人工智能是计算机科学的一个关键分支，专注于使机器能够处理传统上需要人类智能的复杂任务。这一雄心勃勃的目标是人工智能的核心，开启了一个技术能力和创新的新时代。
人工智能的核心包括各种子领域，包括机器学习、自然语言处理(如生成式人工智能)、计算机视觉、知识表示和推理等。这些领域中的每一个都有助于创造能够以模仿人类认知功能的方式学习、解释和互动的机器。
人工智能的概念很广泛，包含了一系列的想法，从人工智能本身的总体保护伞到机器学习和深度学习等特定子集。这些关系说明了开发能够自主学习和适应的技术的结构化方法，标志着在探索创建智能系统的过程中迈出了重要的一步。
这个基础为各种各样的应用和技术进步奠定了基础，有望彻底改变我们与机器交互的方式，并在数字时代理解智能。
人工智能可以通过哪些方式用于嵌入式系统，特别是资源有限的物联网设备，以增强其功能？
物联网设备构成了一个由互连设备组成的网络，能够感知、收集和传输与其环境相关的数据以执行特定任务，这一概念已得到广泛认可。物联网的概念很广泛，设备通常拥有有限的资源，特别是日常活动中使用的资源。这些设备的优点在于其便携性、弹性以及无需充电甚至无需使用电池即可长时间运行的能力。
从历史上看，机器学习的实践通常需要物联网设备收集数据，然后将其传输到服务器进行分析。然后，服务器进行必要的推理计算以生成预测。这种方法可能被认为适合原始数据有限和模型复杂的场景。尽管如此，还是有一些潜在的缺点需要考虑。
网络带宽的利用将持续存在于大数据的传输中。为了促进近乎实时的机器学习计算，传感器必须维持与服务器的不间断连接。为了满足通过网络传输大量未处理数据的需求，可以实施边缘计算（也称为边缘人工智能），其中数据存储和某些计算在更靠近用户或物联网设备的网络外围执行。
硬件技术和机器学习技术的进步为在边缘设备上有效运行深度机器学习模型创造了机会。然而，涉及复杂性的任务，例如目标检测、自然语言处理和模型训练，仍然需要使用高性能计算机。在这种情况下，通常会收集数据并将其传输到服务器以进行进一步分析和处理。
在低功耗设备上实施机器学习算法有很多好处。
减少原始数据所需的数据传输容量。通信减少通常会导致功耗降低，但可能仍需要发送某些信息（例如预测结果）。立即访问预测结果，无需通过网络传输数据。能够在没有活动网络连接的情况下进行推理。增强的用户隐私，因为数据仅临时保留用于推理目的。物联网设备收集数据以创建用于训练机器学习算法的数据集。训练过程完成后，模型可以以软件库的形式在物联网设备上实现。该模型可用于开发收集新传感器数据、进行推论并相应执行操作的软件应用程序。
此类应用的大量实例可以在各个领域找到，包括无线信号处理、音频识别和低分辨率图像检测。基于蓝牙低功耗 (BLE) 的实时定位系统 (RTLS) 的机器学习。蓝牙 RTLS 是一种位置跟踪系统，利用蓝牙技术监控仓库环境中重要资源的下落，包括托盘、叉车和人员。
蓝牙 RTLS 的原理涉及利用蓝牙信标和 RSSI 信号强度的变化来确定设备的位置。通过从这些信标收集信号强度和角度数据，系统能够确定设备的精确位置。该技术可以提供高度准确的位置信息，精度级别从米到亚米，特别是在室内环境中。这种精度水平对于需要实时监控和监督资产或个人的应用程序特别有利。然而，蓝牙信号可能会受到其他蓝牙设备、无线电波和类似因素造成的干扰，从而可能影响定位的精度。
机器学习技术与传统实时定位系统 (RTLS) 的结合提高了位置预测的精度和认知能力。这种集成不仅提高了准确性，还有效解决了传统 RTLS 方法通常存在的局限性。以下是 Enlighted 使用 BLE 进行数据收集来训练模型的示例：
Enlighted 提供的位置智能解决方案收集蓝牙低功耗 (BLE) 数据，包括接收信号强度指示器 (RSSI)、标签识别 (ID)、时间戳和传感器识别 (ID)。当标签穿过特定区域时，传感器会捕获连续的 RSSI 数据流，从而构建称为 BLE 指纹的综合空间表示。将机器学习融入实时定位系统 (RTLS) 可以提高准确性并提供更广泛的可能性。随着这些系统不断获取知识、适应和增强其预测能力，潜在的应用和用例变得更加广泛。
将机器学习算法应用于物联网设备时，必须考虑这些设备的特定属性以及算法本身的复杂性。由于物联网设备的资源有限，选择与其计算能力和存储容量相匹配的算法至关重要。在某些情况下，根据具体的应用环境，选择 k 均值、支持向量机 (SVM) 或决策树算法等轻量级算法可能比资源密集型深度学习算法更合适。
在物联网应用领域，DBSCAN 算法因其在 CPU 和内存利用率方面的效率而提供了可行的解决方案，使其非常适合部署在通用微控制器上。即使在与雷达数据处理没有特定关系的场景中，该算法也可以得到有效利用。
