低功耗IoT节点端侧AI推理部署实验进展

智能硬件实验室近期围绕“AI推理下沉至端侧”开展实验性验证，目标是让电池供电的IoT传感节点在本地完成轻量推理，降低数据上行带宽与云端依赖。实验平台基于Arm Cortex-M4 MCU节点，搭载三轴加速度与环境温湿度采集。团队将一维卷积异常检测模型经INT8量化后部署至端侧，模型体积由1.8MB压缩至460KB，单次推理耗时约35ms，节点平均运行功耗降至12mA，按2000mAh电池估算可连续工作约6个月。阶段性结果：在实验室模拟数据集上，量化后模型异常召回率仅下降2.1个百分点，初步验证INT8量化在端侧异常检测任务中的可行性。待解决问题：MCU堆内存碎片导致长时间运行后偶发推理失败，团队正引入静态内存池与算子融合策略进行优化。下一步拟在真实产线环境部署10个节点，开展为期8周的连续运行测试，重点评估温度漂移与无线丢包对端侧推理稳定性的影响。