10小时攻关，半小时Dev Time：在指甲盖大小的单片机上跑神经网络识别车库门

作者用一块ESP32-CAM单片机加GPT-5.6 SOL，花了10小时做出一个能拍照识别车库门开关的传感器。AI自己标注了不对称的训练数据（车库门大部分时间关着，开门样本很少），用MobileNet V4（一个约90万参数的轻量卷积网络）做微调，推理一次200毫秒，拍照反而要400毫秒。直接int8量化后超过30%的分类结果反转，换成LSQ-base...

推荐理由：一篇很实在的嵌入式 AI 动手记录，模型选型、量化失败和延迟数据都给了，不是那种只讲成功不讲翻车的教程。缺点是话题偏个人 DIY，而且文章正文在量化细节处截断了，信息不完整。但因为三个维度都踩中了，还是值得推荐。