嵌入式AI开源生态指南：从框架到应用的全面解析

最新推荐文章于 2025-10-09 10:37:30 发布
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#人工智能 #开源

嵌入式AI开源生态指南：从框架到应用的全面解析

引言

随着人工智能技术的迅速发展，将AI能力部署到边缘设备上的需求日益增长。嵌入式AI通过在资源受限的微控制器上运行机器学习模型，实现了无需云连接的本地智能处理，大幅降低了延迟、提高了隐私性，并降低了功耗和成本。本文将为您详细介绍嵌入式AI领域最具影响力的开源框架和项目，帮助开发者快速找到适合自己项目的技术解决方案。

主流嵌入式AI开源框架

1. TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM)

TFLM是由谷歌开发的轻量级机器学习框架，专为微控制器环境优化，已成为嵌入式AI领域的标杆项目。

核心优势：

  • 极致轻量化：核心运行时仅需16KB RAM，适合严格受限的微控制器
  • 广泛兼容性：支持ARM Cortex-M系列、ESP32、Arduino等多种主流嵌入式平台
  • 丰富生态：提供大量预训练模型和示例应用，降低开发门槛
  • 活跃社区：持续更新与优化，确保框架的可靠性和前沿性

TFLM特别适合需要实时本地处理的场景，如智能家居设备中的关键词检测（“Hey Google”）、可穿戴设备中的姿态估计和手势识别、工业设备中的异常检测等。框架提供的Hello World示例能够帮助开发者快速入门，通过识别简单的正弦波模式展示基本功能；而微手势识别项目则展示了如何利用加速度计数据实现实用的手势交互功能。

