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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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开发板带你入门,我们带你飞

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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