嵌入式+AI+物联网=王炸？普通工程师如何抓住这三大风口？

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文 | 无际（微信:2777492857）
全文约2625字，阅读大约需要 10 分钟
前几天徐工和我说，现在经常都会有点恐慌。     
最近被Ai给搞疯了，gpt还没玩明白，ds又横空出世，各种"未来已来"、"技术革命"、"颠覆传统"的标题扑面而来。
搞得人既兴奋又焦虑还恐慌——兴奋的是机会好像就在眼前，焦虑的是好像这跟我们普通人又没什么关系。
           
恐慌的是，明明知道是大势所趋，又不知道怎么去吃这块蛋糕。
           
我是从去年就开始接触了，国外的gpt，克劳德，再到国内的豆包、Kimi、deepseek都用过，算起来大半年时间肯定是有了。   

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今天就随便聊聊个人的一些看法吧，不一定对，仅供参考。
           
1. 先说嵌入式
算是比较传统的技术了，不像AI和物联网那么性感，但它却是整个技术世界的“地基”。
           
手机、路由器、车载系统，甚至你家里的智能冰箱，没一个能离得开嵌入式。
               
过去，嵌入式工程师的日子挺朴实，写写C语言，调调寄存器，搞定硬件驱动，日子过得像修表匠一样精细。
           
但现在不一样了，随着物联网和AI的崛起，嵌入式这棵老树开始开新花。
           
芯片不再只是跑跑简单的逻辑，而是要处理AI算法、联网通信，需求直接翻了好几倍。
           
你想想，一个小小的智能摄像头，既要识别人脸（AI），又要实时上传云端（物联网），核心还是靠嵌入式把这些功能焊在一起。
           
这对普通工程师来说，是个好消息。为什么？
           
因为嵌入式虽然门槛不算低，但它有个优点——“稳”。
           
不像AI动不动就卷到博士级别，也不像物联网那样概念满天飞，更不会像纯软那样，在最缺钱的年纪被行业所淘汰。
           
2. 再来说AI。
这个词儿已经被吹得有点神乎其神了，好像不搞AI就跟不上时代。
           
但咱得冷静点：AI不是玄学，它本质上就是数学+数据+算力。神经网络、深度学习这些东西听着高深，其实背后就是一堆矩阵运算，硬核归硬核，但也没到“凡人勿近”的地步。
           
过去，AI是大厂和学术圈的专属玩具，普通工程师想碰都碰不到。动辄需要GPU集群、百万级数据集，谁玩得起？但现在不一样了，AI正在“下凡”。开源框架像TensorFlow、PyTorch随便下，预训练模型一抓一大把，甚至连树莓派都能跑个简单的图像识别。这意味着什么？意味着你不用博士学位也能玩AI，只要肯学，入门没那么难。   
           
再说了，咱们只是应用，又不去开发大模型。
           
对于普通工程师来说，我觉得有两个方向：
2.1 边缘AI
嵌入式工程师的天职是让硬件“活起来”，而AI落地的最后一公里，恰恰离不开硬件。
           
云端训练的模型再牛，终究得塞进单片机、传感器或者摄像头里跑，这时候你手里的技能就派上用场了。
           
现在有个热门趋势叫“边缘AI”（Edge AI），意思是把AI推理能力直接放到设备端，不依赖云端，既快又省流量还能大大减轻服务器的压力，比如TFLM、TinyML之类的，专门为资源受限的单片机设计的。
           
