什么是边缘与终端AI？

边缘与终端AI是把模型部署到手机、物联网设备等靠近数据源的一侧、在本地完成推理的计算形态，其核心构成包括轻量化模型部署、TinyML、模型剪枝与神经形态计算，解决的是数据回传云端带来的延迟、带宽占用与隐私外泄问题，并不解决端侧算力与存储受限带来的模型能力上限问题。

TinyML：超低功耗微控制器上的机器学习。

模型剪枝（Pruning）：移除冗余参数以适配边缘设备。

神经形态计算（Neuromorphic Computing）：类脑芯片上的高效推理（如Loihi芯片）。

典型应用：智能安防摄像头实时行为识别、工业传感器故障预测。