引言：AI 浪潮下的嵌入式挑战

在大语言模型和深度学习技术风靡全球的当下，AI 推理服务已成为工业、商业及消费领域的关键需求。然而，在智能工厂、农业监测、边缘网关等实际场景中，设备面临着硬件资源的严重限制。现场设备可能仅配备低端 CPU，内存仅有 KB 至 MB 级别，运行的是实时操作系统（RTOS）或精简版 Linux，甚至无法满足 Python 程序运行所需的依赖环境。

那么，如何在这种 “资源匮乏” 的环境中部署 AI 模型呢？本文将聚焦于轻量级框架 TensorFlow Lite，并结合景行人工智能平台的真实案例，详细解析从模型训练到嵌入式落地的完整流程。

一、嵌入式 AI 的 “生存法则”：轻量化与优化

传统的 AI 模型通常基于 TensorFlow 或 PyTorch 进行训练，训练过程依赖 GPU 服务器或高性能计算资源。但在嵌入式场景中，设备硬件条件往往不尽如人意：

• 算力不足：以 ARM Cortex-M 系列 CPU 为例，其主频仅为百兆赫兹，难以运行复杂模型。
• 内存限制：设备的 RAM 通常在 KB 至 MB 级别，无法加载标准的模型文件。
• 系统兼容性：RTOS 或微型 Linux 缺乏 Python 运行时环境。

二、TensorFlow Lite：嵌入式 AI 的 “瑞士军刀”

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量化子集，专为移动端和嵌入式设备设计，具有以下核心优势：

• 1. 极致的轻量化
• a. 模型压缩：通过转换器（Converter）可将标准 TensorFlow 模型（.pb）转换为.tflite 格式。
• b. 量化支持：采用 8 位整数量化，能缩减模型体积 75%，同时推理速度可提升 2 - 3 倍，且精度损失在可控范围内。
• 2. 跨平台兼容性
• a. 支持多种平台：涵盖 Android、iOS、Raspberry Pi、RTOS（如 FreeRTOS）以及 MCU（如 Arduino）。
• b. 多语言接口：提供 C++/Java/Python 接口，适配不同的开发环境。
• 3. 硬件加速优化
• a. 集成加速模块：集成 GPU Delegate、Edge TPU Delegate 等硬件加速模块，有效提升推理效率。
• b. 支持动态调用：支持 NNAPI（Android 神经网络 API），可动态调用设备加速芯片。
• 4. 低内存消耗
• a. 低内存消耗：运行时内存占用仅为标准 TensorFlow 的 1/10，适合内存为 KB 级别的设备。

三、实战案例：手写识别模型部署到树莓派

在工业现场，常常需要部署手写文字识别服务。本案例以树莓派 5（1GB 内存，无 GPU）为设备进行部署。

模型转换流程

步骤 1：模型设计与训练

创建方案：在景行人工智能平台打开模型开发模块，选择 “方案设计”，点击 “新建方案”。输入方案名称，选择 “图像识别” 方案类型，创建模型训练方案。

新建方案

设计流程：在方案设计界面，通过拖拽组件并配置属性，构建由模型网络结构流程和数据处理流程组成的方案。

模型训练方案流程

训练模型：方案设计完成后，选择运行资源，开始训练模型。训练过程中的日志会在方案实例的实例日志中动态输出，训练完成后模型会自动保存到模型库。由于模型参数等因素的调整，每次运行生成的模型会以不同版本保存。

选择训练资源

训练资源

模型自动保存到模型库

模型列表

步骤 2：模型转换及推送

在景行人工智能平台的模型库中，选择具体的模型版本，点击 “转换模型”，设置相关参数，将模型转换并保存为.tflite 格式。模型转换会提交作业，完成后会在指定的模型目录下生成 tflite 文件，之后可一键推送到树莓派设备上。

模型转换

转换生成的tflite文件

一键推送到设备

步骤 3：嵌入式运行环境部署

从景行人工智能平台导出适用于树莓派系统的 tensorflowlite，并推送到树莓派设备。同时，在平台的开发环境中编写 C++ 推理代码，代码主要包括加载模型、输入预处理、执行推理以及获取结果等步骤。

步骤 4：在嵌入式环境中运行模型

完成上述步骤后，即可在树莓派设备上运行手写识别模型，实现工业现场的手写文字识别服务。

四、景行人工智能平台：一站式嵌入式 AI 落地

通过上述实战案例可以看出，景行人工智能平台为用户实现嵌入式 AI 落地提供了便捷途径：

• 1. 模型设计：提供拖拽式模型设计工具，无需编程即可完成模型设计与修改。
• 2. 模型训练与微调：支持 TensorFlow/PyTorch 框架，并提供自动化超参优化。
• 3. 一键导出.tflite：平台内置模型压缩与量化工具，能适配嵌入式硬件。
• 4. 跨平台部署支持：可生成针对树莓派、STM32 等设备的定制化推理代码。

结语：嵌入式 AI 的广阔前景

从工业质检到智能家居，AI 推理服务正不断突破传统服务器机房的限制，向边缘设备延伸。借助 TensorFlow Lite 等轻量级工具，即使是资源有限的物联网设备，也能成为 AI 落地的重要节点。

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