注意本文讲的不是华为给自家手机和平板设计的基于openHarmony搞出来的、不开源的、商用的HarmonyOS，而是将开源的openHarmony。其实openHarmony与LInux的关系根据下图一目了然。openHarmony就是类似Ubuntu等Linux商用版本，在Linux开源内核基础上添加应用层东西然后整合成的。目前openHarmony用的是Linux内核4.19版本。对于绝大部

消费（商业）级，这个选择最多了，因为门槛低，但是价格极度敏感，因为出货量以万为单位，一颗省几分钱就很可观了。可以说在低端领域国产已经把进口的逼向绝路，比如珠海全志的F1C100S，10块不到就能跑linux方案。但是消费类也有高端的，比如算力提升如海思、高通等做的手机芯片，异构的比如NPU、FPGA等，这个国内能做的也不多了。工业（医疗）级，一般医疗的用工业类的足够了，环境苛刻的会考虑汽车类...

人工智能可以应用在各行各业，但是目前科学探索性质的多，实际商业应用的少。芯片算力提升必然带来人工智能的遍地开花，但是这些都是低阶人工智能，要实现高阶人工智能需要的算力要更大提升。现在要提高算力密度可以走两个路子——一个就是传统的不断提高晶体管密度，但是这个已经逼近硅芯片的物理极限了，除非用别的材料来实现计算机，或者提出更高算力的硬件架构计算机否则很难达到高阶人工智能要求；现在芯片设计遇到了卡脖子的

“嵌入式软件”这个名词很笼统，但一般业内的理解就是直接与硬件打交道的软件。大部分嵌入式软件工程师基本工作内容如下：裸机——RTOS——Linux，以及一些新生的概念。1、裸机开发裸机开发看起来随意性很大，因为没有固定框架、固定接口，从驱动、算法、界面、顶层应用都是自己做。但这往往就是初学者的心态，或刚入行的格局。裸机开发的平台虽然不如隔壁互联网那些千变万化的框架多，但数量还是有很多：STM32、A

近日荷兰的NXP在其官方列出最新imx9系列SOC。imx9系列SOC最主要特点是集成了ARM公司的Arm Ethos-U65人工智能内核。低功耗的Ethos-U65“保持了Ethos-U55的MCU级功效和架构优势，同时将其适用性扩展到了更高性能的基于Cortex-A的片上系统（SoC）。目前边缘人工智能生态环境逐渐建立起来了，包括芯片、人工智能推断库、软件开发环境、应用案例等等。NXP在边缘人

人工智能可以应用在各行各业，但是目前科学探索性质的多，实际商业应用的少。芯片算力提升必然带来人工智能的遍地开花，但是这些都是低阶人工智能，要实现高阶人工智能需要的算力要更大提升。现在要提高算力密度可以走两个路子——一个就是传统的不断提高晶体管密度，但是这个已经逼近硅芯片的物理极限了，除非用别的材料来实现计算机，或者提出更高算力的硬件架构计算机否则很难达到高阶人工智能要求；现在芯片设计遇到了卡脖子的

嵌入式开发底层平台和应用开发一定要分开，即使这项工作是你一个人完成的也要注意分开设计注意模块化、API设计等。1、底层平台构建MCU也要注意底层平台构建，很多公司一款MCU给很多产品线用，如果每一个产品都单独开发势必要很多人力、物力。一般这样的公司都会成立一个平台组，专门针对某个MCU开发适合自己产品线的底层平台。不过要注意这些平台一般仅仅适用于自家产品，拿给其他产品用会发现实时性、可移植...

人工智能可以应用在各行各业，但是目前科学探索性质的多，实际商业应用的少。芯片算力提升必然带来人工智能的遍地开花，但是这些都是低阶人工智能，要实现高阶人工智能需要的算力要更大提升。现在要提高算力密度可以走两个路子——一个就是传统的不断提高晶体管密度，但是这个已经逼近硅芯片的物理极限了，除非用别的材料来实现计算机，或者提出更高算力的硬件架构计算机否则很难达到高阶人工智能要求；现在芯片设计遇到了卡脖子的

近日荷兰的NXP在其官方列出最新imx9系列SOC。imx9系列SOC最主要特点是集成了ARM公司的Arm Ethos-U65人工智能内核。低功耗的Ethos-U65“保持了Ethos-U55的MCU级功效和架构优势，同时将其适用性扩展到了更高性能的基于Cortex-A的片上系统（SoC）。目前边缘人工智能生态环境逐渐建立起来了，包括芯片、人工智能推断库、软件开发环境、应用案例等等。NXP在边缘人

这3年端侧AI进化到了端侧大模型。目前端侧大模型应用最深入的是安防行业和手机行业，安防和手机领域可以很低成本活得大量高质量的训练数据，产品数量也大，需求也在。端侧AI这个概念10年前就有了，但是当时的MCU、SOC几乎没算力也就手机稍微有点算力，因此当时的端侧AI主要讲的是手机，而且端侧AI应用极少普遍只是P图。首先训练AI大模型基本没嵌入式开发工程师什么事，但是肯定要掌握部署模型方法，现在SOC