当5G基站的信号塔还在城市楼宇间闪烁建设时，边缘AI的算力齿轮已悄然在工厂流水线、智能摄像头甚至智能家居中枢中转动。这场从云端向边缘下沉的技术迁徙，并非简单的算力转移，而是重构了AI应用的底层逻辑——从“数据找算力”到“算力贴场景”的范式革命。 云端AI曾是智能时代的核心引擎：海量数据通过光纤涌入数据中心，在GPU集群的轰鸣中完成训练与推理。但随着物联网设备突破百亿量级，这种“千里传数据”的模式遭遇三重瓶颈：首先是延迟问题，自动驾驶需要毫秒级响应，云端往返却可能耗时数百毫秒；其次是带宽压力，单台4K摄像头每小时产生1.8GB数据，全国千万级摄像头的传输量足以压垮骨干网络；最后是隐私风险，医疗影...

我现在基本每天都会高频使用 AI，大概几十次甚至上百次调用，已经融入到整个开发流程中，从需求理解、接口设计、代码实现到 bug 排查、性能优化、以及面试准备都会用到，它本质上不是替代编程，而是显著放大开发效率和问题解决能力，比如在写后端时可以快速生成分层代码骨架、在出现异常时迅速定位问题根因、在复杂逻辑中辅助梳理思路，同时还能帮助把项目经验提炼成更有说服力的表达，因此在实际工程中相当于一个随时在线的技术助手，大幅减少查资料和试错成本，使开发节奏从“反复试探”变成“快速迭代验证”。

1. 介绍一下做过的项目，重点讲系统架构、启动链路和承担的核心模块答案：先把整体链路讲清楚，例如 SoC 上电后经过 BootROM、一级/二级 BootLoader、内核、rootfs，最后到业务应用。再说明软件分层，比如 Boot 部分、BSP/驱动部分、中间件、应用层分别承担什么职责。核心模块要具体，例如负责过启动适配、某个外设驱动、内存搬运、协议栈、板级初始化、异常定位。如果项目里有多核、RTOS + Linux、DMA、cache、文件系统、升级链路，也要把模块之间的数据流和控制流讲清楚。最后落到难点，说明模块不是“参与了”，而是确实解决过启动失败、性能不足、时序异常、稳定性问题。2...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学