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。

本文將探討AI產生重大影響的三個關鍵領域：軟件開發、硬件設計和AI應用程序，以及AI對各個領域的影響，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鍵設計原則。

AI賦能嵌入式開發：

讓編程更智能、更高效

軟件工具是AI發展極快的領域之一。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揮著至關重要的作用。讓我們仔細看看每個領域的趨勢。

針對嵌入式系統的AI編程助手

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

特定于微控制器架構的外設初始化和配置

針對事件驅動系統優化的中斷處理程序

促進集成組件之間數據交換的通信協議

這一發展意味著AI編程工具現在能夠協助應對嵌入式開發中以硬件為中心的底層挑戰。然而，只有正確使用這些工具，才能實現這些優勢。開發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、內存限制和其他系統細節的細微差別；

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；

注意依賴關系——AI生成的代碼可能會引入不適合嵌入式環境的庫。

本文反復強調的一個主題是，AI在知識淵博的設計師手中才能發揮強大作用。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中非常耗時且易被忽視的環節之一。現在，AI工具正在改變技術參考資料的創建、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構化注釋，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建可視化內容（如協議的時序圖），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容的情況下才能有效工作。例如，Doxygen需要特定的注釋格式規范才能正常工作。

上下文是另一個關鍵考慮因素。自動化工具可能會遺漏一些對經驗豐富的工程師顯而易見的細節。因此，工具生成的文檔必需經過仔細檢查，尤其是在安全性至關重要的系統中，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（HIL）仿真，使開發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的問題。測試人員還可以實時動態調整參數，并在此過程中持續優化代碼。

這些框架非常全面，但它們缺乏人類的創造力和直覺。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督和輸入，才能充分發揮強大的能力。

但這些工具的優劣很大程度上取決于訓練數據的質量。沒有高質量的數據，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

雖然軟件工具發展迅速，但AI對硬件設計的影響更深刻。現在，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品上市時間并優化設計。

先進的仿真與測試

AI在模擬電路仿真方面具有顯著優勢。傳統SPICE仿真器需要工程師手動設置參數，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。除了幫助識別關鍵測試用例外，這些工具還可以優化供電網絡，并為元器件的參數值提供建議，以提升整體系統效率。

對于印刷電路板（PCB）布線優化，Flux和DeepPCB等工具可以利用深度學習技術來補充人類的設計專長。這些系統能夠評估多種配置，同時評估走線布局對信號質量、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，元器件參數值或工作條件的細微差異，都可能導致電路行為發生顯著變化。因此，工程師需要具備扎實的模擬設計基礎，才能有效使用這些工具。

將AI用于芯片設計優化

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，包括可以同時優化多個目標，幫助設計人員快速找到高效的設計[3]。根據Synopsys的說法，DSO.ai有望將生產效率提高兩倍，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方法的情況下。

快速原型設計和制造集成

AI驅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流程保持一致，來改進制造流程。邊緣AI開發框架正日趨成熟，可實現預測性維護功能的廣泛部署，從而優化設備效率、質量控制并降低運營成本。

面向邊緣AI的設計：

讓預測性維護煥發生機

AI工具不僅加速了開發過程，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化，嵌入式工程師現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

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

能夠在資源有限的設備上（內存從大約50KB起）運行ML模型

提供全面的模型量化和優化工具

簡化工作流程，以根據特定微控制器架構選擇、訓練和定制模型

與此同時，硬件也在不斷發展。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上運行。

使用AutoML優化模型

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。這些解決方案可根據硬件能力和應用需求快速優化模型的架構和權重。其缺點是，由于AutoML工具通常需要迭代優化，因此使用這些工具需要同時具備系統目標硬件方面以及AI和ML方面的專業知識。

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

預測性維護應用

在工業應用中，預測性維護是邊緣AI真正大放異彩的地方。大多數現代工業系統都包含許多傳感器，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。

當與聯邦學習技術結合時，這一能力將更加強大。聯邦學習是一種在分布式本地數據集上訓練模型，并將模型更新發送到中央服務器的技術。這種方法為工業應用帶來了諸多優勢：

通過將原始數據保留在本地，提升數據隱私與安全性

通過減少數據傳輸，增強合規性

通過減少數據傳輸需求，降低運營成本

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

設計與開發的智能未來

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

然而，企業不能以草率的態度來決定是否采用AI技術。要通過AI取得成功，關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發揚它的優勢所在：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，畢竟人類的專業知識在某些領域依然是不可替代的。AI只有與人類智能相結合，才能發揮強大作用。它不會取代工程師，而是讓工程師具備更強大的能力。