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嵌入式系统面临的最大挑战之一是如何在有限的硬件资源上运行复杂的机器学习模型。TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）作为专为微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）设计的轻量级机器学习框架，通过极致的资源优化，使**嵌入式AI**应用在KB级内存设备上成为可能。本文将系统介绍TFLM的技术背景、核心价值、实践路径和场景落地，帮助开发者跨越**边缘计算