5个方面详解：AI产品运营必知的软硬件技术

比算法更难得是算法的思想，比编程工具更难的是编程的思维，比做产品更难的是产品的梦想。本文主要从5个方面，详细阐述AI产品运营必知的软硬件技术。

一、AI产品运营对基础关系的安排

1. 智能软硬件与软件和硬件

在AI产品里没有纯粹单独的软件和硬件，尤其是产品经理更应该系统来看，把软件和硬件看成是AI赋能的智能软硬件。

例如：单片机一般意义上被看做硬件，但是我们以一种单片机Arduino来看，Arduino板子上的微控制器可以通过Arduino的编程语言来编写程序，编译成二进制文件，烧录进微控制器，而程序本身又是软件部分。其他AI产品部件也类似像STM32，瑞芯微3288等等。

单片机只是举例，现在这么大的数据量单片机是处理不了的，AI也不只是跑在单片机上，X86，服务端也有。

AI里软件相当于人的大脑，硬件相当于人的身体！所以离开软件硬件没有灵魂，离开硬件软件没有肉身！当下AI硬件主要被用来采集数据和作为算力！

2. 算法和数据

有人说算法重要，因为它体现了技术水平的高低，驾驭数学知识的能力；有人说数据重要没有数据算法如何实现效果，实际上LineLian和工程院院士杨善林的学生讨论后发现，算法和数据是鱼和水的关系。AI时代里算法跟传统算法的区别在于AI的算法是对人脑的模拟，是一种智能。

AI是在大量的样本数据基础上，通过神经网络算法训练数据，建立了输入数据和输出数据之间的映射关系，其最直接的应用是在分类识别方面。例如：训练样本的输入是语音数据，训练后的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据，训练后实现的功能就是人脸识别。

AI算法使得解决问题的步骤智能，数据使得算法得到训练从而实现算法所构建的商业模式！

3. 服务端和应用端

服务端和应用端是相对的。

开发应程序调操作系统的API， 操作系统的API有（创建线程、 读写文件【读、写、偏移到指定地址】、 网络通信、 图形渲染），那么操作系统就是应用程序的服务端。

而写一个常规的小程序或者APP，前端用户界面上需要的数据就是分别通过WEB程序调用浏览器功能接口然后OS向后台服务端发请求传数据。

另外web程序员，和底层嵌入式程序员理解的服务端和应用端还有差别，这里产品经理明了这种关系即可。服务端即底层就是功能的实现者， 应用端上层就是功能的使用者，这一关系利于产品开发过程中需求时间安排规划。

AI产品经理明了基础关系，能更好的协调资源，补充Team短板，提升产品生命期效率！

二、站在硬件肩旁上赋能硬件

智能软硬件是指通过将硬件和软件相结合，对设备进行智能化创造或者改造。而智能软硬件移动应用端则是软件，通过应用连接智能硬件，操作简单、开发简便，各式应用层出不穷，也是企业获取用户的重要入口。例如：新零售的店铺，智能贩卖机等！

创造和改造对象可能是电子设备，例如：手表、电视和其他电器；也可能是以前没有电子化的设备，例如：门锁、茶杯、汽车甚至房子。

智能软硬件已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。比较典型的智能软硬件包括Google Glass、三星Gear、FitBit、麦开水杯、咕咚手环、Tesla、无屏电视等。

1. 智能软硬件的特征

2. 智能硬件的组成

（1）传感器

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

例如：检测距离的声波传感器，寻找轨迹的红外传感器，通信的蓝牙、NB-IoT传感器等等！

（2）控制器

控制器是指按照预定顺序改变主电路或控制电路的接线和改变电路中电阻值，来控制电动机的启动、调速、制动和反向的主令装置。

由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序产生器和操作控制器组成，它是发布命令的“决策机构”，即完成协调和指挥整个计算机系统的操作。例如：一般功能的叫MCU单片机，复合功能的叫操作系统OS！

