虽然目前华为旗下的海思芯片设计公司前景不明，业内也多在选型时舍弃，但是回溯历史还是有意义的。Hi35XX是ISP芯片，Hi31XX和Hi37XX是机顶盒，Hi32XX是显示器，Hi36XX是网络，Hi39xx和Hi21XX是物联网，麒麟是手机SOC，巴伦是5G模组，昇腾和鲲鹏是CPU。当然很多人说华为只用两位数来命名最多也只有100种芯片，当然不做嵌入式的人肯定会觉得100种数量太少了。但其实华为

2342343

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

下图是IPnest公司在2020年4月发布的关于2018年和2019年全球最大的10家芯片设计IP核公司名单。芯片设计难度挺大但也不是很多人想象的从0开始的那种难，绝大部分芯片设计公司都是买IP核然后整合一下，最多自己设计些电源模块。IP设计公司也分很多种，像ARM这种大而全的公司比较少，ARM几乎涉足了所有芯片领域的IP比如ISP、CPU、射频、NPU、GPU等等，当然ARM也会买一些IP公司扩

rtos虽然高度碎片化，各种操作系统都有，但是渐渐的大家用的都是两个规模比较大的——freertos、RT-Thread，这也是开源届最常用的两种RTOS。Linux+Qt已经成了很多工程师的标配。国产操作系统大部分客户其实是toB的，内核以外的源码也是不开源的，比如麒麟系、统信UOS等，个人学习、小企业基本不会用。开放麒麟的界面相比于Qt非常炫，又是根据原生Linux内核开发的开机和稳定性应该比

图像传感器输出接口一般有模拟、DVP、SPI、mipi、LVDP、并行口等。1、模拟输出接口可以远距离传输但是对线材要求比较高，比如豪威的OV6946等。2、用串行解串器转为LVDS信号或IO-Link等信号远距离传输，比如美信的MAX14821。3、靠线材、电路设计等实现SPI和MIPI的远距离传输，这个对硬件要求很高难度也很大，业内也有很多研究。但是要实现大于1m距离难度极大，成本可能也比较高

服务器：都是ubuntu客户端：开发板tftp：只能传文件NFS可以挂载文件夹比较方便1、tftp建立安装xineted：sudo apt-get install xinetd安装 tftp 和 tftpd：sudo apt-get install tftp tftpd建立 TFTP 的配置文件：vi /etc/xinetd.d/tftpservice tftp{s...

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