染)，那么操作系统就是应用程序的服务端。写一个传统的小程序或应用程序，前端用户界面所需的数据是通过WEB程序调用浏览器功能接口，然后OS向后台服务端发送请求传输数据。此外，web程序员不同于底层嵌入式程序员理解的服务端和应用端。在这里，产品经理可以理解这种关系。服务端是功能的实现者，应用端的上层是功能的用户，有利于产品开发过程中所需的时间安排和规划。人工智能产品经理了解基本关系，可以更好地协调资源，补充Team的不足，提高产品的生命效率！二、站在硬件肩上赋能硬件智能软硬件，是指将硬件与软件相结合，智能创造或改造设备。智能软硬件移动应用端是连接智能硬件的软件，操作简单，开发简单，各种应用源源不断地涌现，也是企业获取用户的重要入口。例如：新零售店、智能自动售货机等！创建和改造的对象可能是电子设备，如手表、电视和其他电器；或者以前没有电子设备，如门锁、茶杯、汽车甚至房子。智能软硬件已从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗保健、智能玩具、机器人等领域。GoogleGlasss包括典型的智能软硬件、三星Gear、FitBit、麦开水杯，咕咚手环，Tesla、无屏电视等。2.智能硬件的组成（1）传感器传感器是一种检测装置，可以感受到测量的信息，并将感觉到的信息转换为电信号或其他形式的信息输出，以满足信息传输、处理、存储、显示、记录和控制的要求。例如：检测距离的声波传感器，寻找轨道的红外传感器，通信蓝牙，NB-物联网传感器等等！(2)控制器控制器是指控制电机启动、调速、制动和反向的命令装置，按照预定的顺序改变主电路或控制电路的接线和电阻值。它由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序生成器和操作控制器组成。它是发布命令的“决策机构”，即协调和指挥整个计算机系统的操作。比如一般功能叫MCU单片机，复合功能叫操作系统OS！首先，在智能硬件中，控制器通常被称为芯片，人工智能和CPU在结构和功能特性上有很大的不同。传统CPU运行的所有软件都是由程序员编写的固化功能操作，其计算过程主要体现在执行指令上。然而，与传统的计算模式不同，人工智能模仿人脑的神经网络，从最基本的单元模拟人脑的运行机制。编程不需要人工提取需要解决的问题的特征，也不需要总结规则。人工智能一般包括机器学习和深度学习，但机器学习和深度学习都需要构建算法和模式，以实现数据样本的重复操作和训练，降低人工理解功能原理的要求。因此，人工智能芯片需要具有高性能的并行计算能力，并支持当前的各种人工神经网络算法。由于计算能力弱，传统CPU支持深度学习的大量数据并行运算，串行的内部结构设计架构旨在通过软件编程实现设定的功能，不适用于人工神经网络算法的独立迭代运算。传统的CPU架构通常需要数百甚至数千个指令来处理一个神经元，而人工智能芯片可能只需要一个指令。第二，解读主流人工智能芯片。人工智能的高级阶段是深度学习，深度学习过程可分为训练和推断两个环节。一个复杂的深度神经网络模型通常需要通过大量的数据输入或强化学习等非监督学习方法进行训练。由于训练过程涉及大量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，所需的计算规模非常大，通常需要几天甚至几周的GPU集群训练。目前，GPU在训练环节中起着不可替代的作用。推理链接是指利用培训模型和新数据“推断”各种结论，如视频监控设备通过背景的深度神经网络模型来判断捕获的脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量比训练环节少，但仍涉及大量矩阵操作。FPGA和ASIC除了使用CPU或GPU进行操作外，还可以发挥重要作用。目前，GPU基本上是主流人工智能芯片、FPGA、以ASIC和类脑芯片为主。FPGA：也就是说，专用集成电路是一种集成大量基本门电路和存储器的芯片，可以通过燃烧FPGA配置文件来定义这些门电路和存储器之间的连接，从而实现特定的功能。此外，燃烧的内容是可配置的。FPGA可以通过配置特定文件转换为不同的处理器，就像一块可重复刷写的白板一样。FPGA具有低延迟的特点，非常适合在推断环节支持大量用户的实时计算请求，如LineLian2017年制作的裸眼3D试衣镜等语音识别芯片。由于FPGA适用于低延迟流式计算密集型任务处理，这意味着FPGA芯片可以向与大量用户并发的云推断。与GPU相比，它具有计算延迟较低的优点，可以提供更好的消费者体验。在这一领域，主流制造商包括Intel、亚马逊、百度、微软和阿里云。ASIC：即专用集成电路，高度定制专用芯片，无法配置。其特点是需要大量的研发投资。如果不能保证单个成本的出货量，芯片的功能一旦流动，就没有改变的空间。如果市场深度学习方向发生变化，ASIC的早期投资将无法回收，这意味着ASIC有更大的市场风险。但ASIC作为一种特殊的芯片，其性能高于FPGA，如果能实现高出货量，其单个成本可以远低于FPGA。