边缘计算场景下轻量化AI模型的压缩与部署优化

摘要：本论文聚焦边缘计算场景下轻量化AI模型的压缩与部署优化问题。通过系统梳理模型压缩技术与部署优化策略，深入剖析剪枝、量化、知识蒸馏等技术原理，以及硬件适配、运行环境优化和部署策略优化方法。结合近3年中文研究成果，分析当前研究现状与面临的挑战，为推动边缘计算与轻量化 AI 模型的深度融合提供理论与实践依据，助力提升边缘设备上 AI 模型的运行效率与性能。

关键词：边缘计算；轻量化AI模型；模型压缩；部署优化

一、引言

随着物联网（IoT）技术的飞速发展，海量智能设备接入网络，产生了前所未有的数据洪流。据统计，到 2025 年全球物联网设备连接数将突破750亿台，每日产生的数据量高达数千 PB 。传统云计算模式在处理这些数据时，逐渐暴露出网络延迟高、带宽成本大以及数据隐私风险等问题。以自动驾驶场景为例，车辆传感器每秒产生的数据量可达数十 MB，若全部传输至云端处理，往返延迟可能超过 100ms，难以满足实时决策需求。边缘计算作为一种新型计算范式，将计算任务下沉到网络边缘侧，在靠近数据源的位置进行数据处理，有效降低了数据传输延迟，减轻了云端负载压力，同时增强了数据隐私保护能力，成为解决上述问题的关键技术。

与此同时，人工智能（AI）技术在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了突破性进展。然而，传统 AI 模型通常具有庞大的参数量和复杂的网络结构，对计算资源和存储能力要求极高。例如，经典的 ResNet-50 模型参数量超过2500万，在普通 CPU 上进行单次推理耗时长达数百毫秒。这种资源密集型特性使得传统 AI 模型难以直接部署在资源受限的边缘设备（如智能摄像头、穿戴式设备、工业传感器等）上。轻量化 AI 模型通过对模型结构和参数进行优化，在保证一定精度的前提下，大幅降低计算量和存储需求，使其能够适配边缘设备的资源条件，成为实现边缘智能的核心基础。

尽管轻量化AI模型在边缘计算场景中展现出巨大潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。模型压缩技术需在保证精度的同时进一步提高压缩率，以适应极端资源受限的设备；模型部署过程中，边缘设备的多样性和异构性要求优化策略具备更强的通用性和适应性；此外，数据隐私与安全问题在边缘计算环境下更为突出，需要有效解决方案。因此，深入研究轻量化 AI 模型的压缩与部署优化技术，对推动边缘计算与 AI 的融合发展、实现各行业智能化升级具有重要的理论价值和现实意义。

二、边缘计算场景下轻量化 AI模型概述

（一）边缘计算的特点与优势

边缘计算的核心特点在于 “靠近数据源” 的本地化处理能力。通过在网络边缘部署计算节点（如边缘服务器、智能网关、嵌入式设备等），数据无需全部上传至云端，可直接在本地进行分析与处理，从而显著降低数据传输延迟。例如，在工业物联网场景中，生产线上的传感器数据通过边缘设备实时分析，能够在毫秒级时间内完成设备故障检测，相比云端处理响应速度提升数十倍。

边缘计算的高可靠性体现在其对网络依赖的降低。在网络不稳定或中断的情况下，边缘设备仍可依靠本地存储和计算资源维持部分功能运行。例如，在偏远山区的环境监测系统中，边缘节点可在断网时持续采集数据并进行本地分析，待网络恢复后再将处理结果上传，保证数据采集的连续性。

此外，边缘计算在数据隐私保护方面具有天然优势。敏感数据在本地处理，减少了数据在公共网络中的传输，降低了数据泄露风险。例如，医疗可穿戴设备采集的个人健康数据在边缘端完成分析，仅将关键结果上传至云端，有效保护了用户隐私。

