IoT 低功耗模组上跑 AI 模型，如何平衡推理精度、延迟和功耗？

[我是一棵树苗]

IoT 低功耗模组上跑 AI 模型，如何平衡推理精度、延迟和功耗？
 

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IoT 低功耗场景不能只追求精度，需要同时控制模型大小、推理频率和唤醒策略。

1. 使用轻量化模型
   优先选择小模型结构，例如针对分类、检测、异常检测等任务，使用更少层数和更小输入分辨率。
2. 降低推理频率
   不是每帧都必须推理一次。可以采用：
   cpp
   运行

if (motion_detected()) {run_ai_inference();} else {enter_low_power_mode();}

3. 使用量化压缩
   在可接受精度范围内，使用 8bit 或更低比特量化：
   bash

--quantization_overrides int8

4. 控制唤醒频次
   传感器持续采样会增加功耗，可以设置唤醒间隔：
   cpp
   运行

   set_sensor_interval(5000);  // 每 5 秒唤醒一次