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毫無疑問，TinyML將大大擴展內置申請機器學習。 從那時，從那時，麥克風機器學習，不僅在雲中超級電腦，而且可以隱藏在可以忽略的許多電子元件上。嵌入式應用程式不再限於簡單的信號處理，但“感覺”“感覺”和“在世界上”看到“。
物聯當網路數據溶解時，物聯終端是“快樂煩惱”。物聯網體系結構知道收集感知數據，並且處理並被發送到“雲”，通過雲平臺統一實現數據存儲，可視化和決策，人工智望和機器學習。然而，物聯和對數據實時性需要持續改進。無線麥克風傳統物聯架構存在高功耗，高應用延遲和現場著陸和應用擴展的數據安全風險物聯的問題。
在這樣的背景下，“節能，高效，智能”是最直接的需求。近年來，邊緣計算和工業TinyML（Micro機器學習）動圈式麥克風熱門話題和其他技術已經成為工業熱門話題，例如進入人們的觀點。 TinyML（Mini機器學習）將最終融合AI和AI，AI，AI和“新一”和數據“新一”組合在一起新一“製造物聯。該設備還可以在電池和新一下操作機器學習模型。
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