TinyML

TinyML是使机器学习模型能在资源受限的微控制器和嵌入式设备上运行的技术集合。其核心目标是在极低功耗（几瓦）和有限算力的条件下，实现复杂的AI推理。

核心技术

• 模型量化（Quantization）：将模型权重和激活值从浮点数（如FP32）降低到低精度表示（如INT8），大幅减少计算量和内存占用。
• 模型剪枝（Pruning）：移除神经网络中对最终输出贡献较小的连接或神经元，压缩模型体积。

在工业场景中的应用

TinyML使得包含数百万参数的深度学习模型能够在边缘AI处理器上实时运行，为机床的实时磨损监测和动态运动补偿提供了算法基础。这是边缘AI从概念走向工程落地的关键使能技术。