首先，控制器在智能硬件中一般叫做芯片，AI与CPU比较在架构和功能特点上有着非常大的区别。

传统的CPU运行的所有的软件是由程序员编写，完成的固化的功能操作，其计算过程主要体现在执行指令这个环节。但与传统的计算模式不同，人工智能要模仿的是人脑的神经网络，从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。它不需要人为的提取所需解决问题的特征，或者总结规律来进行编程。

AI一般包含机器学习和深度学习，但不管是机器学习还是深度学习都需要构建算法和模式，以实现对数据样本的反复运算和训练，降低对人工理解功能原理的要求。

因此，AI芯片需要具备高性能的并行计算能力，同时要能支持当前的各种人工神经网络算法。传统CPU由于计算能力弱，支撑深度学习的海量数据并行运算，且串行的内部结构设计架构为的是以软件编程的方式实现设定的功能，并不适合应用于人工神经网络算法的自主迭代运算。

传统CPU架构往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理，在AI芯片上可能只需要一条指令就能完成。

其次，解读主流的人工智能芯片。

AI的高级阶段是深度学习，而对于深度学习过程则可分为：训练和推断两个环节。

训练环节通常需要通过大量的数据输入或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要的计算规模非常庞大，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间，在训练环节GPU目前暂时扮演着难以轻易替代的角色。

推断环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推断”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然推断环节的计算量相比训练环节少，但仍然涉及大量的矩阵运算。

在推断环节，除了使用CPU或GPU进行运算外，FPGA以及ASIC均能发挥重大作用。目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。

FPGA：

即专用集成电路，一种集成大量基本门电路及存储器的芯片，可通过烧入FPGA配置文件来来定义这些门电路及存储器间的连线，从而实现特定的功能。而且烧入的内容是可配置的，通过配置特定的文件可将FPGA转变为不同的处理器，就如一块可重复刷写的白板一样。

FPGA有低延迟的特点，非常适合在推断环节支撑海量的用户实时计算请求，如语音识别如LineLian2017年打造的裸眼3D试衣镜所采用的芯片。

由于FPGA适合用于低延迟的流式计算密集型任务处理，意味着FPGA芯片做面向与海量用户高并发的云端推断，相比GPU具备更低计算延迟的优势，能够提供更佳的消费者体验。在这个领域，主流的厂商包括Intel、亚马逊、百度、微软和阿里云。

ASIC：

即专用集成电路，不可配置的高度定制专用芯片。特点是需要大量的研发投入，如果不能保证出货量其单颗成本难以下降，而且芯片的功能一旦流片后则无更改余地，若市场深度学习方向一旦改变，ASIC前期投入将无法回收，意味着ASIC具有较大的市场风险。但ASIC作为专用芯片性能高于FPGA，如能实现高出货量，其单颗成本可做到远低于FPGA。

谷歌推出的TPU就是一款针对深度学习加速的ASIC芯片，而且TPU被安装到AlphaGo系统中。但谷歌推出的第一代TPU仅能用于推断，不可用于训练模型，但随着TPU2.0的发布，新一代TPU除了可以支持推断以外，还能高效支持训练环节的深度网络加速。

根据谷歌披露的测试数据，谷歌在自身的深度学习翻译模型的实践中，如果在32块顶级GPU上并行训练，需要一整天的训练时间，而在TPU2.0上，八分之一个TPUPod(TPU集群，每64个TPU组成一个Pod)就能在6个小时内完成同样的训练任务。

GPU：

即图形处理器。最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作的微处理器，可以快速地处理图像上的每一个像素点。后来科学家发现，其海量数据并行运算的能力与深度学习需求不谋而合，因此，被最先引入深度学习。

GPU之所以会被选为超算的硬件，是因为目前要求最高的计算问题正好非常适合并行执行。一个主要的例子就是深度学习，这是人工智能（AI）最先进的领域。

深度学习以神经网络为基础，神经网络是巨大的网状结构，其中的节点连接非常复杂。训练一个神经网络学习，很像我们大脑在学习时，建立和增强神经元之间的联系。

从计算的角度说，这个学习过程可以是并行的，因此它可以用GPU硬件来加速。这种机器学习需要的例子数量很多，同样也可以用并行计算来加速，在GPU上进行的神经网络训练能比CPU系统快许多倍。

