Tiny
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第九章完整揭示 6G 的核心不是速度，而是 AI-native Network。AI 深度驅動 RAN、Core 與 NTN，結合 RIS 重塑空間、LEO 建立全球骨幹，實現可學習、可預測、可調度的天地一體化智慧通訊網路。
本章總結 IoT × MCU × Android × TinyML 的完整工程鏈，統整低功耗設計、NB-IoT／NTN 通訊、OTA 與邊緣 AI 推論，說明裝置到雲端的 E2E 架構，強調省電、可更新與全球部署能力。
本單元介紹 TinyML 在 MCU 上實現超低功耗 AI 推論的原理與技術，說明量化、剪枝與小型模型如何支撐 IoT、NB-IoT 與 NTN 應用，強調推論在端、訓練在雲與 OTA 演進的重要性。
本單元說明 IoT 終端由感測器、MCU 與通訊模組構成，解析低功耗設計、資料前處理、OTA 更新與安全機制，並介紹 TinyML 於終端推論的角色，強調 IoT 裝置需長壽、可更新且具智慧化能力。
Embedded Linux 為高複雜 IoT 與 Edge AI 裝置而生，整合 bootloader、kernel、device tree 與完整網路與 AI 執行環境，能支撐 Gateway、Router、LEO 地面站與 6G 邊緣節點，解決 RTOS 無法負荷的系統規模與功能需求。
UART、I2C 與 SPI 是 MCU 與 IoT 的三大基礎通訊介面，分別對應穩定點對點、省線多感測器與高速資料傳輸需求，支撐感測、顯示、通訊與 TinyML，讓各類裝置可靠互連。
RTOS 為 MCU 型 IoT 裝置提供可預測的即時排程，透過優先權、中斷與同步機制，確保感測、通訊、控制與 TinyML 任務準時完成，是 IoT、V2X 與 6G NTN 終端不可或缺的時間核心。
MCU 是 IoT 裝置的核心大腦，將 CPU、記憶體與周邊整合於單晶片，具備超低功耗、即時控制與高可靠性。它支撐感測、通訊與 TinyML 邊緣推論，是 6G Massive IoT 與智慧裝置規模化的基礎。
