AIoT for Beginner — Introduce

Published in

AIoT Taipei

4 min readApr 4, 2019

1. 前言

筆者曾經擔任關於AIoT通識課程的講者，此門課是開放給所有科系的人選修的，來上課的大部分學生都只知道 AI 卻不知道 IoT，或是知道這兩者卻不知道如何入門，於是這邊會簡單介紹一下什麼是AIoT。

2. AIoT = AI +IoT

AIoT從字面上來看便是AI (人工智慧) 與IoT (物聯網) 的疊加。

2–1. AI

AI 也就是大家熟知的人工智慧(Artificial Intelligence) ，通指由人製造出來的智慧，現今人工智慧大部分著重於機器視覺 (Computer Version )與語音 (Speech) 兩種

這兩種又代表了兩個很大的學門捲積神經網路 (CNN) 以及循環神經網路 (RNN) 兩種當然這其中也有很多混用的方式，筆者建議大家初學者不要侷限在某一種，因為是初學者，我們只要先知道如何去使用它就好。

2–2. IoT

IoT (Internet of Things)又指物聯網，最簡單的概念就是萬物互聯，將所有終端設備都連接上網。

而物聯網的物例如:感測器，一些終端裝置如家電或是微電腦等

連接上網又有甚麼好處呢?

我們便可以透過網路就取用到這些終端裝置提供的資訊，像是獲取你使用電風扇的時間，或是車子輪胎的胎壓等等，便可以透過數據來使生活更加便利。

這些終端裝置將會收集大量的數據，我們便需要進行處理甚至是預測便會達到，在產業面上，自駕車，智慧音箱，無人車等大多屬於AIoT範疇

AI +IoT =AIoT

3. AIoT 的生態以及挑戰

以往的AIoT通常通過網路傳送至遠端主機以進行分析，但是在科技的日新月異下，傳送至終端會有許多問題，例如:封包遺失，時間過長，不具有即時性以及頻寬不夠等等的問題。

而最大一部分的問題是目前網路不是覆蓋至所有地區，任何情況，還是會被阻擋，有些具有即時性的裝置不能有這種疑慮。

於是為了解決這個問題現今的AIoT逐漸向所謂的邊緣運算也就是所謂的edge computing靠攏，邊緣運算也就是在邊緣裝置(也就是終端裝置)進行處理，並且即時進行運算，這很大一部分也要歸功於硬體能力的增長。

而相較於傳統回傳至伺服器的做法，現在的AIoT更強調:

a. 低運算量

畢竟終端裝置通常都要具有微型化且耗電量要低，無法像一般電腦那樣處理大量數據，所以設計的程式便是需要低運算量的特點，讓系統能正常運行。

在低運算量的要求下，準確度便不能達到使用高強度伺服器運算過後的結果，所以會focus在盡量讓準確度不要下降太多且又符合使用需求的情況，而不是一昧地強調超高準確率。

由於終端裝置的大小需求，硬體效能也不會過高，速度便也需要應付運算要求，如果終端裝置運算速度低於回傳至伺服器再回傳回來，那其效益性也會降低

AIoT =速度+合理的準確度+低運算量

整體相較於目前運用強大硬體暴力破解的AI技術，更容易打入產業鏈。

4. 入門開發板

現今市面已經有不少得開發板or其它相關套件供大家選擇，例如：

(1) Raspberry pi

(2) Jetson Nano

(3) Edge TPU

(4) Intel Movidius

由於筆者手上只有 Raspberry Pi 跟 Jetson Nano，所以之後的教學會以此兩種板子為主，如果想跟筆者一起探索AIoT世界的讀者們，希望也能準備好此兩種板子之一喔～

下一篇將會帶大家了解如何做一個自己的語音裝置，敬請期待！

PS: 如果想做圖片or影像辨識裝置的讀者們不要急喔，講完語音裝置後就會進入辨識裝置囉。