目前，全球70%的GPU芯片市场都被NVIDIA占据，包括谷歌、微软、亚马逊等巨头也通过购买NVIDIA的GPU产品扩大自己数据中心的AI计算能力。

3. 智能硬件生产流程

智能软硬件的开发流程介绍

（1）需求调研及分析

凡是开发产品类的，都需要进行完成的市场调研，智能硬件也是一样，通过面向群体来收集有用的价值，从而对产品开发的导向及功能要求有明确的方向。

（2）产品原型设计

对于该产品的硬件、原件、结构进行开发，完成后进行联调测试，如果中途出现问题，需要重新设计，若通过进行组装及测试。

（3）试产阶段

小批量的进行产品试产，进行产品认证。

（4）产品运营硬件市场化量产阶段

一般情况下，需要等到一些认证做完，接到正式订单才会开始大规模生产。

三、站在软件肩旁上赋能软件

上文第二节里讲站在硬件的肩旁上赋能硬件里，硬件本身亦不是纯硬件，其中有软件部分且是必不可少的部分。

软件包含系统软件和应用软件，系统软件是软件的软件，是软件运行的平台，应用软件是为了完成特定产品业务运营而编写的软件。

常用的系统软件有操作系统（DOS、WINDOWS、UNIX、OS/2）、数据库管理系统（FoxPro、DB-2、Access、SQL-server）、编译软件（VB、C++、JAVA）。应用软件有文字处理软件（WORD、WPS）、信息管理软件、辅助设计软件（CAD）、实时控制软件(CAM)。再例如：APP、小程序等属于应用软件，Android/IOS等属于系统软件。

软件流程一般如下图：

AI需要的智能软硬件流程：

四、以智能家居的智能软硬件产品实战为例

本节以智能家居整体结构设计、芯片选型、模块设计实战经验为例讲一遍智能软硬件产品的打造流程。

先看下图为笔者操盘的智能家居整体结构图：

以下为整体结构图解析：

Android手机终端在连接的4G或WIFI情况下通，过向服务器发出 HTTP 请求完成对信息的查询和任务的设定。

云服务器根据用户需求提供必要的数据，并将对应的任务更新至数据库。嵌入式智能设备通过WIFI模块AT与服务器，进行Socket通信，服务器端使用基于JavaNIO的框架实现 Socket连接。

Android手机终端和智能设备通过不同的服务器进行通信 ，Android手机终端采用http 协议与服务器进行通信，服务器提供了用于通信的RESTful API，嵌入式智能设备基于 Socket与服务器连通。两个服务器部署在同一台机器上，通过MYSQL数据库做中间桥接，实现数据的共享。

再看下图为具体模块结构图：

上图中MCU负责整个模块的控制；WIFI模块实现模块的无线连接，并集成协议TCP/Ip协议，负责同服务器交换数据；开关控制使用继电器实现，能够实现弱电对强电的控制；湿度、温度、亮度模块根据不同模块的功能进行选装，从而实现对不同量的测量。

限位检测用于检测电机运行的位置状态，从而实现对宠物喂食中机械的控制，实现定量的喂食；RTC时钟为系统的运行提供时间基准；FRAM保存配置数据,即使在掉电后还能够执行之前设定的任务；基本的用户界面提供了现场的控制途径，使用户能够对模块进行直接的操作；供电使用AC/DC电源直接由220V供电或者使用DC进行供电，可以根据外部公开进行选择。

其次芯片选型。

选用M451LG6AE作为主控芯片M451LG6AE为 32位单片机，基于M4内核，具有足够的RAM和 Flash能够满足运行程序的要求。其具有多个串口，支持硬件的 SPI 及 I2C，能够方便实现的通信，具有 AD能够实现一些状态量的测量。

