AI视觉技术的发展与创新

目前，AI领域的许多研究集中于从视觉系统中分析图像的能力。其中，人工神经网络成为了最热门的研究领域。神经元之间连接的拓扑结构、所使用的聚合函数、阈值函数和反向传播方法等数学模型都是人工智能领域的一部分，被我们称为“深度学习”，并被分成两部分——训练和推理。如果训练正确执行，神经网络将提供非常类似于训练数据集的输入值的输出响应。推理机是一种软件算法，对应于演绎推理的仿真。该软件通常嵌入在智能家居设备当中。

在过去几年中，深度学习在智能家居领域非常成功。基于图像的技术包括面部识别、虹膜和手势监控、对象和自由空间检测，以及最近的行为识别。据预测，到2025，AI市场将以50%的年复合增长率（CAGR）增长，收入主要集中在使用智能视觉技术上。

人工智能的发展也离不开专门的硬件的开发。值得注意的是，视觉处理器的设计者和建造者，还通过嵌入式操作系统和/或SDK（软件开发工具包）提供软件层。这样就能很容易地实施软件解决方案，并允许硬件最大限度地发挥功能，同时还要求特定平台开发技能，需要使用如Arm的embedOS、NVIDIA的Jetson、Xilinx的XSDK以及CEVA公司的CDNN等工具。为嵌入式系统开发AI的公司，在开发其解决方案并设计与众不同类型的硬件兼容时，必须考虑这个强加的软件层。