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盡管云計算和嵌入式開發(fā)樣式如今有所不同，但將來可能會改變。

云和邊緣的現(xiàn)場可編程門陣列現(xiàn)在已成為嵌入式物聯(lián)網討論的一部分。

向面向云的嵌入式物聯(lián)網開發(fā)平臺的驅動力正在重塑行業(yè)產品。

云系統(tǒng)已進入AI和機器學習領域，改變了嵌入式IoT開發(fā)的性質，而嵌入式IoT開發(fā)已經需要大量的技能組合。

隨著AI工作在許多物聯(lián)網部署中移至邊緣，這種趨勢可能會加速，為平臺多樣性的進一步發(fā)展奠定基礎。

盡管如此，所有道路仍將繼續(xù)通過嵌入式開發(fā)。如今，在龐大的全球系統(tǒng)邊緣對嵌入式設備進行編程仍然是一種藝術形式。電源和內存限制仍然存在，并且延遲要求非常嚴格（以毫秒為單位）。

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為了克服這些障礙，嵌入式物聯(lián)網開發(fā)人員會使用來自主流云提供商或專家的模擬器，仿真器，測試平臺，軟件開發(fā)套件和云平臺。他們的嵌入式開發(fā)人員隊伍仍然包括熟練使用烙鐵的人員。

C語言仍然是嵌入式微控制器，微處理器和片上系統(tǒng)，它們所驅動的片上模塊以及板級系統(tǒng)的主流。但是在云中，計算和存儲幾乎是無限的，Python的高級語言在機器學習開發(fā)中取得了成功。

當世界碰撞

如今，云計算和嵌入式開發(fā)風格各不相同。但是，根據Arm處理器背后的設計公司Arm Semiconductors產品營銷總監(jiān)Chris Shore所說，這可能會改變。Shore在嵌入式開發(fā)領域擁有30多年的經驗，并且是最早將Linux移植到ARM的公司之一。

“有兩個世界在碰撞。它涉及專業(yè)知識的變化和工作方法的變化。” Shore說?！叭绻褂迷粕系奈⒎者\行分析型機器學習工作，則不必擔心它使用了多少能源或需要多少內存。但是，如果您將此類分析放在嵌入式小部件上，則您一定會擔心?！?/p>

邊緣與云之間的通信行程也是開發(fā)人員關心的問題。在收集點分析的數(shù)據可以更快地采取行動;系統(tǒng)無需等待數(shù)據往返云和返回。他說，因此對物聯(lián)網設備模塊的AI處理已引起關注。