使用 DTH11进行温湿度的测量，其集成了温度及湿度检测功能,接口为单线制串口。节约 IO，使用 DS18B20进行范围较大的温度测量，其测温范围较广，具有密封的封装，能够测量液体温度，能多个并联。对于土壤湿度的测量，使用电阻式湿度传感器进行测量。

限位检测主要用于检测物体是否移动到了指定位置，或者在喂食装置中电机旋转的圈数（决定喂食的量），只需要输出开关量，因此使用光电门进行检测，使用非接触测量能够有效地延长传感器的使用时间，同时能够提供足够的精度。

为了实现高精度的计时，从而减小离线时出现的定时误差，使用外置的RTC DS3231 作为计时基准。DS3231 内置了带温补的晶振,能够实现较高精度的计时，满足运用的需求。

选择擦写次数多和读取速度块的FRAM FM24V系列，来进行设置数据的存储%使掉电复位后，仍然能够进行中断的任务。

使用 HLK-PM01 作为 AC/DC芯片，HLK-PM01 用于实现220VAC到 5VDC的转换，能够提供 3W的功率,足够系统的使用。使用 HLK_M30模块作为WIFI 模块，其体积很小，功耗较低 ，支持TCP Server/TCP Client /UDP Server/UDP Client工作方式，能够方便地实现互联网连接，串行接口能够方便地与主控器连接。

再则软件设计：

整体软件功能模块如下图：

其中1： 软件部分与硬件之间交互通信模块， APP通过HTTP 协议与服务器进行通信 ，采用 OkHttp 进行网络请求，请求的方式以 Post为主。

Android系统提供了两种 HTTP 交互的方式HTTPURL-CONNECTION和 APACHE HTTP CLIENT，虽然两者都支持 HTTPS流的上传和下载，配置超时IPV6和连接池，已足够满足各种HTTP请求的需求，但原生的HTTP 接口存在着 API 数量过多，扩展困难等不足。

因此产生了许多出色的网络通信库来替代原生的 HTTPURLConnection，其中OkHttp是最出色的一个。

使用 OkHttp 库进行更高效 HTTP请求可以让应用运行更快、更节省流量，因此，本项目中使用 OkHttp库依赖开发。

APP与 服务器通信时采用 JSON格式进行数据传输 ，JSON 作为一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，并且多种编程语言均提供了对 JSON 格式数据解析的支持，易于机器解析和生成。

并且相比XML格式，JSON数据量更小，具有较高的有效数据率，有助于节省流量，提升网络传输速率。APP采用 Android 自带的 JSONObject 类进行 JSON数据的解析。

其中2： 登录模块，由于智能家居控制系统是一个面向多种需求多个用户的控制系统，需要建立用户系统，使不同的用户可以有序地管理自己的设备。

APP在启动时会首先检查本地是否存有用户的 token，如果不存在，跳转到登录界面，密码采用 MD5进行加密。用户登录成功后， 将服务器发来的 token通过 SharedPreferences 保存在本地，以后每次网络请求通过这个token进行用户验证，而不需要重新进行登录。

其中3： 设备模块设备列表中选择一个设备进入设备控制页面，在设备控制页面可以进行查看设备信息，查看历史记录，对设备进行控制等操作。

进行设备控制时，智能照明控制开、关两种状态，智能浇水对浇水量进行控制，智能喂食对喂食量进行控制，每种设备的控制均提供手动和定时两种工作方式。 在启动定时任务时，可以设置每周某几天在某个时间重复执行设备控制的任务。

其中4： 场景页面中可以添加的任务分为两种类型：

希望通过以上智能软硬件产品实战，来传达一套系统的智能软硬件产品方法论！

五、Hold住产品靠本领，引领智能软硬件市场靠人性！

同样是语音识别猎豹做出来翻译棒，而天猫做出阿里智能音箱。同样是图像识别，用在机场可以协助安检通过，波士顿动力可以给机器狗避障！

智能软硬件产品运营是生意人，互联网产品运营是设计师。

而笔者爸爸说：

“10年难培养一个生意人，1年也许就能培养一个擅长用工具的设计师和程序员”。

比算法更难得是算法的思想，比编程工具更难的是编程的思维，比做产品更难的是产品的梦想！

运营好和卖好产品，并用户口口香传，与实现产品同样重要。没有指令机器不知运转，而没有机器指令又命谁运转？智能软硬件是产品运营的未来！

#专栏作家#

连诗路，公众号：LineLian。人人都是产品经理专栏作家，《产品进化论：AI+时代产品经理的思维方法》一书作者，前阿里产品专家，希望与创业者多多交流。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

