低功耗端侧AI推理模组实验：TinyML工业部署验证

智能硬件实验室近期完成了一轮低功耗端侧AI推理的部署验证，目标是在弱网或断网条件下，让工业传感终端具备本地异常判别能力。实验选用Cortex-M4内核MCU模组，将轻量化时序分类模型量化压缩后部署至端侧，并与云端推理链路进行对比测试。阶段性结果：1）模型经INT8量化后体积压缩至约68KB，单次推理耗时约35ms，终端待机电流维持在微安级，电池供电场景预估续航超过18个月；2）在为期四周的现场采集中，端侧判别与云端复核的一致率达96%以上，断网时段本地功能保持可用。下一步计划将输入扩展至温度、振动与电流的多源融合，验证联合推理效果，并评估模组化方案在小批量产线监测中的部署成本。团队的基本判断是：端侧推理的价值在于降低对网络与中心算力的依赖，适合作为工业IoT系统的前置过滤层，与云端分析形成分工，而非相互替代。