低功耗IoT节点TinyML部署实验与阶段性进展

本实验室近期围绕低功耗IoT节点的边缘智能部署开展实验，目标是让电池供电的传感节点在本地完成运行状态判别，降低数据回传量与云端依赖。实验平台基于Cortex-M4级MCU与LoRa通信，选取电机运行声纹与温湿度两类信号进行验证。阶段性进展：一是通过INT8量化与算子裁剪，异常检测模型体积由1.2MB压缩至180KB，单次推理约35ms，节点平均功耗保持在设计阈值内，纽扣电池供电场景估算续航超过一年；二是为期四周的台架测试中，节点本地判别与云端基线一致率约93%，误报主要来自环境温度骤变，已通过滑动窗口特征平滑部分缓解。下一步将尝试相邻节点间的轻量协同互校以降低单点误报，并评估太阳能微能量采集对部署位置的改善空间。完整测试数据整理后将另行发布。