用3种AI/ML技术加速嵌入式开发
嵌入式开发人员正在经历一个历史时期，在此期间，嵌入式产品将在短短几年内发生巨大变化。到目前为止，嵌入式产品已经通过手工设计、实现和测试。当然，偶尔使用的工具和技术使其中一些实现了自动化，但即便如此，也需要大量的人际互动才能成功。
尽管人工智能和机器学习技术还处于起步阶段，但它带来了一场革命，这场革命已经在改变嵌入式软件的开发方式。使用正确的AI/ML工具，曾经需要数周或数月才能实现的复杂编码活动可以在数小时内完成。然而，人们很容易认为AI/ML只是炒作，不会影响嵌入式系统的设计和构建。为了帮助你，这里有三种AI/ML技术和技术，有助于提高生产力。
技术1：利用人工智能生成代码
你有没有使用过一种自动为你生成代码的工具?当你听说你可以使用人工智能生成代码时，你的第一反应无疑是“太棒了!我们真的能信任机器来生成我们的代码吗?”
有几个简单的技巧可以帮助你提高输出结果：
l具体一点。不要笼统地要求或告诉它产生一些东西。例如，如果你希望生成的代码限制为80个字符，请告诉它!
l使用给出人工智能上下文的示例来获得更好的结果。你可以举一个例子，告诉它匹配样式和格式。
l使用一个工具可以消除访问提示的需要，并允许你通过界面微调你的需求。
l使用像Co-pilot这样的工具，在编写代码时提供建议。
这些工具还处于早期阶段，但可以帮助嵌入式开发人员更快地前进!
技术2：利用人工智能编写更好的代码
今天可用的人工智能工具不会给你100%正确的结果，但你可以用它们来获得想法和改进你的代码。事实上，我们可以将人工智能视为人类和机器之间的一种配对编程。配对编程有几个开发人员可以使用的级别：
l人类说出自己想要的，机器生成代码，人类进行调整。
l人类生成代码，机器检查并说明它做了什么，同时提供改进，人类调整。
技巧3：使用机器学习工具进行目标推理
有许多机器学习的使用案例。例如，你可能见过关键词识别和对象检测。这是针对目标运行机器学习推理的两个高度可见的用例。然而，用例的数量几乎是无限的。例如，我已经将机器学习用于手势识别、预测性维护等应用。
关于人工智能和机器学习的结论
人工智能和人工智能的技术和工具刚刚取得成果。在接下来的几年里，我们将会看到大量的变动，因为公司和团队会区分哪些可行，哪些不可行。然而，更早使用AI/ML的嵌入式开发团队将会在他们的竞争中占得先机。虽然有些技术目前可能不适用于生产系统，但是你仍然可以学习这些技术，并找到改进流程和代码的方法。此外，你会发现随着工具的完全成熟，你会更好地理解底层技术。
