本文转载自：安富利微信公众号
本文探讨如何利用一款基于赛灵思软硬件自适应计算平台的智能相机开发平台，让以往使人望而却步的AI应用开发变得触手可及。
随着人工智能（AI）应用的高速发展，视觉AI成了各家技术公司逐鹿的主战场。基于机器学习，网络边缘的视觉AI设备可以根据AI推理，完成物体探测、人脸识别、图像分析等多种智能视觉任务，为用户带来全新的体验。
不过如果置身视觉AI这个“战场”，你就会深切地体会到，这是一场艰难的“战斗”。主要的挑战来自于以下几个方面：
因此想要在这样的竞争中胜出，你不仅要有敢打敢拼的勇气，还需要具有更高的“智慧”，能够找到更为高效的技术路径，确立自身的技术优势，与别人拉开差距。
自适应计算平台
边缘设备中的视觉AI应用一般包括AI推理以及非AI的预处理和后处理功能，而所有这些功能都需要相应的高性能算力做支持。如果能够针对特定的视觉AI应用专门设计一颗芯片，单从性能上考虑，当然是最佳的加速方案。但这样的固定芯片方案，其局限性也十分明显：首先，专用芯片的研发成本及所需的时间成本会非常高；而这与视觉AI应用的碎片化市场和快速迭代的技术之间，显然是一对难以调和的矛盾。
为了解决这一难题，在硬件方面，采用整合了可编程逻辑（PL）和Arm嵌入式处理系统（PS）的FPGA SoC是不错的选择，如赛灵思的Zynq UltraScale+ MPSoC。这样，方便开发者使用一颗器件即可满足视觉AI处理全流程的计算任务；利用PL子系统，开发者可以根据特定的用例，并基于最新的AI算法和处理流程，去实现最优的深度学习处理单元、视频处理和可扩展的传感器融合，在高性能和灵活性之间找到一个最佳的平衡。
图1：Zynq UltraScale+ MPSoC系统框图
除了硬件，一套与之配套的软件集也是必不可少的，赛灵思就为开发者提供了完整的工具链（如图2），无论你是那一个层级的开发者，都有与相应设计路径配套的软件工具可供使用。
图2：赛灵思的软件开发工具
这些软件与硬件结合起来，就形成了一个独特的“自适应计算平台”，对于兼具灵活性和高效性的系统来讲，采用基于FPGA SoC的自适应计算平台进行开发，无疑是一个明智的选择。
4K智能相机开发平台
选定了自适应计算平台这样的基础开发架构之后，并非万事大吉，接下来开发者还将面临着具体的方案和产品开发上的挑战。
一般来讲，视觉AI应用开发的流程是这样的：先选定芯片，搭建一个原型，初步验证该芯片是否能够与所需的AI模型兼容；然后是PCB的设计和系统集成，并在这个更接近实际商用的系统平台上进行软硬件方面的调优加速；最终测试定型后投入量产。
但是实际开发中，视觉AI应用是多样化和多层次的，如果每次应用开发都要从芯片级的设计开始，再经过复杂的系统整合过程，这需要一个漫长的研发周期，且需要一个完整的硬件、软件、PCB开发开发团队的参与，这无形中就抬高了研发的门槛。
是否能够让视觉AI应用的开发，跳过前期的芯片级开发和PCB设计，从一个更高层级的、比较完整的产品化平台起步，甚至是直接将这个开发平台作为成熟的产品来使用，简化整个开发流程？安富利的4K智能相机开发平台，就可以满足你的要求。
智能相机开发平台的特性包括：
图3：智能相机开发平台
我们可以看到，这款智能相机开发平台是基于赛灵思完整的软硬件自适应计算平台，有完善的设计生态资源的支撑，有利于加速实现最终应用的开发……以往让人望而却步的应用开发，也就因此变得触手可及了。
在使用过程中，你既可以将它作为一款成熟的智能相机直接应用在系统方案中，也可以利用其强大的性能和灵活的可扩展性，作为一个“AI-box”开发平台来使用，探索更多视觉AI应用的可能性。
图4：基于智能相机开发平台的人脸检测摄像机方案
专业的技术服务
有了自适应软硬件平台加持，选定了智能相机开发平台这样的开发利器，如果你还希望视觉AI应用开发更“省事”……别急，我们还有办法！
作为赛灵思的全球技术分销伙伴，以及在视觉AI领域打拼多年的“老司机”，安富利可以为你提供全方位的应用开发技术支持，服务的内容包括（且不限于）：提供基于智能相机开发平台的详细的Vitis AI应用案例；支持AI神经网络模型在客户板卡上的移植；支持智能相机的生产和硬件定制化需求；支持基于赛灵思新产品Kria核心板的定制化智能相机开发……有了这样的技术后盾，你尽可以将更多的精力放在自己的技术专长或对市场需求的挖掘上。
总之，“让视觉AI应用开发化繁为简”，这个目标的实现，需要高效的平台、顺手的工具，以及专业化的服务，掌握了其中的诀窍，再难的设计问题也能找到快捷的解决方案。
