一文读懂即将引爆的TinyML：在边缘侧实现超低功耗机器学习

本文授权转载自微信公众号：物联网智库（iot101）

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这是我在【物女心经】专栏写的第166篇文章。

分布最广的物联网设备往往体积很小、电量有限。它们被作为终端硬件，通过嵌入式传感器采集各种数据；计算能力有限，对功耗极为敏感。这类设备也能实现机器学习吗？

一个趋势是，人工智能AI正在加快速度从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的物联网设备中。

在终端和边缘侧的微处理器上，实现的机器学习过程，被称为微型机器学习，即TinyML。更准确的说，TinyML是指工程师们在mW功率范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术。

一批企业正在利用TinyML相关的技术与产品，探索如何在这些无处不在的小型设备上，更好的搭载机器学习，以便提高设备的分析能力和运行效率。

TinyML是不同技术领域和推动因素的交集，它位于物联网设备、机器学习和边缘计算之间的结合部，并因为多种驱动力的综合作用，进展很快。

在刚刚过去的2月中旬，TinyML 2020峰会在硅谷举行。英伟达、ARM、高通、谷歌、微软、三星等公司纷纷展示了微型机器学习的最新成果。

这是TinyML峰会的第二届。TinyML 2019峰会共吸引了来自90多家企业的数百名工程师参与，而本届峰会的盛况更是空前，并且得出了很多重要结论：

• 对于很多应用场景，TinyML技术和硬件已经进化到实用性较强的阶段；

• 无论是算法、网络，还是低于100KB的ML模型，都取得了重大突破；

• 视觉和音频领域的低功耗需求快速增长。

TinyML峰会的主办方，是在2019年7月刚刚成立的TinyML基金会，成员不仅包含各大知名企业，还包含GreeWaves、Eta Compute、Esperanto、Xnor、Picovoice等优秀的初创公司。

技术的进步和生态的发展，为TinyML的发展赋予了巨大的动能。目前，TinyML的影响力正在持续发酵，2020年势必将有大批产品和解决方案问世，是一个值得重点把握和关注的领域。因此本文将为你汇总呈现TinyML的全景：

• 什么是TinyML？

• 什么是TinyML即服务？

• TinyML为何重要？

• TinyML的市场规模预测

• TinyML的最新产品有哪些？

• TinyML有哪些应用实践？

• TinyML的相关组织

什么是TinyML

机器学习（ML）正在变得越来越小。

正如文初所述，TinyML是机器学习在微控制器上的应用，是超低功耗边缘侧人工智能。

无论何时何地，数据都需要即时可用，这一趋势越来越明显。全球各行各业都在经历由这种需求推动的“数字化转型”。根据IDC的分析，到2025年，全球创建的数据中，超过四分之一的数据在本质上都是实时数据，而物联网实时数据将占这部分数据的95%以上。

大量涌现的数据催生出了一系列全新的技术，机器学习、自然语言处理和人工智能，它们将数据分析从不常见的、追溯式的实践，转变成为战略决策和行动的前摄式推动因素。这些技术可以大大提高各种行业、环境和应用数据分析的频率、灵活性和即时性。同样根据IDC的预测，到 2025 年，属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的50倍，达到 5.2ZB；而机器学习所“触及”的分析数据总量将增长至原来的100倍，达到1.4ZB。

目前存在的机器学习可以划分为3种形态，云端ML、边缘ML和TinyML。TinyML正是针对占比超过95%以上的物联网实时数据处理场景。

因此，目前针对不同类型的计算平台，在不同时间创建和使用的数据量，机器学习被较为清晰的划分为3种类型，发挥着各自差异化的作用：

• 云端ML：是指机器学习在企业内部或云端特定计算数据中心的应用。这些云服务器涵盖所有类型，包括公共云、私有云和混合云。此外，它还包括运营控制中心，例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。

• 边缘ML：是指机器学习在不处于核心数据中心的，企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房，现场服务器，以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。

• TinyML：是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦（mW）级别甚至更低，因此可以支持各种不同的电池驱动的设备，和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设备、可穿戴设备、音频采集硬件以及各种传感器等等……

  

