一、嵌入式与人工智能的结合

　　嵌入式人工智能是指将人工智能技术应用于嵌入式系统中的一种技术。嵌入式系统是嵌入到其他设备或系统中的计算机系统，通常用于控制、监测或执行特定任务，如智能手机、智能家居设备、智能汽车等中的控制系统。嵌入式人工智能的目标是使嵌入式系统具备智能化的感知、分析和响应能力，从而实现自主决策、自适应学习和智能交互等功能，以提高系统的性能、效率和用户体验.

　　为人工智能提供应用场景：嵌入式系统广泛存在于各种设备和场景中，为人工智能技术提供了丰富的落地场景。例如在智能家居中，通过嵌入式系统控制智能家电，借助人工智能实现设备的自动控制和能耗优化;在智能交通领域，利用嵌入式系统控制交通信号灯等设备，结合人工智能实现交通流量监测与优化调度.

　　高效处理实时数据：嵌入式系统通常需要处理大量的实时数据，而人工智能算法能够高效地对这些数据进行分析和处理，从而提高系统的响应速度和准确性。比如在工业自动化生产中，嵌入式设备实时采集生产线上的数据，通过人工智能算法进行质量检测和故障预测，及时发现问题并做出响应，保障生产的高效稳定.

　　提供安全和隐私保护：嵌入式系统相对封闭和独立的特性，使其在数据安全和隐私保护方面具有一定优势。在一些对数据安全要求较高的应用中，如医疗设备、金融支付终端等，嵌入式人工智能可以在本地对数据进行处理和分析，避免数据泄露和被攻击的风险，更好地保护用户的隐私和信息安全.

　　二、需要做哪些知识的储备

　　硬件知识 ：

　　熟悉电子电路基础，包括数字电路、模拟电路等，了解传感器、执行器等硬件设备的工作原理，以便更好地与硬件进行交互和协同工作。

　　掌握处理器架构、总线协议和存储器管理等概念，理解不同硬件平台的特点和性能，为选择合适的硬件设备以及进行底层驱动开发提供基础。

　　编程语言 ：

　　熟练掌握 C/C++ 编程语言，这是嵌入式系统开发中常用的语言，能够用于编写底层驱动程序、操作系统以及与硬件交互的代码，以实现对硬件的高效控制和数据处理。

　　了解一些脚本语言，如 Python，可用于快速开发和测试，以及在一些需要灵活配置和数据处理的场景中发挥作用。

　　操作系统 ：

　　熟悉实时操作系统(RTOS)的概念和使用方法，能够编写多任务和实时任务调度的代码，确保系统在实时性要求较高的场景下稳定运行。

　　了解操作系统内核的工作原理以及与硬件交互的方式，以便更好地进行系统级的开发和优化。

　　通信协议 ：

　　掌握常见的通信协议，如 UART、SPI、I2C、CAN 和 Ethernet 等，了解它们的工作原理和使用方法，实现嵌入式系统与其他设备或系统之间的可靠通信。

　　对无线通信协议，如 Bluetooth、Wi-Fi 和 Lora 等有一定的了解，以满足不同应用场景下的无线数据传输需求。

　　人工智能算法和模型：

　　学习机器学习、深度学习等人工智能算法的基本原理和常见模型结构，如神经网络、决策树、支持向量机等，理解它们的适用场景和优缺点。

　　掌握模型训练、优化和评估的方法，能够根据具体的应用需求选择合适的算法和模型，并进行相应的调优，以提高模型的性能和准确性。

　　调试和故障排除能力 ：

　　学会使用调试工具和设备，如示波器、逻辑分析仪和仿真器等，能够对嵌入式系统和人工智能算法的运行过程进行监测和分析，及时发现和解决问题。

　　培养良好的问题解决思路和方法，能够快速定位和排除系统中的故障，确保项目的顺利进行。