从下面图片可以看出，Flash和RAM的实际占用大小如下：Flash 实际占用 = text + data = 156812 + 108 =156920 字节（≈153.24 KB）RAM 实际占用 = data + bss = 108 + 5128 =5236 字节（≈5.11 KB）在STM32F103运行正弦波模型这件事，证明了下面两点。

【摘要】课程《AI+嵌入式：让单片机学会思考》引发对TinyML价值的讨论。针对"为何不用云端AI"的质疑，文章从三个维度阐述TinyML的不可替代性：1）高可靠性：在弱网环境下保持基础功能运行；2）快速响应：本地推理实现确定性的低延迟；3）数据筛选：避免高频连续流数据的全量上传成本。TinyML特别适用于网络不稳定、要求实时响应或需处理大量原始数据的场景，如工业控制、安全监测

目标板：淘宝上购买的GD32F103VET6的核心板。下载调试：J-link-OB串口：USB转TTL工具。

为什么STM32这种MCU也要“跑AI”？STM32 这类主频不过百兆、存储只有 KB/MB 级的 MCU，明明算力有限，为什么还要费劲让它 “跑 AI”？不如直接用云端计算？为何不适用更强的 NPU 芯片？……今天我将重点回复一下大家的一个疑问：为什么STM32这种MCU也要“跑AI”？在回答问题之间，我们需要要先澄清一件事：当我们说要把“AI”塞进MCU的时候，不是把一个会背百科全书、会写作文

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摘要：随着AI技术发展，嵌入式行业正经历深刻变革。传统单片机技能如驱动编写、通信协议等基础能力正在贬值，企业更需求能实现"智能思考"的嵌入式系统。作者指出，现代嵌入式工程师需要掌握将AI模型部署到MCU的能力，如数据采集、低功耗推理设计、模型转换等。文章分享了自己将语音唤醒模型部署到ESP32、CNN部署到STM32H7的实践经验，强调AI不会取代嵌入式工程师，而是提供了重塑设

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