近些年，人工智能（AI）与物联网（IoT）无疑是电子信息行业最热门的话题和关注点。物联网和人工智能都是新一代信息技术的重要组成部分，都是未来的发展趋势，两者必将渗透到各行各业，那么在物联网，人工智能的冲击下，嵌入式的前景怎么样？

物联网（IoT）已被吹捧为下一次工业革命，它具有无处不在的连通性以及它所产生的见解，为查看和管理物理世界提供了一个新的数字镜头。但是，除了物联网有望带来切实的流程效率和生活质量改善外，它还是人类历史上最大成就：人工智能（AI）的垫脚石。

在许多方面，人工智能和物联网的技术进步是交织在一起的。物联网将提供推动我们数据驱动型经济发展的信息，而人工智能是将其消耗的引擎。尽管这两种模式仍处于起步阶段，但每种模式的成功都取决于另一种模式：如果没有一种能够自动处理大型异构数据集的机制，则IoT将永远无法发挥其潜力，就像AI无法在不获取大量数据的情况下进行扩展一样。

但是，像许多其他支持IoT的技术一样，人工智能的研究和开发在很大程度上一直局限于IT部门，因为卷积神经网络（CNN），隐马尔可夫模型（HMM），自然语言处理以及其他用于此领域的学科非常复杂。机器学习算法和深度神经网络（DNN）的创建通常需要只能在数据中心规模上访问的存储和计算资源。同样，编程方法已针对IT开发人员进行了调整，其中R，Python，SQL，Excel，RapidMiner，Hadoop，Spark和Tableau之类的工具被AI领域的数据分析师和计算机科学家所采用）。物理/数字交换处的AI与数据收集之间的差距是IoT的常见问题，而IoT才刚刚开始推动IT与运营技术（OT）的集成。但是，这是必须弥合的差距。

AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能)+IoT(物联网)。 AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心题。 AIoT技术可以细分为数据、连接、用户、流程、可视化等五大类应用。AIoT希望建构一种更高级形式的智能化生态体系，即通过人工智能的方式实现万物数据化、万物智联化。

所以，AIoT技术的应用，需要在AI和IoT技术不断革新的同时，要首先数据的采集的问题。数据采集的问题这就需要我们嵌入式工程师开发相关硬件来做这件事了。除了数据采集之外，还有传输层中硬件模组如WiFi、NB-IOT等进行设计，还有5G，这都需要嵌入式工程师。AI中处理算法的芯片，中国一直需要“中国芯”，这也需要嵌入式工程师。

嵌入式工程师做嵌入式系统设计和开发，包括硬件系统的建立和相关软件开发、移植、调试等工作。嵌入式分为操作系统和硬件两个方面，就业的方向更广、更深，就业机会和入职待遇比普通软件工程师好。具有C/C++语言、汇编语言、操作系统等基础。熟悉模拟电子技术和数字电子技术等硬件知识。了解处理器体系结构。从个人整体发展来说，如果想创业，做自己的产品，嵌入式软件开发可以开发出自己专利产品。

从我的角度来看，在物联网，人工智能的冲击下，嵌入式的前景非常看好的。无论是物联网，还是AI，都离不开一个关键点：这就是数据。数据对于人工智能的重要性不言而喻了，因此若要使AI引擎变得更聪明、更强大。这就需要的是硬件不断进行数据采集，AI可以处理数据和从硬件中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高，所以三者相辅相成，物联网和AI的发展离不开嵌入式，反而会成就嵌入式的发展。