[发明专利]人工智能运行平台

说明书

本发明涉及一种人工智能运行平台，包括：硬件层、系统层、软件接口层以及应用层；所述硬件层采用嵌入式硬件，包括：存储器和CPU，所述存储器与所述CPU连接；所述系统层采用linux定制化系统，所述应用层包括：智能客户端，用于实现所述运行平台与外部智能设备之间的数据交互；本发明能够对大规模数据进行筛选和处理，仅将有价值的信息通过网络传至云端服务器或直接将用户需要的结果返回，如此数据就近处理的理念可以实现网络带宽以及数据中心的存储，计算资源将得到极大的节省，同时提高了运行效率。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种人工智能运行平台。

背景技术

分布式人工智能云端平台采用了云、网、端结合的架构。整个系统的数据处理单元(即“大脑”)位于云端服务器，通过云端的大规模神经网络，来进行深度学习和训练，以期获得较高的智能化水平，使得云端能够像人类大脑一样进行思考和分析；系统的数据传输通过数据传输神经网络来实现，这些传输网络就如同人身体内的神经网络那样，负责在大脑和躯体之间传递信号与指令；而分布式云端平台的“躯体”则为智能运行平台，直接与设备的执行单元与采集单元连接，负责指令的执行与信息的采集。

相关技术中，以无人驾驶汽车为例，它是一个移动的“物体”，需要足够的本地数据处理能力，即终端侧人工智能。同时，它也需要从网络中获取强大的处理能力，并且需要确保高可靠性和低延迟(环境)。云服务器中会产生大规模数据，但是大规模的数据中存在不需要进行计算或没有价值的数据，这样会占用网络带宽且会浪费云服务器中数据中心的存储，还会浪费计算资源，同时降低了运行效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种人工智能运行平台，以解决现有技术中的大规模数据占用网络带宽、占用存储，浪费计算资源、降低运行效率的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种人工智能运行平台，包括：硬件层、系统层、软件接口层以及应用层；

所述硬件层采用嵌入式硬件，包括：存储器和CPU，所述存储器与所述CPU连接；

所述系统层采用linux定制化系统，用于实现所述运行平台的定制化；

所述软件接口层包括：中间件、ROS系统、数据传输接口以及通用功能模块；

所述中间件用于将接收的不同数据转化为统一的数据结构；

所述ROS系统用于实现各种硬件接口的数据采集以及发送接口的统一；

所述数据传输接口用于实现所述运行平台与云服务器之间的数据传输；

所述通用功能模块用于负责提供通用功能的具体实现；

所述应用层包括：智能客户端，用于实现所述运行平台与外部智能设备之间的数据交互。

进一步的，所述嵌入式硬件还包括：GPU和存储硬盘；

所述GPU用于高性能并行计算；

所述存储硬盘用于存储各类软件及数据。

进一步的，所述应用层还包括：

智能模型，用于完成AI算法的运算；

所述智能模型通过所述智能客户端与外部智能设备连接。

进一步的，所述中间件采用：

深度神经网络中间件。

进一步的，所述linux定制化系统采用：

基于squashfs的只读文件系统。

进一步的，所述只读文件系统包括只读分区、加密分区和可写分区；