你知道我們生活中常見的物聯網智能設備融合AI技術後，會給我們帶來什麼樣的智能交互體驗？在我們指尖觸碰的那一剎那背後隱藏的代碼世界又是怎麼樣的呢？
今天就來和大家說說IoT智能設備輕鬆實現AI的奧祕!
AIoT，智能化升級的最佳通道
AIoT，對我們來說已經不是一個陌生的詞彙了，隨着深度學習的蓬勃發展和5G萬物互聯時代的到來，越來越多的人將AI與IoT結合到一起，而 AIoT已經成爲傳統行業智能化升級的最佳通道，是物聯網發展的必然趨勢。
AI和IoT相互交融產生的魔力，讓許多智能產品及智能應用成爲無窮想象的“潛力股”。比如智能音箱中的語音喚醒，家庭監控裏的人臉識別，可穿戴設備上的AI計步等等，已經驗證物聯網產品融入人工智能，升級成了智能設備後的“威力”。
但，物聯網AI 開發者的“痛”，你遇到過麼？
很多AI開發者開發者在訓練得到AI模型之後，必須得在設備上實現模型的推理才能獲得相應的AI能力，但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味着，開發者還得有一套對應的推理框架才能真正實現AI與IoT設備的結合。
另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統算法，不過真正用到實際產品中卻要面臨計算量大，內存佔用高，算法延時長的問題，而IoT設備又往往有算力低、內存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。
IoT設備中嵌入AI能力實現產品的智能升級，已經是AIoT行業發展的重要通道，那怎樣才能實現AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設備裏，讓它可以輕鬆運行起來呢？成爲了AI開發者遇到的棘手難題。
LiteAI四大"殺手鐗"，解鎖物聯網設備AI 開發難關
l LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優化及執行三個方面向開發者呈現如何在IoT設備上實現AI模型的推理全流程，並結合智能設備AI開發的案例，展示AI部署全過程。
l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現更合理的內存管理算法，最大化內存複用率，絕大部分場景下達到內存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發者選擇，進一步減少內存佔用。
l LiteAI採用算子融合、SIMD指令加速、循環分支細化及Cache分塊等技術手段，優化AI網絡算子性能，加速模型推理，充分發揮ARM CPU算力。
l LiteAI推理引擎純C語言實現，無第三方依賴，極爲適合IoT產品部署；採用代碼化模型執行函數設計，僅編譯鏈接有用算子，完全剔除其他所有無用算子，基本無冗餘代碼，實現代碼段空間佔用最小化。
觀看直播，聽聽專家怎麼說IoT智能設備裏的AI奧祕
點擊這裏，瞭解更多精彩內容