【软件系统架构】系列四：AI 模型在嵌入式设备部署指南

 目录

一、为什么在嵌入式设备部署 AI？

二、典型 AI 模型类型及场景

三、嵌入式 AI 部署常用硬件平台

四、嵌入式 AI 部署主流框架工具

五、模型压缩与量化技术

常用模型压缩技术

六、AI 模型部署流程（以 TFLite Micro 为例）

1. 部署流程与核心步骤

(1) 模型准备与优化

(2) 嵌入式环境适配

(3) 部署与运行

七、技术难点与解决方案

(1) 资源限制

(2) 实时性要求

(3) 安全与隐私

八、典型工具与框架

九、代码模板示例：TFLite Micro on STM32

十、性能优化建议

十一、典型案例参考

十二、部署模板与工具推荐

十三、应用场景

十四、案例参考

十五、未来趋势

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AI 模型在嵌入式设备部署指南系统性解析，涵盖平台选型、模型压缩、框架工具链、部署流程、典型案例与性能优化等内容，适用于开发边缘智能终端、物联网设备、智能硬件等嵌入式 AI 产品。

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一、为什么在嵌入式设备部署 AI？

嵌入式 AI（Edge AI）是指在资源受限的终端设备上本地运行 AI 模型，具备如下优势：

优势	描述
低延迟	推理无需上传云端，毫秒级响应