我是老溫，一名熱愛(ài)學(xué)習(xí)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(jué)得需要花點(diǎn)時(shí)間和精力，持續(xù)關(guān)注AIoT應(yīng)用技術(shù)。

為什么？因?yàn)椋瑫r(shí)代變了！

平時(shí)有關(guān)注芯片動(dòng)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(jiàn)的單片機(jī)廠商都開(kāi)始推出帶有模型推理能力的MCU。

詳見(jiàn)以下文章：

單片機(jī)的性能開(kāi)始逆天開(kāi)掛，集成NPU，可以進(jìn)行模型推理！

國(guó)外一線MCU大廠率先展開(kāi)布局，這是一個(gè)非常非常明顯的信號(hào)，不知道國(guó)內(nèi)的MCU廠家什么時(shí)候開(kāi)始布局端側(cè)AI單片機(jī)芯片？

國(guó)內(nèi)現(xiàn)在基本上是通過(guò)MPU芯片內(nèi)自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU，來(lái)對(duì)模型進(jìn)行推理運(yùn)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(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，非常亮眼！

DeepSeek總結(jié)出來(lái)的數(shù)據(jù)

我曾簡(jiǎn)單地學(xué)習(xí)過(guò)，如何在瑞芯微RK3588上部署AI大模型，并且在上面流暢地運(yùn)行DeepSeek-R1 1.5B大模型。（點(diǎn)擊以下鏈接）

嵌入式AI入坑第一步，先把開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建起來(lái)！

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(kāi)發(fā)板上部署DeepSeek-R1大模型

嵌入式AI入坑第四步，設(shè)備運(yùn)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(jī)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(duì)比如下：

關(guān)鍵差異總結(jié)：

硬件升級(jí)：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(kuò)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(chǎng)景通信協(xié)議比較單一 。

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

并不是說(shuō)傳統(tǒng)嵌入式工程師會(huì)被淘汰，但在時(shí)代的技術(shù)洪流里面，嵌入式工程師多學(xué)一點(diǎn)AIoT技術(shù)，無(wú)疑可以擴(kuò)大自身的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

技術(shù)無(wú)罪，但時(shí)代無(wú)情！