嵌入式AI硬件要求：核心计算单元、存储单元、通信接口、功耗与散热

嵌入式 AI 硬件的核心要求是在有限资源（功耗、体积、成本） 下，满足特定 AI 任务的算力、实时性与可靠性需求，需围绕计算、存储、通信、功耗四大维度设计。

1. 核心计算单元要求：匹配 AI 任务算力

计算单元是嵌入式 AI 硬件的核心，需根据任务复杂度（如轻量级推理、复杂图像识别）选择合适架构，关键指标包括 TOPS（每秒万亿次操作）、算力效率（TOPS/W）。

轻量级任务（如语音唤醒、简单传感器数据分类）：优先选择带 NPU 的 MCU（如 STM32H747、ESP32-S3），算力通常在 0.1-1 TOPS，支持 INT8/INT16 量化模型，满足低功耗需求。

中等复杂度任务（如目标检测、人脸识别）：需专用AI 加速芯片（NPU）（如地平线 J5、瑞芯微 RK3588），算力 5-20 TOPS，支持 CNN、Transformer 等主流模型，兼顾算力与功耗。

高复杂度任务（如实时视频分析、自动驾驶感知）：需异构计算架构（CPU+NPU+GPU/FPGA），如 NVIDIA Jetson 系列、华为昇腾 310B，算力 50-200 TOPS，支持多任务并发与高精度模型推理。

2. 存储单元要求：低延迟、高带宽

AI 任务需频繁加载模型文件、缓存输入输出数据，存储性能直接影响推理速度，需区分 “运行内存” 与 “闪存”。

运行内存（DRAM）：需高带宽、低延迟，支撑数据快速吞吐。例如处理 1080P 图像推理时，建议 LPDDR4/LPDDR5 内存，带宽≥10GB/s，容量需满足模型 + 实时数据需求（通常 2-16GB）。

闪存（Flash）：需大容量、高读写速度，用于存储模型权重、数据集与系统固件。优先选择 eMMC 5.1 或 NVMe SSD，容量根据模型大小决定（轻量模型需几百 MB，复杂模型需数 GB）。

3. 通信接口要求：低延迟、高兼容性

嵌入式 AI 硬件需连接传感器（摄像头、麦克风）、外设（显示屏、电机）或云端，通信接口需匹配数据传输需求。

传感器接口：图像类任务需MIPI-CSI2（支持多摄像头、高分辨率），音频类任务需 I2S，通用传感器（温湿度、加速度）需 I2C/SPI。

外设 / 云端接口：需支持Ethernet（千兆 / 万兆） 或 Wi-Fi 6/5G（边缘设备联网），低延迟控制场景需 CAN/LIN（工业 / 车载）或 USB 3.0（高速数据传输）。

4. 功耗与散热要求：适配嵌入式场景

嵌入式设备多为电池供电或工业级无风扇设计，功耗与散热直接决定设备寿命与稳定性。

功耗控制：轻量级设备（如智能手环）需控制在100mW 以内，边缘计算设备（如 AI 摄像头）需≤10W，采用动态电压调频（DVFS）技术优化功耗。

散热设计：高算力设备（如车载 AI 芯片）需搭配散热片 / 热管，确保工作温度在 **-40℃~85℃（工业级）** 或 0℃~70℃（消费级），避免因过热导致算力降频或硬件损坏。

选型核心原则

算力匹配：避免 “大马拉小车”（如用 Jetson AGX 处理简单语音任务），优先选择 “算力刚好满足需求” 的芯片，平衡成本与功耗。

软件生态：优先选择支持 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 等主流 AI 框架的硬件，降低模型移植难度。

可靠性：工业 / 车载场景需选择车规级（AEC-Q100）、工业级芯片，确保长期稳定运行。