比算法更难得是算法的思想，比编程工具更难的是编程的思维，比做产品更难的是产品的梦想。本文主要从5个方面，详细阐述AI产品运营必知的软硬件技术。
一、AI产品运营对基础关系的安排1. 智能软硬件与软件和硬件
在AI产品里没有纯粹单独的软件和硬件，尤其是产品经理更应该系统来看，把软件和硬件看成是AI赋能的智能软硬件。
例如：单片机一般意义上被看做硬件，但是我们以一种单片机来看，板子上的微控制器可以通过的编程语言来编写程序，编译成二进制文件，烧录进微控制器，而程序本身又是软件部分。其他AI产品部件也类似像STM32，瑞芯微3288等等。
单片机只是举例，现在这么大的数据量单片机是处理不了的，AI也不只是跑在单片机上，X86，服务端也有。
AI里软件相当于人的大脑，硬件相当于人的身体！所以离开软件硬件没有灵魂，离开硬件软件没有肉身！当下AI硬件主要被用来采集数据和作为算力！
2. 算法和数据
有人说算法重要，因为它体现了技术水平的高低，驾驭数学知识的能力；有人说数据重要没有数据算法如何实现效果，实际上和工程院院士杨善林的学生讨论后发现，算法和数据是鱼和水的关系。AI时代里算法跟传统算法的区别在于AI的算法是对人脑的模拟，是一种智能。
AI是在大量的样本数据基础上，通过神经网络算法训练数据，建立了输入数据和输出数据之间的映射关系，其最直接的应用是在分类识别方面。例如：训练样本的输入是语音数据，训练后的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据，训练后实现的功能就是人脸识别。
AI算法使得解决问题的步骤智能，数据使得算法得到训练从而实现算法所构建的商业模式！
3. 服务端和应用端
服务端和应用端是相对的。
开发应程序调操作系统的API， 操作系统的API有（创建线程、 读写文件【读、写、偏移到指定地址】、 网络通信、 图形渲染），那么操作系统就是应用程序的服务端。
而写一个常规的小程序或者APP，前端用户界面上需要的数据就是分别通过WEB程序调用浏览器功能接口然后OS向后台服务端发请求传数据。
另外web程序员，和底层嵌入式程序员理解的服务端和应用端还有差别，这里产品经理明了这种关系即可。服务端即底层就是功能的实现者， 应用端上层就是功能的使用者，这一关系利于产品开发过程中需求时间安排规划。
AI产品经理明了基础关系，能更好的协调资源，补充Team短板，提升产品生命期效率！
二、站在硬件肩旁上赋能硬件
智能软硬件是指通过将硬件和软件相结合，对设备进行智能化创造或者改造。而智能软硬件移动应用端则是软件，通过应用连接智能硬件，操作简单、开发简便，各式应用层出不穷，也是企业获取用户的重要入口。例如：新零售的店铺，智能贩卖机等！
创造和改造对象可能是电子设备，例如：手表、电视和其他电器；也可能是以前没有电子化的设备，例如：门锁、茶杯、汽车甚至房子。
智能软硬件已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。比较典型的智能软硬件包括 Glass、三星Gear、、麦开水杯、咕咚手环、Tesla、无屏电视等。
1. 智能软硬件的特征
信息的获取和交互
智能
软硬结合
2. 智能硬件的组成
（1）传感器
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
例如：检测距离的声波传感器，寻找轨迹的红外传感器，通信的蓝牙、NB-IoT传感器等等！
（2）控制器
控制器是指按照预定顺序改变主电路或控制电路的接线和改变电路中电阻值，来控制电动机的启动、调速、制动和反向的主令装置。
由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序产生器和操作控制器组成，它是发布命令的“决策机构”，即完成协调和指挥整个计算机系统的操作。例如：一般功能的叫MCU单片机，复合功能的叫操作系统OS！
首先，控制器在智能硬件中一般叫做芯片，AI与CPU比较在架构和功能特点上有着非常大的区别。
传统的CPU运行的所有的软件是由程序员编写，完成的固化的功能操作，其计算过程主要体现在执行指令这个环节。但与传统的计算模式不同，人工智能要模仿的是人脑的神经网络，从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。它不需要人为的提取所需解决问题的特征，或者总结规律来进行编程。
AI一般包含机器学习和深度学习，但不管是机器学习还是深度学习都需要构建算法和模式，以实现对数据样本的反复运算和训练，降低对人工理解功能原理的要求。
