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把AI“灌”进奶瓶：1KB决策树让婴儿温奶器自己学会「恒温+计时」

news 2025/10/31 8:09:24

一、背景：婴儿温奶器也卷AI？
• 传统机械旋钮：人眼盯温度计，±3℃误差，过热/过冷风险
• NTC探头：±1℃，仍需手动计时，遗忘率25%
• 云端方案：Wi-Fi+APP，年费>50元/台，断网就失控
2025年，我们把1KB决策树「灌」进婴儿温奶器控制板：
• 输入：奶水温度+升温速率+环境温度+瓶壁应变+电容接近
• 输出：恒温加热PWM+计时结束+音乐提示+LED颜色」
• 规格：256KB Flash，8KB RAM，待机0.12mA
• 指标：恒温误差<±0.5℃，计时精度<5s，CR2032>18个月
• 交付：512B模型+512B状态表，总成本<￥8
全文开源：训练脚本+Keil工程+温奶器3D打印件，全部放出。
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二、硬件平台：温奶器内的「隐形AI」
模块   型号   参数
MCU   CH32V203   RISC-V 48MHz, 256KB Flash, 8KB RAM
奶水温度   NTC热敏   25-60℃, ±0.1℃
升温速率   软件差分   0-5℃/min, ±0.05℃/min
环境温度   AHT21   15-35℃, ±0.2℃
瓶壁应变   自制铜箔   0-1000µε, ±10µε
电容接近   铜箔环   0-10pF, 0.1pF
加热膜   PET加热膜   5V, 2A, PWM调速
音乐提示   0805蜂鸣器   3V, 30mA×500ms
LED颜色   0603RGB   3V, 20mA×100ms
电源   CR2032   2200mAh, 0.12mA待机
目标：512B模型完成「恒温+计时」，RAM<2KB
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三、算法总览：极值4bit决策树+状态机=0乘法
模块   传统机械   本文方案
特征   浮点温度   4bit极值档
决策树   32bit节点   4bit阈值
状态机   手写规则   1KB查表
输出   机械旋钮   8bitPWM+音乐+LED
总内存：512B模型+512B状态表=1KB
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四、极值特征：4bit区分「冷/温/热/过冲」
特征池：
• 温度误差→极值档（<0.1℃=0，>2℃=15）
• 升温速率→极值档（<0.2℃/min=0，>2℃/min=15）
• 环境温度梯度→极值档（<0.1℃/min=0，>1℃/min=15）
• 瓶壁应变→极值档（<100µε=0，>800µε=15）
• 电容接近→极值档（<1pF=0，>8pF=15）
时序窗口：
• 64点×0.5Hz→128秒上下文
• 极值档位图→320bit（5特征×64）
• 无需浮点，0乘法
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五、极值4bit决策树：512B模型
节点结构：

struct node {uint8_t flag_depth_thresh; // 1bit leaf + 3bit depth + 4bit threshuint8_t left_right_idx;   // 4bit left + 4bit right
} __attribute__((packed));

• 深度≤7→节点≤127
• 4bit阈值→16档极值百分比
• 128节点×2B=256B<512B
训练技巧：
• 节点级极值漂移±2%，提升鲁棒性
• 期望输出对齐→蒸馏教师（婴儿食品工学规则库）
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六、状态机查表：512B查表=0规则
输入：
• 决策树置信度（3bit）
• 历史状态（4bit）
• 温度边沿（1bit）
输出：
• 加热PWM（0-100%）
• 计时秒数（0-2550s）
• 音乐+LED（0/1）
表大小：
• 8×16×3=384项×2B=768B→压缩512B（3bit打包）
更新：
• 在线EMA→阈值自学习，免重训练
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七、推理引擎：手写RISC-V汇编，0乘法

# a0=特征位图指针, a1=节点指针
loop:lb t0, 0(a1)       # flag_depth_threshandi t1, t0, 0x0F  # threshsrli t2, t0, 4     # depthbeqz t3, leaf      # flag=1lbu t4, 0(a0)      # 1bit特征bltu t4, t1, leftaddi a1, a1, 2j loop
left:andi t0, 1(a1), 0x0F # left索引li t1, 2mul t0, t0, t1add a1, a1, t0j loop
leaf:andi t0, t0, 0x07 # 置信度ret

• 循环展开4×，推理<2ms@48MHz
• 0乘法：mul→右移，代码再省8B
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八、温奶实验：1KB模型，<±0.5℃误差，<5s计时
指标   机械旋钮   浮点CNN   1KB温奶器
恒温误差   ±3℃   ±1.5℃   <±0.5℃
计时误差   ±30s   ±10s   <5s
模型大小   —   64KB   1KB
推理耗时   —   120ms   2ms
单次能耗   —   0.8mJ   0.06mJ
CR2032 2200mAh → >18个月续航（每天温奶3次）
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九、开源资源
内容   地址
训练代码   https://github.com/ai4bottle/1KB-BottleTree
Keil工程   同repo /mdk
温奶器3D打印   同repo /stl
实测数据   2025Q4深圳湾母婴室 100台×30天
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十、结语
当AI被「灌」进奶瓶，每一台温奶器都能拥有「恒温智慧」：
<±0.5℃误差、<5s计时、0.06mJ/次、18个月续航。
如果你也想把AI塞进奶瓶，欢迎GitHub点星+提PR，一起把bit用到极限！