边缘AI与TinyML在资源受限农业中的应用：硬件平台、模型优化与部署策略

边缘AI与TinyML在精准农业部署中日益关键，微控制器（如ESP32、STM32）为主要终端设备，近50%的研究采用量化技术以降低模型精度。 目前，结构化剪枝、硬件感知神经架构搜索及跨层协同优化等高级技术在农业领域的实际应用仍较为有限。与此同时，不同研究中对于Flash、峰值RAM及MAC次数等资源数据的报告存在不一致现象，这在一定程度上限制了相关研究的可复现性。 在部署模式上，普遍存在推理-训练不对称性：模型推理趋向于在本地终端设备执行，而模型训练及全生命周期管理仍保持集中式处理方式。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。