实时操作系统如何提升能力并与 AI 融合

当今嵌入式系统的挑战和机遇在于，既要保持实时操作系统的可靠性、性能和速度，又要在从固定功能向 AI 融合演进的更开放、更互联的系统中部署它们。

与此同时，实时操作系统需要无缝集成到支持 AI 和机器学习的数据中心架构中——包括 GPU、FPGA，以及各种开源和专有软件元素。未来，实时操作系统的任务和安全关键功能需要被越来越多的应用程序和开发下一代嵌入式和自主系统的开发人员所利用。

根据《Vision Systems Design》的分析，在许多需要实时响应的应用中，例如工业应用中的机器视觉，“关键在于图像必须在特定时间内被捕获、处理，并用于驱动通过/失败机制。”³为确保实现这一目标，像 Windows 这样的操作系统无法使用，因为其内部机制会引入不可预测的延迟。这些要求在 AI 驱动的系统中尤为重要，因为它们需要即时、本地响应指令，并根据集中规则引擎定义的明确规则对情况作出反应。例如，车辆的碰撞保护系统必须在收到警报的确切毫秒内触发制动系统。实时操作系统旨在避免可能意味着生死之差的时间错误。

利用 AI 的复杂应用将成为未来几个月和几年中不断涌现的实时操作系统开发计划的基础。尽管目前实时操作系统对 AI 的全面支持尚处于早期阶段，但基础正在迅速奠定。好消息是，当今的实时操作系统已为快速发展的 AI 和计算环境所需的高速度和高严谨性做好了准备。