随着人工智能和机器学习算法的不断进步，嵌入式视觉系统的设计变得愈加复杂，设计师面临在边缘或云端部署这些系统的选择。在我们过去的项目中，测试了多种边缘与云处理的组合后，我们认为重负担的处理应在边缘完成。其最显著且最有价值的优势在于，显著降低了将大量数据发送至云端处理时可能造成的延迟。
无论是在工业应用、联网自动驾驶汽车，还是其他消费类技术中，只要边缘计算具有足够的能力，在数据源附近运行算法总是更为高效、安全且经济。
边缘计算技术的优势
在边缘实现足够的处理能力并非易事。事实上，由于底层芯片组的成本和功能限制，很多应用不得不依赖云端处理。
然而，在过去三年中，视觉和人工智能领域发生了显著变化。随着对边缘处理需求的增加，众多芯片组制造商已解决了这一挑战，并在短期内推出了具备更强处理能力的硬件。
技术创新的速度令人瞩目。如今，几乎所有新发布的相机和视觉系统的片上系统均配备了板载GPU，使得基于AI的分析处理变得更加便捷。
2020年及之后消费者对视觉的需求
尽管面临诸多挑战，疫情加速了边缘AI的创新。许多原本依赖现场流程的工作转向了远程操作，这也推动了远程视觉系统的发展。对视觉系统的需求日益增长，包括监控、健康与安全检查、医疗设备、研究、远程教育等领域。
在此背景下，硬件技术已跟上实时视频操作的要求，实现了通过AI进行实时处理。许多有趣的平台相继出现，能够与云系统竞争，并使离线系统实现基于AI的分析处理。
考虑到消费者需求的提升与技术能力的增强，我们相信，在未来三年，嵌入式视觉的边缘处理将快速演进。知名品牌与新兴初创企业纷纷以卓越的产品创意进入市场。
产品开发中的合作优势
通过像iENSO这样的工程与商业服务公司，产品公司可以获得支持，无论其内部团队的经验如何。实际上，嵌入式视觉是一个复杂且快速发展的领域，许多知名企业选择不保留内部技能集。
对于初次进入嵌入式视觉领域的产品公司，尤其是规模较小或处于起步阶段的公司，建立一支由20名工程师组成的团队以开发这些能力是一个巨大的挑战。这不仅涉及成本问题，还包括寻找合格人才所面临的困难与延误。
各类规模的产品公司希望专注于核心技术和独特的竞争优势，同时寻求专业合作伙伴以扩展内部团队，开发AI及相关视觉系统。从技术与合作的角度来看，这为整个行业生态系统中的边缘AI创造了广阔的机会。
随着对强大离线视觉数据处理需求的增长，新兴技术平台具备多核CPU、嵌入式GPU及相应的开发工具，产品公司与嵌入式视觉工程专家之间的合作也愈加令人兴奋，视觉的未来将在边缘展开。
