概述

本系列实验将带你在高性能且小巧的嵌入式设备——Seeed Studio Grove Vision AI V2 上，深入体验机器学习（ML）系统的实际应用。与需要数据中心级资源的大模型不同，这些实验让你能够直接通过 TinyML 与硬件和软件交互，获得 AI 部署的真实感知与挑战。虽然规模较小，但其原理与更大或更小系统基本一致，具备高度参考价值。

Grove Vision AI V2 在嵌入式 AI 领域占据独特地位，既超越了如 Seeed XIAO ESP32S3 Sense、Arduino Nicla Vision 等基础微控制器方案，又比树莓派等更强大的单板计算机更为轻便。其核心为 Himax WiseEye2 HX6538 处理器，集成了双核 Arm Cortex-M55 及 ARM Ethos-U55 神经网络单元。

Arm Ethos-U55 属于专为嵌入式和物联网设备设计的微型 NPU（神经网络处理单元），可极大加速 ML 推理。Cortex-M55 与 Ethos-U55 的强强联合，使 Grove Vision AI V2 在 ML 性能上较传统 Cortex-M 系统提升高达 480 倍。该模块主频 400 MHz，内置可配置 SRAM（最高 2.4 MB），在保持低功耗和小体积的同时，提供专业级计算机视觉能力，非常适合边缘 AI 应用。

因此，Grove Vision AI V2 是学习 TinyML 进阶理念的理想平台，兼具小型系统的简洁与低功耗，以及远超传统微控制器的 AI 能力。

前置条件

• Grove Vision AI V2 主板：请确保已准备好 Grove Vision AI V2 主板。
• 树莓派 OV5647 摄像头模块：需将摄像头连接至 Grove Vision AI V2 主板以采集图像。
• 主控板：可选用 Seeed XIAO ESP32S3、XIAO ESP32C6 或其他设备。
• USB-C 数据线：用于将主板连接至电脑。
• 网络环境：需联网以下载所需软件。
• XIAO 扩展底板：用于将主控设备与物理世界连接（可选）。

环境搭建与零代码应用

• 环境搭建与零代码应用

实验练习