嵌入式开发 MCU
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嵌入式开发是一个低调的领域。相比Web开发和企业级开发，嵌入式开发这一领域彷佛不多在互联网上发出声音。随着智能设备的兴起，智能手环、手表、眼镜、灯泡等产品成为互联网企业的下一个目标，而物联网这一律念再次复苏，嵌入式开发开始引发不少互联网工程师的关注。程序员
那么，如今的嵌入式开发是怎样的？相比十年前、二十年前有什么发展？“物联网”这一大概念下，应用开发者应从何切入？本次访谈，咱们邀请到一位不那么低调的嵌入式开发者，来跟咱们分享他对这些问题的见解。算法
嘉宾简介
罗未（Noel），豌豆机器小组（WRTnode machine team）发起人，致力于整合机械设计、嵌入式Linux开发、计算机视觉、机器学习方向，以开源的理念制造智能交互机器，但愿为开源社区和大众市场带来 各类伴随人类却又独立于人类的机器。我的出身于行业软件领域，3年前转入硬件方向，经历过智能家居和路由器行业，现但愿作一些让将来更近的事情。微信
罗未是2014年全球架构师峰会（ArchSummit）的联席主席之一。有关他的更多介绍可参考技术人攻略对他的访谈：开放制造的机器之心。机器学习
如下内容根据InfoQ中文站编辑跟罗未的沟通整理而成。分布式
嵌入式操做系统现状
目前嵌入式设备主要分为两大类：MCU设备和带MMU的CPU设备。工具
MCU（Micro Computing Unit），也就是咱们常说的单片机，其特色是Micro：主频大概在几十MHz，内存在几KB，Flash非易失存储也是几十KB，资源小，价格便宜。 单片机这个领域从80年代、90年代开始就一直有人玩，像是玩具、闹钟、计算器、电子表、工业控制等不少领域都有用到，应用普遍。单片机程序的特色是逻辑 简单、实时性强没有等待，不像Linux那样会存在资源被其余程序占用的状况。
早期单片机程序通常都是裸写C代码的方式，用一个大循环把全部事情搞定，全部的底层功能——如资源分配、进程调度、DNS查询、域名转换等，都要手写实现。前几年开始有一些基于MCU的操做系统，好比μC/OS、RT-Thread等，单片机有了操做系统就至关于资源分配、进程调度等工做不用手写了，能够交给系统去管理，程序员不用去管任务间协调的问题。这能够看做是第二代单片机开发环境。
近几年有一些新的单片机操做系统，好比Contiki，这套系统的特色是把互联网特征做为基础的构建。这套系统很牛，用10KB之内的内核就提供了对HTTP、TCP/IP等协议的支持，让单片机上来就能够联网，让单片机开发者绕过了每次都要裸写这些基本功能的痛苦。
如今的单片机有些很神奇的应用，好比图像识别、语音识别，能够作到在视频上识别色块的程度。可是，单片机若是又要作图像识别又要上网，就会很是吃力，毕竟资源十分有限，须要有很高的开发能力把它们协调好，这种状况下就不能用操做系统了。
以上是单片机的状况。另一种是更大一些的，就是自带MMU（Memory Management Unit，内存管理单元）的设备。这种设备的主频通常在几百MHz以上，内存在几十MB以上，早些年的智能手机就差很少是这个配置，跟十几年前的PC机配 置差很少，因此安装运行Linux系统是没有问题的。这类设备其实也作了十多年了，如今用的比较多的架构有两个：ARM和MIPS，都是商业的，如今新的 硬件基本上都是这两种架构。
有不少发行版都专门为ARM作过安装包，好比流行的Ubuntu和Debian。不管是ARM仍是MIPS，由于有了系统，开发起来要比在单片机上 舒服多了，但也仍然有一个很麻烦的地方，那就是要作交叉编译。开发者通常都是在本身电脑上——大部分是x86架构——完成开发的，所以要用x86上的 ARM编译器交叉编译出ARM的二进制文件，用MIPS编译器交叉编译出MIPS的二进制文件，才能在设备上运行，这为调试带来了不小的麻烦。为何咱们 这个圈子门槛比较高，就是由于通常都是掌握了交叉编译的开发者才会进来玩。不过好在有一个叫作GDB（GNU Debugger）的工具能够作远程调试，减小一些麻烦。
物联网终端须要完成的工做
如今在有一种M2M（Machine to Machine）的思路，在终端用能够联网的单片机作最简单的事情，好比开关一个灯泡；终端直接跟家庭网络的网关（路由器）链接，或直接跟公网的云端链接，由云端作更复杂的计算和处理。
这种思路能够解决一部分问题，可是我以为还不够。终端须要作更多的事情。
我认为终端须要是智能的，它们须要达到“机器人”的层面。如今咱们说的机器人跟之前你们理解的那种人型机器人不一样，如今所说的机器人是一种复杂控制系统，是软件，能够跑在各类各样不一样姿态的设备上。机器人须要完成三项工做：
- 感知：从传感器采集数据
- 交互：网络传输（如HTTP、TCP/IP）和物理控制
- 智能：如图像识别、语音语义的理解、智能规划，须要抽象成智能的算法
