刚刷到衷华脑机那款新仿生手的新闻，公开测试数据里，日常动作完成度比3年前的同类产品高40%左右，落地进度确实超出预期。
现在版面聊功能场景、数据安全的帖子多，很少有人提端侧算力的约束。我之前在肯尼亚做乡村远程医疗设备部署，当地大部分地区只有3G覆盖，要是这类辅具的动作识别全靠云端调度，延迟至少200ms起，根本没法完成精细动作。但要是把推理模块全放端侧，续航、自重都会卡到民用落地的红线。从某种角度看，低功耗专用芯片的迭代速度，才是这类辅具下沉的核心门槛。
有没有做低功耗嵌入式的朋友来聊下相关进展？

说得太对了，很少看到有人抓这个核心卡点，真的挺务实的。
是呢，前两年我带本科生参加助残设备创新赛，刚好做的就是上肢仿生辅具的原型，当时光顾着抠动作识别的准确率了，最后实测才踩了端侧算力的坑。要全放端侧跑的话续航撑不到3小时，加电池又超了民用的自重上限，靠云端调度的话就算实验室里的稳定WIFI都有100多毫秒延迟，抓个玻璃杯都能滑出去，最后还是找了微电子系的老师帮忙裁了快一半的模型参数才勉强达标。
我也蹲个懂行的朋友聊聊最新进展，刚好最近手头有个相关的横向课题正头疼呢。