Edge AI Lab

系统与算法协同驱动的边缘智能

愿景

我们致力于推动边缘智能在真实世界的规模化落地：以系统与算法协同为核心，面向低时延、低功耗与高可靠，打造可复用、可验证、可部署的 Edge AI 方案（占位）。

edge computing, on-device, scheduling, and runtime

面向低时延与高可靠的边缘端系统协同优化，覆盖算力感知调度、编译优化与运行时管理（占位）。

compression, quantization, pruning, and distillation

面向边缘端的轻量化模型设计与自动化压缩，包括剪枝、蒸馏、量化与NAS（占位）。

tinyml, co-design, mcu, and accelerator

软硬件一体化方法，针对微控制器与专用加速器进行算法-架构共设计（占位）。

端侧部署与系统优化 and 模型压缩与量化

面向摄像头端的实时目标检测与跟踪系统，端到端时延低至 12 ms（占位）。

张三 PI

李四博士研究生

王五硕士研究生

论文

项目

成员

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