人工智能（AI）正在從設計到功能等各個層面重新定義嵌入式系統(tǒng)。

本文將探討AI產(chǎn)生重大影響的三個關(guān)鍵領(lǐng)域：軟件開發(fā)、硬件設計和AI應用程序，以及AI對各個領(lǐng)域的影響，重點介紹多種先進工具，并指出在這種新的設計范式中取得成功的關(guān)鍵設計原則。

AI賦能嵌入式開發(fā)：

讓編程更智能、更高效

軟件工具是AI發(fā)展極快的領(lǐng)域之一。這并不令人意外，因為大語言模型（LLM）確實很適合處理由大量文本構(gòu)成的代碼庫。但AI的作用不僅限于生成代碼：它還在文檔、可視化和測試方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。讓我們仔細看看每個領(lǐng)域的趨勢。

針對嵌入式系統(tǒng)的AI編程助手

初時，AI編程助手只是幫助進行通用編程，但現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展得非常成熟?，F(xiàn)在，它們也正在成為嵌入式系統(tǒng)的寶貴資產(chǎn)。GitHub Copilot和Amazon CodeWhisperer等工具可以為適合微控制器開發(fā)的代碼提出建議，非常適合以下任務：

特定于微控制器架構(gòu)的外設初始化和配置

針對事件驅(qū)動系統(tǒng)優(yōu)化的中斷處理程序

促進集成組件之間數(shù)據(jù)交換的通信協(xié)議

這一發(fā)展意味著AI編程工具現(xiàn)在能夠協(xié)助應對嵌入式開發(fā)中以硬件為中心的底層挑戰(zhàn)。然而，只有正確使用這些工具，才能實現(xiàn)這些優(yōu)勢。開發(fā)人員應注意以下幾點：

了解目標硬件——AI可能無法理解電源管理、內(nèi)存限制和其他系統(tǒng)細節(jié)的細微差別；

驗證生成的代碼——AI生成的代碼通常語法正確，但并不總是符合預期；

注意依賴關(guān)系——AI生成的代碼可能會引入不適合嵌入式環(huán)境的庫。

本文反復強調(diào)的一個主題是，AI在知識淵博的設計師手中才能發(fā)揮強大作用。換句話說，AI應該增強人類的工程技能，而不是取代人類。

自動化文檔和可視化工具

文檔一直都是嵌入式開發(fā)中非常耗時且易被忽視的環(huán)節(jié)之一?，F(xiàn)在，AI工具正在改變技術(shù)參考資料的創(chuàng)建、維護和可視化方式：

文檔：Doxygen或類似工具可以從源代碼中提取結(jié)構(gòu)化注釋，生成與代碼更新保持同步的API文檔。

解釋：諸如GitHub Copilot Chat這樣的助手工具可以分析復雜函數(shù)并生成摘要，使代碼更易理解。

可視化：類似Mermaid Chart這樣的平臺可以幫助創(chuàng)建可視化內(nèi)容（如協(xié)議的時序圖），有助于縮小硬件與軟件團隊之間的隔閡。

需要注意的是，這些工具只有在正確配置并具有合適輸入內(nèi)容的情況下才能有效工作。例如，Doxygen需要特定的注釋格式規(guī)范才能正常工作。

上下文是另一個關(guān)鍵考慮因素。自動化工具可能會遺漏一些對經(jīng)驗豐富的工程師顯而易見的細節(jié)。因此，工具生成的文檔必需經(jīng)過仔細檢查，尤其是在安全性至關(guān)重要的系統(tǒng)中，因為文檔出錯可能會導致嚴重后果。

增強的測試框架

AI還能顯著提升代碼測試的效率。Eggplant Test Automation以及類似的框架支持先進的硬件在環(huán)（HIL）仿真，使開發(fā)人員能夠生成更多樣化的測試用例[1]。憑借更廣泛的測試套件，這些工具可以捕獲傳統(tǒng)測試方法容易遺漏的功耗、資源利用率和競爭條件等問題。例如，這些工具可以識別出僅在特定時序條件下才會出現(xiàn)的問題。測試人員還可以實時動態(tài)調(diào)整參數(shù)，并在此過程中持續(xù)優(yōu)化代碼。

