导读：即将举办的首届tinyML技术论坛（亚洲分论坛）将于11月16日至19日线上直播！

下一波机器学习革命——tinyML低功耗边缘侧机器学习

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当国内还在热火朝天的谈论5G、IoT、大数据、超算、视觉识别、智能监控、车联网、无人机等热门主题的时候，当人们还在寻找人工智能行业下一个最具商业前景的发展方向，专注于视觉和语音技术，纠结于提高算力、创新算法模型、大数据存储标记清洗的时候，太平洋彼岸已经悄然开启了在低功耗边缘侧人工智能，即tinyML这一垂直细分领域上的第三轮交流与发展——一轮又一轮的企业间访谈、平台支持、线下线上互动、研讨讲座、学术探讨多维度多层次交流层出不穷。

究竟何为tinyML？tinyML魅力何在？未来市场何在？

相信非学术专业、非这一方向的读者一时都不能讲清楚。

引述EEFOCUS的iot101君在之前发布的一篇对tinyML看法的文章中的定义：

在终端和边缘侧的微处理器上实现的机器学习过程就叫做tiny Machine Learning(即tinyML)。

如果您还是觉得难于理解，那么我们先来看看它面向的是哪些对象市场：

1）分布最广的物联网设备。

在即将到来的IoT时代，或者AIoT时代。万物互联是大势所趋，人物互联、物物互联，物理世界全面升级到数字世界。哪怕工厂里犄角旮旯的各台设备，只要使用MCU（微型控制单元），就是数字世界里可追踪到的一个tinyML载体。

2）智能家居网联设备。

既然是AIoT时代，智能家居这一方向的所有接入必然不能缺席！这也是阿里、华为、腾讯、百度、小米、海尔、美的等国内一线大厂，国外Amazon、Honeywell、Google NEST、Ecobee、Philips、Samsung等一线大厂的主攻方向。

3）(消费电子)数字移动设备、可穿戴设备。

以手机为首、随身的、移动的、可穿戴的各类设备也都是tinyML的载体。

4）长时在线安防、监控设备。

那些长时在线、常期在网的，尤其电池驱动的安防、监控设备（包括无人机等）。

由此我们得知tinyML具备几个特征：

低功耗(超低乃至低于1mW)、长在线(超长待机或在线)、电池驱动(或新能源以满足长在线)， 当然他挂着ML的旗号，那么必然与提供AI算力的芯片有关（诸如ARM、Qualcomm、Infinieon、SynSense等）、与AI算法有关（CNN卷积神经网络、）、与算法框架有关（诸如谷歌的TensorFlow、脸书的Caffe2、百度的paddlepaddle、华为的MindSpore等）、与AI基础技术有关（诸如NLP自然语言处理、ASR语音识别等）、与大量端侧应用有关（诸如小型无人机、无人搬运车AGV、移动端智慧金融/智慧医疗/智慧教育/个人助理/智能出行、AR/VR/MR、等等）

当国内的IoT伴随着华为领先的5G技术即将进入一个新的时代场景，人工智能也正好从云端走向边缘侧、端侧。

处于边缘侧、端侧的设备往往需要更快速的响应（5G下的低延时场景）、更多的推理运算（云端训练，边缘推理），因此发展边缘侧的机器学习变得越发重要。

加上超低功耗的加持，这一领域的影响力正在持续发酵，市场也将随AIoT+5G的发展呈现爆发式增长。

根据 IDC 的分析，到 2025 年，全球创建的数据中，超过四分之一的数据在本质上都是实时数据，而物联网实时数据将占这部分数据的 95%以上。属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的 50 倍，达到 5.2ZB；而机器学习所“触及”的分析数据总量将增长至原来的 100 倍，达到 1.4ZB。另外，目前全球有 2500 亿个微控制器在各地运行。IC Insights 预测，到 2023 年，微控制器的年出货量将增长到 382 亿个。

这显然是一个前景无比巨大的市场。

因此也就不难理解为何大洋彼岸tinyML的活动仅仅举办了2届高峰论坛，就有如此多的国际一线企业、业内独角兽初创公司和知名院校云集于此了：谷歌、高通、脸书、微软、三星、苹果、意法半导体、ARM、英伟达、IBM、Greenwaves、PixART Imaging、BubbleLabs、Byteflies、OctoML、Syntiant、Qeexo、普林斯顿大学、密歇根大学、埃里克斯霍尔姆大学、加州大学伯克利分校、苏黎世大学、苏黎世联邦理工、麻省理工学院、斯坦福大学等等…参会者中高管（创始人、决策者、研发/技术总监）占90%以上。

