前言

在物聯網（IoT）和智能邊緣計算的時代浪潮下，TinyML（微型機器學習）正以前所未有的速度改變著我們與設備交互的方式。它將 AI 推理能力放在資源極度受限的 MCU（微控制器）上，兼顧實時性、低功耗和數據隱私，成為智能家居、可穿戴設備、工業檢測等場景的核心技術。盡管 TinyML 在理論上聽起來美好，但在實踐中如何在幾十 KB 內存、數百 KB Flash，以及幾百 MHz 主頻以下的硬件平臺上部署并優化神經網絡模型，卻是一項需要深入技術細節與系統化方法的挑戰。

本文將圍繞 TinyML 原理、從數據采集到多平臺部署；從模型設計、壓縮與優化，到工程化落地的完整流程，助力嵌入式開發者掌握邊緣智能的核心技術要點與最佳實踐。

全文預計字數：5500+，建議閱讀時間：25 分鐘。

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目錄

1. TinyML 概述與生態

2. 傳感器數據預處理與特征工程

3. 輕量級模型設計

4. 模型壓縮與量化優化

5. TensorFlow Lite Micro 深入解析

6. 多平臺實戰部署

7. 系統級優化與低功耗設計

8. 工程化與持續集成

9. 案例實戰：智能振動監測與心率檢測

10. 學習路線與資源推薦

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1 TinyML 概述與生態

1.1 定義與發展歷程

TinyML 是指在資源極度受限的嵌入式設備上運行機器學習模型的技術。其核心在于將傳統依賴云端或高性能處理器的 AI 推理下沉到僅有數十 KB RAM、百 KB Flash 以及幾十到幾百 MHz 主頻的 MCU 上。TinyML 的概念最早由嵌入式社區提出，2019 年 TinyML Summit 舉辦首屆大會，標志著該領域正式形成。近年來，隨著 TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN、Edge Impulse 等框架和平臺的涌現，TinyML 應用迅速擴展。

1.2 典型應用場景

• 智能家居：本地語音喚醒、人體感應、聲紋識別。

• 可穿戴設備：心率監測、運動識別、跌倒檢測。

• 工業檢測：異常振動分析、機器故障預測。

• 農業與環境監測：土壤濕度預測、氣象異常預警。

1.3 主流 TinyML 框架對比

框架	體積	支持平臺	特點
TensorFlow Lite Micro	~30 KB	Cortex-M、ESP32	多種算子、可定制 Resolver
CMSIS-NN	集成于 CMSIS	Cortex-M	高效匯編加速
Edge Impulse SDK	平臺級	多 MCU、Linux	端到端一體化
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