這些框架非常全面，但它們?nèi)狈θ祟惖膭?chuàng)造力和直覺。它們在處理諸如零碳設計等更加微妙的概念時往往會遇到困難[2]。因此，它們需要有人類的監(jiān)督和輸入，才能充分發(fā)揮強大的能力。

但這些工具的優(yōu)劣很大程度上取決于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，它們的準確性和可靠性都會受到影響。

AI設計：

從元器件到原型設計，讓流程更簡化

雖然軟件工具發(fā)展迅速，但AI對硬件設計的影響更深刻?，F(xiàn)在，設計人員可以使用AI工具完成從元器件選型到仿真和測試的所有工作。在許多情況下，這些工具取代了手動流程，使設計人員能夠大幅縮短產(chǎn)品上市時間并優(yōu)化設計。

先進的仿真與測試

AI在模擬電路仿真方面具有顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)SPICE仿真器需要工程師手動設置參數(shù)，而這是一個復雜、耗時的過程。相比之下，Synopsys PrimeSim和Siemens Solido Design Environment等工具可自動配置仿真并預測潛在問題。除了幫助識別關(guān)鍵測試用例外，這些工具還可以優(yōu)化供電網(wǎng)絡，并為元器件的參數(shù)值提供建議，以提升整體系統(tǒng)效率。

對于印刷電路板（PCB）布線優(yōu)化，F(xiàn)lux和DeepPCB等工具可以利用深度學習技術(shù)來補充人類的設計專長。這些系統(tǒng)能夠評估多種配置，同時評估走線布局對信號質(zhì)量、散熱和供電的影響。

需要注意的是，模擬仿真素以復雜多變著稱。例如，元器件參數(shù)值或工作條件的細微差異，都可能導致電路行為發(fā)生顯著變化。因此，工程師需要具備扎實的模擬設計基礎(chǔ)，才能有效使用這些工具。

將AI用于芯片設計優(yōu)化

AI也在徹底改變FPGA和ASIC設計，Synopsys DSO.ai等工具就是例證。這些工具具備多種功能，包括可以同時優(yōu)化多個目標，幫助設計人員快速找到高效的設計[3]。根據(jù)Synopsys的說法，DSO.ai有望將生產(chǎn)效率提高兩倍，還能大幅減小芯片尺寸，并將功耗降低多達15%[4]。

這些工具的一個潛在缺點是可解釋性。AI生成的FPGA和ASIC設計可能難以手動分析或修改，尤其是在給出的建議采用了非傳統(tǒng)方法的情況下。

快速原型設計和制造集成

AI驅(qū)動的工具也在簡化原型設計和制造。Autodesk Fusion 360等解決方案使用機器學習（ML）來優(yōu)化元器件放置、信號完整性和散熱性能，幫助工程師更快地進行迭代。工程師可以快速調(diào)整設計、運行仿真并探索替代方案，從而縮短從概念到終端產(chǎn)品的所需的時間。

AI還可以通過確保運營設備的性能和效率與自動化生產(chǎn)流程保持一致，來改進制造流程。邊緣AI開發(fā)框架正日趨成熟，可實現(xiàn)預測性維護功能的廣泛部署，從而優(yōu)化設備效率、質(zhì)量控制并降低運營成本。

面向邊緣AI的設計：

讓預測性維護煥發(fā)生機

AI工具不僅加速了開發(fā)過程，還帶來了新的設計可能性。其中極為成熟的應用之一是預測性維護，已在實際應用中部署了多年。隨著AI模型針對微控制器和邊緣設備進行優(yōu)化，嵌入式工程師現(xiàn)在可以直接在以往無法支持此類功能的硬件上部署智能功能。