2019年成立的tinyML® Foundation正是这个活动的组织者，这是一个由工程师们自发构建的社群，专注于“全栈式”的发展，包括使用案例、应用、 软件、 工具、算法、硬件、专用集成电路(ASICs)、设备、半导体制造等。每年举办多场交流活动，将“产”“学”“研”进行深度融合，并完整覆盖整个生态体系。目前为满足这个方向上的需求，已经将tinyML Summit美国峰会扩容至欧洲分论坛、亚洲分论坛和tinyML研究峰会，以及更多的周期性tinyML访谈、tinyML Meetups线下互动。

TinyML 的出现，是为了更好的缓解边缘 ML 和云端 ML 中，无法突破的多种问题，包括数据隐私、网络带宽、时间延迟、可靠性和能源效率。

我们有理由相信，在当前软硬件协同设计、开发的趋势下，顺着5G+AIoT的发展浪潮，tinyML将在软件、硬件、应用三大方向上分别获得巨大的成功！

Tiny的世界并不微小，相反，它是巨大的，将构建我们难以想象的超大而美好的未来！

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01

《TinyML：基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习》

作者：（美）皮特•沃登（Pete Warden）

（美）丹尼尔•西图纳亚克（Daniel Situnayake）

译者：魏兰，卜杰，王铁震

ISBN：978-7-111-66422-2

卖点：

1）内容过硬。谷歌TensorFlow团队创始成员领衔撰写，谷歌工程师翻译并审校；

2）大咖推荐。Arduino联合创始人、Arm副总裁联袂推荐；

3）题材新颖。TinyML里程碑级著作，手把手教你在Arduino和微控制器上部署ML；

4）知识体系完善。适合各层次学生及从业人员，无需任何机器学习或者微控制器开发经验。

推荐语：

谷歌TensorFlow团队创始成员领衔撰写，谷歌工程师翻译并审校，Arduino联合创始人、Arm副总裁联袂推荐！TinyML里程碑级著作，手把手教你在Arduino和微控制器上部署ML。“美亚”嵌入式系统畅销榜首图书。

02

《移动传感器与情境感知计算》

作者：[美] 玛尼什· J.贾加（Manish J. Gajjar）

译者：陈彦如，张媛媛，陈良银

ISBN：978-7-111-63300-6

卖点：

结合移动计算领域的知识，展示了创新的移动和传感器解决方案，为各类平台提供了增强型个性化的用户体验，其中包括快速增长的移动健康领域和虚拟现实领域。通过阅读本书，你将了解移动和传感器融合如何促进信息物理系统和物联网的发展，以及与物理世界直接交互的应用，书中全面涵盖了平台组件和安全、隐私、电源管理以及与更广泛的生态系统的交互等关键问题。

推荐语：

Intel技术专家撰写，基于移动计算的传感器生态系统架构指南，涵盖不同行业的应用实例。

03

《移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化》

作者：卢誉声

ISBN：978-7-111-64100-1

卖点：

（1）业界专家联袂推荐，资深专家手把手教你开发移动平台人工智能系统

（2）精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等

推荐语：

谷歌、华为，ARM专家及C++专家侯捷联袂推荐！AIoT时代来临，移动平台正在成为工业实践最重要的阵地！这本书手把手教会你如何把智能装进移动端，开发移动平台人工智能系统解决方案，不止分享知识，还完整呈现深度学习的学习路径！让你的学习之路有方向，不迷茫！

04

《智能硬件与机器视觉：基于树莓派、Python和OpenCV》

作者：陈佳林

ISBN：978-7-111-66769-8

卖点：

（1）“骨灰级”树莓派技术极客撰写，低成本实现图像分析、文字识别、人脸识别与追踪、视频监控等机器视觉功能

（2）针对多个典型机器视觉场景，讲解技术原理，给出实现方法和代码，所有代码均可在树莓派上运行并移植到ARM开发板上

推荐语：

本书围绕“低成本玩转树莓派”这个主题，讲解了如何利用树莓派、OpenCV和Python等软硬件搭建一个低成本的智能硬件平台，并在其上实现图像分析、文字识别、人脸识别与追踪、视频监控等机器视觉功能。

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