随着嵌入式平台计算能力逐步提升，轻量级深度学习模型部署虽有了实现的基础，却仍面临诸多挑战。研究人员 探讨了在嵌入式平台部署此类模型的方案，鉴于硬件资源受限，采用模型量化、剪枝、硬件加速等策略，同时结合适配性强 的模型架构，实现快速推理与低功耗运行。实验表明，该方案在保障推理精度的同时显著提升运行效率，为嵌入式平台深度 学习应用提供了可行路径，未来跨平台兼容性、硬件与模型协同设计以及智能化应用场景拓展将是重要发展方向。