为什么这个判断重要
嵌入式 AI 应先确定性能下限和稳定性门槛，再选择模型、芯片、系统与优化深度，避免只追求实验室速度。
平衡的核心是建立优先级：先保证目标场景可稳定运行，再优化延迟、帧率、功耗和成本；每次优化都需要回归。
开发前需要确认的条件
- 定义端到端延迟、吞吐、功耗、温度和内存上限
- 确定摄像头、传感器、网络和存储的真实工作条件
- 建立模型精度与量化、裁剪、加速之间的对比
- 覆盖断电、断网、异常输入、长时间运行和恢复
实施与交付方式
先在目标板形成稳定基线，再逐项优化模型或系统；不同时修改多个层级，以便定位性能变化和回归问题。
记录硬件版本、系统镜像、模型、配置、环境温度、输入条件和测试时长，确保性能数据可复现。
验收边界
开发板结果不能代表最终整机；散热、供电、外设和现场数据变化可能改变性能与稳定性。