嵌入式+AI：不易被替代的方向，如何入门？

嵌入式或硬件方向相对不易被替代，也是AI落地的关键载体，像智能硬件、工业检测等领域都需要嵌入式设备部署AI模型。要进入这个行业，传统技能仍是基础——比如C语言、单片机寄存器编程，以前学51单片机的寄存器编程就能找工作，现在STM32用Keil Mix图形化界面配驱动，但要求反而更高，得写更复杂的软件；到Visual Studio阶段，拖组件配网络协议容易了，但得懂整个系统才能拼接起来。AI时代看似不用写程序，但写程序只占产品开发的10%到20%，更多工作是拆分系统框架让AI写代码，要是没有基础，AI也无法倍增效率——就像0乘多少都是0，有基础才能让AI发挥作用。

硬件层面，现在设计像拼积木，模块连线就行，但AI功能主要在软件。不过带NPU的芯片越来越多，比如ESP32-S3自带神经网络处理单元，3588芯片能跑7B大模型推理，树莓派配合Edge TPU能跑TensorFlow Lite模型，这些硬件提升了嵌入式设备的AI算力。软件工程师需要学调用NPU、优化模型，比如用轻量级模型降低资源消耗。驱动方面，鸿蒙系统底层兼容Linux，有Linux驱动经验就能做鸿蒙驱动移植，底层技术是通用的。

开发方式也在变，传统嵌入式是硬件软件独立，现在AI是数据驱动，得学Python和AI框架，比如用PyTorch训练模型，再用TensorFlow Lite部署到嵌入式设备。但底层驱动、低功耗设计这些传统技能还是必要的——比如工业自动化里，AI预测设备故障，但实时数据采集还是要嵌入式开发做；智能家居里，语音识别是AI，但硬件设计和语音采集还是传统活。

工具方面，新一代IDE得支持AI工作流、全架构。比如PPEC Workbench兼容ARM、RISC-V，内置AI智能助手，低代码可视化开发，还有全流程调试校验，避免AI幻觉，让AI产出符合工程标准。

现在企业招人按项目划分，需要懂架构、软硬件全流程的复合型人才。科班生得学全栈，从底层驱动到AI模型优化，知识广度很重要。嵌入式+AI的岗位门槛高，既懂硬件又懂模型优化的人才需求大，也不容易被单一领域AI替代。