当大模型塞进MCU，AIoT的算力密度谁定义？
当GPT-4级别的能力被压缩进几十MB的端侧存储，当百亿参数大模型在Cortex-M系列MCU上实现实时推理，当TinyML从"玩具Demo"变成"量产标配"——端侧AI不再是未来概念，而是当下每个硬件工程师必须面对的选型现实。 更紧迫的是"算力密度"的军备竞赛。联发科把端侧智能体能力做成可部署的工程体系，意法半导体的STM32N6加持AI手势识别并实时控制灵巧手，芯片厂商正在重新
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当GPT-4级别的能力被压缩进几十MB的端侧存储，当百亿参数大模型在Cortex-M系列MCU上实现实时推理，当TinyML从"玩具Demo"变成"量产标配"——端侧AI不再是未来概念，而是当下每个硬件工程师必须面对的选型现实。 更紧迫的是"算力密度"的军备竞赛。联发科把端侧智能体能力做成可部署的工程体系，意法半导体的STM32N6加持AI手势识别并实时控制灵巧手，芯片厂商正在重新