（二）轻量化AI模型的需求与目标

边缘设备普遍存在计算能力弱、内存容量小、电池续航有限等问题。以常见的树莓派 4B 为例，其配备的四核ARM处理器性能仅相当于入门级桌面 CPU 的 1/10，内存容量最大为 8GB，且依赖电池供电。这种资源约束使得传统大型 AI 模型无法直接部署。轻量化 AI 模型通过模型结构优化、参数精简等手段，降低模型复杂度，使其能够在边缘设备上高效运行。

轻量化AI模型的核心目标包括三个方面：一是减少模型参数数量，降低存储需求；二是降低模型计算复杂度，提升推理速度；三是优化模型能耗，延长设备续航时间。例如，MobileNet 系列模型通过深度可分离卷积结构，将传统卷积层的计算量降低数倍，同时保持较高的图像分类精度，成为边缘设备上广泛应用的轻量化模型。

（三）当前轻量化AI模型的应用领域

在智能安防领域，轻量化AI模型已成为主流技术。例如，基于轻量化目标检测模型（如 YOLO-Lite、SSD-MobileNet）的智能监控摄像头，能够实时检测画面中的人员、车辆、异常行为等目标，并在本地完成分析，实现入侵报警、人流统计等功能。

医疗健康领域中，轻量化AI模型被广泛应用于可穿戴设备和移动医疗终端。如智能手环通过轻量化心率监测模型，可实时分析用户心率数据，预测心血管疾病风险；便携式超声设备搭载轻量化图像识别模型，辅助医生进行疾病诊断。

在工业制造领域，轻量化AI模型助力实现设备的预测性维护。通过在工业传感器上部署轻量化时序预测模型，可实时分析设备振动、温度等数据，提前预测设备故障，减少停机时间。农业生产中，轻量化AI模型用于无人机图像分析，实现农作物病虫害检测、生长状态评估等功能，提高农业生产效率。

三、轻量化 AI 模型压缩技术

（一）剪枝技术

剪枝技术通过去除模型中冗余的连接或参数，实现模型压缩。根据剪枝粒度不同，可分为结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝以固定结构单元（如卷积核、通道、层）为对象进行剪枝，对模型结构影响较小，易于硬件加速。例如，通道剪枝通过评估各通道对模型输出的贡献度，去除不重要的通道。提出一种基于通道敏感度分析的剪枝算法，在 ImageNet 数据集上实现了30%的模型压缩率，同时保持精度损失小于1%。

非结构化剪枝则针对模型中的单个参数进行裁剪，能够获得更高的压缩率，但破坏了模型的规则结构，导致硬件计算效率下降。为解决这一问题，近年来研究人员提出稀疏化训练与硬件协同优化方法。例如，通过稀疏矩阵存储和专用稀疏计算单元，加速非结构化剪枝模型的推理。

动态剪枝技术在模型训练过程中动态调整剪枝策略。利用强化学习算法，根据模型训练状态自动调整剪枝比例，在CIFAR-10数据集上实现了压缩率与精度的动态平衡。

（二）量化技术

量化技术将模型参数和计算数据从高精度（如 32 位浮点数）转换为低精度（如 8 位整数），以减少存储和计算开销。均匀量化是最基础的方法，通过固定的量化间隔将数据映射到有限级别，但可能造成精度损失。非均匀量化根据数据分布动态调整量化间隔，能够更好地保留数据特征。提出一种基于KL散度的非均匀量化策略，在保持模型精度的前提下，将存储需求降低 75%。

混合精度量化结合多种数据精度，对模型不同部分采用差异化量化。例如，对关键层（如输出层）使用高精度量化，对其他层采用低精度量化。通过分析模型各层对精度的敏感度，实现了计算效率与精度的最优平衡。

量化感知训练（Quantization-Aware Training， QAT）通过在训练过程中模拟量化误差，使模型适应低精度数据。该方法通过引入量化层和伪量化操作，在训练阶段优化模型参数，有效提升了量化后模型的性能。

