人工智能，通过计算机进行大量数据训练来达到与人类类似甚至超过人类的知识、推理、决策与操控能力。与在云端数据中心进行大规模数据模型训练的传统人工智能不同，嵌入式人工智能具有去中心化、模型简化、训练数据缩减、高实时性等特点。相关知识介绍如下！

本文目录

1、嵌入式人工智能应用在哪里？

2、嵌入式人工智能是什么？

3、嵌入式离人工智能有多远？

嵌入式人工智能应用在哪里？

据网上介绍：人工智能不可能没有嵌入式，人工智能的领域庞大涵盖学科众多，应用范围也很多。比如：机器识别，人脸识别，指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证叨，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程……不管怎么划分，作为计算的输入输出是离不开嵌入式的。

嵌入式人工智能是什么？

嵌入式人工智能是当前最热门的人工智能商业化技术之一。所谓嵌入式人工智能，就是设备无须通过云端数据中心进行大规模计算，而是在本地、不联网的情况下就可以做到实时环境感知、人机交互、决策控制等。

业界的普遍观点认为，人工智能需要通过计算机进行大量数据训练来达到与人类类似甚至超过人类的知识、推理、决策与操控能力。与在云端数据中心进行大规模数据模型训练的传统人工智能不同，嵌入式人工智能具有去中心化、模型简化、训练数据缩减、高实时性等特点。

5G技术会催生更多的人工智能应用场景，据预测，2025年，人工智能将会产生5.1万亿美元的应用市场。嵌入式人工智能可以应用在医疗、零售、智能交通及智能制造等领域。

嵌入式离人工智能有多远？

按难度比较：嵌入式计算机 < 数据挖掘技术和应用 < 人工智能与知识工程

按发展前景：嵌入式计算机 < 数据挖掘技术和应用 < 人工智能与知识工程

按可操作性：嵌入式计算机 > 数据挖掘技术和应用 > 人工智能与知识工程

总结：嵌入式开发在技术层次上偏低端一点，主要是搞应用方面的一些东西，手机开发，家电，工业控制自动控制系统等。数据挖掘主要是做一些商业数据分析方面的事情，银行客户行为分析，数据库辅助营销等。