如今的机器还处于太过依附于人类的状态，须要人告诉他要作什么。我以为将来的机器应该本身知道要作什么事情。如今的人工智能、知识图谱的创建就是奔 着这个方向去的，好比Google工程师训练机器，让机器在Youtube的视频里认识猫，这个涉及到一个很大的知识库和训练过程，须要云端的协助。但最 终训练出来以后，其实猫的图像识别特征数据是很小的，能够放在终端的机器人里，他们本身就会认识猫了。这就好像婴儿的学习过程同样。
可是跟婴儿不一样的是，机器天生是执行器。因此结合认知能力，让机器认识猫了以后，加上执行，是否是可让机器自动的去抓猫或者逗猫玩？机器认识电梯 以后，是否是可以本身去按电梯？机器认识无线充电站后，是否是可以本身跑到无线充电站上面蹲着充电？随着知识图谱的建模完善，事物和事物之间的联系可以被 机器理解，机器人会变得愈来愈强大，愈来愈重要。
其实如今语音语义的知识图谱建设已经相对完善了，机器已经可以理解一些上下文之间的关系，好比你说到吃苹果，他就知道你说的是什么意思。咱们如今在语音语义+网络这块直接使用了讯飞的服务，咱们把工具链给他，他们帮咱们生成了一个二进制包给咱们，就很方便了。
技术上的挑战
上述这些工做当中，有些单片机能够完成的很好，有些不能。单片机能够采集一些简单的数据如位置、高度、重力加速度、四轴姿态、温度、湿度等，进来都 是数字，只须要作AD转换。比较复杂的数据如声音、图像，单片机处理起来就比较困难，通常咱们经过Linux的USB驱动来跑，须要MMU的芯片。可是单 片机有一个特征是Linux没法知足的，就是实时性。不少物理控制对实时性的要求很高，好比四轴飞机的控制，严格要求50Hz的控制频率，即一秒进行50 次计算来决定下一帧的动做，若是稍微有点资源抢占形成延迟，飞机就掉下来了。
为了同时达成实时计算+复杂性这两个目的，咱们只好把两个芯片加在一块儿。可是两个芯片在一块儿，就成了一个分布式系统，有芯片级的通讯问题，同时开发 者还须要写两套代码，又要写单片机的交叉编译，又要作Linux开发，各类调试和测试的困难。Arduino如今已经有一套挺完善的思路：首先它的传感 器、控制器的库都很全，而后它作了一个ArduinoYUN的板子，就是一个OpenWRT（一个超级精简的Linux发行版）+单片机的双芯片板子，而后它有一个万用固件——一个支持firmata协议的 库，算是一个翻译，只要符合这个协议就能够从Linux控制Arduino，算是一种思路。可是我以为这个思路有两个问题：第一，ArduinoYUN的 思路是以MCU开发为主，把OpenWRT当作单片机的透传模块，为单片机提供网络服务。放着强大的芯片在一边，用小小的单片机跑主程序，感受未免太浪 费。第二，firmata协议虽然简化了控制，可是又影响了实时性，在实时性要求较高的时候（好比四轴飞机），这种思路又没法知足需求了。
如今一些芯片公司已经开始意识到这个问题，开始考虑如何把二者封装成一个芯片，来知足实时性+复杂性的结合。我认为封装后应该要以Linux为主要的开发平台和软件运行平台，以MCU做为辅助以知足实时性需求。
因此，实时性+复杂性的结合是第一个挑战。第二个挑战是复杂运算的加速，好比H.264/H.265的视频压缩、图像识别的硬件加速，要不要放在机 器人的芯片里？我以为是须要的，可是不须要手机那么强的GPU，有一个视频压缩的芯片放在里面就能够。终端若是能作视频压缩，多半也能作图像识别，那么终 端机器人能够作的事情就更多。
第三个挑战是针对Linux内核自己的，就是在这种级别的计算平台上如何进行更合理的裁剪、作更合理的算法策略、执行策略。OpenWRT的开发版 如今咱们作到64MB的运行时内存占用，而通常的路由器芯片都是16MB、32MB。其实内存的空间占用倒不是大问题，由于如今内存很便宜，就算用到 128MB、256MB也没什么，可是关键在于时间片的占用。所谓省资源其实就是两个意思：少占地儿+少占时间，这样才能低延迟。因此Linux内核如何 解决这个问题，也是一个比较大的挑战。
这三个点多是将来几年这个产业不少人的努力方向。
总结
相比十年前裸写C代码的场景，如今咱们有图形化的界面，有RESTful API，嵌入式开发的难度能够说已经大大下降了。虽然有上面提到的基础设施与开发工具的挑战，但我认为用不了几年时间也都能解决。网络链接如今已经基本不 是问题，3G、4G、Wifi已经足以支撑大部分智能设备的应用场景。
可是，仅仅有这些，到“智能的物联网”有很大的距离。机器须要学习更多、创建更多的知识图谱，才能变得更增强大。如今云端尚未太多现成可用的知识 图谱，但咱们仍然能够先从简单的事情作起，好比让机器人扫地，让机器人把空瓶子扔进垃圾桶，一点一点的改进它们。也但愿有更多的开发者可以加入这一进程， 让咱们的世界变得更加完整。
相关资料
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