STM32好找工作，所以学linux终究是错付了吗？

01话 题

经常有大学生同学纠结：我到底是学STM32还是学嵌入式linux。

这个问题很多人都会有自己的看法，今天我试着从多个角度，把我了解到的事实讲一下，希望对大家有所启发。

02STM32确实好

首先得承认STM32确实好，好到STM32都成了单片机MCU的代名词了，现在很多人甚至说单片机时默认就说STM32，实际上还有很多单片机的啊。

大家学点技术图什么？

还不是为了找工作赚工资。

当然我承认大家都有更远大的理想，但是就算你想造火箭也得毕业后先能找到工作赚钱糊口开始。

所以如果你让我学个东西都没公司要，都找不到工作，那学它肯定错了。

你不妨去各大招聘网站搜索一下，STM32相关岗位真的很多，你如果STM32玩的溜，找份工作真的不成问题。

而且大多数一二线城市都有工作机会，这一点更难得。

总结一下，学STM32肯定没错，这玩意至少能让你有份工作。

也就是说即使你在工作中需要用到其他MCU，譬如说NXP的LPC系列，Cypress、TI的MCU系列，而这些你从来没接触过完全不会。

但是，只要你熟练掌握STM32，就能很快上手这些MCU的开发工作。

目前很多国产MCU厂商如GD、国民技术等在推出的国产MCU也是对标STM32的，在开发方式甚至是固件库方面都和STM32非常类似。

综上，掌握STM32确实很有用，STM32最大的特点就是实在，掌握这项技能很有助你找到一份工作，在单片机软硬件工程师这条路上能先上路，走出第一步。

03STM32的局限性

不能说STM32不好，只能说有局限性。

STM32最大的局限性就是：它只是个单片机。

也就是说，你学习STM32，其实学的都是单片机相关的技术。

譬如GUI方面，你学STM32可能会学emWin，或者touchgfx，或者littlevgl等，但是你几乎肯定不会去学QT和android那些，因为STM32上一般不跑这些。（现在QT也有QT for MCU，也在STM32H7上做了合作，但是应用面有限，大部分人大部分项目不会使用）。

所以你学到的GUI技术全都是MCU领域使用的，而这些和主流的GUI的前端与业务逻辑分离的设计模式（典型的如微软的WPF，Android，或web前端设计等）是有不同的，因此你学到的东西也是有局限的。

再譬如网络应用方面，STM32大多数应用都不带网络，就算带网络往往也是用通信模组，很少会需要你基于socket层直接编程，而这才是网络编程的关键技能。

所以很多做STM32多年的工程师，实际上对网络很陌生，甚至是一窍不通。

04客观看待STM32

客观去看，STM32开发确实是电子相关专业同学可以去学习的一项技能。

或者说，如果你打算学单片机，那么STM32绝对是首选。

当然了， 首选 不是说只学STM32，其实我个人更推荐的单片机学习路径是先用51入门，再进阶到STM32，这样更符合学习规律，学习效率会更高。

所以说学STM32是没错的。

但是不是说只学STM32，这个必须搞清楚。

苹果很好吃，吃苹果对身体好，难道你只吃苹果吗？

所以我认为正确的对待STM32的态度是：

05嵌入式Linux是STM32最好的延伸

如果你STM32已经学得不错了，建议延伸学习linux。

很多人觉得linux使用没有STM32广泛，使用linux的设备远没有使用STM32的设备多，招聘岗位中linux相关也没有STM32相关的多，所以不应该去学linux而应该去学STM32。

