电池供电IoT节点边缘AI部署：量化压缩与功耗实测

智能硬件实验室近期围绕电池供电IoT节点的边缘AI部署开展实验，探索在资源受限MCU上运行异常检测模型的可行路径。团队以振动与电流采样数据为基础，采用INT8量化与通道剪枝将模型体积压缩至原模型的四分之一，并在STM32L4与ESP32两类主流节点平台完成移植测试。· 进展：量化后模型在测试集上准确率仅下降1.8%，单次推理耗时控制在40ms以内，节点休眠电流维持微安级，估算纽扣电池供电下可连续运行12个月以上；· 下一步：计划引入边缘-云协同机制，节点侧完成异常实时初筛，云端负责模型增量更新并经OTA下发，验证长期运行下的模型漂移补偿效果。该实验表明，量化压缩与低功耗调度协同设计可使AI能力直接下沉至末端传感节点，为设备状态监测、环境感知等场景提供免布线的部署选项。实验室将持续开放测试数据与部署工具链，欢迎硬件伙伴共同验证。