嵌入式人工智能，是指在嵌入式设备上运行人工智能算法的技术。嵌入式设备通常有存储、算力和能耗的限制，因此需要对人工智能算法进行优化，减少资源需求，提高性能。嵌入式人工智能可以实现在不联网的情况下，进行实时的环境感知、人机交互和决策控制。
嵌入式人工智能涉及到的技术有很多，主要包括以下几个方面：
- 快速矩阵乘法和近似矩阵乘法，用于降低矩阵运算的复杂度和存储量。
- 快速卷积算法和近似卷积算法，用于降低卷积运算的复杂度和存储量。
- 模型压缩和量化，用于减少模型参数的数量和精度，提高模型推理的速度。
- 神经网络架构搜索，用于自动设计适合嵌入式设备的高效神经网络。
- 嵌入式开发工具，用于在不同的嵌入式平台上部署和运行人工智能模型。
嵌入式人工智能有以下几个优势和挑战：
优势：
- 可以在不依赖云端的情况下，实现人工智能的功能，提高了数据的安全性和隐私性 。
- 可以在离线或低带宽的环境下，实现人工智能的功能，提高了应用的可靠性和灵活性 。
- 可以在数据产生的本地进行分析和推理，提高了应用的实时性和效率 。
挑战：
- 需要在有限的存储、算力和能耗的条件下，保证人工智能算法的性能和准确性 。
- 需要在多样化的嵌入式平台上，实现人工智能算法的兼容性和可移植性 。
- 需要在不断变化的应用场景和需求下，实现人工智能算法的适应性和可扩展性 。
嵌入式人工智能适合用于以下几个领域：
- 智能家居和物联网，例如智能音箱、智能摄像头、智能灯泡等，可以实现语音识别、人脸识别、场景识别等功能。
- 智能汽车和无人驾驶，例如自动驾驶汽车、无人机、机器人等，可以实现路况识别、障碍物检测、路径规划等功能。
- 智能医疗和健康，例如智能手表、智能眼镜、智能血压计等，可以实现心率监测、视力检测、血压测量等功能。
- 智能教育和娱乐，例如智能玩具、智能教具、智能游戏机等，可以实现语言学习、知识问答、游戏互动等功能。