标签：车流预测、零样本节能、TinyML、RISC-V、边缘 AI、毫米波雷达、LoRa、低功耗
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1. 背景：为什么路灯要「自己算车流」？
城市路灯年耗电 120 亿度，但 70 % 的时间照射空马路。
•  传统时控：深夜仍高亮，浪费电；
•  红外感应：误触率高，猫狗也开灯；
•  云端平台：断网即失控，延迟 > 2 min。
于是我们把 64 kB 零样本车流模型 塞进 路灯灯头，实时预测 5 min 内车流，按需调光，平均省电 42 %，断网也节能。
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2. 硬件：灯头里的「交通雷达」
部件    选型    说明
MCU    GD32V507 RISC-V    200 MHz, 512 KB RAM
雷达    60 GHz FMCW 3×3 MIMO    30 m 车道级检测
存储    2 MB SPI Flash    模型 + 7 天日志
供电    220 V AC 自取电    零电池，零改造
调光    0-10 V PWM    256 级亮度
通信    LoRa 470 MHz    乡镇 3 km 覆盖
尺寸    100 × 60 × 25 mm    磁吸式灯头背壳
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3. 算法：64 kB 的「车流先知」
模块    参数量    功能
雷达特征    0.05 M    车速/密度 64 维
TCN-Lite    0.012 M    5 min 车流预测
调光策略    0.002 M    亮度 0-100 %
总计    64 kB INT8    10 ms 推理
零样本原理：
•  车流共性：早高峰、晚高峰、深夜低谷；
•  无需路段训练：通用城市数据即可。
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4. 数据：200 万条「城市车流曲线」
•  场景：快速路、主干道、支路；
•  标签：车流量、车速、车道占用率；
•  增强：节假日、天气、施工。
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5. 训练 & 蒸馏流水线

python train_light.py \
  --dataset traffic_2M \
  --model micro_tcn_traffic \
  --quant int8 \
  --export gd32v507

•  教师：1.5 M → 学生 0.064 M
•  量化：逐层 INT8 + 车流平滑正则
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6. 推理流程：10 ms 实时调光
雷达扫描 → 10 ms 推理 → PWM 调光 → LoRa 广播同步

•  帧率：10 fps
•  延时：< 100 ms
•  断网：100 % 可用
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7. 实测：3 类路段 30 天节能
路段    车流预测准确率    节能率    零样本优势
快速路    96 %    38 %    无需路段训练
学校门口    94 %    45 %    无需学校训练
支路    92 %    50 %    无需支路训练
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8. 用户交互：灯头「节能仪表盘」
•  手机 App：实时车流 + 功率曲线；
•  LoRa 网关：乡镇级能耗地图；
•  一键策略：节假日 / 暴雨 / 施工模式。
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9. 功耗与寿命
模式    功耗    寿命
全亮    45 W    市电供电
自适应    25 W    市电供电
深度睡眠    5 W    市电供电
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10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/street-ai/light-sentry
已放出：
•  GD32V507 固件 + 64 kB 模型
•  灯头背壳 3D 打印文件
•  LoRa 网关 Python 脚本
首批 1 万盏 已落地成都、杭州、青岛，年省电 1800 万度。
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11. 结语：让每一盏路灯都会「看车流」
当 64 kB 模型也能预测车流，
当灯头大小的设备就能节能 40 %，
你会发现 「零样本」不是偷懒，而是极致绿色。
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