在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)的驅(qū)動下，最近幾年，人們的生活品質(zhì)呈現(xiàn)出明顯的快速迭代。尤其是2020年的新冠疫情，及之后的后疫情時代，迅速拓寬和激活了我們?nèi)碌纳罘绞健６桃曨l的崛起，讓數(shù)據(jù)更是呈現(xiàn)指數(shù)級增長。這些海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的做法是上傳至云端，運用人工智能技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行云管理、云托管、云挖掘。不過，隨著數(shù)據(jù)的激增，運算量實在太大，已經(jīng)面臨無法負(fù)荷的挑戰(zhàn)。解決的辦法就是把運算直接轉(zhuǎn)移到終端或是邊緣計算。

因為目前AI大多將數(shù)據(jù)存放在終端進行運算，也會有一些AI模型需要存放在終端，通常都是存放在NOR Flash或者是NAND Flash上面。使用情境就是把AI模型快速的從閃存讀取出，再傳到DRAM/SDRAM 或者HyperRAM做一些運算。所以, “讀取速度”成為了很重要的考量點。

如果AI的模型是比較小，容量比較小，NOR Flash其實在小容量讀取上是非?？焖俚?，是一個不錯的選擇。但是如果隨著添加的功能越來越多，或者是需要識別的東西越來越復(fù)雜的時候，AI模型所占的容量就會比較大。此時，在大容量的情況下，NAND Flash的讀取速度相比于NOR Flash更快。所以在這樣的使用場景上，就要去可以選擇不同容量的NOR搭配不同容量的NAND，同時滿足小容量與大容量的快速讀取。

當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)的增勢并未顯露放緩跡象。去年世界物聯(lián)網(wǎng)大會上的數(shù)據(jù)顯示，2020年底中國物聯(lián)網(wǎng)數(shù)量已達45.3億個，預(yù)計到2025年時將超80億個。如今，管理者也愈發(fā)密切地關(guān)注如何通過如優(yōu)化運輸?shù)确绞礁玫亟?jīng)營自身業(yè)務(wù)，而合理地放置傳感器則有助于推動這一進程。萬物互聯(lián)將極大提升市場對“優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸”的需求，高性能、高可靠性和智能化將成為綜合布線首要指標(biāo)。

5G 技術(shù)不斷發(fā)展極大地推動了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，但也帶來了成本增加、網(wǎng)絡(luò)與信息安全等一系列問題。相信隨著5G 技術(shù)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，相關(guān)芯片與通信模塊的價格也會不斷降低，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全防護與處理海量數(shù)據(jù)的能力也會不斷提升，而隨著5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的不斷擴大，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景也一定會有更為廣闊的發(fā)展空間。

5G對物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展具有積極的推動作用。盡管，當(dāng)前的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)所使用的無線電通信技術(shù)已經(jīng)能夠滿足智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等絕大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)場景的應(yīng)用，但現(xiàn)有的無線電通信技術(shù)還難以達到5G的傳輸速率以及其所連接的設(shè)備規(guī)模。5G技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)中，一方面能夠為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用提供高速率、低時延的通信網(wǎng)絡(luò)，以滿足車聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等對于網(wǎng)絡(luò)速率與可靠性具有較高要求的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景 ;另一方面隨著5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的不斷擴大及其所接入的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增加，也為智慧城市的建設(shè)以及實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、無人機的遠(yuǎn)程控制供了必要的通信技術(shù)條件。

嵌入式人工智能行業(yè)的發(fā)展，離不開人才的培養(yǎng)。華清遠(yuǎn)見作為全國性知名高端IT教育集團，長期以來致力于嵌入式技術(shù)人才培養(yǎng)，推出升級版嵌入式人工智能高端課程。在這里有豐富的課程資源，有企業(yè)真實實戰(zhàn)案例與項目，有完整的線上教學(xué)平臺、全面的教學(xué)質(zhì)量管控體系，以強大的研發(fā)底蘊及良好口碑，獲得眾多學(xué)員、企業(yè)、高校的高度贊譽。

鑒于當(dāng)前的嵌入式人工智能的局限性，現(xiàn)在的芯片廠商在這方面是下足了功夫，新的人工智能芯片在不斷的研發(fā)和推出。嵌入式人工智能芯片的核心是半導(dǎo)體及算法。嵌入式人工智能硬件主要是要求更快指令周期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元芯片，且須與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合。