人工智能（AI）作为当下最具变革性的技术之一，正不断渗透到各行各业，从自动驾驶到医疗诊断，人工智能的应用场景繁多且日益深入。然而，传统的人工智能模型通常计算量大、能耗高，难以直接应用于资源有限的物联网（IoT）小型设备上。如何在有限的存储、计算和能耗条件下，实现智能模型的本地化高效运行，成为行业和学术界亟需攻克的难题。 奥地利格拉茨工业大学（TU Graz）联合Pro2Future研究中心及圣加仑大学的科研团队，针对小型IoT设备上的人工智能模型优化取得重要突破。通过一系列创新方法，成功实现了在仅有4千字节内存的超宽带（UWB）定位设备中运行专业AI模型，能够准确识别和校正因定位数据中的干扰而产生的误差。此项成果为智能微型设备赋能提供重要技术基础。
微型AI模型的核心挑战是如何在有限资源中保持足够的准确度和实时响应能力。对于小型设备而言，计算能力有限，存储空间极其珍贵，电池容量也有限，粗放的AI运行方式显然不合适。因此，科研人员采取了多种创新策略，以“巧妙微缩”为核心理念，使智能模型既足够小巧精悍，又具备实用价值。 首先，团队摒弃了单一庞大通用模型的做法，转而采用模块化的模型组合。每个模块针对特定的干扰类型设计，如金属墙壁引起的信号反射、人群干扰或货架遮挡等。设备内的一个“协调模型”根据实时环境判断当前干扰类型，并在约100毫秒内从服务器加载相应的专用AI子模型进行数据运算处理。
这种基于模型拆分与动态调度的架构不仅显著提升了响应速度，而且大幅降低了单模型的内存负担，十分适合工业环境中的定位需求，如仓库自动化管理中对无人机、自动运输车等定位的精准控制。 其次，研究团队引入了子空间可配置网络（Subspace Configurable Networks，SCNs）的理念。这一技术令单一模型具备根据输入数据特征自动调整自身结构的能力，避免了为输入数据多样性预先设计多个单独模型的资源浪费。SCNs在图像识别领域表现尤为出色，尤其是在物联网设备上对果蔬分类和图像变化的识别，加快了计算速度，提升了能效，达到了比传统外部计算资源快7.8倍的处理效果。但SCNs不仅仅是加速器，更是节能利器，极大延长了设备续航时间。 除了架构上的创新，模型内部性能优化同样关键。
通过“折叠”数学结构，简化模型计算流程，研究人员在保持准确率的同时压缩了模型体积。数值精度调整也得到巧妙应用，研究团队用整数替代浮点数进行计算，将模型中的数值简单化，这种“量化”技术有效减少了算力与能耗开销，使得模型更适合嵌入式设备运算。与此同时，“剪枝”技术被用以剔除模型中冗余或对最终效果无关紧要的部分，模型更加紧凑、高效，却依然能保持核心功能和良好表现。 这些技术的结合形成了一个灵活、高效且可靠的整体AI微型方案，为微型设备赋予前所未有的智能处理能力。尤其是在工业自动化领域，基于超宽带定位技术的微型AI应用已实现定位精度的显著提升，有效克服恶劣环境下的信号干扰问题。这不仅为无人机、自动导引车和机器人在仓储物流中的精细化协同奠定了坚实基础，而且推动智能制造进入更加精密和自动化的新时代。
此外，E-MINDS项目的研究成果也为其他应用领域提供可复制的经验。例如在智能家居中，智能遥控器可以更长时间运行，减少频繁更换电池的困扰。智能门钥匙系统通过智能识别钥匙的真实位置，大幅提升安全性，防止信号被恶意复制和攻击。在图书馆、零售业等场景，智能追踪系统也将变得更加灵敏和节能，推动公共资源管理和运营效率的提升。 TU Graz团队负责人Michael Krisper教授表示，项目的成功离不开跨领域团队的紧密合作。Pro2Future专注于硬件嵌入式系统的实现，TU Graz的技术信息学研究所则致力于嵌入式机器学习和模型优化方法的科学底层工作，而圣加仑大学则在定位算法的研究方面贡献了关键理论。
三方合力创新，开拓了微型AI应用的新篇章。 展望未来，微型人工智能的发展将继续向着更小、更智能、更节能和更自动化的方向迈进。随着5G、6G网络和边缘计算技术的成熟，物联网设备将实现更加广泛的智能化应用。微型AI不仅限于定位和图像识别领域，还将在医疗检测、环境监测、智能穿戴等多样化场景发挥重要作用。研究者将持续探索模型压缩算法、能量感知计算和自动化模型剪裁等前沿技术，推动AI应用深入低功耗、低延迟的终端设备。 人工智能在微型设备上的落地，不仅提升了物联网设备的智能水平，更为数字化转型和智能生活创造了坚实基础。
通过科学的模型设计和高效的部署技术，小型设备将具备实时自主决策能力，减少对云端资源的依赖，降低网络延迟和隐私风险。对于工业4.0、智慧城市、智能交通等未来场景，这种微型AI技术的普及将产生深远影响。 同时，这一领域的持续创新也带动了相关产业链的发展，包括芯片制造商、嵌入式系统设计企业和AI算法提供商，共同形成蓬勃的生态系统。政策制定者和研究机构应加强支持与合作，推动技术转化，促进智能微型设备的标准化与规模化生产，实现智能技术普惠和产业升级。 总结来看，微型人工智能在受限资源设备上的应用具备极其广泛的前景和潜力。通过模块化模型、多任务协同、自适应结构调整以及模型量化剪枝组合，科研团队成功突破了传统AI高计算资源门槛，实现了精准定位及更多智能应用。
未来，这些创新方法将为各类终端设备提供技术支撑，助力构建更加智能、绿色和高效的数字世界。随着技术不断成熟，微型AI将成为物联网生态系统中不可或缺的智能引擎，推动社会向智能互联新时代稳步迈进。