（三）知识蒸馏

知识蒸馏通过将复杂教师模型的知识迁移到简单学生模型，实现模型轻量化。传统知识蒸馏方法主要利用教师模型的输出软标签指导学生模型训练。近年来，研究人员提出多层次知识蒸馏技术，不仅传递输出层知识，还迁移中间层特征信息。通过提取教师模型的卷积层特征图，指导学生模型学习空间特征分布，在减少模型参数量 60% 的同时，保持了较高的分类准确率。

基于注意力机制的知识蒸馏方法通过引导学生模型学习教师模型的注意力分布，增强知识传递效果。例如，通过对比教师与学生模型的注意力图，使学生模型更关注关键特征区域，提升模型性能。

四、轻量化 AI 模型在边缘设备上的部署优化策略

（一）硬件适配优化

边缘设备硬件的多样性要求针对性的适配方案。对于具备 GPU 的边缘设备（如 NVIDIA Jetson 系列），可利用CUDA并行计算框架加速模型推理。通过将深度学习计算任务分解为多个并行线程，充分发挥GPU的计算核心优势，实现数倍的推理速度提升。

对于资源受限的嵌入式设备，专用神经网络处理单元（NPU）成为理想选择。例如，寒武纪MLU系列芯片采用异构计算架构，集成了大量张量计算单元，能够高效执行卷积、矩阵运算等操作，相比通用CPU性能提升数十倍。此外，现场可编程门阵列（FPGA）具有灵活可编程特性，可根据模型结构定制计算逻辑，在兼顾性能的同时降低功耗。

硬件与软件的协同优化是提升部署效率的关键。通过优化硬件驱动程序，减少数据传输开销；开发专用的计算库（如针对 ARM 架构优化的计算库），提高计算效率。例如，OpenCV 库针对ARM处理器进行指令集优化，在图像预处理阶段可提升30%以上的处理速度。

（二）运行环境优化

操作系统的选择直接影响边缘设备性能。轻量化实时操作系统（RTOS）如 FreeRTOS、Zephyr，具有资源占用少、响应速度快的特点，适合资源受限设备。通过定制化裁剪操作系统功能模块，可进一步降低内存占用。例如，在智能传感器设备上，裁剪掉不必要的图形界面和网络协议栈后，操作系统内存占用可减少50%以上。

深度学习运行库和框架的优化对模型部署至关重要。TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化库，通过网络层融合、低精度计算等技术，可将模型推理速度提升数倍 。此外，针对边缘设备优化的框架（如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）通过精简代码、优化计算图，降低了运行时开销。例如，TensorFlow Lite采用FlatBuffers格式存储模型，减少了内存加载时间。

容器化技术（如 Docker）在边缘部署中逐渐得到应用。通过将模型、依赖库和运行环境封装为容器，实现跨设备的快速部署和迁移，解决了环境兼容性问题。

（三）模型部署策略优化

分级部署策略根据边缘设备的性能差异，将不同复杂度的模型部署在合适的层级。例如，在智慧城市系统中，将简单的目标检测模型部署在智能摄像头，复杂的行为分析模型部署在边缘服务器，实现计算资源的合理分配。

动态部署策略基于设备实时负载和网络状态，动态调整模型部署位置。当边缘设备计算资源不足时，通过边缘云协同，将部分计算任务卸载至云端或其他空闲边缘节点。例如，在交通监控系统中，高峰时段将部分视频分析任务迁移至边缘云，避免设备过载。

边缘缓存技术通过在本地存储常用模型和数据，减少重复加载和传输开销。例如，在智能家居系统中，将语音识别模型和常用指令缓存至智能音箱，实现离线快速响应。

五、研究现状与挑战

（一）近3年中文研究成果分析

近3年，国内在边缘计算与轻量化 AI 模型领域取得了显著进展。在模型压缩方面，李华等（2023）提出的通道剪枝方法，通过量化通道对输出的贡献度，实现了结构与性能的平衡；王勇等（2022）利用强化学习动态调整剪枝策略，突破了传统静态剪枝的局限性。量化技术研究中，张峰等（2023）的非均匀量化方法和陈涛等（2023）的混合精度量化方案，均在精度与压缩率之间取得了优化。

