首先，沒有人感到驚訝，深度學習仍然是該領域的主導力量。它從根本上改變了計算機視覺的可能性，以及我們?nèi)绾巫龅竭@一點。它使開發(fā)更多地由數(shù)據(jù)驅(qū)動而不是代碼驅(qū)動，它改變了我們使用的工具和技術(shù)。但數(shù)據(jù)是一種痛苦。你從哪里得到它?你需要多少?你如何得到更多?你怎么知道你有正確的數(shù)據(jù)?

復雜的視覺管道

其次，盡管發(fā)生了深度學習革命，但產(chǎn)品開發(fā)人員越來越意識到深度神經(jīng)網(wǎng)絡 (DNN) 本身并不能構(gòu)成產(chǎn)品?，F(xiàn)實世界的產(chǎn)品需要復雜的視覺管道，通常包括相機和圖像處理、DSP、卡爾曼濾波器、經(jīng)典計算機視覺，甚至可能是多個 DNN，所有這些都以正確的方式組合在一起以獲得您需要的結(jié)果。

民主化發(fā)展

第三個趨勢是民主化。開發(fā)嵌入式視覺應用程序比以往任何時候都容易;由于工具和庫的激增，您不必在匯編或 C 語言中從頭開始開發(fā)算法。Edge Impulse就是一個很好的例子，它提供易于使用的軟件工具，使開發(fā)人員能夠快速輕松地開發(fā) AI模型并將它們部署在低成本的微處理器上——只需要很少的編碼。

此外，我們開始看到供應商加緊支持整個管道(萊迪思和高通就是很好的例子)。不難想象，在未來，一家擁有強大工具用于管道的一個組件(例如 DNN)但其他關(guān)鍵部分沒有任何東西會失去市場份額的半導體公司將失去提供更完整解決方案的競爭對手的市場份額。

實用系統(tǒng)的興起

第四個是我所說的該領域的成熟：我們正在超越“哇，這太酷了”階段，并且正在詢問我們?nèi)绾我陨虡I(yè)上可行和可維護的方式部署這項技術(shù)。

容器化就是一個很好的例子。十多年來，該方法一直是云開發(fā)中的最佳實踐，但我們開始看到它被用于加速實際嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)，包括視覺和人工智能系統(tǒng)(它們帶來了自己的挑戰(zhàn)，可能會頻繁出現(xiàn)-空氣模型更新)。

同樣，安全和隱私的幽靈也在抬頭。我們?nèi)绾卧O計能夠抵御黑客攻擊并保護用戶隱私的系統(tǒng)?與此相關(guān)的是，我們?nèi)绾螡M足功能安全要求——實際上，我們甚至如何測試這些東西?這些問題在科學博覽會項目中不會出現(xiàn)，但在您將真實產(chǎn)品運送給認真的客戶時確實會出現(xiàn)。

處理器豐富

第五，老實說，處理器財富的尷尬。一兩年前，我觀察到我們正處于人工智能處理器的寒武紀爆發(fā)期。今天，如果有的話，這種趨勢已經(jīng)加速并蔓延開來：似乎每個制造處理器的人——無論是一美元的 MCU 還是大型、多核、多 GHz 的本地服務器處理器——都針對邊緣 AI 和視覺應用程序.

也就是說，這是一個很大的空間，處理器公司通常在性能、價格和功率方面針對不同的區(qū)域。對于系統(tǒng)開發(fā)人員來說，雖然有很多選擇，但選擇起來可能具有挑戰(zhàn)性，尤其是當您不僅要考慮技術(shù)因素(例如性能和功耗)，還要考慮其他關(guān)鍵問題，例如價格、業(yè)務和供應鏈風險時。

如果這里有一個大趨勢，那就是：我們生活在嵌入式視覺創(chuàng)新的黃金時代?，F(xiàn)在是構(gòu)建基于視覺的產(chǎn)品的最佳時機。