因此，AI芯片需要具备高性能的并行计算能力，同时要能支持当前的各种人工神经网络算法。传统CPU由于计算能力弱，支撑深度学习的海量数据并行运算，且串行的内部结构设计架构为的是以软件编程的方式实现设定的功能，并不适合应用于人工神经网络算法的自主迭代运算。
传统CPU架构往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理，在AI芯片上可能只需要一条指令就能完成。
其次，解读主流的人工智能芯片。
AI的高级阶段是深度学习，而对于深度学习过程则可分为：训练和推断两个环节。
训练环节通常需要通过大量的数据输入或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间，在训练环节GPU目前暂时扮演着难以轻易替代的角色。
推断环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推断”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量相比训练环节少，但仍然涉及大量的矩阵运算。
在推断环节，除了使用CPU或GPU进行运算外，FPGA以及ASIC均能发挥重大作用。目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。
FPGA：
即专用集成电路，一种集成大量基本门电路及存储器的芯片，可通过烧入FPGA配置文件来来定义这些门电路及存储器间的连线，从而实现特定的功能。而且烧入的内容是可配置的，通过配置特定的文件可将FPGA转变为不同的处理器，就如一块可重复刷写的白板一样。
FPGA有低延迟的特点，非常适合在推断环节支撑海量的用户实时计算请求，如语音识别如年打造的裸眼3D试衣镜所采用的芯片。
由于FPGA适合用于低延迟的流式计算密集型任务处理，意味着FPGA芯片做面向与海量用户高并发的云端推断，相比GPU具备更低计算延迟的优势，能够提供更佳的消费者体验。在这个领域，主流的厂商包括Intel、亚马逊、百度、微软和阿里云。
ASIC：
即专用集成电路，不可配置的高度定制专用芯片。特点是需要大量的研发投入，如果不能保证出货量其单颗成本难以下降，而且芯片的功能一旦流片后则无更改余地，若市场深度学习方向一旦改变，ASIC前期投入将无法回收，意味着ASIC具有较大的市场风险。但ASIC作为专用芯片性能高于FPGA，如能实现高出货量，其单颗成本可做到远低于FPGA。
谷歌推出的TPU就是一款针对深度学习加速的ASIC芯片，而且TPU被安装到系统中。但谷歌推出的第一代TPU仅能用于推断，不可用于训练模型，但随着TPU2.0的发布，新一代TPU除了可以支持推断以外，还能高效支持训练环节的深度网络加速。
根据谷歌披露的测试数据，谷歌在自身的深度学习翻译模型的实践中，如果在32块顶级GPU上并行训练，需要一整天的训练时间，而在TPU2.0上，八分之一个(TPU集群，每64个TPU组成一个Pod)就能在6个小时内完成同样的训练任务。
GPU：
即图形处理器。最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作的微处理器，可以快速地处理图像上的每一个像素点。后来科学家发现，其海量数据并行运算的能力与深度学习需求不谋而合，因此，被最先引入深度学习。
GPU之所以会被选为超算的硬件，是因为目前要求最高的计算问题正好非常适合并行执行。一个主要的例子就是深度学习，这是人工智能（AI）最先进的领域。
深度学习以神经网络为基础，神经网络是巨大的网状结构，其中的节点连接非常复杂。训练一个神经网络学习，很像我们大脑在学习时，建立和增强神经元之间的联系。
从计算的角度说，这个学习过程可以是并行的，因此它可以用GPU硬件来加速。这种机器学习需要的例子数量很多，同样也可以用并行计算来加速，在GPU上进行的神经网络训练能比CPU系统快许多倍。
目前，全球70%的GPU芯片市场都被占据，包括谷歌、微软、亚马逊等巨头也通过购买的GPU产品扩大自己数据中心的AI计算能力。
3. 智能硬件生产流程
智能软硬件的开发流程介绍
（1）需求调研及分析
凡是开发产品类的，都需要进行完成的市场调研，智能硬件也是一样，通过面向群体来收集有用的价值，从而对产品开发的导向及功能要求有明确的方向。
（2）产品原型设计
对于该产品的硬件、原件、结构进行开发，完成后进行联调测试，如果中途出现问题，需要重新设计，若通过进行组装及测试。
