8 月 13 日,'智赋湛品·数兴三农'AI 赋能农业高质量发展对接会在湛江举行,会上发布 2026 年湛江边缘 AI+农业应用十大典型案例,涵盖 AI 视觉分选(火山红薯)、AI 视觉生猪养殖、AI 声纹育种(湛江鸡)、海威 2 号海洋牧场无人机巡检、AI 智能体'仙品荔'数字化营销等。同时举办 AI 战略合作签约(6 个项目)、AI 智能体赋能启动和湛江农业人工智能 OPC 创新人才孵化中心揭牌。截至目前湛江市 16 个边缘 AI 重点项目投资超 46 亿元。
本文提出TinyMLOps管道,涵盖模型设计、优化、量化及跨多种边缘设备部署,在受控实验室条件下评估。基于PlantVillage基准推导的数据集,将39个细粒度类别聚合成3个超类(健康叶、不健康叶、无叶),系统执行植物健康状态分类和背景过滤功能,而不是诊断特定疾病。训练基于MobileNet的卷积神经网络,联合优化分类精度和计算效率;选择5个模型(Pareto前沿4个+最大HPO模型)转换为LiteRT和ONNX,在Raspberry Pi Zero 2 W和STM32H743ZI微控制器上以float32和后训练int8精度评估。在float32下,LiteRT比ONNX Runtime快1.87-2.65倍;int8 LiteRT模型比float32小2.83-3.67倍,快21.3-31.2%,F1-score损失仅0.0010-0.0068;在微控制器上,两个最小模型int8变体比float32快4.3倍,MCU闪存占用小3.85倍。