比算法更難得是算法的思想，比編程工具更難的是編程的思維，比做產品更難的是產品的夢想。本文主要詳細闡述AI產品開發運營必知的軟硬件技術。

一、AI產品運營對基礎關系的安排 

1. 智能軟硬件與軟件和硬件

在AI產品里沒有純粹單獨的軟件和硬件，應該系統來看，把軟件和硬件看成是AI賦能的智能軟硬件。
 

 

2. 算法和數據

算法和數據是魚和水的關系。AI時代里算法跟傳統算法的區別在于AI的算法是對人腦的模擬，是一種智能。AI是在大量的樣本數據基礎上，通過神經網絡算法訓練數據，建立了輸入數據和輸出數據之間的映射關系，其最直接的應用是在分類識別方面。

AI算法使得解決問題的步驟智能，數據使得算法得到訓練從而實現算法所構建的商業模式！

3. 服務端和應用端

服務端和應用端是相對的。

開發應程序調操作系統的API， 操作系統的API有（創建線程、 讀寫文件【讀、寫、偏移到指定地址】、 網絡通信、 圖形渲染），那么操作系統就是應用程序的服務端。

而寫一個常規的小程序或者APP，前端用戶界面上需要的數據就是分別通過WEB程序調用瀏覽器功能接口然后OS向后臺服務端發請求傳數據。

另外web程序員，和底層嵌入式程序員理解的服務端和應用端還有差別，這里產品經理明了這種關系即可。服務端即底層就是功能的實現者， 應用端上層就是功能的使用者，這一關系利于產品開發過程中需求時間安排規劃。

二、站在硬件肩旁上賦能硬件

智能軟硬件是指通過將硬件和軟件相結合，對設備進行智能化創造或者改造。而智能軟硬件移動應用端則是軟件，通過應用連接智能硬件，操作簡單、開發簡便，各式應用層出不窮，也是企業獲取用戶的重要入口。例如：新零售的店鋪，智能販賣機等！

創造和改造對象可能是電子設備，例如：手表、電視和其他電器；也可能是以前沒有電子化的設備，例如：門鎖、茶杯、汽車甚至房子。

智能軟硬件已經從可穿戴設備延伸到智能電視、智能家居、智能汽車、醫療健康、智能玩具、機器人等領域。比較典型的智能軟硬件包括Google Glass、三星Gear、FitBit、麥開水杯、咕咚手環、Tesla、無屏電視等。
 

 

1. 智能軟硬件的特征

信息的獲取和交互智能軟硬結合

2. 智能硬件的組成

（1）傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。

（2）控制器

控制器是指按照預定順序改變主電路或控制電路的接線和改變電路中電阻值，來控制電動機的啟動、調速、制動和反向的主令裝置。

由程序計數器、指令寄存器、指令譯碼器、時序產生器和操作控制器組成，它是發布命令的“決策機構”，即完成協調和指揮整個計算機系統的操作。例如：一般功能的叫MCU單片機，復合功能的叫操作系統OS！

首先，控制器在智能硬件中一般叫做芯片，AI與CPU比較在架構和功能特點上有著非常大的區別。

傳統的CPU運行的所有的軟件是由程序員編寫，完成的固化的功能操作，其計算過程主要體現在執行指令這個環節。但與傳統的計算模式不同，人工智能要模仿的是人腦的神經網絡，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運行機制。它不需要人為的提取所需解決問題的特征，或者總結規律來進行編程。

AI一般包含機器學習和深度學習，但不管是機器學習還是深度學習都需要構建算法和模式，以實現對數據樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。

因此，AI芯片需要具備高性能的并行計算能力，同時要能支持當前的各種人工神經網絡算法。傳統CPU由于計算能力弱，支撐深度學習的海量數據并行運算，且串行的內部結構設計架構為的是以軟件編程的方式實現設定的功能，并不適合應用于人工神經網絡算法的自主迭代運算。

傳統CPU架構往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理，在AI芯片上可能只需要一條指令就能完成。
 

 

其次，解讀主流的人工智能芯片。

AI的高級階段是深度學習，而對于深度學習過程則可分為：訓練和推斷兩個環節。

訓練環節通常需要通過大量的數據輸入或采取增強學習等非監督學習方法，訓練出一個復雜的深度神經網絡模型。訓練過程由于涉及海量的訓練數據和復雜的深度神經網絡結構，需要的計算規模非常龐大，通常需要GPU集群訓練幾天甚至數周的時間，在訓練環節GPU目前暫時扮演著難以輕易替代的角色。

推斷環節指利用訓練好的模型，使用新的數據去“推斷”出各種結論，如視頻監控設備通過后臺的深度神經網絡模型，判斷一張抓拍到的人臉是否屬于黑名單。雖然推斷環節的計算量相比訓練環節少，但仍然涉及大量的矩陣運算。

在推斷環節，除了使用CPU或GPU進行運算外，FPGA以及ASIC均能發揮重大作用。目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片為主。

FPGA：即專用集成電路，一種集成大量基本門電路及存儲器的芯片，可通過燒入FPGA配置文件來來定義這些門電路及存儲器間的連線，從而實現特定的功能。而且燒入的內容是可配置的，通過配置特定的文件可將FPGA轉變為不同的處理器，就如一塊可重復刷寫的白板一樣。

FPGA有低延遲的特點，非常適合在推斷環節支撐海量的用戶實時計算請求，如語音識別如LineLian2017年打造的裸眼3D試衣鏡所采用的芯片。

ASIC：即專用集成電路，不可配置的高度定制專用芯片。特點是需要大量的研發投入，如果不能保證出貨量其單顆成本難以下降，而且芯片的功能一旦流片后則無更改余地，若市場深度學習方向一旦改變，ASIC前期投入將無法回收，意味著ASIC具有較大的市場風險。但ASIC作為專用芯片性能高于FPGA，如能實現高出貨量，其單顆成本可做到遠低于FPGA。

GPU：即圖形處理器。最初是用在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備上運行繪圖運算工作的微處理器，可以快速地處理圖像上的每一個像素點。后來科學家發現，其海量數據并行運算的能力與深度學習需求不謀而合，因此，被最先引入深度學習。

GPU之所以會被選為超算的硬件，是因為目前要求最高的計算問題正好非常適合并行執行。一個主要的例子就是深度學習，這是人工智能（AI）最先進的領域。
 

 

3. 智能硬件生產流程

智能軟硬件的開發流程介紹

（1）需求調研及分析

凡是開發產品類的，都需要進行完成的市場調研，智能硬件也是一樣，通過面向群體來收集有用的價值，從而對產品開發的導向及功能要求有明確的方向。

（2）產品原型設計

對于該產品的硬件、原件、結構進行開發，完成后進行聯調測試，如果中途出現問題，需要重新設計，若通過進行組裝及測試。

（3）試產階段

小批量的進行產品試產，進行產品認證。

（4）產品運營硬件市場化量產階段

一般情況下，需要等到一些認證做完，接到正式訂單才會開始大規模生產。