- 在 TODO list 中找自己能够完成的工作添加评论 @ 自己。
- 编写解决方案的代码并提交 Pull Request 等待 Reivew 。
- 另外，解答 Issue 的 workaround 获得足够多的赞赏，也会被记录到 README.md 。
- 最后，记得将解决思路/方案/对应的PR（Pull Request）的link在这个文档中评论或备注一下。
- 如果我没来得及做改记录，可能是我那段时间太忙了，欢迎在文档中提醒。
AIoT 是未来人工智能的一个重要方向，它的主要目的是利用边缘计算技术为终端设备带来智能体验。然而，嵌入式设备的智能应用部署开发，我们还没看见统一完整的解决方案。尽管 Google 在 2017 年推出的端侧深度学习模型推理框架 TensorFlow Lite，让 AIoT 的研发人员有不错的研究工具可以更专注于业务模型优化，但是它的嵌入式应用开发部署方面有些门槛，比如 Bazel 交叉编译，Op 优化等。另外，不同的芯片设计原厂都会为自己的 SOC/CPU 设计不同的系统(Android/Linux/RTOS/...)平台，那么如何跨平台部署 AI 就成一大难题。
我们希望为开源社区提供各式各样、种类齐全的边缘智能应用在不同嵌入式终端部署的完备体系。