谷歌推出的TPU是ASIC芯片，针对深度学习加速，TPU安装在AlphaGo系统中。然而，谷歌推出的第一代TPU只能用于推断，而不是训练模型。然而，随着TPU2.0的发布，新一代TPU不仅可以支持推断，还可以有效地支持训练环节的深度网络加速。根据谷歌披露的测试数据，谷歌在自己的深度学习翻译模型实践中需要一整天的训练时间，如果在32个顶级GPU上并行训练，而在TPU2.0上，一个TPUPod的八分之一(TPU集群，每64个TPU组成一个Pod)可以在6小时内完成同样的训练任务。GPU：也就是图形处理器。微处理器最初用于个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备，可以快速处理图像上的每个像素点。后来，科学家们发现，其海量数据并行运算的能力与深度学习的需要不谋而合，因此，它首先被引入深度学习。GPU之所以被选为超算硬件，是因为目前要求最高的计算问题非常适合并行执行。一个主要的例子是深度学习，这是人工智能（AI）最先进的领域。基于神经网络的深度学习，神经网络是一个巨大的网络结构，节点连接非常复杂。训练神经网络学习，就像我们的大脑在学习时建立和增强神经元之间的联系一样。从计算的角度来看，这个学习过程可以并行，所以可以用GPU硬件加速。这种机器学习需要很多例子，也可以通过并行计算加速。GPU上的神经网络训练比CPU系统快很多倍。目前，全球70%的GPU芯片市场都被NVIDIA占据，谷歌、微软、亚马逊等巨头也通过购买NVIDIAGPU产品来扩大其数据中心的人工智能计算能力。3.智能硬件生产过程智能软硬件开发过程介绍（1）所有开发产品的需求研究和分析，都需要完成市场研究，智能硬件也是如此，通过集团收集有用的价值，从而对产品开发的方向和功能要求有明确的方向。（2）产品原型设计开发产品的硬件、原件和结构，完成后进行联合调整试验。如果中途出现问题，如果通过组装和测试，则需要重新设计。(3)试生产阶段小批量进行产品试生产和产品认证。(4)产品运营硬件市场化量产阶段一般需要等到一些认证完成，接到正式订单后才能开始大规模生产。3、站在软件肩膀上赋能软件。在上面的第二节中，硬件本身并不是纯硬件，包括软件部分和必不可少的部分。软件包括系统软件和应用软件，系统软件是软件软件，是软件运行的平台，应用软件是为完成特定产品业务运行而编写的软件。常用的系统软件有操作系统（DOS、WINDOWS、UNIX、OS/2）、数据库管理系统（FoxPro、DB-2、Access、SQL-server）、编译软件（VB、C 、JAVA）。应用软件有文字处理软件（WORD、WPS）、信息管理软件，辅助设计软件（CAD）、软件的实时控制(CAM)。再例如：APP、小程序属于应用软件，Android/IOS等属于系统软件。软件流程一般如下图所示：人工智能所需的智能软硬件流程：4、以智能家居智能软硬件产品为例。本节以智能家居整体结构设计、芯片选择和模块设计的实践经验为例，讨论了智能软硬件产品的建设过程。首先，下图显示了作者交易的智能家居整体结构图：以下是整体结构图分析：Android手机终端在连接到4G或WIFI的情况下通过向服务器发送HTTP请求完成信息查询和任务设置。云服务器根据用户需要提供必要的数据，并将相应的任务更新到数据库。嵌入式智能设备通过WIFI模块AT与服务器进行Socket通信，服务器端使用基于JavaNIO的框架实现Socket连接。Android手机终端和智能设备通过不同的服务器进行通信，Android手机终端通过http协议与服务器进行通信，服务器提供基于socket与服务器连接的REStfulAPI。在同一台机器上部署两台服务器，通过MYSQL数据库进行中间桥接，实现数据共享。下图为具体模块结构图：MCU负责整个模块的控制；WIFI模块实现模块的无线连接，集成TCP/IP协议，与服务器交换数据；继电器实现开关控制，弱电控制强电；湿度、温度、亮度模块根据不同模块的功能选择，实现不同数量的测量。限位检测用于检测电机运行的位置和状态，从而在宠物喂养过程中实现机械控制和定量喂养；RTC时钟为系统运行提供时间参考；FRAM保存配置数据，即使在断电后也可以执行之前设置的任务；基本用户界面提供现场控制，使用户能够直接操作模块；AC/DC电源直接由220V或DC供电，可根据外部公开选择。其次，芯片选型。其次，芯片选择。以M451LG6AE为主控芯片，M451LG6AE为32位单片机。基于M4核心，RAM和Flash足以满足操作程序的要求。SPI和I2C有多个串口，支持硬件，通信方便，AD可以测量某些状态量。采用DTH11测量温湿度，集温湿度检测功能于一体，接口为单线串口。节省IO，用DS18B20测量大范围的温度，测温范围广，密封包装，可测量液体温度，多并联。电阻湿度传感器用于测量土壤湿度。

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