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TinyML 是机器学习和嵌入式 IoT 设备的交叉领域，是一门新兴的工程学科，具有革新许多行业的潜力。
TinyML 源自物联网 IoT 的概念。物联网的传统做法，是将数据从本地设备发送到云端处理。
TinyML 是机器学习和嵌入式 IoT 设备的交叉领域，是一门新兴的工程学科，具有革新许多行业的潜力。
TinyML 源自物联网 IoT 的概念。物联网的传统做法，是将数据从本地设备发送到云端处理。
TinyML 的主要受益者，是边缘计算和节能计算领域。TinyML 源自物联网 IoT 的概念。物联网的传统做法，是将数据从本地设备发送到云端处理。一些人对这一方式在隐私、延迟、存储和能源效率等方面存在疑虑。
能源效率。无论通过有线还是无线方式，数据传输都非常耗能，比使用乘积累加运算单元（multiply-accumulate units，MAU）的本机计算高出约一个数量级。最节能的做法，是研发具备本地数据处理能力的物联网系统。相对于“以计算为中心”的云模型，“以数据为中心”的计算思想已得到了人工智能先驱者的一些先期探讨，并已在当前得到了应用。
隐私。数据传输中存在侵犯隐私的隐患。数据可能被恶意行为者拦截，并且存储在云等单个位置中时，数据固有的安全性也会降低。通过将数据大部保留在设备上，可最大程度地减少通信需求，进而提高安全性和隐私性。
存储。许多物联网设备所获取的大部分数据是毫无用处的。想象一下，一台安防摄像机每天 24 小时不间断地记录着建筑物的入口情况。在一天的大部分时间中，该摄像机并没有发挥任何作用，因为并没有什么异常情况发生。采用仅在必要时激活的更智能的系统，可降低对存储容量的需求，进而降低需传输到云端的数据量。
延迟。标准的物联网设备，例如 Amazon Alexa，需将数据传输到云来处理，然后由算法的输出给出响应。从这个意义上讲，设备只是云模型的一个便捷网关，类似于和 Amazon 服务器之间的信鸽。设备本身并非智能的，响应速度完全取决于互联网性能。如果网速很慢，那么 Amazon Alexa 的响应也会变慢。自带自动语音识别功能的智能 IoT 设备，由于降低甚至是完全消除了对外部通信的依赖，因此降低了延迟。
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