这个观点是错的。

因为这个观点把STM32和linux拿来对比了，然而这2个东西根本没有可比性。

你对比这2个就好像对比自行车和小汽车，你说自行车的优势是便宜，好修理，不堵车，不用交停车费，不耗油等等，你可以说出来自行车相对小汽车的很多优势，然而该买小汽车的你给他个自行车行吗？

小汽车是自行车的延伸，linux是STM32的延伸，是类似的道理。

后者相对前者是升级的关键，而不是平行的关系。

06为什么说Linux是STM32的延伸

我们说linux是STM32的延伸，其实是从技术角度出发的。

也就是说从技术的延续性，技术难度，技术拓展方向角度 讲，STM32掌握后再去拓展linux是非常合适的。

譬如C语言，STM32用到的C语言特性和难度都要低于linux。

所以当你通过熟练掌握STM32的过程已经一定程度掌握了C语言，再去学嵌入式linux，读linux源码时，就会发现自己的C语言功底得到了升华。

而你读惯了linux内核源码后，再回过头来看STM32的标准库，HAL库时，就会感觉简单了很多。

从软件层次 来讲也是这样。

比STM32更简单的单片机，譬如51单片机，基本不使用库函数，都是程序员自己从零开始编程的。

51单片机的厂商一般也不会给你提供单片机的固件库，主要是太简单没必要。

而STM32就需要固件库，不管是早期的标准库还是现在的HAL库，都是芯片厂商提供的固件库，来辅助程序员来进行开发。

到了嵌入式linux阶段，分层就更复杂了。

和硬件相关的代码部分成了linux的驱动层，板载硬件管理由linux内核组建接管，客户业务功能则由linux应用程序来完成。

如果需要网络，GUI等功能，也都有非常专业的内核层和应用层资源移植对接。

所以说，从技术角度讲，嵌入式linux是完全覆盖了STM32的。

07嵌入式Linux的优势

其实学习linux还有很多优势。

Linux内核可以说是整个开源软件社区的集大成者，在过去几十年间有大量世界级优质程序员向linux kernel贡献代码和思想，也有大量的第三方开源项目基于linux的某些组件或linux的设计思想来构建。

譬如国内现在很火的国产物联网操作系统rt-thread ，你去读它的源码就会发现，这完全就是linux的味儿啊。你去看华为的物联网操作系统LiteOS，他的源码中各个组件之间分隔对接的osal设计，也是linux kernel中大量使用的技巧。

所以说为什么要学linux？

因为它真的可以让你一劳永逸的解决往后职业生涯中遇到的大部分技术需求。

我们学习技术有个很大问题就是：你今天永远不知道明天会做什么工作，会需要什么技能。

可能你下个月开个新项目新任务，老大就会给你一个你根本没听过名字的东西让你玩。你怎么才能快速上手呢？

我的经验，最靠谱的就是学好linux。 因为你会发现你遇到的任何东西都有linux的影子。

只要你学好了linux，有这个功底，你学习任何新东西时都会很快 。

我当年下决心学好linux就是因为分配到一个指纹锁研发的项目，用到的方案是一个新加坡科技公司开发的，他的开发环境是用cygwin，而我此前从未接触过。折腾了半天搭建好环境我一看，这不就是linux的命令行嘛。还好我之前接触过简单的linux命令行，一下子感觉这个项目就不难了。

此后我就认识到linux的重要性了，下功夫好好学了linux，这么多年过来，太多事实案例证明，当时的决策非常英明。

08不要限制自己

最后说一句，永远不要人为给自己设限，不要自己局限自己。

人要脚踏实地，不要好高骛远，这个没错。

学51，学STM32这都没错，很实际，很接地气。

如果你用尽了全力也就能凑合学好这些，那就做单片机开发，也能找到工作。

但是如果你还有余力，还愿意继续下苦功学习，那么不要限制自己，继续向更高层次进发， 永攀 技术高峰。

要相信社会不会亏待你，会用升职加薪来回馈你。

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