面向邊緣設備的資源高效型AI平臺

傳統(tǒng)上，嵌入式系統(tǒng)和邊緣設備對AI算法的支持能力有限。大多數(shù)ML模型根本不是為這種資源受限的操作環(huán)境而設計的。TensorFlow Lite for Microcontrollers和Edge Impulse等嵌入式AI平臺改變了這種狀況，提供了以下幾項關(guān)鍵優(yōu)勢：

能夠在資源有限的設備上（內(nèi)存從大約50KB起）運行ML模型

提供全面的模型量化和優(yōu)化工具

簡化工作流程，以根據(jù)特定微控制器架構(gòu)選擇、訓練和定制模型

與此同時，硬件也在不斷發(fā)展。越來越多的微處理器和微控制器添加了加速器，使AI能夠在相對低端的系統(tǒng)上運行。

使用AutoML優(yōu)化模型

工程師可以使用AutoKeras等自動化機器學習（AutoML）工具進一步簡化模型開發(fā)。這些解決方案可根據(jù)硬件能力和應用需求快速優(yōu)化模型的架構(gòu)和權(quán)重。其缺點是，由于AutoML工具通常需要迭代優(yōu)化，因此使用這些工具需要同時具備系統(tǒng)目標硬件方面以及AI和ML方面的專業(yè)知識。

訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量是邊緣AI實施面臨的另一個挑戰(zhàn)。一個常見的問題是過擬合，如果使用過小的數(shù)據(jù)集訓練模型，就會出現(xiàn)過擬合。有意思的是，如果模型或數(shù)據(jù)集過于復雜，性能也會受到影響。找到合適的平衡點既是一門藝術(shù)，也是一門科學，因此在開始構(gòu)建模型時，有必要尋求經(jīng)驗豐富的AI專家的建議。

預測性維護應用

在工業(yè)應用中，預測性維護是邊緣AI真正大放異彩的地方。大多數(shù)現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)都包含許多傳感器，涵蓋從振動、電流消耗到聲學特征等各個方面。預測性維護算法可以采集所有這些信息，并分析其中可能表明設備即將發(fā)生故障的任何模式。

然后，AI可以提醒操作員注意這些問題，操作員就可以及時維修或更換故障元器件。

當與聯(lián)邦學習技術(shù)結(jié)合時，這一能力將更加強大。聯(lián)邦學習是一種在分布式本地數(shù)據(jù)集上訓練模型，并將模型更新發(fā)送到中央服務器的技術(shù)。這種方法為工業(yè)應用帶來了諸多優(yōu)勢：

通過將原始數(shù)據(jù)保留在本地，提升數(shù)據(jù)隱私與安全性

通過減少數(shù)據(jù)傳輸，增強合規(guī)性

通過減少數(shù)據(jù)傳輸需求，降低運營成本

邊緣處理與聯(lián)合學習相結(jié)合，打造了一個持續(xù)改進的維護系統(tǒng)，隨著時間的推移，該系統(tǒng)會變得越來越準確，同時不會影響安全性或效率。

設計與開發(fā)的智能未來

AI從根本上改變了電子設計，提升了從開發(fā)到生產(chǎn)的效率和生產(chǎn)力。從AI編程助手和文檔工具，到智能PCB設計優(yōu)化和高效運用資源的邊緣平臺，這項技術(shù)正在重塑整個嵌入式系統(tǒng)生命周期的工作流程。

然而，企業(yè)不能以草率的態(tài)度來決定是否采用AI技術(shù)。要通過AI取得成功，關(guān)鍵在于了解應該使用哪些工具，以及這些工具的局限性。有效的實施方法，讓AI發(fā)揚它的優(yōu)勢所在：處理重復性任務、探索廣闊的設計空間以及識別不明顯的模式，而不是試圖讓它代替人類，畢竟人類的專業(yè)知識在某些領(lǐng)域依然是不可替代的。AI只有與人類智能相結(jié)合，才能發(fā)揮強大作用。它不會取代工程師，而是讓工程師具備更強大的能力。