智能互聯產品背后的心理學

如果采用適當的質疑心理去思考為什么現在所有東西都套上了只能互聯的噱頭，你也許就會進一步想到：“它們真的都需要互聯互通嗎？”比如說藍牙電動牙刷搭配的手機 app，我至今都沒有使用過這類技術和工具，但一樣每天早晚把牙刷的干干凈凈。所以真正的答案在于“人的心理”，而不在于“科技本身”。至少對我來說是這樣的（此處應有前情回憶 BGM）：那是2011 年的春天，《Wired》雜志發表了一篇關于反饋回路的文章，而且并不是用來設計鎖存器和觸發器的那類反饋回路。

這篇文章提出反饋回路包括四個階段：

一是數據的采集、測量和存儲；

二是數據的交付，這并非原始數據交付，而是要結合實際情境以有組織性的方式交付；

三是信息應該與要被處理的實際需求聯系在一起；

四是采取的行動應反復反饋到流程中。

將這個大家都比較了解的流程應用到本文的實際案例中，就會發現需求的真相往往被或先天，或后天的因素所掩蓋。因此它給我帶來很大的啟發。

Python支持的智能互聯框架

時間快進到今天。人工智能的應用，從數據分析到機器學習技術再到物聯網背景，整個過程都嚴格遵守這種反饋流程。不過，很難有框架能夠包含整個流程的全部要素，更難做到相對簡單便捷。而賽靈思創建的框架就能做到，這也就是今天要說的Python on Zynq (PYNQ)。粉紅色的電路板有木有足夠醒目？但 PYNQ 并不僅僅只能作為單個目標硬件來使用，而是能與任何 Zynq 或 Zynq UltraScale+ 開發套件相配合的。

Pynq 框架為您提供：

·用于采集和處理多個異構數據流的無可匹敵的方法，大量利用 FPGA 技術的顯著優勢，比如并行性和確定性。

·能夠實現片上數據的可視化，而其他產品只能通過將所有數據傳到云端或使用昂貴的數學計算軟件才能實現。

·支持各種庫和封裝，采用全球最受歡迎的計算機編程語言 Python，支持機器人 ROS、數據挖掘和分析的 Sci-Kit Learn 等。

·在單一器件（Zynq SoC 產品組合）中，包括傳感、分析、決策和應用糾正措施的整個反饋回路都具備業界一流的確定性和低時延。

·內置嵌入式網絡服務器，支持遠程監控更新、云端協同處理，這也是軟件友好型架構的關鍵組成部分。