再看TinyML的发展现状，从算法、软件、硬件这三个维度分析，TinyML已经进化到“足够好”，可以实际应用的阶段。

TinyML是一个新兴领域，是快速增长的机器学习技术和应用，是一片巨大的、未被充分开发的蓝海。

数以亿计的微控制器和各种各样的传感器结合在一起，在未来可能会激发一些非常有创意、更具实用价值的TinyML应用。

对TinyML做个简单总结：

• What：TinyML是指超低功耗（毫瓦量级）的边缘侧机器学习应用。

• Why：TinyML可以提升大量物联网设备的数据分析和决策能力。

• How：TinyML的实现需要硬件、软件和算法的整体性协同设计。

• When：现在是着手布局TinyML的最好时机。

TinyML蕴含巨大机会，很多刚刚浮现。未来一两年内，这个领域很可能会出现显著进展。

什么是TinyML即服务（TinyML-as-a-Service）

接着我们再来看看什么是TinyML即服务。

这是爱立信率先提出的一个理念。

首先，我们需要明确的区分在物联网终端中应用机器学习的两种方式：

• 为物联网终端设备提供机器学习服务

• 在物联网终端设备中内嵌TinyML即服务

这两种表述看似相像，实则不同。

在第一种情况下，为物联网终端设备提供的机器学习服务，一般将所有ML任务都“外包”给边缘设备和云服务器，终端设备则以接收者的身份，“被动”执行由边缘和云端下发的各种任务。

在第二种情况下，物联网终端设备中内嵌TinyML即服务，“主动”参与智能决策与执行。虽然与云端和边缘相比，终端设备的资源非常有限，但TinyML即服务仍旧可以提升终端设备的分析能力，以便其能更好的处理实时物联网数据。

因此TinyML即服务，真正的实现了将机器学习带入到物联网终端。

看到这里，你或许有个疑问：机器学习生态系统非常庞大，而且对资源要求很高。物联网设备那么小，可以执行哪些机器学习任务？

为了更好的回答这个问题，我们先来说说TinyML和云端ML之间的差异，它们分别处于两个截然不同的世界。

上图是从硬件和软件的角度，定性和定量的比较TinyML和云端ML的差异。与TinyML可以调用的资源相比，云端ML简直是“富豪”。为了顺利推进，TinyML必须采用与云端ML不同的思维模式。

在本文最初的三环图中可以看到，TinyML和Linux之间并没有太多交集。大量的物联网设备并没有运行Linux的能力，TinyML无法调用很多成熟的工具、应用和基于容器的虚拟化技术，必须另辟蹊径的解决各种软件、硬件和算法极为缺乏的问题，部署ML服务。

很多公司围绕TinyML付出了各种努力，在后面的部分，我们将会介绍各种TinyML的产品和最新实践。

当然，想要在终端物联网设备中，获得和云端ML同样的体验是不现实的。TinyML主要实现的是推理（inference），也就是把从训练中学习到的能力，应用到实际操作中去。

TinyML想要落地，还需要一整套成熟的架构。爱立信将TinyML即服务的生态系统拆分为3个基本组件：

• 编译器插件接口

• 编排协议

• 推理模块规格

支持这三个组件，表示物联网硬件可以满足实现TinyML即服务的基本要求。下图中更详细的展示了这3个组件之间的相互作用：绿色代表编译器插件接口，黄色代表编排协议和推理模块规格这两个部分。

实现TinyML即服务，需要面对的挑战也是无比艰巨的：

• TinyML不仅需要面临边缘ML的全部困难，而且解决问题的能力更加有限；

• 如何借鉴云端ML的成功经验，顺利推进TinyML在终端中的部署；

• 如何为数量巨大的物联网设备，都能提供TinyML的良好体验。

TinyML为什么重要？

看到这里，你应该对TinyML的重要性已经有了自己的评估。

我们再来统一做个梳理。

TinyML的出现，是为了更好的缓解边缘ML和云端ML中，无法突破的多种问题，包括数据隐私、网络带宽、时间延迟、可靠性和能源效率：

• 数据隐私：大量的最终用户非常在意数据隐私，在数据开放与共享方面保持谨慎态度。很多用户不愿意将自己的数据交由第三方云平台和边缘服务提供商，进行存储和管理。很多用户倾向于定义清晰的“本地”物理边界，以保存其关键的生产和运营数据。TinyML尝试在物联网设备上，直接处理和分析受限的敏感数据，保护了数据隐私。

