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T$ s4 X; d6 l十几年前因为高考失利,差几分才能考上公办二本,因为经济原因没有选择入读民办二本,所以当时选择了广东省最好的高职院校,从此,大专成为了我的第一学历。7 P7 J* H, X6 o; {
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很多人都说学历不重要,能力强才是关键,这个真的公说公有理,没有标准答案,但就整个求职市场来看,大专学历会让人错失很多机会。(很多HR也直接通过“全日制本科”来过滤简历。)
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我是电气自动化专业的,刚毕业实习的第一份工作是在生产线调试PLC程序,要经常跟着设备全国出差,在客户现场调试设备然后进行交付。
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在车间调试工业机器人) i7 X, y* l( D; I
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因为不喜欢这种经常出差居无定所的生活,搞了不到一年的PLC调试,我就开始转行做电子开发,当时是电子工程师助理,2013年在深圳龙岗,拿2600的工资。/ P* y1 k( q; x% b4 X; d( O. E
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基本上转行那两年都是在加班中度过,朝9晚9,周末不休,从C51单片机到STM32F1,再到STM32F4,学了STM32F4后,2015年我就离开深圳来到了广州。
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5 k6 w8 V, Y/ B. n4 X$ W到广州后,基于公司业务我开始学习基于协议栈的蓝牙SoC开发,用 Ti CC2540 芯片,也是从那时候开始接触物联网产品,以及在业余时间学习嵌入式Linux(用S3C2440入门,公司有资源),把韦东山老师的1~3期视频都过了一遍。; v$ d, P7 [8 z' o3 p
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后来也跳槽过几次,待过外企、上市大厂、科技独角兽企业,做过项目经理和产品经理,现在35岁,在一家传统制造业公司苟活着,还在一线从事嵌入式软件coding工作。( w: E ~8 z2 K/ T
6 f X$ q. W5 Q7 A7 J在广州定居,不知不觉,一眨眼就是十年,口罩已经是五六年前的事了~
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历史岁月的痕迹
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时至今日,科技的发展程度已经远超当年的想象,现在因为有了AI技术的加持,我们在学习新的知识领域的时候,已经不像当年那么艰辛。
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2 ?4 q) X# O( P, b3 u(大伙不妨留意一下全志、瑞芯微、乐鑫、芯驰,这些半导体芯片公司最近两年的财报,都反映出耀眼的业绩数据,我相信,嵌入式端侧AI设备,在不久的将来会迎来爆发期。) Z& z: o% }+ g1 a7 ], \
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像我这种传统的嵌入式技术工程师,搞单片机的时间比较长,也懂一点嵌入式Linux基础,啥都会一点,但啥都不精通,6 n; `+ l% p4 L: ^' J) w) N) u
, v5 e5 p% j4 j( K' I8 f, t( x已经35岁了,没有学历优势,我经常自问,假如现在开始去学习嵌入式端侧AI的相关技术,会不会很吃力,并且完全没有优势可言?2 A0 k( p; L+ y2 D& h8 a1 S5 f
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简单地概括了一下,如果要学习嵌入式端侧AI相关技术,大概包含以下几个过程阶段:一般理论基础、嵌入式系统基础知识、AI基础知识、嵌入式AI项目实践。 Z. m: H& L6 T) g; h, y" _, a
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(1)一般理论基础, b& d/ G9 C6 G, @3 Z* a9 `% M% z
8 l+ E8 H6 c( A* p主要包括编程语言和数学理论基础,编程语言包括C/C++和Python,掌握编程语言的基本语法,C指针,Python库调用,以及还有常见的数据结构和算法。数学基础包括线性代数、概率论与数理统计、微积分的基本应用,等等。
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- |3 U+ [# l8 E! y* a! g4 x(2)嵌入式系统基础知识
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主要包括嵌入式软硬件基础,软件基础包括嵌入式操作系统,驱动开发,应用程序开发,硬件基础包括数字电路与模拟电路,微控制器与微处理器技术,嵌入式整体系统设计,等等。9 H: }& Y6 d; D; l. y/ ?
+ b( f- `! Q1 W* v1 c(3)AI基础知识" _/ p$ l" i4 }) }+ o U5 z4 N
! Q: G# o" O" ~/ V$ r6 \, v* [( K主要包括机器学习基础和深度学习基础,例如,机器学习包括机器学习算法,模型评估与优化。深度学习包括神经网络基础,深度学习框架,等等。
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(4)嵌入式AI项目实践& K" h. }7 W* ^3 T3 C
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主要包括使用特定的嵌入式AI平台,开展一系列与AI技术相关的项目实践,比如图像识别项目、语音识别项目、智能控制项目,等等。# h# L. h* }0 j- T8 k$ w
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嵌入式 AI 开发板:ELF2) S. G( P4 \' [0 Q4 e
, n9 J8 _0 K+ E: ^2 U每个过程都包含着丰富的知识体系,现在大学开设的人工智能相关专业里面,可能都会对这些过程都有所涉猎,深入地研究每个过程的理论知识,会耗费比较多的个人精力。
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(估计我现在已经没有精力去深入学习理论基础了,比如线性代数、概率论、微积分、。。。). n2 B f: Q% t; S7 U+ h
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但即便如此,嵌入式端侧AI就不值得学习吗?我个人觉得,并不是。
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虽然年龄较大学历不高,基础知识薄弱,但对于一些我们可以够得着的嵌入式端侧AI应用知识,还是可以涉猎一番。比如:模型部署和应用,调用常规接口实现简单的业务逻辑功能,等等。
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现在很多芯片厂家已经提供了很丰富的工具集,比如瑞芯微的RKNN-Toolkit,嵌入式工程师可以基于这些芯片原厂提供的工具集,对模型进行部署和推理应用。' H% k) x# e) k' p9 `
$ x$ \- O/ t0 a* ?对于不是搞科研的普通嵌入式工程师,应该站在【应用】的角度去对待端侧AI技术,而不是研究端侧AI的实现原理,一方面基础薄弱搞不来,另一方面也缺乏相对应的软硬件资源支持。7 K; g! B& U. L4 L! ]
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但由于有了丰富的产品业务经验和嵌入式应用基础,我们可以尝试更多地思考目前的产品如何与端侧AI 技术产生更多的连接,以便更好地优化我们的产品业务。1 ?9 v6 k- g* l: A
' g& X) k. K! R8 O6 p3 KAI 技术是工具,虽然我们不创造或者没有能力创造工具,但我们可以保持开放的心态去学习如何使用它们。/ `1 e1 V1 g8 x* ~' t# C6 n
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下一回,我们继续探讨一下:在人工智能时代,普通嵌入式工程师,哪些能力才是最稀缺的?
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感谢阅读!4 h2 Z, O! \( G+ K* _' {
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DeepSeek火遍朋友圈后,你们有没有观察到这些现象?
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是的,全世界都在蹭DeepSeek的热度!
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/ K( `- H! I4 }火遍朋友圈,我用DeepSeek来协助进行嵌入式软硬件开发!
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