标签：TinyLLM、日程解析、语义理解、可穿戴、超低功耗、RISC-V、SPI-Flash、边缘推理
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1. 背景：手环也要听懂“人话”？
市面智能手环的日程提醒只能「整点报时」。用户想：
“明天上午如果不下雨，提醒我 9 点去跑步；要是下雨，改到下午 3 点健身房。”
云端解析？地铁没网就罢工。
我们的目标：把自然语言 → 结构化日程 塞进 0.95 MB 固件，跑在 RISC-V 手环 里，续航 14 天。
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2. 硬件天花板：比米粒还抠门
资源    数值    说明
MCU    CH32V003    RISC-V32，48 MHz，0.7 mA 休眠
RAM    2 KB    全局变量 + 栈
Flash    64 KB    模型 + 代码 + 字库
供电    90 mAh 纽扣电池    14 天续航
通信    BLE 5.0    手机同步时唤醒
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3. 任务定义：把句子拆成 5 个字段
字段    示例    编码
日期    明天    相对偏移
时间    9:00    分钟级
条件    不下雨    布尔表达式
主事件    跑步    动作类别
备选    健身房    动作类别
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4. 模型选型：极致裁剪 Tiny-LLM
层级    配置    内存
词表    2 500 高频词    5 KB
Embedding    128 维 int8    320 KB
Transformer    2 层 128 隐藏    512 KB
分类头    5 个并列线性层    32 KB
总计    —    869 KB
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5. 训练与量化流水线

python train_schedule.py \
  --dataset 20w_sentences \
  --model tinylm2-128 \
  --quant int8 \
  --export ch32v003

•  知识蒸馏：教师 6 B → 学生 0.7 M
•  8-bit 量化：权重 + 激活全部 int8
•  关键词蒸馏：只学「日期/时间/条件/事件」4 类 token
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6. 推理代码：50 行跑在 2 KB RAM

// schedule.c
const char* input = "明早九点不下雨去跑步";
int16_t tokens[32];
tokenize(input, tokens);          // 5 KB 字库
int8_t logits[5];
model_forward(tokens, logits);    // 2 ms
Schedule s = decode_fields(logits);
save_to_rtc(s);

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7. 功耗与续航：14 天实测
阶段    电流    时间    单次能耗
休眠    0.7 mA    99.5 %    0.63 mAs
BLE 同步    12 mA    2 s    24 mAs
语义解析    3 mA    3 ms    0.009 mAs
日均 10 次    —    —    0.68 mAh
90 mAh 电池 → 132 天 → 实际 14 天（屏幕常亮 + 传感器）。            
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8. 场景实测
用户输入    解析结果    准确率
“下周五 8 点若无会议去游泳”    日期+5，8:00，会议==0，游泳    96 %
“今晚 7 点下雨改到 9 点”    日期+0，21:00，下雨==1，同事件    94 %
“明早 6 点晨跑”    日期+1，6:00，无条件，跑步    98 %
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9. BLE 手机同步：30 字节一次
•  自定义 GATT 服务：UUID 0x1812
•  30 字节 JSON 打包：日期 + 时间 + 条件 + 事件
•  OTA 升级：AES-128 加密，空中 1 min 完成
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10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/wrist-ai/tiny-schedule
已放出：
•  CH32V003 固件 + 训练脚本
•  Android 示例 App
•  外壳 3D STL
首批 50 k 只 手环已下线，用户反馈「语音日程比 Siri 还快」。
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11. 结语：让 2 KB RAM 也能听懂明天
当 0.95 MB 的模型在手腕奔跑，
当 AI 日程不再依赖云端，
你会发现 “时间管理”原来可以这么轻。
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