AI 正在改變世界！
從自動(dòng)駕駛到智能家居，從工業(yè)自動(dòng)化到語(yǔ)音助手，各行各業(yè)都在朝著智能化方向邁進(jìn)。對(duì)于嵌入式開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，AI 的到來(lái)既是一次前所未有的挑戰(zhàn)，也是一個(gè)充滿(mǎn)機(jī)遇的時(shí)代。過(guò)去，我們專(zhuān)注于硬件設(shè)計(jì)和低功耗的編程方式，但現(xiàn)在，AI 技術(shù)的涌入要求我們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型，如何將傳統(tǒng)的嵌入式開(kāi)發(fā)與新興的 AI 技術(shù)融合，是每個(gè)嵌入式開(kāi)發(fā)者必須思考的問(wèn)題。今天，我們就來(lái)聊聊這場(chǎng) AI 浪潮帶來(lái)的影響，以及嵌入式開(kāi)發(fā)者如何順勢(shì)而為，找到自己的新定位。

01嵌入式開(kāi)發(fā)正在變天？
嵌入式開(kāi)發(fā)一直以來(lái)的核心是保證硬件資源有限的情況下，做到高效穩(wěn)定的控制。我們使用像 STM32 這樣的微控制器，編寫(xiě)高效的 C 語(yǔ)言代碼，實(shí)時(shí)響應(yīng)外部傳感器的變化。然而，隨著 AI 技術(shù)的普及，傳統(tǒng)嵌入式開(kāi)發(fā)正在發(fā)生深刻的變化。AI依賴(lài)于大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的算法模型，比如圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言理解等，這些都需要更強(qiáng)的計(jì)算能力和更高效的模型優(yōu)化。而嵌入式設(shè)備的資源通常非常有限，內(nèi)存小、處理器速度慢、電池壽命有限，這就讓 AI 應(yīng)用在嵌入式設(shè)備上面臨很大的挑戰(zhàn)。但問(wèn)題并不意味著沒(méi)有解決方案，正因?yàn)橛辛?AI 的加入，硬件和軟件的優(yōu)化步伐也變得更快。AI 專(zhuān)用硬件的普及，比如搭載 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）的 MCU、Edge TPU 的加入，都使得嵌入式設(shè)備能夠跑得起 AI 模型。于是，新的發(fā)展方向開(kāi)始出現(xiàn)，嵌入式開(kāi)發(fā)不再只是簡(jiǎn)單的硬件編程，它已經(jīng)向“智能”發(fā)展。

02

嵌入式 AI 是機(jī)遇還是挑戰(zhàn)？

AI 的到來(lái)對(duì)于嵌入式行業(yè)來(lái)說(shuō)，的確帶來(lái)了不小的沖擊。很多嵌入式開(kāi)發(fā)者開(kāi)始擔(dān)心，傳統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方式會(huì)被淘汰，是否該轉(zhuǎn)行？但其實(shí)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI 也給我們提供了許多新的機(jī)會(huì)。這里的關(guān)鍵是如何適應(yīng)這種轉(zhuǎn)型，將 AI 作為加分項(xiàng)，而不是看作威脅。

01>硬件性能與 AI 需求的矛盾

AI 模型對(duì)算力的要求很高，尤其是在進(jìn)行實(shí)時(shí)推理（如語(yǔ)音識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等）時(shí)，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，而嵌入式設(shè)備的算力通常不足以滿(mǎn)足要求。以 STM32 為例，它的計(jì)算能力雖然強(qiáng)，但跑復(fù)雜的 AI 模型時(shí)還是會(huì)遇到瓶頸。但是，隨著硬件技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的嵌入式設(shè)備開(kāi)始加入 AI 加速器（如 NPU、TPU）。例如，ESP32-S3 就自帶了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元，可以進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理等 AI 任務(wù)。樹(shù)莓派 配合 Edge TPU，也能跑 TensorFlow Lite 等輕量級(jí) AI 模型。這些新硬件的推出大大提升了嵌入式設(shè)備的 AI 處理能力。對(duì)于我們這些傳統(tǒng)的嵌入式開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，掌握這些新硬件的使用技巧，就是一種很好的機(jī)會(huì)。

02>開(kāi)發(fā)方式的轉(zhuǎn)變：從編程到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

傳統(tǒng)嵌入式開(kāi)發(fā)的思路是，硬件和軟件相對(duì)獨(dú)立，開(kāi)發(fā)者專(zhuān)注于硬件驅(qū)動(dòng)、控制邏輯等方面。而 AI 開(kāi)發(fā)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，程序員的角色從“編寫(xiě)固定規(guī)則的代碼”轉(zhuǎn)變成了“管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型”。這對(duì)于嵌入式開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，意味著我們不僅要繼續(xù)做好硬件部分的開(kāi)發(fā)，還要開(kāi)始學(xué)習(xí)如何處理和使用數(shù)據(jù)，如何利用算法和模型去實(shí)現(xiàn)智能化的功能。AI 開(kāi)發(fā)所用的工具大多是 Python 語(yǔ)言和相關(guān)框架（如 TensorFlow、PyTorch），而傳統(tǒng)嵌入式開(kāi)發(fā)大多數(shù)是使用 C/C++。這對(duì)于大部分嵌入式開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一個(gè)學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)，但只要能夠適應(yīng)新的工具和開(kāi)發(fā)流程，能夠理解 AI 的基本概念和流程，就能輕松融入這個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程。

