低功耗AI模型设计精讲

01

STM32CubeAI初探

AI on MCU现状 · 生态全景 · 低功耗AI市场需求

02

开发环境搭建

CubeMX安装 · IDE配置 · X-CUBE-AI · 验证环境

03

低功耗AI硬件基础

STM32U5低功耗 · Cortex-M33 · Helium · 功耗模式

04

AI模型量化基础

浮点/定点 · QAT · PTQ · CubeAI量化策略

05

模型压缩技术

权重剪枝 · 知识蒸馏 · 低秩分解 · STM32实践

06

STM32CubeAI工作流

训练到部署 · TF/PyTorch/ONNX · 模型转换

07

模型分析与优化

RAM/ROM分析 · MACC · 推理时间 · 瓶颈定位

08

低功耗模型架构设计

MobileNetV1-3 · EfficientNet-Lite · TinyML选型

09

激活函数选择

ReLU家族 · Swish · Hard-Swish · PReLU对比

10

数据预处理优化

归一化 · 定点化预处理 · MCU高效实现

11

传感器数据融合

IMU预处理 · 时间序列特征 · 滑动窗口

12

关键词唤醒(KWS)实战

数据集 · MFCC · DNN/CNN · 部署调试

13

人体活动识别(HAR)实战

加速度计 · 1D-CNN · 实时推理 · 功耗测试

14

异常检测实战

自编码器 · 阈值设定 · 工业场景应用

15

视觉识别实战

图像分类 · MobileNet部署 · 摄像头驱动

16

多任务学习模型

共享骨干 · 多输出头 · 低功耗权衡

17

模型推理优化

算子融合 · 内存复用 · 就地计算 · 循环展开

18

DMA与AI加速

DMA2D · 双缓冲 · 减少CPU干预

19

功耗测量与分析

功耗工具 · 模式对比 · 优化目标设定

20

RTOS与AI任务调度

FreeRTOS集成 · 任务优先级 · 低功耗空闲

21

电源管理策略

DVFS · 时钟门控 · 外设电源管理

22

模型更新与OTA

差分OTA · 分区存储 · 安全启动更新

23

安全与隐私保护

TEE · 模型保护 · 加密推理 · 隐私计算

24

调试与性能分析

CubeMonitor · 串口日志 · 性能计数器

25

常见问题与避坑

内存溢出 · 推理卡死 · 精度损失 · 功耗异常

26

案例1：智能穿戴 · 心率异常检测

数据采集到低功耗部署全流程

27

案例2：工业预测性维护 · 振动分析

边缘AI实现设备故障预警

28

案例3：智能家居 · 语音控制开关

离线语音识别 · 低功耗唤醒

29

案例4：环境监测 · 空气质量预测

多传感器融合与AI推理

30

课程总结与展望

低功耗AI趋势 · 学习路径 · 社区资源