• 网络带宽：很多物联网设备通过窄带物联网NB-IoT或者其他低功耗广域物联网通信协议与网络通信，带宽和数据传输能力极为有限。这些设备有强烈的在本地处理数据的需求，以减少数据的传输，降低网络带宽和传输功耗的压力，避免在终端和边缘设备之间形成带宽瓶颈，影响整套物联网解决方案的性能。

• 时间延迟：随着5G等技术的发展，海量物联网设备将被部署，很多应用场景都对时间延迟非常敏感，希望数据可以被实时传输。TinyML通过将某些机器学习任务转移到设备本身，来进一步减少网络延迟的可能性，

• 可靠性：在偏远地区、海上平台、空间站、极端环境的应用中，网络通信有可能无法保证始终覆盖。因此在这些物联网设备中，具备机器学习能力是一种必要功能。TinyML可以将某些边缘和云端中的机器学习能力移植到本地，提升可靠性。

• 能源效率：许多物联网设备都是电池供电，对于功耗的要求很高。通过极低功耗TinyML的数据分析，减少网络传输的数据量，可以在一定程度上，节约物联网终端中的电量消耗。

因为具备解决多种问题的潜力，有望突破成本、带宽和功耗的限制，因此一经提出，TinyML就获得了广泛关注，并被赋予了较高期待。

TinyML市场规模预测

海量的物联网设备位于网络边缘，并且这些设备有越来越小的趋势，因此TinyML的未来发展，具有极大的想象空间。

目前全球有2500亿个微控制器在各地运行，仅2018年一年就售出了281亿个单元，IC Insights预测，到2023年，微控制器的年出货量将增长到382亿个。而且这些微控制器对应的设备，都有变得越来越智能的需求。

换句话说，未来分布在烟雾传感器、心脏起搏器、车载终端中的2500亿个微控制器，有可能可以执行以前只有计算机和智能手机才能处理的任务。

根据SilentIntelligence的预测，在未来5年，TinyML将触发超过700亿美元的经济价值，并且保持超过27.3%的复合年均增长率（CAGR）。

TinyML的市场规模比边缘ML和云端ML都要大。

但是如此巨大的市场，却较难开发。因此TinyML涉及到不同公司的协同，公司之间的商业模式也有本质区别。以TinyML领域的人工智能SaaS服务商SensiML为例，其商业模式如下图所示。

2019年1月，当时成立6年的SensiML被QuickLogic公司并购。根据QuickLogic的财报披露，QuickLogic以全部股票交易方式收购其所有已发行和流通在外的普通股，总价为1,169,752美元。

TinyML的最新产品

上图是由Topio Networks整理的边缘智能产业图谱。

边缘ML是个相对成熟的领域，很多企业都在其中精耕细作，他们当中的很多也已经开始了TinyML的尝试。

ARM、高通、谷歌、博世、苹果和微软等公司，正试图加速推进TinyML的落地，将其搭载于各种传感器上。

比如高通推出了超低功耗的always-on计算机视觉解决方案。

该方案具有超低功耗，始终保持开启状态，使用系统电源小于1mA标准锂电池，典型帧率为1-30 fps。

对应的产品Qualcomm® QCC112，已经可以实现商用。

博世推出了用于物联网的MEMS传感器，可实现TinyML应用。

苹果以2亿美元收购了TinyML初创公司Xnor.ai。Xnor.ai致力于开发高效、低功耗的TinyML应用，这些应用不需要强大的处理能力，也不需要连接到云端，而是在设备上处理本地数据。

ARM最近公布了两款芯片设计，它们分别是ARM Cortex-M55和Ethos-U55，可以实现在没有云端连接的设备上，执行机器学习的能力。

ARM认为这两款产品的推出，将会开启终端智能的新***。

ARM设想的用例是在智能手杖中的360度摄像头，可以自动识别障碍物并上报主人，或者搭载于高铁中的智能传感器，可以就地识别问题并及时报警，避免延误。

新品的推出将会极大的提升ML推理速度和能源效率。

不过预计相关的芯片，最早要到2021年初才能问世。

除了巨头之外，初创公司在TinyML领域也非常活跃。

GreenWaves公司采用多个RISC-V内核，在超低功耗下实现TinyML应用。其第二代产品GAP9，拥有10个RISC-V核心。其中，一个作为结构控制器，另外9个形成计算集群。这些控制器和计算集群，运行于独立的电压和频率域。并通过支持最先进的FD-SOL处理技术，进一步降低了功耗。