2. Edge Impulse

Edge Impulse提供了一个端到端的开发平台，极大简化了

最低0.47元/天 解锁文章
职坐标IT培训：嵌入式AI物联网开源项目精选
haitongzzb的博客
06-19 1182
职坐标IT培训精选嵌入式AI物联网领域优质开源项目，涵盖实时操作系统(RTOS)、深度学习数据集及IoT开发框架，助力开发者快速构建智能硬件与边缘计算解决方案，提供完整学习路径与实战案例参考。
【学习路线】鸿蒙开发者成长指南：从零基础到生态应用开发
一个普通程序员的成长记录簿
07-23 935
本文系统介绍了鸿蒙生态开发的学习路径，分为五个阶段：1）鸿蒙生态认知与基础准备，包括系统架构、设备生态和开发环境搭建；2）ArkTS语言基础，重点讲解TypeScript语法和ArkTS扩展特性；3）ArkUI界面开发，涵盖声明式UI组件、交互设计和状态管理；4）应用架构与数据管理，介绍MVVM模式、数据存储和性能优化；5）系统能力与服务集成，包括设备能力调用、分布式开发和AI服务。全文提供了从入门到进阶的完整学习框架，适合开发者循序渐进掌握鸿蒙应用开发技能。
新体验，全AI接管嵌入式开发。YuCoder(驭扣) - 无需硬件，无需编程基础的嵌入式开发平台
最新发布
顶级小学生
10-09 476
摘要：YuCoder（驭扣）是一个AI驱动的嵌入式开发平台，支持自然语言输入自动生成优化代码（如C/C++），并提供在线仿真调试功能，无需物理硬件。核心优势包括：大幅降低开发门槛（新手友好）、节省时间和硬件成本、支持快速迭代。平台覆盖物联网控制等常见场景，目前免费开放，用户通过网页注册即可使用。典型工作流程：描述需求→AI生成代码→在线调试→导出程序。该平台特别适合教育、原型设计等场景，代表嵌入式开发向智能化、云端化的发展趋势。（149字）
嵌入式开发框架（arm体系结构、u-boot、内核驱动开发框架）
04-30
arm体系结构，嵌入式系统移植，内核驱动开发框架
「嵌入式 AI」这个时髦的名词，究竟是一个新理念，还是一个旧噱头？
机器之心
11-06 2571
撰文 | 高静宜 编辑 | 宇多田 在人工智能迅猛发展的当下，几乎每一家企业都在探索行业的切入点，试图在人工智能大潮中分一杯羹。 而在追寻 AI 商业化的道路上，人们逐渐发现，要实现技术的落地，不仅需要性能优越的算法模型以及可靠的硬件支持，还需要把 AI 技术和硬件环境进行有机结合，再应用到具体的实际场景中，进而满足用户的需求。 而「嵌入式 AI」就是当前最热门
嵌入式AI
chumingqian的博客
04-21 2065
1. MCU 与AI RISC -V 构成 MCU; RSIC-V 有利于 内核设计： 音频识别起步； 2. AI 芯片技术 与产业发展路径 智能计算系统： 中科院 陈云霖： B站公开课 智能计算系统； https://www.bilibili.com/video/BV1uz411i7a5?spm_id_from=333.999.0.0 数据 + 算法 + 算力； cpu 多数时间是在 等待 从内存中 读取数据， 大部分时间没有计算， 计算效率低下； 生态链 FPGA A
嵌入式AI？
qq_28576837的博客
06-10 3457
嵌入式 AI（Embedded AI）是指将人工智能技术与算法集成到嵌入式系统中，使设备能够在本地（无需依赖云端服务器）实现数据处理、分析和决策的技术形态。它融合了嵌入式系统的实时性、低功耗特性与AI 的智能化能力，让传统硬件设备具备 “边端智能”，适用于对响应速度、隐私保护、网络依赖性要求高的场景。核心特点本地化运行无需联网即可完成数据处理和决策，避免网络延迟和断网风险（如自动驾驶汽车在隧道中实时避障）。保护用户隐私：敏感数据（如人脸、医疗信息）无需上传云端，直接在设备端处理。低功耗与轻量化。
嵌入式开源框架
provincefly的博客
07-21 1342
一个面向嵌入式系统的轻量级框架，提供了统一的底层驱动设备模型以及基础服务功能，具有模块化设计、可配置性和扩展性的特点，可以帮助开发者快速搭建嵌入式应用程序。框架支持互斥锁、对象管理等基础内核功能。集成异步事件驱动框架（event）、多时基软件定时器(soft-timer)等服务。提供串口、SPI、I2C、ADC/DAC等常见外设的驱动设备模型，通过统一的驱动接口（open、close、ioctl、read、write）访问底层硬件设备，解耦底层驱动和应用。
嵌入式基础架构构建指南：3步打造高可维护性软件框架
[嵌入式基础架构构建指南：3步打造高可维护性软件框架](http://www.uml.org.cn/bigdata/images/2022110942.png) # 1. 嵌入式系统架构设计的核心理念 嵌入式系统架构设计的本质在于**平衡资源约束与功能复杂性**。...
4、安卓开发全解析：从框架到设备的深度洞察
apple5的专栏
06-02 59
