随着开发者从基础的微型机器学习（TinyML）转向更为复杂的微型深度学习方法，物联网领域正在经历根本性变革，尤其是在资源受限的边缘设备上。
这一演进由三项关键技术创新驱动。首先，量化与剪枝等先进的模型优化技术正在降低神经网络中数值表示的精度，使其能够部署在内存极为有限的设备上。其次，专用神经加速器的出现高效地执行深度学习核心的矩阵运算，相较通用微控制器带来了显著的性能提升。第三，日益完善的软件工具链通过自动化机器学习工具，简化了这些模型的开发与部署流程。
影响不仅限于技术突破。在医疗领域，基于TinyML的可穿戴设备如今能够持续监测生命体征并检测异常，无需将敏感数据上传至云端。在工业应用中，传感器端实现的实时设备监控与预测性维护提升了系统可靠性。消费电子产品则通过本地智能实现了无需联网的增强功能。
新兴趋势正持续拓展边界。联邦TinyML使模型能够在分布式数据源上训练，同时保障数据隐私。面向特定领域的软硬件协同设计（co-design）则通过针对应用场景的联合优化带来额外效率提升。将大型预训练基础模型适配至边缘设备部署，也成为新的探索方向。
尽管取得诸多进展，挑战依然存在。安全漏洞需高度关注，而在算力与能耗之间的平衡也亟需创新解决方案。尽管如此，随着技术日趋成熟，微型深度学习有望与其他机器学习技术并驾齐驱，使AI能够在此前难以触及的环境和场景中实现落地应用。