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从监控和访问控制到智能工厂和预测性维护，基于机器学习（ML）模型构建的人工智能（AI）在工业物联网边缘处理应用中已变得无处不在。 随着这一趋势的普及，支持AI的解决方案的构建已经变得“大众化”——从数据科学家的专业领域转为嵌入式系统设计人员也需要了解的领域。 这种大众化带来的挑战在于，设计人员并不一定具备定义要解决的问题以及以最恰当方式捕获和组织数据的能力。此外，与消费类解决方案不同，工业AI实现的现有数据集很少，通常需要用户从头开始创建自己的数据集。 融入主流 AI已经融入主流，深度学习和机器学习（DL和ML）是我们现在习以为常的许多应用的背后力量，这些应用包括自然语言处理、计算机视觉、预测性维护和数据挖掘。 早期的AI实现是基于云或服务器的，需要大量的处理能力和存储空间，以及AI/ML应
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