1、嵌入式设备发展
1、第一代：2000年开始 单片机 最简单的电子产品 遥控器，烟雾报警器 裸机编程
RTOS 智能音箱，路由器，摄像头 实时性要求高的操作系统（马上请求，马上响应）
2、第二代：Linux驱动 音视频处理 手机平板 涉及到内核框架
3、第三代：嵌入式AI 机器人，无人车，人脸识别
边缘计算（区别于云端，把人工智能推理训练变成本地完成）
性能落地：根据具体场景定制设备，性价比最大化
2、主流操作系统
1、把常用功能（多进程并发控制，中断处理，文件管理（存储分散，展现集中））封装好，标准化，直接可以用；帮忙做软件隔离，安全性更优，稳定性更强
2、UNIX：mac os
Windows
Linux：安卓 服务器 复杂嵌入式设备（病毒漏洞少）
RTOS：实时操作系统 FreeRTOS RT-Thread Vxworks
3、嵌入式+人工智能
1、小车识别一个人，跟随（CV：目标检测，目标识别，目标追踪（运动轨迹预测））
2、模型落地：模型压缩（剪枝（去掉权重小的部分），蒸馏（大模型中间层提取，小模型基于这个值进行训练），量化（把精度降低）），推理加速（tensorRT），CUDA并发编程（深度定制性优化，数据从flash->内存->cache->ALU运算单元）（GPU处理大量简单运算，CPU分支逻辑等复杂运算）
3、把训练好的模型 放到 具体的产品上面：把任务分配到各个流控制器中，硬件厂商会提供中间框架（TensorRT，帮助进行推理加速，提供标准格式ONNX），不同AI框架下来通过tvm DL编译器进行图优化，算子融合，借鉴编译器思想（LLVM, IR：前端对不同语言的源码解析，后端生成机器码），优化后生成计算图，图再部署到硬件上面，可以适应各种平台
有些算子优化TensorRT做不到，tvm可以，所以 tvm+tensorRT+CUDA 效果好
4、嵌入式AI开发语言
1、Python(胶水)
简易，易学 易用 门槛低
快，开发快，唯快不破,像胶水可快速粘接万物，AI 前端首选
2、C++
后端核心，AI核心 服务器 游戏引擎
快，性能快（跟C一样，可以直接生成机器码，可以直接控制分配底层资源），能驾驭大型项目
难，难学难精，欲戴王冠，必承其重
在性能要求高，复杂的领域，C++应用广泛，如服务器，数据库，游戏引擎，AI高性能计算，嵌入式系统等。像office软件，sql server,浏览器内核，QQ，杀毒软件，端游，人工智能等
C++就像隐藏在背后的大BOSS,如AI的核心的功能由C++写，而前端使用包装成python
3、C语言
底层之王，嵌入式 Linux
少而精，语法少，却精炼高效,能把硬件性能发挥到极致
