“AIoT”即“AI+IoT”，即人工智能技术（AI）与物联网（IoT）在实际应 用中的落地融合。物联网采集底层数据，人工智能技术处理、分析数据 并实现相应功能，两项技术相互促进。 AIoT的发展离不开四大“核芯”： 泛智能—SoC、泛控制—MCU、泛通信—WiFi/蓝牙芯片、泛感知—传感器。 AIoT四大核心
SoC芯片（System on Chip）又称系统级芯片，片上系统。是将系统关键部件集成在一块芯片上，可以实现完整系统功能的芯片电路。 MCU、MPU、SoC均可作为设备的主控，AIoT通常会将SoC、MCU搭配使用。 传感器发展历程

二、 AIoT芯片产业全景1、 MCU总体来说，MCU行业集中度高，国内厂商市占率较低。

AIoT芯片

“AIoT”即“AI+IoT”，即人工智能技术（AI）与物联网（IoT）在实际应 用中的落地融合。物联网采集底层数据，人工智能技术处理、分析数据 并实现相应功能，两项技术相互促进。AIoT的发展离不开四大“核芯”： 泛智能—SoC、泛控制—MCU、泛通信—WiFi/蓝牙芯片、泛感知—传感器。 预计2022年全球和中国AIoT行业中传感器/芯片生产商的价值量分别为482和182亿美元。

AIoT芯片

TencentOS.pptx
一、概述
很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。
深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。 因此，本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播，并将其应用于MNIST手写数字识别，从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。

AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny AIoT 手写数字识别

很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。
深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。随着神经网络算法的发展，模型精度越来越高，但是模型尺寸却越来越大，算法运算量和内存占用使得ANN的算法不适合在嵌入式端进行部署，这严重影响了神经网络算法的应用。因此，本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播，并将其应用于MNIST手写数字识别，从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。

AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny AIoT 手写数字识别

三、硬件设计

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1、开发板：EVB_AIoT RT1062
EVB_AIoT是腾讯物联网操作系统TencentOS tiny 团队联合恩智浦半导体、厚德物联网设计的一款高性能AIoT 评估板，用于TencentOS tiny 基础内核和AIoT应用功能体验和评估。 开发板如下图所示： 
EVB_AIoT.jpg
开发板特性
a、内置TencentOS Tiny开源物联网操作系统，NXP RT1062跨界处理器，最高主频528M
b、1M RAM 16M SDRAM

AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny AIoT NXP自动摄像仪

TencentOS tiny联合NXP推出的RT1062开发板让人眼前一亮，能够实现众多的强大功能，但是我只能选取一瓢来实现本次比赛的作品。看到摄像头的功能，和较大的内存以及强大算力，我最先想到的是可以自动抓拍人们经过某个区域时照片，这样我不用一直开着摄像机，省电又可以延长摄像头的寿命。特别在许多无人区更需要这样的一台简单又实用的设备，且也不需要长期监控的，又能够节约能源。例如我们出差时，家里长时间没人，又担心有人一盯上家里的财物，而经常在门口转悠，这个时候就可以通过检测是否有人启动摄像头，并通过腾讯云平台传递信息到手机中提醒有人在门口长时间逗留。

AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny AIoT NXP自动摄像仪

并且直播课程的最后两期，讲的都是 AI 方面的，至此才恍然大悟主办方为什么起了个“AIOT”的名字，原来是“AI”+“IOT”的意思
image.png
在好奇心的驱动下，决定一定要搞一个与 AI 相关的作品出来 ，虽然这文章的长度已经过于离谱了
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又绿屏又红屏，真是让人哭笑不得……
0x05.NXP_RT1062_TecentOS_AIoT_OD https://github.com/yuangezhizao/EVB_AIoT/tree/master/getting_started/Camera_ov5640/evkmimxrt1060_csi_rgb565 只能把前文 0x02 中提到的 evkmimxrt1060_csi_rgb565 移植上云工程拿来交作业了
20220315025843.png
用来做封面
视频内容
AIoT 演示文稿.pptx
0x09 以下是帮过自己的热心群友的文章推荐（不分先后顺序）：
AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny 的多功能行人检测仪，https://cloud.tencent.com/developer/

AIoT应用创新大赛-基于 EVB_AIoT 的 EIQ 学习笔记

update：在 0x08. 中更新了代码 + 视频 + PPT 以保证作品完整性

AIoT应用创新大赛-基于 EVB_AIoT 的 EIQ 学习笔记

在制造业中，工业自动化、物联网（IoT）、大数据分析和人工智能（AI）等技术的应用场景多种多样。以下是一些典型的应用场景：

【AI物联网案例-＞AIOT】

【AI物联网案例-＞AIOT】

说到物联网不得不讲下物联网通讯。在传统消息队列中，一个消息只能被一个客户端获取，在 MQTT 中，一个消息可以被多个订阅者获取，MQTT 协议也不支持指定消息被单一的客户端获取。固定头的第一个字节的高 4 位 bit 用于指定该数据包的类型，MQTT 的数据包有以下一些类型： 所以这四个字节最多可以标识的包长度为：(0xFF, 0xFF, 0xFF, 0x7F) = 268435455 字节，约 256M，这个是 MQTT 协议中数据包的最大长度。

