当国内还在热火朝天的谈论5G、 IoT、 大数据、 超算、 视觉识别、 智能监控、 车联网、 无人机 等等热门主题的时候，当人们还在寻找人工智能行业下一个最具商业前景的发展方向，专注于视觉和语音技术，纠结于提高算力、创新算法模型、大数据存储标记清洗的时候，太平洋彼岸已经悄然开启了在低功耗边缘侧人工智能，即tinyML这一垂直细分上的思考与发展。
当国内还在热火朝天的谈论5G、 IoT、 大数据、 超算、 视觉识别、 智能监控、 车联网、 无人机 等等热门主题的时候，当人们还在寻找人工智能行业下一个最具商业前景的发展方向，专注于视觉和语音技术，纠结于提高算力、创新算法模型、大数据存储标记清洗的时候，太平洋彼岸已经悄然开启了在低功耗边缘侧人工智能，即tinyML这一垂直细分上的思考与发展。
究竟何为tinyML？ tinyML魅力何在？未来市场何在？
引述EEFOCUS的iot101君在之前发布的一篇对tinyML看法的文章中的定义：在终端和边缘侧的微处理器上实现的机器学习过程就叫做tiny Machine Learning(即tinyML).
我们先来看看它面向的是哪些对象市场----
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分布最广的物联网设备
在即将到来的IoT时代，或者AIoT时代。万物互联是大势所趋，人物互联、物物互联，物理世界全面升级到数字世界。哪怕工厂里犄角旮旯的各台设备，只要使用MCU（微型控制单元），就是数字世界里可追踪到的一个tinyML载体。
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智能家居网联设备
既然是AIoT时代，智能家居这一方向的所有接入必然不能缺席！这也是为何阿里、华为、腾讯、百度、小米、海尔、美的等国内一线，国外Amazon、Honeywell、Google NEST、Ecobee、Philips、Samsung…的主攻方向。
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(消费电子)数字移动设备、可穿戴设备
以手机为首、随身的、移动的、可穿戴的各类设备也都是tinyML的载体。
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长时在线安防、监控设备
那些长时在线、长期在网的，尤其电池驱动的安防、监控设备（包括无人机等）
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……其他等等
由此我们得知tinyML具备几个特征：
低功耗(超低乃至低于1mW)、长在线(超长待机或在线)、电池驱动(或新能源以满足长在线)， 当然既然他挂着Machine Learning的旗号，那么必然与提供AI算力的芯片有关（诸如ARM、Qualcomm、Infinieon、SynSense等）、与AI算法有关（CNN卷积神经网络、）、与算法框架有关（诸如谷歌的TensorFlow、脸书的Caffe2、百度的paddle paddle、华为的MindSpore等）、与AI基础技术有关（诸如NLP自然语言处理、ASR语音识别等）、与大量端侧应用有关（诸如小型无人机、无人搬运车AGV、移动端智慧金融/智慧医疗/智慧教育/个人助理/智能出行、AR/VR/MR、等等）
当国内的IoT伴随着华为领先的5G技术即将进入一个新的时代场景，人工智能也正好从云端走向边缘侧、端侧。
处于边缘侧、端侧的设备往往需要更快速的响应（5G下的低延时场景）、更多的推理运算（云端训练，边缘推理），因此发展边缘侧的机器学习变得越发重要。
加上超低功耗的加持，这一领域的影响力正在持续发酵，市场也将随AIoT+5G的发展呈现爆发式增长。
根据 IDC 的分析，到 2025 年，全球创建的数据中，超过四分之一的数据在本质上都是实时数据，而物联网实时数据将占这部分数据的 95%以上。属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的 50 倍，达到 5.2ZB；而机器学习所“触及”的分析数据总量将增长至原来的 100 倍，达到 1.4ZB。另外，目前全球有 2500 亿个微控制器在各地运行。 IC Insights 预测，到 2023 年，微控制器的年出货量将增长到 382 亿个。
因此也就不难理解为何大洋彼岸tinyML的活动仅仅举办了2届高峰论坛，就有如此多的国际一线企业、业内独角兽初创公司和知名院校云集于此了：谷歌、高通、脸书、微软、三星、苹果、意法半导体、ARM、英伟达、IBM、Greenwaves、PixART Imaging、BubbleLabs、Byteflies、OctoML、Syntiant、Qeexo、KU鲁汶大学、普林斯顿大学、密歇根大学、埃里克斯霍尔姆大学、加州大学伯克利分校、苏黎世大学、苏黎世联邦理工、麻省理工学院、斯坦福大学等等…参会者中高管（创始人、决策者、研发/技术总监）占90%以上。
2019年成立的tinyML® Foundation正是这个活动的组织者，这是一个由工程师们自发构建的社群，专注于“全栈式”的发展，包括使用案例、应用、 软件、 工具、算法、硬件、专用集成电路(ASICs)、设备、半导体制造等。每年举办多场交流活动，将“产”“学”“研”进行深度融合，并完整覆盖整个生态体系。目前为满足这个方向上的需求，已经将tinyML Summit美国峰会扩容至欧洲分论坛、亚洲分论坛和tinyML研究峰会，以及更多的周期性tinyML访谈、tinyML Meetups线下互动。
TinyML 的出现，是为了更好的缓解边缘 ML 和云端 ML 中，无法突破的多种问题，包括数据隐私、网络带宽、时间延迟、可靠性和能源效率。
我们有理由相信在当前软硬件协同设计、开发的趋势下，顺着5G+AIoT的发展浪潮，tinyML将在软件、硬件、应用三大方向上分别获得巨大的成功！
Tiny的世界并不微小，相反，它是巨大的，将构建我们难以想象的超大而美好的未来！
即将举办的首届tinyML技术论坛（亚洲分论坛）将于11月16日至19日线上直播！
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责编：Yvonne Geng
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