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2020-04-13
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完整的计算机系统是由硬件（hardware）和软件（software）两大部分（即两类资源）组成的。
计算机的硬件系统是计算机系统中看得见、摸得着的物理设备，是一种高度复杂的、由多种电子线路及精密机械装置等构成的、能自动并且高速地完成数据计算与处理的装置或者工具。
计算机的软件系统是计算机系统中的程序和相关数据，包括完成计算机资源管理、方便用户使用的系统软件和完成用户预期处理的应用软件这样两大部分。
硬件与软件二者相互依存，分工协作，缺一不可，硬件是计算机软件运行的物质基础，软件则为硬件完成预期功能提供智力支持。
下面以我做过的无人机为例，分解一下需要哪些方面的技术能力，做一个简单的认知。
如上图，大疆的无人机包含两部分，飞机和遥控器。
遥控器对于飞机来讲，属于输入设备。类似于我们电脑的键盘鼠标。
我们先不讨论遥控器，只看飞机部分。（见下图）
图中 GPS、前视/下视/后视视觉系统、红外感知系统，这些都是传感器，属于输入装置。
电机属于输出装置，有的也叫做动作器，根据输出命令做出相应的反应。
机头 LED 指示灯、飞行器状态指示灯、对频状态指示灯、对频按键以及电池上的电源开关，电量指示灯。这些属于人机交互部分。
还有一部分我们从外观上看不见的。处于机体内部的处理器、储存器、图像 sensor 等。
所以，一个智能设备与我们的计算机组成一模一样，输入—>计算—>输出。
计算机组成
以前推荐过一本书《计算机组成原理》。
以我们人类来举例，耳鼻眼口（传感器，获取并输入），眼观四路，耳听八方，获取周边环境信息；传输到大脑（计算）；手脚（动作器，输出）。
了解这一部分有什么好处？
更重要的是，我们明白这部分内容，跟软件、算法、硬件团队沟通的时候会快速简单很多，别人不需要跟你解释太多。比如硬件团队在做原理图设计的时候需要芯片的数据手册、设计指南等，需要传感器的规格、接口定义，芯片支持列表等等。
产品前期沟通的时候，能够快速找到对应的相关人，发现问题，定位问题，拉取相关的人员进行简短沟通以提高产品人自身的效率。
懂一些这部分内容的优势是当我们更加深入了解这一块儿内容的时候，我们做的产品竞争力可能更加不一样。
经常关注新的硬件平台，可以增加产品在性能、成本上的优势。
科技创新是需求创造的基础。可能我们以前解决不了的问题，在新的硬件平台可能轻松解决了。
产品经理经常拓展这些资源，有利于赋能我们创造产品。
我们经常讲，AI 重要的三驾马车，算法、算力、数据。
AI 硬件设备，一部分数据是事先准备好的用于训练设备的智能。另一部分是从外部实时获取的。这部分来源就是我们设备上的传感器。
数据输入的质量决定了我们设备输出效果的好坏。类似于我们读了很多的鸡汤文章，但是没办法做好自己的工作，这部分鸡汤文章属于无效数据。
我们根据产品功能设计和场景选用不同的传感器，甚至传感器组合来实现一项功能。因为不同传感器适用不同环境、具备不同功能和效果边界。
上例中的无人机，一个定位功能，气压计可以提供高度信息，但是这个高度信息只是海拔高度，并且受温度影响，俗称“温漂”。这就造成了使用场景和数据精度的局限。
简单列举上面两点环境说明传感器的适用边界。
再看一下传感器的功能和效果边界。
超声波可以实现高度测量，但是有测量极限，并且某些材质对超声波具有吸收特性。
视觉传感器效果不错，但是易受环境光影响，同时也对透明玻璃失效，也存在视觉盲区。视觉传感器主要原理是抓取物体特征进行计算，环境光影响类似于拿手电筒照射我们的眼睛，使我们什么都看不到。
传感器的类别特别多，有距离（激光雷达/超声波雷达/深度摄像头）、烟雾气体、触控、动作、光线、加速度和角度测量（IMU）、身份识别、声音等等。
有无数的传感器都能够检测你能得到的任何事物。因此没办法一一列举，只能靠我们平常的积累和项目实战。通过广泛的涉猎获知广袤的传感器功能与效果边界；通过项目实战明白其中的奥妙。
之前推荐过一本书《传感器实战全攻略》，有兴趣，动手能力强可以亲自实现一下，也可以作为一个传感器入门教材。
AIOT 实现的前提就是我们能够运用传感器获取到我们需要的数据，然后才能通过 AI 去处理，实现智能化。
其实这部分分为人机交互和动作执行两部分。为什么呢？
比如 LED 指示灯、显示屏这些既有通过计算处理给出的状态结果也有给人类的交互。
我自己是将执行动作的部分定义为输出，比如无人机的电机。将指示灯、显示屏、蜂鸣器等定义为人机交互。主题思想是执行动作的为输出，给人类反馈的是交互。
这里主要讲执行动作。交互部分单独作为一个小主题。
无人机执行动作的有两部分，一个是螺旋桨下面的电机，一个是云台相机部分的电机。