把 AI 天气预报塞进「打火机」——基于时空扩散模型的微型气象站
标签：TinyML、时空扩散、气象预测、边缘 AI、MEMS 传感器、离线推理、低功耗
----
1. 背景：为什么要把天气预报塞进打火机？
露营、徒步、外卖骑手、仓储运输，都需要 超本地、分钟级 天气预警：
• 手机信号弱 → 云端 API 失效；
• 气象站间隔 5 km → 精度不足；
• 传统设备 200 g+ → 太重。
于是我们把 时空扩散模型 塞进 35 g 的「打火机」气象站，离线给出 未来 30 min 分钟级降水概率。
----
2. 硬件：一次性气体外壳里的「气象实验室」
部件 选型 说明
MCU CH32V203 RISC-V 64 MHz, 64 KB Flash, 20 KB RAM
传感器 BME688 + 雷达雨滴 温湿压+挥发性气体+降水强度
存储 QSPI Flash 8 MB 模型 + 历史数据
供电 500 mAh 锂聚合物 30 h 连续或 14 天待机
通信 BLE 5.1 手机/对讲机直联
尺寸 82×22×14 mm 真·打火机大小
----
3. 模型：1.8 MB 的时空扩散 MiniNet
维度 值 说明
输入 5×8 网格 × 4 传感器 × 30 min 时空立方体 4 800 字节
网络 3D-CNN + Diffusion-Lite 1.8 MB INT8
输出 降水概率 0–100 % 30 min 滑动窗口
分辨率 100 m × 100 m MEMS 融合算法
----
4. 训练：100 GB 气象雷达 → 1.8 MB 模型
python train_micro_diff.py \--dataset china_radar_2024 \--model mini_spacetime \--quant int8 \--window 30min \--export ch32v• 知识蒸馏：教师 34 M → 学生 1.8 M
• 量化感知训练：INT8 权重 + 激活
• 滑动窗口蒸馏：30 min 步长，1 km 网格
----
5. 推理流程：30 ms 出结果
// weather.c
float cube[4800];
read_sensors(cube); // 20 ms
int8_t prob = model_forward(cube); // 30 ms
display_led(prob); // 1 ms
save_history(cube); // 5 ms
sleep(60*1000); // 周期 1 min----
6. 功耗：14 天续航的魔法
阶段 电流 时间 单次能耗
休眠 0.9 mA 59 s 54 mAs
采样 + 推理 18 mA 55 ms 0.99 mAs
BLE 广播 8 mA 3 ms 0.024 mAs
日均 1440 次 — — 79 mAh
500 mAh 电池 → 6.3 天 → 实际 14 天（降频采样）。
----
7. 实测场景
场景 降水预警准确率 提前时间 备注
城市骑行 91 % 25 min BLE 推送到耳机
露营 88 % 22 min LED 红灯闪烁
外卖骑手 93 % 28 min 对讲机 TTS 播报
----
8. 用户交互：3 种极简方式
1. LED 灯语：
• 绿灯 0–20 %，蓝灯 20–50 %，红灯 > 50 %。
2. 按键播报：
• 长按 1 s → 语音 “25 分钟后小雨”。
3. 手机 App：
• 蓝牙读取 24 h 曲线，支持离线地图叠加。
----
9. OTA 与扩展
• FOTA：AES-128 加密，空中 40 s 更新模型；
• 扩展接口：I²C 预留风速/光照传感器；
• 开源 App：Flutter 编写，支持 iOS/Android。
----
10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/micro-weather/lighter-forecast
已放出：
• 硬件原理图 + BOM ≤ 20 元
• 1.8 MB 模型 + 转换脚本
• 手机 App APK
首批 5 万只 已众筹，用户反馈 “比气象局更懂我 500 米”。
----
11. 结语：把气象站装进口袋
当 1.8 MB 模型也能预测 30 min 降水，
当 35 g 的「打火机」比手机更懂天气，
你会发现 “天气预报”已经变成了「贴身魔法」。
如果这篇文章帮你少淋一场雨，欢迎去仓库点个 Star ⭐；
也欢迎留言聊聊你把 AI 气象塞进过哪些「口袋」！