嵌入式開發人員正在經歷一個歷史時期，在此期間，嵌入式產品將在短短幾年內發生巨大變化。到目前為止，嵌入式產品已經通過手工設計、實現和測試。當然，偶爾使用的工具和技術使其中一些實現了自動化，但即便如此，也需要大量的人際互動才能成功。
盡管人工智能和機器學習技術還處于起步階段，但它帶來了一場革命，這場革命已經在改變嵌入式軟件的開發方式。使用正確的AI/ML工具，曾經需要數周或數月才能實現的復雜編碼活動可以在數小時內完成。然而，人們很容易認為AI/ML只是炒作，不會影響嵌入式系統的設計和構建。為了幫助你，這里有三種AI/ML技術和技術，有助于提高生產力。
技術1：利用人工智能生成代碼
你有沒有使用過一種自動為你生成代碼的工具?當你聽說你可以使用人工智能生成代碼時，你的第一反應無疑是“太棒了!我們真的能信任機器來生成我們的代碼嗎?”
有幾個簡單的技巧可以幫助你提高輸出結果：
l具體一點。不要籠統地要求或告訴它產生一些東西。例如，如果你希望生成的代碼限制為80個字符，請告訴它!
l使用給出人工智能上下文的示例來獲得更好的結果。你可以舉一個例子，告訴它匹配樣式和格式。
l使用一個工具可以消除訪問提示的需要，并允許你通過界面微調你的需求。
l使用像Co-pilot這樣的工具，在編寫代碼時提供建議。
這些工具還處于早期階段，但可以幫助嵌入式開發人員更快地前進!
技術2：利用人工智能編寫更好的代碼
今天可用的人工智能工具不會給你100%正確的結果，但你可以用它們來獲得想法和改進你的代碼。事實上，我們可以將人工智能視為人類和機器之間的一種配對編程。配對編程有幾個開發人員可以使用的級別：
l人類說出自己想要的，機器生成代碼，人類進行調整。
l人類生成代碼，機器檢查并說明它做了什么，同時提供改進，人類調整。
技巧3：使用機器學習工具進行目標推理
有許多機器學習的使用案例。例如，你可能見過關鍵詞識別和對象檢測。這是針對目標運行機器學習推理的兩個高度可見的用例。然而，用例的數量幾乎是無限的。例如，我已經將機器學習用于手勢識別、預測性維護等應用。
關于人工智能和機器學習的結論
人工智能和人工智能的技術和工具剛剛取得成果。在接下來的幾年里，我們將會看到大量的變動，因為公司和團隊會區分哪些可行，哪些不可行。然而，更早使用AI/ML的嵌入式開發團隊將會在他們的競爭中占得先機。雖然有些技術目前可能不適用于生產系統，但是你仍然可以學習這些技術，并找到改進流程和代碼的方法。此外，你會發現隨著工具的完全成熟，你會更好地理解底層技術。
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