深度學習是一種人工智能技術，它通過模拟人腦的神經網絡結構，對大量資料進行多層次的特征提取和抽象，進而實作對複雜問題的高效解決。深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音識别、推薦系統等領域都有廣泛的應用，但是這些應用通常需要大量的計算資源和存儲空間，是以往往依賴于雲端伺服器或者高性能計算機來運作。
嵌入式系統是一種專用的計算機系統，它通常內建在一個硬體裝置中，為特定的應用場景提供實時、可靠、低功耗的功能。嵌入式系統在汽車、醫療、工業、消費電子等領域都有廣泛的應用，但是它們通常受限于硬體性能和成本，是以難以直接運作深度學習模型。
為了将深度學習技術應用到嵌入式系統中，需要解決以下幾個問題：
- 模型壓縮：深度學習模型通常包含大量的參數和層次，這會導緻模型占用很多存儲空間和記憶體。為了在嵌入式系統中運作深度學習模型，需要對模型進行壓縮，減少參數數量和計算複雜度，同時保持模型的準确性。常見的模型壓縮方法有剪枝、量化、蒸餾、知識蒸餾等。
- 模型部署：深度學習模型通常使用進階語言和架構來編寫和訓練，如Python、TensorFlow、PyTorch等。為了在嵌入式系統中運作深度學習模型，需要将模型轉換為适合嵌入式平台的格式和代碼，如C/C++、ONNX、TFLite等。同時，需要考慮不同平台的硬體特性和優化方法，如ARM、GPU、FPGA、NPU等4。
- 模型更新：深度學習模型通常需要根據新的資料和回報來不斷更新和優化，以提高模型的性能和适應性。為了在嵌入式系統中更新深度學習模型，需要考慮網絡帶寬和安全性的問題，如何将新的資料和模型在雲端和邊緣之間高效地傳輸和同步。同時，需要考慮如何在嵌入式系統中實作部分或全部的模型訓練或微調，以減少對雲端的依賴。
深度學習技術應用到嵌入式系統中的優勢：
- 低延遲：在嵌入式系統中運作深度學習模型可以避免将資料發送到雲端進行處理的時間開銷，進而實作實時或近實時的響應。這對于一些對延遲敏感的應用場景非常重要，如自動駕駛、智能監控、機器人等。
- 低功耗：在嵌入式系統中運作深度學習模型可以減少對雲端伺服器的請求和資料傳輸，進而節省網絡帶寬和電力消耗。這對于一些需要長時間運作或者使用電池供電的裝置非常有利，如無人機、可穿戴裝置、物聯網裝置等。
- 高隐私：在嵌入式系統中運作深度學習模型可以避免将敏感資料發送到雲端進行處理，進而保護使用者的隐私和安全。這對于一些涉及個人資訊或商業機密的應用場景非常重要，如人臉識别、語音識别、醫療診斷等。
- 高靈活：在嵌入式系統中運作深度學習模型可以使裝置更加智能和自适應，可以根據不同的環境和需求進行動态調整和優化。這對于一些需要适應多變場景或者使用者偏好的應用場景非常有用，如智能家居、智能音箱、智能玩具等。
目前已經有許多研究機構和企業在探索這一領域，并取得了一些成果。例如：
- 微軟推出了Embedded Learning Library (ELL)，一個開源庫，可以讓開發者在資源受限的平台上設計和部署智能機器學習模型。
- 谷歌推出了TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM)，一個輕量級的神經網絡推理引擎，可以在隻有千位元組記憶體的微控制器上運作機器學習模型。
- 阿裡巴巴推出了MNN (Mobile Neural Network)，一個專為移動端異構計算平台優化的神經網絡計算架構。
- 騰訊推出了NCNN (Neural Compute Network)，一個為手機端極緻優化的高性能神經網絡前向計算架構。
- 小米推出了MACE (Mobile AI Compute Engine)，一個專為移動端異構計算平台優化的神經網絡計算架構。