嵌入式軟硬件開發(fā)，面對學不完的新技術(shù)，咋辦？

我是老溫，一名熱愛學習的嵌入式工程師。關(guān)注我，一起變得更加優(yōu)秀！

科技發(fā)展太快，新技術(shù)層出不窮，比如：人工智能，大模型，生成式AI，看得我眼花繚亂。

作為一名資深的嵌入式牛馬工程師，我總覺得需要花點時間和精力，持續(xù)關(guān)注AIoT應(yīng)用技術(shù)。

為什么？因為，時代變了！

平時有關(guān)注芯片動態(tài)的嵌入式工程師老鐵，相信都應(yīng)該能觀察到，很多常見的單片機廠商都開始推出帶有模型推理能力的MCU。

詳見以下文章：

單片機的性能開始逆天開掛，集成NPU，可以進行模型推理！

國外一線MCU大廠率先展開布局，這是一個非常非常明顯的信號，不知道國內(nèi)的MCU廠家什么時候開始布局端側(cè)AI單片機芯片？

國內(nèi)現(xiàn)在基本上是通過MPU芯片內(nèi)自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU，來對模型進行推理運算，比較出名的芯片廠商，有瑞芯微和全志科技。

比如，得益于端側(cè)AI芯片的落地應(yīng)用，瑞芯微2024年的財報數(shù)據(jù)，非常亮眼！

DeepSeek總結(jié)出來的數(shù)據(jù)

我曾簡單地學習過，如何在瑞芯微RK3588上部署AI大模型，并且在上面流暢地運行DeepSeek-R1 1.5B大模型。（點擊以下鏈接）

嵌入式AI入坑第一步，先把開發(fā)環(huán)境搭建起來！

嵌入式AI入坑第二步，模型轉(zhuǎn)換與部署！

嵌入式AI入坑第三步，在開發(fā)板上部署DeepSeek-R1大模型

嵌入式AI入坑第四步，設(shè)備運行大模型后的硬件性能數(shù)據(jù)。

如果想了解更多嵌入式AIoT技術(shù)應(yīng)用，推薦您關(guān)注：

傳統(tǒng)的嵌入式單片機工程師，與嵌入式AIoT工程師，兩種崗位角色的技術(shù)棧方向，還是有一定區(qū)別的，對比如下：

關(guān)鍵差異總結(jié)：

硬件升級：AIoT工程師需掌握NPU加速器和多核處理器，傳統(tǒng)工程師專注單一MCU或SoC 。

軟件擴展：AIoT技術(shù)棧涵蓋從邊緣AI到云端協(xié)同，傳統(tǒng)嵌入式以本地控制為核心 。

協(xié)議復(fù)雜化：AIoT需處理異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（如LoRa+WiFi 6混合組網(wǎng)），傳統(tǒng)場景通信協(xié)議比較單一 。

開發(fā)范式轉(zhuǎn)變：嵌入式AIoT更接近全棧模式，需同時理解硬件限制和云原生架構(gòu)。

并不是說傳統(tǒng)嵌入式工程師會被淘汰，但在時代的技術(shù)洪流里面，嵌入式工程師多學一點AIoT技術(shù)，無疑可以擴大自身的職場競爭優(yōu)勢。

技術(shù)無罪，但時代無情！