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[導讀]大家好，我是記得誠。有粉絲問我：“當前乃至未來5-10年，嵌入式開發(fā)者還有哪些風口？”?畫外音：風口的本質，其實就是一段時間的人才供需不平衡。說白了就是由于行業(yè)突變，敏銳的資本快速進入，導致短時間內(nèi)行業(yè)大量擴張，需要大量開發(fā)者。?目前的嵌入式開發(fā)越來越傾向于智能化，也就是我們所說...

大家好，我是記得誠。

有粉絲問我：“當前乃至未來5-10年，嵌入式開發(fā)者還有哪些風口？”

畫外音：風口的本質，其實就是一段時間的人才供需不平衡。說白了就是由于行業(yè)突變，敏銳的資本快速進入，導致短時間內(nèi)行業(yè)大量擴張，需要大量開發(fā)者。

目前的嵌入式開發(fā)越來越傾向于智能化，也就是我們所說的智能硬件（硬件軟件）。

以百度機器人為例，機器人的核心是大腦，即是“數(shù)據(jù)和算法” ，但機器人大腦想機器人身軀能夠像人類一樣活動，能說會道，行走自如，那么就必須得依靠嵌入式技術。

人工智能雖然紅火了這些年，但它真正業(yè)務落地的大舞臺就是在物聯(lián)網(wǎng)端側AI嵌入領域，這里面有非常龐大的應用場景。

所以，我個人覺得，在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的促進下，嵌入式在未來的5-10年內(nèi)會迎來更多的發(fā)展機會，一方面嵌入式開發(fā)會迎來更多的應用場景，另一方面嵌入式開發(fā)的技術體系也會逐漸豐富，從而拓展物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的技術邊界。

目前已經(jīng)有不少AI框架已經(jīng)逐步支持端側AI了，比如谷歌的tensorflow lite 和 tensorflow lite micro，以及華為的mindspore lite。芯片廠商ST和NXP 也都推出了部分面向端側AI的工具和demo。

我本人一直從事嵌入式開發(fā)工作，同時也一直關注著嵌入式AI的發(fā)展，相信隨著5G時代的到來，AI于各行業(yè)垂直領域應用具有巨大的潛力。

每一個風口下技術人才永遠是最難求的一個工種，自從移動互聯(lián)網(wǎng)來，優(yōu)秀的開發(fā)者身價被翻了幾倍之多。
在當下，我個人非常看好嵌入式AI行業(yè)在未來的發(fā)展?jié)摿?，并且不用太焦慮于是否行業(yè)已經(jīng)發(fā)展到了瓶頸，我們要做的，首先是鞏固自身的實力水平，讓自己能在機會來時抓住它。

那么在這樣的時代背景下對于從事嵌入式開發(fā)的技術人員來說，我給3點建議，來提升自身的職場價值：

進一步豐富自身的知識結構，要重點關注人工智能技術；
注重行業(yè)經(jīng)驗的積累，嵌入式開發(fā)與行業(yè)領域有非常多的聯(lián)系（未來嵌入式開發(fā)會逐漸向傳統(tǒng)行業(yè)覆蓋）；
關注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域的相關技術。

最近整理一套AI入門必備的學習資料，強烈推薦大家學習，作者王小天，擁有8年人工智能領域實戰(zhàn)經(jīng)驗，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術專家，法國TOP3高校雙碩（計算機科學和數(shù)學應用雙碩士）畢業(yè)。

他在人工智能和芯片領域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學術背景和豐富的項目及業(yè)務落地經(jīng)驗。

工作期間主要負責人工智能業(yè)務線CV與NLP相關算法工作，推進人機混合智能、語義分割、機器翻譯、虹膜識別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。對圖像分類、物體檢測、目標跟蹤、自動駕駛、計算機體系結構等有深入的研究。

他兼具理論與實戰(zhàn)落地經(jīng)驗，深知初學者學習痛點。說實話，這樣資歷的人，很難得。

（資料內(nèi)容過多，僅截取部分）

由于工作需要，這份教程我本人也在學習中，雖然已經(jīng)從事這個行業(yè)多年，再看這份教程的時候，仍然能查漏補缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗，這份學習資料，都值得你去認真學習研究。

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所以教程會從深度學習框架學習入手，帶你從零開始訓練網(wǎng)絡，做到獨立搭建和設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（包括主流分類和檢測網(wǎng)絡），并進行神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個主流框架），通過實戰(zhàn)讓你掌握各種深度學習開源框架。

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