嵌入式软硬件开发，面对学不完的新技术，咋办？
我是老温，一名热爱学习的嵌入式工程师关注我，一起变得更加优秀！
科技发展太快，新技术层出不穷，比如：人工智能，大模型，生成式AI，看得我眼花缭乱。
作为一名资深的嵌入式牛马工程师，我总觉得需要花点时间和精力，持续关注AIoT应用技术。
为什么？因为，时代变了！
平时有关注芯片动态的嵌入式工程师老铁，相信都应该能观察到，很多常见的单片机厂商都开始推出带有模型推理能力的MCU。
详见以下文章：
单片机的性能开始逆天开挂，集成NPU，可以进行模型推理！
国外一线MCU大厂率先展开布局，这是一个非常非常明显的信号，不知道国内的MCU厂家什么时候开始布局端侧AI单片机芯片？
国内现在基本上是通过MPU芯片内自带的神经网络处理器NPU，来对模型进行推理运算，比较出名的芯片厂商，有瑞芯微和全志科技。
比如，得益于端侧AI芯片的落地应用，瑞芯微2024年的财报数据，非常亮眼！
DeepSeek总结出来的数据
我曾简单地学习过，如何在瑞芯微RK3588上部署AI大模型，并且在上面流畅地运行DeepSeek-R1 1.5B大模型。（点击以下链接）
嵌入式AI入坑第一步，先把开发环境搭建起来！
嵌入式AI入坑第二步，模型转换与部署！
嵌入式AI入坑第三步，在开发板上部署DeepSeek-R1大模型
嵌入式AI入坑第四步，设备运行大模型后的硬件性能数据。
如果想了解更多嵌入式AIoT技术应用，推荐您关注：
传统的嵌入式单片机工程师，与嵌入式AIoT工程师，两种岗位角色的技术栈方向，还是有一定区别的，对比如下：
关键差异总结：
硬件升级：AIoT工程师需掌握NPU加速器和多核处理器，传统工程师专注单一MCU或SoC 。
软件扩展：AIoT技术栈涵盖从边缘AI到云端协同，传统嵌入式以本地控制为核心 。
协议复杂化：AIoT需处理异构网络（如LoRa+WiFi 6混合组网），传统场景通信协议比较单一 。
开发范式转变：嵌入式AIoT更接近全栈模式，需同时理解硬件限制和云原生架构。
并不是说传统嵌入式工程师会被淘汰，但在时代的技术洪流里面，嵌入式工程师多学一点AIoT技术，无疑可以扩大自身的职场竞争优势。
技术无罪，但时代无情！
-END-
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明显感觉到一种趋势，嵌入式端侧AI的学习成本，在不断下降！
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现在的嵌入式 ARM 芯片，性能越来越炸裂了！
我是老温，一名热爱学习的嵌入式工程师
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