这块我也是刚研究不久，市面上好像也还没现象级产品出现，所以可以先作为技术储备，如果有研究这块的，欢迎交流。
           
目前市面上也有支持这块的单片机，STM32、ESP32之类的。
           
2.2 用AI提升开发效率
目前第一个方向，很多项目暂时用不上。   
           
但是第二个方向，可以说是100%能上，不管你在开发什么项目。
           
就是让AI当你的“助理”，提升嵌入式开发的效率。
           
AI不只是跑模型，它还能帮你写代码、找bug、优化设计，省时省力，嵌入式工程师立马就能用。
           
嵌入式开发苦啊！驱动写得头晕，bug找得眼花，硬件一抽风还得加班熬夜。现在AI工具横空出世，能帮你写代码、解释文档、甚至生成调试方案，效率直接翻倍。
           
对普通工程师来说，这比啃神经网络简单多了，还能马上见效。
           
我们也深度用过，用deepseek之类的来辅助我们从头到尾去开发一个项目，我们用下来，保守估计，比原来的开发效率提升50%-70%。
           
没用不知道，用过了，真的是有点慌，关键写出来的代码又规范，又有注释，你经验越丰富，他给你输出的代码质量越高，原来自己连写带调要1周，它直接2-3天给你搞定。
           
不过，AI工具不是万能的，生成的代码有时候得改改，暂时还无法做到直接复制就能用。
           
比如它可能不知道你硬件的具体限制，写出来的东西得结合实际调。
               
3. 物联网：万物互联的“大网”
           
最后聊聊物联网（IoT）。这玩意听起来很炫——“万物互联”，仿佛一夜之间全世界都能通过Wi-Fi聊起来。但实际上，物联网的核心没那么神秘，就是设备之间的通信加数据处理。
           
智能家居、智能工厂、智慧城市，哪一个不是靠传感器采集数据、通过网络传到云端、再用算法分析得出结论？
           
物联网的妙处在于，它把嵌入式和AI串起来了。嵌入式是硬件的“手脚”，AI是分析的“大脑”，物联网则是把它们连成一张“大网”的血管。
           
举个例子，你家有个智能门锁，嵌入式控制锁的开关，AI识别你的脸，物联网把开门记录发到手机App，这不就是三大风口的完美结合？
           
但物联网也有它的“坑”。首先是协议多得让人头皮发麻，MQTT、CoAP、HTTP，哪个好用全看场景，选错了就等着翻车。其次是安全问题，设备联网了，黑客也高兴了，新闻里智能摄像头被入侵的事儿还少吗？最后是碎片化严重，设备五花八门。
           
对普通工程师来说，物联网的切入点其实很亲民。你不需要一开始就搞工业级方案，从小项目入手就行。
           
比如，用ESP32做一个温湿度监测器，数据通过Wi-Fi传到云端，再用手机App显示出来。这种项目成本低（几十上百块搞定），还能顺便把嵌入式和物联网的基础摸透。如果再加个简单的AI模型分析天气趋势，那就更屌了。
               
4. 三者结合
好了，嵌入式、AI、物联网都聊了一圈，你可能要问：这仨加起来，真有那么牛吗？答案是肯定的，但也没那么简单。
           
牛在哪儿？在于它们互相赋能，解决了一个个现实问题。比如自动驾驶，嵌入式控制传感器和执行器，AI处理图像和决策，物联网把车和云端连起来，三者缺一不可。
           
再比如智能医疗，嵌入式设备采集心率，AI预测疾病风险，物联网远程报警，简直能救命。
           
但没那么简单的地方在于，这三大领域结合后，复杂度直接起飞。一个项目可能既要写底层驱动，又要调模型，还要搞通信协议，一个人玩不转，得团队协作。对普通工程师来说，这既是挑战，也是机会——你不用啥都会，但得有一技之长，然后学会“搭车”。

5. 最后想提醒一句
嵌入式+AI+物联网确实是“王炸”，但风口不是人人都能飞起来的猪。
           
技术更新快，学起来也累，普通工程师想吃这块蛋糕，得有点耐心和韧性。
           
别看着别人年薪百万就眼红，也别被培训班忽悠得晕头转向，踏踏实实学点真本事，比啥都强。
           
这三大风口，说白了就是硬件、算法和通信的组合拳。它们不只是技术，更是改变生活的工具。你今天写的一行代码，可能明天就跑在某个智能设备里，帮人解决问题，甚至救人一命。想到这儿，是不是觉得意义更多了一点？   
end

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