Eta Compute公司的ECM3532适用于低功耗IoT，拥有两个核心，Arm Cortext-M3和DSP。可实现长待机状态下的图像处理和传感聚合，功耗仅为100微瓦。该芯片具有512KB闪存和256KB SRAM，Eta Compute展示的案例包括语音、图像和视频识别，以及在工业传感场景中的应用。

TinyML的应用实践

TinyML尚处于应用的早期，在一些领域有了初步实践：

• 车载应用：Swim.AI在实时数据传输的过程中使用TinyML，通过有效提升传感器中对于实时交通数据的智能化处理能力，减少了乘客的等候时间、交通拥堵的概率、改善汽车的排放并提升乘车安全。

• 智能工厂：在制造业中，TinyML可以通过启用实时决策，减少由于设备故障而导致的非计划性停机。它可以根据设备状况提醒工人必要时进行预防性维护。

QuickLogic的子公司SensiML在这个领域进行了不错的尝试，基于他们的产品可以快速构建智能传感方案。

并且SensiML已经将TinyML用于工业预测性维护的相关场景中。

对于预测性维护应用的开发人员，SensiML智能化软件工具包的优势在于，它使开发人员能够在数天、数周内构建智能物联网传感设备，而无需数据科学或嵌入式固件专业知识。

该软件包括SensiMLData Capture Lab（数据捕获实验室），这是一个用于收集和整理训练数据集的集成工具。

对于预测性维护，数据集是来自各类传感器的时间序列数据。SensiML人工智能软件工具包分析标记数据，以生成可实施异常检测的分类器算法。然后使用同一工具编译算法以在所选硬件目标上运行，例如微控制器或QuickLogic自己的QuickAI片上系统平台。

• 智能零售：通过监控店内货架，并在商品数量低于一定水平时，立即发送警报，TinyML可以防止零售端的商品脱销。

• 智慧农业：农民可能因动物疾病而遭受严重损失。利用搭载TinyML的远程监控设备，实时监测牲畜的心脏、血压、体温，土壤的温湿度等状况，可以帮助农民预测和预防养植物和牲畜流行病的发作。

TinyML的相关组织

每项成功的技术，都离不开核心团队和相关组织的推进。

TinyML领域最活跃的组织是TinyML基金会，这是一个由工程师们自发构建的社群，成立于2019年7月，经常进行小型交流，并且每年举办TinyML峰会。

如果感兴趣，你可以通过登录下面的网站，了解关于TinyML基金会和峰会的更多信息：

https://tinymlsummit.org/

----写在最后----

微小的TinyML将会变得很大，这个新生事物正在逐步成型的过程中，需要来自软件侧、硬件侧、算法侧、应用侧等涉及多方的通力协作，才能有效构建完整的生态系统。

关于这个领域的最新进展，我还会持续追踪。

本文小结：

1.TinyML是机器学习在微控制器上的应用，是超低功耗边缘侧人工智能。TinyML通常功耗为毫瓦（mW）级别甚至更低，因此可以支持各种不同的电池驱动的设备，和需要始终在线的应用。

2.想要在终端物联网设备中，获得和云端ML同样的体验是不现实的。TinyML主要实现的是推理（inference），也就是把从训练中学习到的能力，应用到实际操作中去。

3.TinyML是一个新兴领域，是快速增长的机器学习技术和应用，是一片巨大的、未被充分开发的蓝海。

参考资料：

How Engineers Are Using TinyML to BuildSmarter Edge Devices

Engineers are Pushing Machine Learningto the World’s Humblest Microprocessors

How can we democratize machine learningon IoT devices?

TinyML as-a-Service: What is it and whatdoes it mean for the IoT Edge?

TinyML as a Service and the challengesof machine learning at the edge

Engineering Tiny Machine Learning forthe Edge

AI at the Very, Very Edge

TinyML: The challenges and opportunitiesof low-power ML applications

TinyML Sees Big Hopes for Small AI

Adapting the Microcontroller for AI inthe Endpoint

AI for Edge landscape

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MXcO2WHykXUN9vKOosj-Dw