🤖 边缘AI

研究在资源受限的边缘设备上部署和优化人工智能算法的技术。

🔬 核心技术

🧠 模型压缩

• 量化技术 - 8bit、16bit精度优化
• 剪枝算法 - 结构化和非结构化剪枝
• 知识蒸馏 - 教师-学生网络训练
• 神经架构搜索 - 自动设计轻量化网络

⚡ 推理优化

• 运算符融合 - 减少内存访问开销
• 图优化 - 计算图的结构优化
• 内存管理 - 高效的内存分配策略
• 并行计算 - 多核和SIMD优化

🛠️ 开发框架

📱 移动端框架

• TensorFlow Lite - 轻量级推理引擎
• ONNX Runtime - 跨平台推理框架
• Core ML - 苹果机器学习框架
• NCNN - 高性能神经网络推理框架

🔧 嵌入式框架

• TinyML - 微控制器机器学习
• EdgeTPU - Google边缘AI芯片
• OpenVINO - Intel推理优化工具包
• TensorRT - NVIDIA GPU推理加速

🌐 云边协同

• 联邦学习 - 分布式模型训练
• 边缘-云协作 - 计算任务分配
• 模型更新 - 在线模型升级机制
• 数据同步 - 边缘设备数据管理

🎯 应用场景

👁️ 计算机视觉

• 目标检测 - 实时物体识别
• 人脸识别 - 身份认证系统
• 动作识别 - 行为分析和监控
• 图像分割 - 场景理解和分析

🗣️ 语音处理

• 语音识别 - 离线语音转文字
• 语音合成 - 文字转语音技术
• 语音增强 - 噪声抑制和回声消除
• 关键词检测 - 唤醒词识别

📊 传感器融合

• 异常检测 - 设备故障诊断
• 预测维护 - 设备状态预测
• 环境监测 - 智能传感器网络
• 健康监测 - 可穿戴设备应用