（3）试产阶段
小批量的进行产品试产，进行产品认证。
（4）产品运营硬件市场化量产阶段
一般情况下，需要等到一些认证做完，接到正式订单才会开始大规模生产。
三、站在软件肩旁上赋能软件
上文第二节里讲站在硬件的肩旁上赋能硬件里，硬件本身亦不是纯硬件，其中有软件部分且是必不可少的部分。
软件包含系统软件和应用软件，系统软件是软件的软件，是软件运行的平台，应用软件是为了完成特定产品业务运营而编写的软件。
常用的系统软件有操作系统（DOS、、UNIX、OS/2）、数据库管理系统（、DB-2、、SQL-）、编译软件（VB、C++、JAVA）。应用软件有文字处理软件（WORD、WPS）、信息管理软件、辅助设计软件（CAD）、实时控制软件(CAM)。再例如：APP、小程序等属于应用软件，/IOS等属于系统软件。
软件流程一般如下图：
AI需要的智能软硬件流程：
四、以智能家居的智能软硬件产品实战为例
本节以智能家居整体结构设计、芯片选型、模块设计实战经验为例讲一遍智能软硬件产品的打造流程。
先看下图为笔者操盘的智能家居整体结构图：
以下为整体结构图解析：
手机终端在连接的4G或WIFI情况下通，过向服务器发出 HTTP 请求完成对信息的查询和任务的设定。
云服务器根据用户需求提供必要的数据，并将对应的任务更新至数据库。嵌入式智能设备通过WIFI模块AT与服务器，进行通信，服务器端使用基于的框架实现 连接。
手机终端和智能设备通过不同的服务器进行通信 ，手机终端采用http 协议与服务器进行通信，服务器提供了用于通信的 API，嵌入式智能设备基于 与服务器连通。两个服务器部署在同一台机器上，通过MYSQL数据库做中间桥接，实现数据的共享。
再看下图为具体模块结构图：
上图中MCU负责整个模块的控制；WIFI模块实现模块的无线连接，并集成协议TCP/Ip协议，负责同服务器交换数据；开关控制使用继电器实现，能够实现弱电对强电的控制；湿度、温度、亮度模块根据不同模块的功能进行选装，从而实现对不同量的测量。
限位检测用于检测电机运行的位置状态，从而实现对宠物喂食中机械的控制，实现定量的喂食；RTC时钟为系统的运行提供时间基准；FRAM保存配置数据,即使在掉电后还能够执行之前设定的任务；基本的用户界面提供了现场的控制途径，使用户能够对模块进行直接的操作；供电使用AC/DC电源直接由220V供电或者使用DC进行供电，可以根据外部公开进行选择。
其次芯片选型。
选用作为主控芯片为 32位单片机，基于M4内核，具有足够的RAM和 Flash能够满足运行程序的要求。其具有多个串口，支持硬件的 SPI 及 I2C，能够方便实现的通信，具有 AD能够实现一些状态量的测量。
使用 DTH11进行温湿度的测量，其集成了温度及湿度检测功能,接口为单线制串口。节约 IO，使用 进行范围较大的温度测量，其测温范围较广，具有密封的封装，能够测量液体温度，能多个并联。对于土壤湿度的测量，使用电阻式湿度传感器进行测量。
限位检测主要用于检测物体是否移动到了指定位置，或者在喂食装置中电机旋转的圈数（决定喂食的量），只需要输出开关量，因此使用光电门进行检测，使用非接触测量能够有效地延长传感器的使用时间，同时能够提供足够的精度。
为了实现高精度的计时，从而减小离线时出现的定时误差，使用外置的RTC 作为计时基准。 内置了带温补的晶振,能够实现较高精度的计时，满足运用的需求。
选择擦写次数多和读取速度块的FRAM FM24V系列，来进行设置数据的存储%使掉电复位后，仍然能够进行中断的任务。
使用 HLK-PM01 作为 AC/DC芯片，HLK-PM01 用于实现到 5VDC的转换，能够提供 3W的功率,足够系统的使用。使用 模块作为WIFI 模块，其体积很小，功耗较低 ，支持TCP /TCP /UDP /UDP 工作方式，能够方便地实现互联网连接，串行接口能够方便地与主控器连接。
再则软件设计：
整体软件功能模块如下图：
其中1：软件部分与硬件之间交互通信模块， APP通过HTTP 协议与服务器进行通信 ，采用 进行网络请求，请求的方式以 Post为主。
系统提供了两种 HTTP 交互的方式-和 HTTP ，虽然两者都支持 HTTPS流的上传和下载，配置超时IPV6和连接池，已足够满足各种HTTP请求的需求，但原生的HTTP 接口存在着 API 数量过多，扩展困难等不足。
因此产生了许多出色的网络通信库来替代原生的 ，其中是最出色的一个。
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