前言


2018年，一位老朋友鼓励我写一本关于人工智能的书。这让我很惶恐，因为我既不是一位科学家，也不是一位未来学家，对于这个热门话题，怕是不能随心所欲地驾驭。然而，内心却又跃跃欲试，毕竟在多年以前，这个冷门的领域也曾是我钟情的方向。信息科技的浪潮一波又一波地翻涌，让我这个“前浪”万幸没被拍死，反而被推到了风口浪尖。
具体选题的时候，又为难了。人工智能这个课题太大了，有不少前辈、专家已经就此做出或高屋建瓴、或博大精深、或深入浅出的阐述，要想说些能让读者有那么一点点兴趣的新话题，不是一件容易的事。思来想去，这些年的职业生涯，无非就是让各种硬件变得更智能一些，即将人工智能赋予各种各样的事物，那么，就以“万物智能”为题吧。老朋友插话了，“咳咳，像是科普作品”。我本人是非常喜欢科普作品的，然而由于一直缺乏想象力，写科普作品实在不擅长。那么，换做“嵌入式人工智能”倒有些恰如其分。各种科学，冠以“嵌入式”，就变成了实践性的科技，或者说工程，算不得那么高精尖，由我这个非正式科研人员来写，就算不得僭越了。何况，嵌入式人工智能，好像还没有人深入研究过，就算才疏学浅，写得糟糕，读者看在新鲜的份上，多少也会给予原谅的。对于严谨的老先生们，就当是后学所做的探索性预研，有不妥当、不深入的地方，一样也会给予原谅吧。
动笔之后，有时候感叹这个题目写得太早，有时候又感叹写得太晚。本想把以前工作的成果加以总结，但翻箱倒柜，发现料不够，仅仅将以前的工程实践罗列出来，而没有原理分析，作为一本书是过不了关的。但要将嵌入式人工智能作为一门学问来研究，需要下大力气才行。自知才疏学浅，偷懒的办法就是总结他人的研究成果，加以整理、分析和提炼。孔夫子也说过，“述而不作”，就这么办了。
2018年，学术界对嵌入式人工智能的研究只是刚刚开了一个头，关于嵌入式人工智能的研究成果零零散散，尚未经过大规模实践检验。对于一个新生事物，总要先将它做大做强，然后做小做精。嵌入式人工智能作为一般人工智能的缩微版本，下手是不是有些太早？再加上俗务繁忙，因此搁笔了近两年。当2020年疫情来袭，隔离在家的时候，再捡起这个题目，欣喜地看到，这方面的研究已经如雨后春笋，不光是各种轻量级算法推陈出新，模型压缩的技术也有了显著进展，甚至专为嵌入式系统而生的AI加速芯片也已光鲜上市。就这样边探索、边总结，大致完成了本书的第一篇: “原理”部分。拿出来给一些朋友看，得到稍许鼓励。这样就开始第二篇: “平台”部分和第三篇: “实现”部分的编写。正如很多读者容易发现的一样，这两篇可能写得太迟，当这本书终于成稿并交付出版的时候，各种嵌入式人工智能平台的发展已经一日千里，嵌入式人工智能的实践也已遍地开花，书中对它们的阐述不免有些过时。好在这两篇的篇幅不大，又独立成篇，性急的读者可仅作为参考。
最后，要感谢为这本书做出指导和帮助的师长、朋友。正如前面所说，这本书更多的是对前人成果的整理。因此，首先要感谢那些在嵌入式人工智能领域做出前瞻性研究的学者们，包括Xipeng Shen(慎煕鹏)、Song Han(韩松)、Shaoshan Liu(刘少山)、Mingxing Tan(谭明星)、Menglong Zhu(朱梦龙)、Vivienne Sze、Forrest Iandola、Franois Chollet、Andrew Howard、Bert Moons、Daniel Bankman、Marian Verhelst 等，这个名单一定有所遗漏，因为这个领域的发展实在太迅速，难免漏过某位大家，请谅解。其次要感谢在本书编写过程中提出意见和建议的多位朋友、同事，正是你们不厌其烦地鼓励和帮助，才让我能坚持写完这本书。最后，不能免俗，感谢我的家人们，尤其是湛然，在训练你的生物神经网络的过程中，产生了本书的一些灵感。

编者
2023年3月