AI 与边缘智能在2025年会如何发展？

发表于 2025-8-19 10:46

集成 AI 算法的嵌入式处理器在实时处理复杂场景数据时，如何进一步优化算法以降低计算资源消耗，提升响应速度？

发表于 2025-9-1 20:43

模型轻量化，采用如 MobileNet、EfficientNet-Lite 等专为嵌入式设计的轻量级神经网络架构，减少模型参数和计算量。还可通过剪枝技术，去除网络中冗余的连接或神经元，降低模型复杂度，以及利用量化技术，将模型权重和激活值从 32 位浮点数转换为 8 位整数或更低精度，在几乎不影响精度的前提下，缩小模型大小，提高计算速度

发表于 2025-9-2 09:20

将复杂的大模型知识迁移到简单的小模型上，让小模型在保持较高精度的同时，具有更低的计算资源需求和更快的推理速度。

发表于 2025-9-2 11:19

选择合适的硬件平台：根据具体的应用场景和 AI 任务需求，选择合适的嵌入式硬件平台。对于简单的 AI 任务，如语音唤醒、简单图像识别等，可选择带有 DSP 指令或 FPU 的 MCU；对于较复杂的任务，如人脸识别、目标跟踪等，可选择 MPU 或带有 NPU 的 SoC，将 CPU 从繁重的 AI 计算中解放出来，专注于系统控制和实时任务。

发表于 2025-9-2 13:45

充分利用硬件平台的加速功能，如 NPU、GPU、SIMD 指令集等。例如，STM32MP1 的 NeoChrom GPU 可辅助 AI 计算，某些高端 MPU 集成的 NPU 能高效处理矩阵运算，加速 AI 推理过程。

发表于 2025-9-2 23:01

利用 NumPy 和 Numba 等库进行高效计算，NumPy 内部采用 C 语言实现，能高效执行数组运算，避免 Python 解释器的循环开销，Numba 允许在 Python 代码中使用 JIT 编译，加速循环计算。对于一些复杂的 AI 算法，可简化其计算逻辑，避免不必要的计算步骤。

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