AI MCU端侧模型部署：算子裁剪与内存预算

在硬件IoT场景中，把模型从云端搬到MCU端侧，瓶颈往往不是算力，而是内存与功耗的硬约束。本期智能硬件实验室选取三类典型传感任务（振动异常、语音唤醒、温湿度漂移预测），做了一轮小规模部署实验。

方法上，先用训练后量化将浮点模型压到int8，再按目标芯片的Flash/RAM预算做算子裁剪：把不支持的激活与归一化算子替换为等价近似实现，或前移到预处理阶段；卷积层采用深度可分离与通道剪枝组合，保留通道数由验证集敏感度决定，而非等比例裁剪。

进展与数据（阶段性）：

• 模型体积中位数从210KB降至48KB，RAM峰值从96KB降至31KB，可放入常见Cortex-M4级芯片；
• 量化后精度损失控制在1.2个百分点以内，振动异常检测漏报率上升约0.8%，经滑动窗口投票后基本抵消；
• 端侧单次推理12~26ms，按1Hz采样，整机平均功耗增加约4mA。

下一步计划：补齐算子等价性的自动化校验脚本，并把内存预算、精度损失与功耗整理成可配置的权衡表，供硬件选型阶段直接参考。