【系列12】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第11章：边缘设备与IoT部署

第11章：边缘设备与IoT部署

除了移动设备，AI的端侧部署更广阔的舞台是边缘设备和物联网（IoT）领域。这些设备通常算力有限、功耗敏感，但却需要实时、高效的AI能力来处理本地数据。本章将探讨如何在树莓派和英伟达Jetson等主流平台上部署AI模型，并通过案例分析其在智能摄像头和机器人中的具体应用。

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在树莓派、英伟达Jetson等设备上部署模型

• 树莓派（Raspberry Pi）：作为一款广受欢迎的单板计算机，树莓派以其低廉的价格和丰富的生态系统成为许多IoT项目的首选。然而，其CPU算力相对较弱，因此在树莓派上部署AI模型通常需要借助专用的AI加速器，如Google Coral USB Accelerator。
  • 部署流程：开发者可以在树莓派上安装TensorFlow Lite或OpenVINO等框架，然后将优化后的模型（如量化模型）加载到加速器上运行。这种“主机+加速器”的模式，既能利用树莓派的通用计算能力，又能以极高的能效比完成AI推理。
  • 适用场景：适合对实时性要求不高、对成本敏感的简单AI应用，如环境监测中的图像分类、智能门锁中的人脸识别。
• 英伟达Jetson系列：Jetson是一个为边缘AI设备设计的完整计算平台，其核心是集成了GPU的SoC（片上系统）。Jetson系列包括Jetson Nano、Jetson Orin等，提供了