低功耗MCU也能跑AI？揭秘TinyML应用实战！

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边缘设备上的人工智能(AI)正凭借其直接在低功耗设备上实现先进的计算能力，彻底改变嵌入式电子设备领域。

www.eet-china.com, Aug. 25, 2025 – 

边缘设备上的人工智能(AI)正凭借其直接在低功耗设备上实现先进的计算能力，彻底改变嵌入式电子设备领域。传统上，神经网络需要强大的硬件和丰富的资源，但随着微型机器学习(TinyML)等技术的发展，即使计算资源有限，也能直接在设备上进行推理。在微控制器(MCU)上部署神经网络可以降低延迟、增强数据隐私并提高能效，而无需依赖昂贵且集中的云基础设施。

TinyML与边缘AI

TinyML为嵌入式系统带来了革命性的进步，使得在仅有数十KB RAM的设备上也能直接部署机器学习模型。其应用涵盖语音分析、图像识别以及基于信号处理的异常检测等多个领域。借助适用于MCU的TensorFlow Lite等优化框架，神经网络可以在MCU(STM32、ESP32或nRF52)上运行，而无需使用复杂的操作系统。

采用TinyML的一个有趣方面是模型优化。神经网络通常为高性能硬件设计，必须缩小尺寸并降低功耗才能在嵌入式设备上运行。量化和剪枝等技术可最大限度地减少内存占用并加快推理速度，使实施在廉价的低功耗MCU上成为可能。

为MCU优化AI模型

神经网络训练通常在资源充足的计算机上进行，然后将其转换为与嵌入式设备兼容的格式。第一步是选择合适的模型。轻量级网络(例如MobileNet)或基于低复杂度卷积神经网络(CNN)的模型非常适合此类应用。训练完成后，模型将以TensorFlow Lite(TFLite)格式导出，从而减小模型大小并提高在资源受限的硬件上的性能。为了进一步优化模型，量化是最有效的技术之一。

通过将网络权重从32位浮点数转换为8位整数格式，不仅能在不影响精度的前提下大幅减少内存占用，还能显著提升计算效率。另一方面，剪枝则可以消除冗余的神经元连接，从而在不改变网络行为的情况下减轻其负担。这两个过程都可以使用TensorFlow模型优化工具包等工具执行，然后将模型编译为可在MCU上运行的格式。

在MCU上部署AI模型

模型优化完成后，下一步就是集成到兼容的MCU上。一个实际案例是使用ESP32和适用于MCU的TensorFlow Lite。这款MCU支持Wi-Fi和蓝牙，非常适合传输处理后的数据，因此特别适合边缘机器学习。实现过程首先是将量化模型转换为字节数组，然后将其包含在固件代码中。

通过TensorFlow Lite Micro库，模型被加载到MCU的RAM中，并可用于实时推理。典型的执行流程包括从传感器捕获数据、进行预处理，然后将其传递给神经网络进行预测。例如，语音识别就是一个常见的应用。连接到MCU的麦克风会采集音频样本，并使用梅尔倒谱系数(MFCC)等特征提取技术进行处理。然后将预处理后的数据传递给神经网络模型，以识别特定的关键词。推理过程仅需几毫秒，使系统无需连接到外部服务器即可响应。

MCU上TinyML的实际应用案例

TinyML的应用已在多个行业产生影响。在农业领域，基于TinyML的传感器可以监控土壤湿度和温度等环境参数，从而优化用水并提高作物产量。微软FarmBeats开发了一项极具创新性的项目，利用集成TinyML的节能传感器收集土壤状况数据，以优化灌溉管理，在不浪费水资源的前提下提升作物产量。这些设备可在无网络覆盖的偏远地区运行，因为它们可在本地处理数据，从而无需持续连接云端。

TinyML的实际应用正在改变在MCU上直接收集和处理数据的方式，使系统无需持续连接至网络即可运行。在许多应用的开发过程中，开发人员可使用的工具包括广为人知的适用于MCU的TensorFlow Lite，该工具允许在资源有限的设备上运行深度学习模型，而Edge Impulse则简化了训练数据的收集和管理。Arduino Nano 33 BLE Sense和Raspberry Pi Pico等开发板为实际解决方案的实施提供了绝佳的硬件平台。

在工业监控领域，搭载机器学习模型的MCU可用于检测机器异常、分析振动和噪声，并实施预测性维护，从而降低成本并防止突发故障。例如，可以在制造工厂中部署一个基于TinyML的电机控制系统，该系统在本地处理MEMS传感器采集的数据，并在检测到异常振动时触发干预警报。

在安防领域，集成AI的MCU可用于识别可疑动作或检测异常声音，并触发实时通知，而无需将敏感数据发送到外部服务器。Arduino与博世合作开发了一个具体的应用：基于Arduino Nano 33 BLE Sense的TinyML系统通过分析陀螺仪和加速度计数据识别突发运动，适用于家庭安防系统或贵重物品的监控。通过这种方式，无需将敏感数据发送到外部服务器即可触发实时通知，从而确保隐私和安全。

边缘AI(Edge AI)的一个实际应用案例是构建用于控制家居设备的语音识别系统。该系统基于Arduino Nano 33 BLE Sense开发板实现，并通过Edge Impulse进行训练，形成一个超低功耗的语音助手，可在无网络连接的情况下识别"开灯"或"开门"等简单命令。该系统特别适用于行动不便、希望独立操作家用设备的用户。

另一个基于Arduino Nano 33 BLE Sense的有趣项目是室内空气质量监控。该设备使用集成在开发板中的HTS221传感器来检测环境的温度和湿度。项目实现的第一步是通过USB将MCU连接到计算机进行编程。完成此初始步骤后，需要安装相应的库文件，例如Arduino_HTS221，以访问环境数据。

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