人工智能算法正加速从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的无人系统设备中。目前，机器学习方法通常需要在较大的训练集上进行学习，需要较多的处理资源。然而，在某些极端场景下，对AI算法的占用资源和处理时间限制较为严格。为适应上述需求，AI 算法微型化成为关键，在不失去传统能力的情况下缩小现有的深度学习模型，在终端和边缘侧的无人系统微处理器上实现机器学习过程。与此同时，新一代专用人工智能芯片有望在更紧密的物理空间中实现更强的计算能力。随着嵌入式机器学习框架的引入，人工智能驱动的无人系统设备将大规模普及。
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