（二）面临的挑战

模型压缩技术面临精度与压缩率的矛盾。在极端压缩场景下，模型精度显著下降，尤其对于复杂任务（如语义分割、目标跟踪），现有方法难以满足需求。此外，压缩方法的通用性不足，不同模型结构和任务需定制化设计，限制了技术的广泛应用。

边缘设备的异构性导致部署困难。硬件架构、操作系统、开发框架的多样性，要求部署方案具备高度兼容性。目前缺乏统一的部署标准和工具，增加了开发成本。

数据隐私与安全问题在边缘计算场景下更为突出。边缘设备资源有限，难以部署复杂的加密算法；数据在多节点间传输和处理，增加了泄露风险。如何在保证模型性能的同时，实现数据全生命周期的安全保护，是亟待解决的问题。

六、实践经验

边缘计算场景下轻量化AI模型的压缩与部署优化，正成为推动技术革新与产业升级的关键力量，这与我公司的多元业务发展高度契合。我公司在技术服务、软件开发、信息系统集成等多领域的深耕，为其融合前沿技术奠定了坚实基础。

实践经验在健康体检信息化核心业务中，轻量化 AI 模型与边缘计算的结合大有可为。通过模型压缩技术，如结构化剪枝去除冗余参数，量化方法将高精度数据转换为低精度数据，能大幅降低AI模型体积，使其适配算力有限的边缘设备，像智能体检终端、穿戴式健康监测设备等。同时，优化部署策略，借助边缘计算本地化处理优势，可在体检现场实时分析血压、心率等基础健康数据，快速识别异常情况，如心率骤变、血压超标等，及时发出预警，减少数据回传云端产生的延迟，提升健康风险监测效率。

此外，我公司在软件开发领域积累的技术经验，能为模型压缩算法的优化与部署框架的搭建提供支撑；信息系统集成能力则有助于将边缘计算节点、轻量化模型与现有的健康管理系统无缝对接，打造更智能、高效的全流程互联网体检服务，进一步强化公司在医疗信息化领域的技术优势与服务竞争力。

七、结论

本论文系统研究了边缘计算场景下轻量化AI模型的压缩与部署优化技术。通过分析剪枝、量化、知识蒸馏等模型压缩技术，以及硬件适配、运行环境优化和部署策略优化方法，结合近 3 年中文研究成果，揭示了当前研究的进展与挑战。

研究表明，合理运用模型压缩技术可有效降低模型复杂度，结合针对性的部署优化策略，能够显著提升边缘设备上 AI 模型的运行效率和性能。然而，未来仍需在以下方向深入探索：一是研发更通用、高效的压缩算法，平衡精度与压缩率；二是构建统一的异构设备部署框架，降低开发门槛；三是创新数据隐私保护技术，保障边缘智能应用安全。随着技术的不断突破，边缘计算与轻量化 AI 模型的融合将为智能交通、智慧医疗、工业互联网等领域带来更广阔的发展空间。

参考文献

[1] 李华，陈立。基于通道重要性评估的轻量化 CNN 剪枝方法 [J]. 自动化学报，2023， 49 （5）： 1056 - 1066.

[2] 王勇，赵芳。基于强化学习的动态神经网络剪枝算法 [J]. 计算机研究与发展，2022， 59 （11）： 2483 - 2494.

[3] 张峰，刘敏。基于非均匀量化的深度神经网络压缩方法 [J]. 电子与信息学报，2023， 45 （4）： 1103 - 1110.

[4] 陈涛，周伟。面向边缘设备的混合精度量化深度学习模型优化 [J]. 计算机应用研究，2023， 40 （7）： 2092 - 2097.