跨越微型門檻，AI的下一哩路在邊緣！

Posted By owenou on 11 月 2, 2025 in Edge Impulse, Nordic, TensorFlow, 技術導讀, 解決方案, 量化技術 | 0 comments

作者：歐敏銓

在看似受限的嵌入式系統領域，如今可以做出聲音辨識、手勢控制、異常偵測，甚至環境預測。下一步，MCU、MPU將能把AI「嵌入」到任何感測節點、工業機械或穿戴式設備中，讓智慧更貼近現場、無所不在。

對嵌入式工程師而言，AI 是一個想用又不敢用的新領域。它能讓感測器的資料更有用，讓得到資料的嵌入式系統能預測、理解、甚至自我調整；在此同時，開發者又需精打細算系統的「算力」——模型太大、耗能太高、延遲太長都行不通。尤其在那些只有KB級記憶體、靠電池供電的小裝置上，要讓 AI 上身，幾乎是不可能的任務。

「邊緣AI」正是在這樣的矛盾中誕生的。它不仰賴雲端，而是在終端就直接進行推理與判斷。這意味著更快的反應、更低的延遲，以及更強的資料隱私。對工廠偵測系統、自動化農業監控、穿戴式健康裝置等應用來說，這不只是效率問題，而是安全與信任的基礎。

然而，要讓AI在這些微型設備上運作，不只是把雲端模型「搬下來」那麼簡單，開發者需要克服「AI微型化」的重重挑戰。

量身定做輕量化AI架構

想像你正在開發一款智慧手錶，只能提供 512KB 記憶體與極低功耗限制。即使是最基本的卷積神經網路（CNN），在雲端運行時都能輕鬆耗盡幾百 MB 的資源。那該怎麼辦？

嵌入式工程師會先精準定義「微型」的範圍：像 STM32、ESP32、Nordic nRF 這些微控制器（MCU），都屬於這個範疇。它們沒有 GPU，也沒有神經網路加速器（NPU）；要讓它們跑 AI，就像讓腳踏車拖一輛卡車上山——除非你懂得調整載重。

這時，模型設計就成為決勝關鍵。過去幾年，AI 社群針對 MCU 專門開發出幾種輕量化架構，例如 MobileNet、MCUNet 與 FOMO（Faster Objects, More Objects）。

MobileNet由Google的研究團隊於2017年開發，旨在為行動和嵌入式設備設計高效的捲積神經網路（CNN）（source）

MCUNet能大帳縮減AI模型所需的記憶體及儲存空間（source）

FOMO 是 Edge Impulse 團隊的代表作之一，它放棄了傳統的「邊界框」偵測，而改用「質心追蹤」，讓模型能以更小的尺寸辨識更多目標物。結果是什麼？一個僅 150KB 的模型，就能即時偵測多個物體，功耗還低得驚人。

從量化到剪枝的瘦身策略

在邊緣AI的世界裡，「每一個位元都算數」。因此，模型最佳化的首要手段，就是量化（Quantization）——將原本以 32 位元浮點數儲存的權重與激活值，轉換成 8 位元整數，甚至更低。

結果往往令人驚訝：模型大小縮小四倍、推理速度加快一倍、功耗下降近 60%。
換句話說，你用更少的電，換來更快的智慧。

這樣的轉換當然有代價。模型精準度可能略降，某些硬體也不支援所有格式。但在多數應用中，這樣的權衡非常划算。TensorFlow Lite Micro、Edge Impulse 等開發框架，都已將量化功能內建其中，只需幾個指令，就能完成。

接著是剪枝（Pruning）。這是一種「減脂」技術，透過移除貢獻度低的神經元或權重，進一步降低模型負擔。

有開發者形容它像「幫神經網路斷捨離」：保留關鍵特徵，捨棄多餘參數。結合壓縮與權重共享等技巧，甚至能讓模型在不降效能的情況下再縮小一半。有的工具還能提供自動剪枝與量化的流程，讓開發者在幾分鐘內測試多種版本，選出最平衡的效能組合。

目標硬體最佳化的重要性

「別以為模型在一顆晶片上跑得快，就能在另一顆上跑得動。」這是嵌入式開發的鐵律。

每款晶片的記憶體結構、時脈頻率與架構差異都可能影響AI效能。這時候，目標硬體最佳化（Hardware-aware Optimization） 便顯得至關重要。

以 Nordic nRF52 為例，若能針對其 BLE SoC 特性調整資料流與快取存取路徑，推理速度可提升 30%；而在 STM32H7 上，善用內建 DSP 指令集更能有效加速向量運算。

如果裝置具備 NPU（神經處理單元） 或 DSP 加速器，那就更具優勢。善用Edge Impulse 這類工具直接產生支援這些加速器的模型部署檔，開發者就不必親自調整底層指令集。

這樣的自動化讓開發者可以更專注於應用層的創意發想——例如讓智慧農田的感測節點能「聽」出害蟲聲音，或讓工廠設備在異常震動時「自己」停機。

效能指標的真實意義

在開始最佳化之前，懂得測量才是關鍵。邊緣AI不像雲端那樣能隨時更新，因此「基準測試」是開發過程中不可或缺的一步，而延遲（Latency）、記憶體使用量（RAM/ROM）、功耗（Power Consumption）這三個維度是評估模型是否可行的基石。

「提早量測，提早修正。」一位使用者在開發者社群中分享，他的環境感測模型透過早期量化分析，最終讓系統運行時間從 12 小時提升至 4 天，僅因提前修正了一個記憶體配置問題。

多數Edge AI開發工具提供效能指標的相關功能，例如Edge Impulse 的 Eon Compiler 就像開發者的儀表板——能即時顯示模型在特定 MCU 上的推理時間與能耗，幫助工程師在設計階段就預測瓶頸。下表列舉Eon Compiler 與STM32Cube.AI(ST)、eIQ Toolkit(NXP)、Edge AI Studio(TI)等工具的效能指標功能比較。

工具	推理時間顯示	記憶體／Flash使用	功耗／能耗儀表支援	儀表板式整合程度
EON Compiler	✅ 明確支援	✅ 明確支援	部分（需外部測量）	高（為開發者提供儀表板介面）
STM32Cube.AI	✅ 支援	✅ 支援	✅ 支援但需額外硬體量測	中—需較多手動設定
eIQ Toolkit	✅ 部分支援	✅ 支援	功耗顯示不明確	較低—需自行設定量測流程
Edge AI Studio	✅ 支援（推理時間估估）	部分支援	功耗顯示不明確	中—有介面提示，但儀表板功能或許較簡化

（資料整理：ChatGPT）

部署才是真正的考驗

模型優化只是戰鬥的一半，真正的挑戰在於部署。在雲端環境中，更新與修正都輕而易舉，但在邊緣設備上，一個 bug 可能意味著上千台感測節點得重新刷寫。

因此，成功的邊緣AI部署必須具備三項特質：

容錯性（Fault-tolerance）——模型能在噪音或缺損資料下保持穩定。
自適應性（Adaptability）——能隨環境變化持續運作。
可更新性（OTA-ready）——在必要時能透過無線更新進行版本升級。

如何快速、方便地在雲端完成模型訓練、壓縮、轉換，並匯出至自己開發中的開發板上，實現「從模型到韌體」的整個流程，也是選擇開發工具的評估要件。當然，現在MCU廠商大多已有自己的AI工具供客戶使用，但泛用型（如Edge Impulse）或開源（如LiteRT for Microcontrollers 、deepC、TVM）則有跨平台開發的彈性，各有千秋。