03>AI 不會(huì)取代傳統(tǒng)嵌入式開(kāi)發(fā)雖然 AI 技術(shù)風(fēng)頭正勁，但它并不會(huì)完全取代傳統(tǒng)的嵌入式開(kāi)發(fā)。嵌入式開(kāi)發(fā)依然在很多領(lǐng)域占據(jù)重要位置，比如設(shè)備的底層驅(qū)動(dòng)、硬件接口、低功耗設(shè)計(jì)等。AI 的加入，更像是給嵌入式開(kāi)發(fā)增加了新的維度。例如，在工業(yè)自動(dòng)化中，AI 可以用來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備故障，但底層的硬件驅(qū)動(dòng)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集仍然需要嵌入式開(kāi)發(fā)來(lái)完成；在 智能家居 中，智能音箱的語(yǔ)音識(shí)別是 AI 在發(fā)揮作用，但音響的硬件設(shè)計(jì)和語(yǔ)音采集依然是傳統(tǒng)嵌入式的任務(wù)。所以，嵌入式開(kāi)發(fā)者不必?fù)?dān)心被 AI 替代，反而應(yīng)該思考如何將 AI 融入自己的開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，成為“懂 AI 的嵌入式專(zhuān)家”，這才是未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力所在。

03

如何讓 AI 成為你的加分項(xiàng)？

對(duì)于已經(jīng)有一定嵌入式基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，學(xué)習(xí)和應(yīng)用 AI 技術(shù)其實(shí)并不困難。以下是幾條建議，幫助你從零開(kāi)始轉(zhuǎn)型，順利過(guò)渡到 AI + 嵌入式的跨界領(lǐng)域。

01>掌握 AI 基礎(chǔ)知識(shí)

作為嵌入式開(kāi)發(fā)者，首先需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，尤其是監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法，比如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類(lèi)算法等，都是基礎(chǔ)知識(shí)。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和優(yōu)化等知識(shí)也是必須掌握的。了解這些基本概念后，可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)如何使用 Python 編寫(xiě) AI 代碼，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等框架。特別是 TensorFlow Lite，它是專(zhuān)為嵌入式設(shè)備設(shè)計(jì)的輕量級(jí) AI 框架，可以幫助我們將 AI 模型轉(zhuǎn)換為嵌入式設(shè)備可以運(yùn)行的格式。

02>選對(duì) AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)

隨著 AI 硬件技術(shù)的發(fā)展，很多開(kāi)發(fā)平臺(tái)都開(kāi)始支持嵌入式 AI。例如，ESP32-S3 是一款帶有 NPU 的低功耗芯片，適合用來(lái)做簡(jiǎn)單的語(yǔ)音識(shí)別等 AI 應(yīng)用；樹(shù)莓派 + Edge TPU 則是另一種強(qiáng)大的 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)，可以輕松運(yùn)行 TensorFlow Lite。通過(guò)選擇合適的硬件平臺(tái)，開(kāi)發(fā)者可以更加高效地開(kāi)發(fā)和部署 AI 應(yīng)用。

03>從實(shí)際項(xiàng)目入手，積累經(jīng)驗(yàn)

理論學(xué)習(xí)再多，也需要實(shí)踐來(lái)加深理解。可以從一些實(shí)際的項(xiàng)目入手，比如：語(yǔ)音助手：通過(guò) Wake Word Detection 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音喚醒功能。人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)：結(jié)合 OpenMV 攝像頭模塊，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。設(shè)備故障預(yù)測(cè)：在工業(yè)領(lǐng)域，利用 AI 分析設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障。通過(guò)動(dòng)手做項(xiàng)目，逐步提高自己的 AI 技能，并積累嵌入式 AI 的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，才能更好地應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。

04嵌入式開(kāi)發(fā)者如何迎接AI？

AI 時(shí)代的到來(lái)，不僅是技術(shù)進(jìn)步的標(biāo)志，更是嵌入式開(kāi)發(fā)者面臨的一次重大轉(zhuǎn)型機(jī)遇。我們已經(jīng)看到，AI 技術(shù)在各行各業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色，智能家居、自動(dòng)駕駛、智能醫(yī)療等領(lǐng)域都在快速發(fā)展。在這樣的背景下，嵌入式開(kāi)發(fā)者不僅需要保持對(duì)傳統(tǒng)嵌入式開(kāi)發(fā)技術(shù)的深耕，還需要將 AI 技術(shù)融入到自己的工作中，形成跨界融合的能力。但僅僅依賴(lài)常規(guī)的學(xué)習(xí)方式不足以應(yīng)對(duì)如此快速變化的領(lǐng)域。因此，獲取權(quán)威且專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)資料至關(guān)重要。為此，我們特別推薦DeepSeek 從入門(mén)到精通指南。這是清華大學(xué)沈陽(yáng)團(tuán)隊(duì)發(fā)布的104頁(yè)免費(fèi)指南，詳細(xì)介紹了 AI 基礎(chǔ)知識(shí)、行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景、指令技巧等多個(gè)方面的內(nèi)容。無(wú)論你是剛剛接觸 AI 的新手，還是已經(jīng)有一定基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，這份資料都能幫助你系統(tǒng)化地掌握相關(guān)知識(shí)，提升自身在嵌入式 AI 領(lǐng)域的技術(shù)水平。