物联网被认为是继计算机、互联网之后，信息技术行业的第三次浪潮。随着基础通讯设施的不断完善，尤其是 5G 的出现，进一步降低了万物互联的门槛和成本。说到物联网不得不讲下物联网通讯。

手把手教你入门AIoT

手把手教你入门AIoT

表面看，各行各业都有算法不断融入，但实际上，AIoT市场上高质量的AI算法仍然“供不应求”，如何解决算法生产及落地应用挑战，让人工智能在海量场景中发挥更大的作用，是人工智能企业在AIoT时代需要解决的难题 AI向实而生，让物理世界更美好旷视认为，AIoT是未来十年最大的科技创新机遇，将引领新一轮的发展浪潮。 基于十年多的创新实践和产业洞察，旷视提出 【AIoT = AI+IoT+空间】的产业创新范式，通过AI、IoT和空间三大要素的创新和融合，释放AIoT价值，促进实体产业发展。 在IoT创新方面，旷视围绕“算法定义硬件”，打造核心终端：即通过海量算法+通用型/标准化的智能硬件，去满足AIoT领域海量的碎片化场景需求。 AIoT 将成为未来数字经济的一个主航道与核心脉络。过去三十年，互联网对虚拟世界带来极大的改造。

AIoT算法供给困境，何以破解？

AI对企业数字化转型、产业智能化升级的助力作用在过往实践中被高度认可，拥抱AI已成为各个行业共识。然而，传统的算法生产方式无法适应和满足AIoT 市场对AI算法的海量需求，市场供需明显失衡。

AIoT算法供给困境，何以破解？

AIoT的人脸识别方案(下)。从原理上来讲就是将更高维度的卷积运算分解成两个低一级维度的卷积运算相加，大幅降低模型参数量及运算量但精度不受影响，基本上能减掉80%~90%的参数数量，但是模型的深度会增加一倍甚至更多，因为在多了一层卷积运算的基础上需要增加某些操作。模型量化 ( 大概率会造成精度下降，所以必须控制好降精度的范围 ) 在我们进行相关工作期间，了解到有个第三方AI公司，也在i.MX RT上进行人脸识别的相关工作。

这是本文的下半部分，本文的上半部分以一个演示视频介绍了该人脸识别方案，并介绍了方案的软硬件环境和框架。


AIoT的人脸识别方案(下)

AIoT的人脸识别方案(下)

AIoT的人脸识别方案(上)。人脸注册及识别的流程框图 考虑到MCU设计方案专门针对IoT的应用，需要做到更低的成本，更低的功耗和尺寸设计，该硬件和之前的语音识别开发板一样采用30x40mm2的尺寸，有别于通用开发板，我们采用SPI接口的LCD显示屏，该屏幕采用低成本的8位色，每个像素只需要3字节，对于IoT应用已经足够。对于AI视觉应用，最复杂和耗费大量研发资源的还是软件的算法实现和优化，这也是本文的重点所在。

前言

我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱，之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》)，但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用，对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用

AIoT的人脸识别方案(上)

我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱，之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》)，但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用，对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用，目前最广泛应用和接受的还是人脸识别，所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。

AIoT的人脸识别方案(上)

"AIOT其实比想象复杂很多，我希望本文中能够为您提供构建工业级可扩展且强大的 AIoT 应用程序所需的充分架构背景和视角"
云计算、人工智能和互联网连接设备是当代数字社会不可消除的技术支柱。 因此，AIoT 应用程序的生命周期包括 ML 和 IoT 相关的构建、测试、部署工具链和流程。因此，需要考虑 AIoT 解决方案的整个端到端操作，包括软件开发、交付、安全和监控。 各种架构和设计模式可以非常有效地管理在边缘层运行整个 AIoT 解决方案的复杂性。嵌入式 ML 模式还可以帮助解决设备资源限制挑战。 在参考架构中形式化 AIoT 模式是分解问题、识别重复出现的场景并应用可重复的最佳实践和模式来解决它们的有效策略。 我们看到了如何使用分层事件驱动架构并在参考架构中采用 AIoT 模式，我们可以实现关注点的清晰分离，解决紧急行为并管理随之而来的复杂性。

AIOT解决方案及架构

云计算、人工智能和互联网连接设备是当代数字社会不可消除的技术支柱。然而，这些技术的融合潜藏着更大的未开发潜力，它可以引领下一代数字化转型和创新。

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