前言

在物联网（IoT）和智能边缘计算的时代浪潮下，TinyML（微型机器学习）正以前所未有的速度改变着我们与设备交互的方式。它将 AI 推理能力放在资源极度受限的 MCU（微控制器）上，兼顾实时性、低功耗和数据隐私，成为智能家居、可穿戴设备、工业检测等场景的核心技术。尽管 TinyML 在理论上听起来美好，但在实践中如何在几十 KB 内存、数百 KB Flash，以及几百 MHz 主频以下的硬件平台上部署并优化神经网络模型，却是一项需要深入技术细节与系统化方法的挑战。

本文将围绕 TinyML 原理、从数据采集到多平台部署；从模型设计、压缩与优化，到工程化落地的完整流程，助力嵌入式开发者掌握边缘智能的核心技术要点与最佳实践。

全文预计字数：5500+，建议阅读时间：25 分钟。

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目录

1. TinyML 概述与生态

2. 传感器数据预处理与特征工程

3. 轻量级模型设计

4. 模型压缩与量化优化

5. TensorFlow Lite Micro 深入解析

6. 多平台实战部署

7. 系统级优化与低功耗设计

8. 工程化与持续集成

9. 案例实战：智能振动监测与心率检测

10. 学习路线与资源推荐

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1 TinyML 概述与生态

1.1 定义与发展历程

TinyML 是指在资源极度受限的嵌入式设备上运行机器学习模型的技术。其核心在于将传统依赖云端或高性能处理器的 AI 推理下沉到仅有数十 KB RAM、百 KB Flash 以及几十到几百 MHz 主频的 MCU 上。TinyML 的概念最早由嵌入式社区提出，2019 年 TinyML Summit 举办首届大会，标志着该领域正式形成。近年来，随着 TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN、Edge Impulse 等框架和平台的涌现，TinyML 应用迅速扩展。

1.2 典型应用场景

• 智能家居：本地语音唤醒、人体感应、声纹识别。

• 可穿戴设备：心率监测、运动识别、跌倒检测。

• 工业检测：异常振动分析、机器故障预测。

• 农业与环境监测：土壤湿度预测、气象异常预警。

1.3 主流 TinyML 框架对比

框架	体积	支持平台	特点
TensorFlow Lite Micro	~30 KB	Cortex-M、ESP32	多种算子、可定制 Resolver
CMSIS-NN	集成于 CMSIS	Cortex-M	高效汇编加速
Edge Impulse SDK	平台级	多 MCU、Linux	端到端一体化
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