本文深入解析了安卓开发的核心内容，涵盖应用框架、软件开发工具包（SDK）、开发者社区以及多样化的安卓设备硬件生态。文章详细介绍了安卓开发的基础架构、工具支持以及面临的设备兼容性挑战，并提供了针对不同硬件规格和屏幕尺寸的开发策略。同时，还展望了未来安卓设备的发展趋势，为开发者提供全面的技术指导和思路。
中科创达嵌入式AI介绍
09-11
AI之ABCDE 山世光 中国科学院计算技术研究所研究员 中科院智能信息处理重点实验室常务副主任 中科视拓（北京）科技有限公司董事长/CTO
F´:飞行软件和嵌入式系统框架-开源
07-16
F´（或 F Prime）是用于快速开发和部署嵌入式系统和航天应用程序的软件框架。 F´ 最初是在 NASA 的喷气推进实验室开发的，是一种开源软件，已成功部署在多个空间应用中。 它已用于但不限于 CubeSats、SmallSats、仪器和可部署的。 具有明确定义接口的组件架构。 要使用 F´ 开发应用程序，必须满足用户系统的以下要求，Linux 或 Mac OS X 操作系统（或适用于 Windows 上的 Linux 的 Windows 子系统）、CMake、Bash 或 Bash 兼容 shell、Clang 或 GCC 编译器、Python 3和画中画。 通过克隆 GitHub 存储库、安装 Python 代码（通常在虚拟环境中）并构建我们的参考应用程序之一，可以快速安装 F´ 并准备好使用。
Nomic Embed：高性能开源文本嵌入模型
Leon_Jinhai_Sun的博客
06-29 826
开发，这是一家专注于开源AI模型的公司，致力于提供透明、可审计的机器学习模型。该团队在2024年2月发布了。虽然Jina长上下文基准测试稍弱于OpenAI，但其开源透明性使其在学术界和工业界广受欢迎。开发的文本嵌入模型，旨在提供高性能、可复现且完全开源的长文本嵌入解决方案。在开源嵌入模型中，Nomic Embed被认为是。Nomic Embed是由。Nomic Embed由。如需进一步了解，可访问其。，并随后推出了增强版。
什么是嵌入式AI
m0_70911440的博客
08-16 2164
嵌入式行业的人才缺口也非常严重，据不完全统计，2019年嵌入式人才缺口达到50万，嵌入式人才的匮乏已经成为了众多企业的共识，而嵌入式几乎是无所不在的应用领域，可以说人才的匮乏已经成为其发展的瓶颈。嵌入式AI就是希望在嵌入式设备上面实现人工智能的能力，这和我们平时使用的人工智能有一个很大的区别就是，平时手机或嵌入式设备是通过网络连接后面的服务器来实现的人工智能，而嵌入式人工智能则是通过嵌入式设备本身来实现的，无需联网。这样带来的好处是完全不依赖于云端的服务器，自己单打独斗，实现人工智能的大部分功能。
嵌入式开源设备框架（实现应用层代码与底层驱动的解耦和抽象的轻量级框架）
provincefly的博客
12-09 1963
MR框架是专为嵌入式系统设计的轻量级框架。充分考虑了嵌入式系统在资源和性能方面的需求。通过提供标准化的设备管理接口，极大简化了嵌入式应用开发的难度，帮助开发者快速构建嵌入式应用程序。框架为开发者提供了标准化的开启(open)、关闭(close)、控制(ioctl)、读(read)、写(write等接口。它将应用程序与底层硬件驱动进行解耦。应用程序无需了解驱动的实现细节。当硬件发生改变时,只需要适配底层驱动,应用程序就可以无缝迁移到新硬件上。这大大提高了软件的可重用性和应对新硬件的可扩展性。。
浅谈嵌入式AI
ic2121的博客
12-30 872
我们平时使用的人工智能比如手机上的语音识别，都是通过联网来实现的，手机把语音转换为声音文件或声音字节流，然后把声音的数字流送到云端(后台服务器)，由后台的服务器进行声音识别运算，把文字再返回给手机。嵌入式AI就是希望在嵌入式设备上面实现人工智能的能力，这和我们平时使用的人工智能有一个很大的区别就是，平时手机或嵌入式设备是通过网络连接后面的服务器来实现的人工智能，而嵌入式人工智能则是通过嵌入式设备本身来实现的，无需联网。这样带来的好处是完全不依赖于云端的服务器，自己单打独斗，实现人工智能的大部分功能。
嵌入式AI简介
m0_56508437的博客
04-05 539
嵌入式AI是一种将人工智能算法部署在终端设备中运行的技术，使智能硬件能够在本地实时完成感知、交互和决策功能，无需依赖云端计算。1. 本地化处理：数据在设备端直接处理，无需联网，减少延迟并提升实时性（如自动驾驶的隧道环境识别）。1. 算力限制：传统嵌入式设备（如单片机）难以运行复杂神经网络，需优化模型或专用硬件（如NPU）。2. 软件优化：使用嵌入式AI框架（如Tengine、FastCV）简化部署，支持跨平台异构计算。1. 自动驾驶：实时处理传感器数据（如激光雷达、摄像头），应对复杂路况和网络中断场景。
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