“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

算力提升和AI会向上和向下影响各个行业，大家会看到越来越多的算力充足带有AI的产品。ISP芯片本来是种非常传统的芯片就像电源芯片之类的，特点是sensor高度绑定、带有大量传统图像处理算法、pipeline长、调试参数多且难等特点。AI侵入ISP是迟早的事，正如AI侵入其他领域一样。之前AI更多的侵入图像后处理功能端，比如人脸识别这种功能性的。但是ISP要实现AI并不容易，因为ISP很多时候要做的

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

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...

Qt与gstreamer一起用其实目前这种需求并不多。要么用Qt单独做一个APP，目前Qt包含的音视频解码库基本能满足需求。要么不需要UI单独用gstreamer直接播放。但是有些应用很奇特比如要UI悬浮叠加在视频上面不消失、性能要求播放和录视频要通过gstreamer交互用Qt等等。下面来总结一些问题。1、两个fb设备和DRM驱动NXP或者TI以前用framebuffer显示驱动时会生成两个fb

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

在低数据量物联网领域（1Mbps左右）普遍采用透传模块。工程师不需要复杂的wifi、蓝牙、nbiot、zigbee等等协议栈，只需要懂基本的串口、spi、i2c等基本硬件协议 + 一份AT指令表就可以做项目了。这对于项目的好处自然不言而喻，进度加快了，招工程师的要求也不要很高。但是对于工程师而言常年用这类透传模块进步很难。这类项目大多是主控为MCU的项目。在中高数据量的物联网领域比如音视频等传输，

关于Linux的应用层开发有很多种，比如GUI领域的GTK+、Qt、Xserver等，服务器领域的C++等。但是在嵌入式领域，目前的中国普遍采用Qt+LinuxC的开发模式。因此这两项技术是必须要掌握的。一些实时的、控制硬件的动作尽量用LinuxC去做，GUI和人机交互的用Qt。...