我的课程【AI+嵌入式：让单片机学会思考】，受到了越来越多同学的关注和学习报名，也顺便引来了越来越多的质疑：

“把数据发到服务器，让云端算完再把结果下发，不就行了吗？云端算力又大又方便。”。

甚至有一些是怀疑TinyML的价值，比如下面这位群友的回复：“没什么卵用，还不用用Claude”

今天只围绕一个点讲清楚：已经有了足够强大的云端AI了，TinyML为什么会存在。

先说结论：云端并不总是最佳答案，所以TinyML才会出现并快速普及。

下面我列举一些使用TInyML而不是使用云端AI的几种场景。

一：TInyML的高可靠性 VS 网络不稳定，连接质量不可控

我们应该已经比较清楚了，云端AI的数据流是下面这样：

传感器/设备采集 → 上行网络 → 云端推理/训练 → 下发结果/控制指令。

从上面的流程可以看出，主要依赖网络的位置有两个点：

• 数据上行：设备采集的数据发送到网络。

• 命令下行：网络计算后将推理结果或控制指令下发给设备

当上面的上行/下行的链路中出现不稳定的时候，系统就会出现很大问题。

• 可用性下降：设备明明采集到了异常，但上行失败、云端没收到，到云端的报警丢了。

• 体验变差：同样的动作，有时很快，有时延迟很大，行为不可预测。

所以，TinyML 的思路是：先在设备端完成基础判断与触发，即使上云不稳定，设备也能完成最基本的保护、告警、记录；

等待网络稳定或者需要时（如定时）再把“事件”或“摘要信息”上传。

二：TInyML的快速响应 VS 运算AI的延时

针对一些特定的场景，要的不是“计算量足够大”，而是“响应更确定”

我们都知道云端的算力很强大，但云端推理的“快”并不等于系统响应快”。因为整个数据处理的链路中还要叠加网络往返时间、排队、重传等不确定因素（我相信做过网络通信的同学们应该清楚这点）。

对一些场景来说，这种延时以及不确定性就是不可接受，例如：

• 保护类控制：电机过载、卡死、异常振动，需要立即做保护动作。

• 安全类告警：异常声学/振动窗口很短，错过就难以复现。

• 交互类体验：唤醒词、手势等，如果响应时间波动明显，用户会直观感到“迟钝”。

TinyML 把推理放在本地，最大的价值之一就是：把“采集→判断→动作”的闭环变短，并且让时延可控、可复现。

三：TInyML的高价值事件 VS 运算AI的大数据量

我们做过嵌入式项目的，应该比较清楚：很多嵌入式数据不是“偶尔一条”，而是连续高速采样。比如振动、音频、电流波形、加速度等。这类数据的共性是：真正有用的往往是少数异常片段，但如果你选择全量上传，成本会非常高。

举个工程上常见、也容易算清楚的例子（只算三轴加速度）：

• 采样率：6 kHz

• 三轴，每轴 16-bit（2 字节）

• 每秒数据量：6000 × 3 × 2 = 36000 字节 ≈ 36 KB/s

• 每天数据量：36 KB/s × 86400 ≈ 3.1 GB/天（单台设备）

如果是一批设备同时在线，带宽、存储、云端处理、运维成本会快速累积。最终你会发现：云端不是不能做，而是“把所有原始数据都送上去再处理”性价比很低。

TinyML 更常用的做法是：设备端直接做好筛选和推理

正常时只做轻量推理或特征统计；检测到疑似异常时，上传“事件时间戳 + 置信度 + 特征摘要”，必要时再上传短片段原始数据。

四：什么时候应该优先考虑 TinyML？

如果你的项目满足下面任意一条，TinyML 往往值得优先评估：

• 网络质量或可用性不可保证（弱网、断网、覆盖差、出海等）

• 必须低延迟且时延要稳定（控制、保护、交互类）

• 原始数据是高频连续流（振动、音频、波形等），全量上云成本高

• 系统必须在云端不可用时仍能完成核心功能