嵌入式人工智能是指將人工智能技術應用于嵌入式系統中的一種技術。嵌入式系統是嵌入到其他設備或系統中的計算機系統，通常用于控制、監測或執行特定任務，如智能手機、智能家居設備、智能汽車等中的控制系統。嵌入式人工智能的目標是使嵌入式系統具備智能化的感知、分析和響應能力，從而實現自主決策、自適應學習和智能交互等功能，以提高系統的性能、效率和用戶體驗.

嵌入式與人工智能的結合

• 為人工智能提供應用場景：嵌入式系統廣泛存在于各種設備和場景中，為人工智能技術提供了豐富的落地場景。例如在智能家居中，通過嵌入式系統控制智能家電，借助人工智能實現設備的自動控制和能耗優化；在智能交通領域，利用嵌入式系統控制交通信號燈等設備，結合人工智能實現交通流量監測與優化調度.
• 高效處理實時數據：嵌入式系統通常需要處理大量的實時數據，而人工智能算法能夠高效地對這些數據進行分析和處理，從而提高系統的響應速度和準確性。比如在工業自動化生產中，嵌入式設備實時采集生產線上的數據，通過人工智能算法進行質量檢測和故障預測，及時發現問題并做出響應，保障生產的高效穩定.
• 提供安全和隱私保護：嵌入式系統相對封閉和獨立的特性，使其在數據安全和隱私保護方面具有一定優勢。在一些對數據安全要求較高的應用中，如醫療設備、金融支付終端等，嵌入式人工智能可以在本地對數據進行處理和分析，避免數據泄露和被攻擊的風險，更好地保護用戶的隱私和信息安全.

需要做哪些知識的儲備

• 硬件知識 ：
  • 熟悉電子電路基礎，包括數字電路、模擬電路等，了解傳感器、執行器等硬件設備的工作原理，以便更好地與硬件進行交互和協同工作。
  • 掌握處理器架構、總線協議和存儲器管理等概念，理解不同硬件平臺的特點和性能，為選擇合適的硬件設備以及進行底層驅動開發提供基礎。

• 編程語言 ：
  • 熟練掌握 C/C++ 編程語言，這是嵌入式系統開發中常用的語言，能夠用于編寫底層驅動程序、操作系統以及與硬件交互的代碼，以實現對硬件的高效控制和數據處理。
  • 了解一些腳本語言，如 Python，可用于快速開發和測試，以及在一些需要靈活配置和數據處理的場景中發揮作用。

• 操作系統 ：
  • 熟悉實時操作系統（RTOS）的概念和使用方法，能夠編寫多任務和實時任務調度的代碼，確保系統在實時性要求較高的場景下穩定運行。
  • 了解操作系統內核的工作原理以及與硬件交互的方式，以便更好地進行系統級的開發和優化。

• 通信協議 ：
  • 掌握常見的通信協議，如 UART、SPI、I2C、CAN 和 Ethernet 等，了解它們的工作原理和使用方法，實現嵌入式系統與其他設備或系統之間的可靠通信。
  • 對無線通信協議，如 Bluetooth、Wi-Fi 和 Lora 等有一定的了解，以滿足不同應用場景下的無線數據傳輸需求。

• 人工智能算法和模型：
  • 學習機器學習、深度學習等人工智能算法的基本原理和常見模型結構，如神經網絡、決策樹、支持向量機等，理解它們的適用場景和優缺點。
  • 掌握模型訓練、優化和評估的方法，能夠根據具體的應用需求選擇合適的算法和模型，并進行相應的調優，以提高模型的性能和準確性。

• 調試和故障排除能力 ：
  • 學會使用調試工具和設備，如示波器、邏輯分析儀和仿真器等，能夠對嵌入式系統和人工智能算法的運行過程進行監測和分析，及時發現和解決問題。
  • 培養良好的問題解決思路和方法，能夠快速定位和排除系統中的故障，確保項目的順利進行。

現在或以后會涌現哪些職位內容

• 嵌入式人工智能算法工程師：負責開發和優化適用于嵌入式系統的人工智能算法，將復雜的機器學習、深度學習算法進行裁剪、優化和移植，使其能夠在資源受限的嵌入式設備上高效運行。需要具備深厚的人工智能算法基礎和嵌入式系統知識，能夠針對不同的應用場景和硬件平臺，設計并實現高性能的人工智能算法解決方案2.
• 嵌入式軟件工程師：專注于嵌入式系統的軟件開發，包括底層驅動程序、操作系統移植、應用程序開發等。在嵌入式人工智能項目中，需要與算法工程師緊密合作，將人工智能算法集成到嵌入式軟件系統中，實現硬件與軟件的協同工作，確保系統的穩定性和可靠性1.
• 人工智能硬件工程師：主要從事與人工智能相關的硬件設計和開發工作，如設計和優化適用于人工智能計算的芯片架構、開發智能傳感器等硬件設備，以滿足人工智能算法對計算能力、數據采集等方面的要求。需要具備扎實的電子電路設計和硬件開發能力，同時了解人工智能技術的發展趨勢，為人工智能的硬件實現提供有力支持。
• 嵌入式人工智能系統架構師：承擔著整個嵌入式人工智能系統的架構設計和規劃工作，從系統層面考慮硬件與軟件的集成、算法與數據的流動、系統的性能和功耗等因素，制定合理的系統架構方案。需要具備全面的技術視野和豐富的項目經驗，能夠協調不同專業領域的工程師，共同打造高效、穩定的嵌入式人工智能系統。
• 智能邊緣計算工程師：隨著邊緣計算與嵌入式人工智能的融合，智能邊緣計算工程師的需求也逐漸增加。他們需要將計算資源和數據存儲推向網絡邊緣，在靠近數據源的地方進行數據處理和智能決策，減少對云端的依賴。主要負責開發和優化邊緣計算平臺，實現人工智能算法在邊緣設備上的高效部署和運行，提高系統的響應速度和數據安全性 。
• 嵌入式人工智能產品經理：負責嵌入式人工智能產品的規劃、設計和市場推廣。需要了解市場需求和技術趨勢，協調研發、生產、銷售等各個環節，確保產品能夠滿足市場需求并具有競爭力。具備良好的溝通能力、項目管理能力和市場洞察力，能夠帶領團隊將嵌入式人工智能技術轉化為實際的產品和解決方案。