近年來，隨著人工智能（AI）技術的迅猛發(fā)展，深度學習（Deep Learning）成為最熱門的研究領域之一。在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域，深度學習取得了顯著成果。從原理上看，深度學習通過多層神經網絡的非線性變換擬合規(guī)律，理論上幾乎可以描述和模擬一切規(guī)律，但實際上該過程效率極低 —— 其計算復雜度往往呈指數(shù)級增長。這一特性使得深度學習與端側設備的資源約束存在根本性矛盾，導致其在端側 AI 實施過程中屢屢碰壁。
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端側 AI 應用對模型的可解釋性要求極高，而深度學習構建的多層抽象體系，本質上是用計算資源換取表征能力。這種逐層抽象機制需通過大量隱藏節(jié)點構建復雜映射，不僅可解釋性差，在資源受限場景下的實際效果也不佳。因此，對于嵌入式 AI 和資源受限的應用場景，利用特征空間成為更優(yōu)的解決方案，瑞薩電子的 Reality AI 工具便是典型實踐。
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深度學習不再是 “萬能鑰匙”

深度學習在諸多領域的突破性進展，曾使其被視作 “萬能鑰匙”，尤其是在生成式人工智能（AIGC）領域，已成為解決復雜問題的核心技術之一。
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作為機器學習領域的重要分支，深度學習利用多層神經網絡模擬數(shù)據(jù)的復雜模式。與傳統(tǒng)機器學習方法不同，深度學習通過自學習方式從數(shù)據(jù)中提取特征，并進行多層次非線性變換，以解決圖像識別、語音處理等復雜問題。以圖像識別為例，底層網絡學習邊緣檢測，中層組合紋理特征，高層完成語義理解，這種逐層抽象機制在理論上能擬合任何復雜規(guī)律。
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下圖展示了利用深度學習識別貓圖片的應用示例：深度網絡的最低層學習識別邊緣、明暗梯度等視覺特征；更高層次網絡將這些特征組合成各種模式；再高層次網絡學習這些模式組合形成的標志性形態(tài)；最高層次網絡進一步組合這些形態(tài)，從而識別出貓。
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通過該示例可見，在擁有足夠時間和數(shù)據(jù)的前提下，深度學習確實具備強大能力。然而，“足夠的時間和數(shù)據(jù)” 這一前提條件，使其在資源和數(shù)據(jù)受限且實時性要求高的嵌入式 AI 領域暴露出明顯缺陷。例如，由于缺乏足夠訓練數(shù)據(jù)，在云端數(shù)小時即可完成的模型訓練，移植到嵌入式設備可能需要數(shù)周甚至無法收斂；即便完成訓練，深度學習得到的算法模型體量通常較大，一方面嵌入式 MCU 的存儲資源難以承載，另一方面深度學習矩陣運算密集型特性會導致嵌入式設備功耗激增，而嵌入式設備往往注重低功耗，無法承受如此大的開銷。
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因此，在嵌入式 AI 中直接使用深度學習算法框架，通常會出現(xiàn)兩種結果：一是因資源不足無法實現(xiàn)；二是雖能實現(xiàn)，但需以極低效率為代價。以工程師熟悉的快速傅里葉變換（FFT）為例，在描述和監(jiān)測旋轉設備工作狀況時，典型方法是使用 FFT，因為頻率是振動和旋轉的天然屬性特征，F(xiàn)FT 能夠從頻譜中精確分析出設備運行狀態(tài)是否正常。
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如果此時簡單使用深度學習算法，工程師實際上是希望在深度學習算法網絡的最底層模擬出 FFT。不過，F(xiàn)FT 算法用于實現(xiàn)離散傅里葉變換（DFT），DFT 是一種線性矩陣運算。神經網絡需要用非線性激活函數(shù)構建多層結構來逼近這一運算，不僅需要海量樣本覆蓋全頻率空間，否則無法訓練出完備的網絡，而且即便得到完備網絡，也需要 N2 次乘法運算，而 FFT 僅需 N log?(N) 次運算。很多工程師將這種情況形容為 “用高射炮打蚊子” 。
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特征空間的破局之道

從上述示例可以得出結論：深度學習在嵌入式 AI 領域仍有用武之地，比如執(zhí)行復雜決策。但在實時性要求高、數(shù)據(jù)規(guī)模小、資源有限的情況下，明智的做法是利用已知高效算法提取數(shù)據(jù)特征，基于由此發(fā)現(xiàn)的特征空間進行機器學習，這樣既能發(fā)揮機器學習在復雜決策方面的優(yōu)勢，又能避免深度學習的資源消耗問題。
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在嵌入式 AI 的資源約束困境中，特征空間是一套行之有效的方法論。通過將已知的數(shù)學規(guī)律或工程經驗轉化為 “特征提取前端”，可以重構 AI 模型架構，實現(xiàn)傳統(tǒng)算法的高效性與機器學習的適應性相結合。前文提到的 DFT 案例就是一個極具代表性的例子。引入特征空間方法后，嵌入式 AI 的算法模型從端到端學習模型轉變?yōu)?“特征工程層 + 輕量級機器學習模型” 的分層解耦結構，計算資源和存儲資源能夠得到指數(shù)級優(yōu)化。
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同時，特征空間的引入對嵌入式 AI 還有一個巨大價值：將深度學習的 “黑箱擬合” 轉化為 “白盒設計”。單純的深度學習通過多層神經網絡的權重矩陣隱含特征映射，輸入與輸出之間的關系隱藏在大量參數(shù)中，無法直接追溯決策邏輯。而特征空間將已知的數(shù)學規(guī)律或工程經驗顯式編碼為特征提取算法，使模型決策基于可解釋的物理 / 數(shù)學指標。這種可解釋性對嵌入式 AI 至關重要，例如在醫(yī)療場景中，可解釋性是合規(guī)的基礎。
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瑞薩電子的 Reality AI 工具采用基于自動化的智能特征提取技術，幫助工程師實現(xiàn)特征空間的應用。該工具包含一系列分析功能，可用于尋找最佳傳感器或最佳傳感器組合、確定傳感器放置位置以及自動生成組件規(guī)格，還具備完全可解釋的時域 / 頻域模型功能。借助 Reality AI 工具，工程師可以探索數(shù)學和工程領域中豐富且已被充分理解的特征空間，并應用稀疏編碼等機制，相比直接使用深度學習，能夠更快地收斂到相關特征，并更高效地表達這些特征。
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基于特征空間進行機器學習，不僅能發(fā)揮機器學習在復雜決策方面的優(yōu)勢，工程師還可以部署更簡單的算法，如支持向量機（SVM）、決策樹或規(guī)模較小的神經網絡。因此，與深度學習相比，采用 Reality AI 工具能大幅節(jié)省資源。
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結語

嵌入式 AI 的發(fā)展已擺脫對深度學習 “端到端黑箱擬合” 的路徑依賴，在特征空間方法論中找到了效率與可解釋性的平衡點。通過將工程經驗、數(shù)學規(guī)律與輕量級機器學習模型深度融合，不僅破解了資源受限場景下的計算困局，更讓嵌入式?AI 決策邏輯回歸可追溯的物理本質。瑞薩電子 Reality AI 工具所代表的自動化特征工程方案，正是這一趨勢的最佳實踐 —— Reality AI 工具憑借智能提取、高效表達、白盒設計三重優(yōu)勢，推動嵌入式 AI 從 “蠻力計算” 向 “智慧設計” 進化，為工業(yè)監(jiān)測、醫(yī)療設備等對實時性與可靠性要求嚴苛的場景，開辟了一條兼顧技術落地與成本控制的務實之路。