嵌入式开发 MCU
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嵌入式開發(fā)是一個低調(diào)的領域。相比Web開發(fā)和企業(yè)級開發(fā)，嵌入式開發(fā)這一領域似乎很少在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)出聲音。隨著智能設備的興起，智能手環(huán)、手表、眼鏡、燈泡等產(chǎn)品成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的下一個目標，而物聯(lián)網(wǎng)這一概念再次復蘇，嵌入式開發(fā)開始引起很多互聯(lián)網(wǎng)工程師的關注。
那么，現(xiàn)在的嵌入式開發(fā)是怎樣的？相比十年前、二十年前有什么發(fā)展？“物聯(lián)網(wǎng)”這一大概念下，應用開發(fā)者應從何切入？本次訪談，我們邀請到一位不那么低調(diào)的嵌入式開發(fā)者，來跟我們分享他對這些問題的看法。
嘉賓簡介
羅未（Noel），豌豆機器小組（WRTnode machine team）發(fā)起人，致力于整合機械設計、嵌入式Linux開發(fā)、計算機視覺、機器學習方向，以開源的理念制造智能交互機器，希望為開源社區(qū)和大眾市場帶來 各種伴隨人類卻又獨立于人類的機器。個人出身于行業(yè)軟件領域，3年前轉入硬件方向，經(jīng)歷過智能家居和路由器行業(yè)，現(xiàn)希望做一些讓未來更近的事情。
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羅未是2014年全球架構師峰會（ArchSummit）的聯(lián)席主席之一。有關他的更多介紹可參考技術人攻略對他的訪談：開放制造的機器之心。
以下內(nèi)容根據(jù)InfoQ中文站編輯跟羅未的溝通整理而成。
嵌入式操作系統(tǒng)現(xiàn)狀
目前嵌入式設備主要分為兩大類：MCU設備和帶MMU的CPU設備。
MCU（Micro Computing Unit），也就是我們常說的單片機，其特點是Micro：主頻大概在幾十MHz，內(nèi)存在幾KB，F(xiàn)lash非易失存儲也是幾十KB，資源小，價格便宜。 單片機這個領域從80年代、90年代開始就一直有人玩，像是玩具、鬧鐘、計算器、電子表、工業(yè)控制等很多領域都有用到，應用廣泛。單片機程序的特點是邏輯 簡單、實時性強沒有等待，不像Linux那樣會存在資源被其他程序占用的情況。
早期單片機程序一般都是裸寫C代碼的方式，用一個大循環(huán)把所有事情搞定，所有的底層功能——如資源分配、進程調(diào)度、DNS查詢、域名轉換等，都要手寫實現(xiàn)。前幾年開始有一些基于MCU的操作系統(tǒng)，比如μC/OS、RT-Thread等，單片機有了操作系統(tǒng)就相當于資源分配、進程調(diào)度等工作不用手寫了，可以交給系統(tǒng)去管理，程序員不用去管任務間協(xié)調(diào)的問題。這可以看作是第二代單片機開發(fā)環(huán)境。
近幾年有一些新的單片機操作系統(tǒng)，比如Contiki，這套系統(tǒng)的特點是把互聯(lián)網(wǎng)特征作為基礎的構建。這套系統(tǒng)很牛，用10KB以內(nèi)的內(nèi)核就提供了對HTTP、TCP/IP等協(xié)議的支持，讓單片機上來就可以聯(lián)網(wǎng)，讓單片機開發(fā)者繞過了每次都要裸寫這些基本功能的痛苦。
現(xiàn)在的單片機有些很神奇的應用，比如圖像識別、語音識別，可以做到在視頻上識別色塊的程度。但是，單片機如果又要做圖像識別又要上網(wǎng)，就會非常吃力，畢竟資源十分有限，需要有很高的開發(fā)能力把它們協(xié)調(diào)好，這種情況下就不能用操作系統(tǒng)了。
以上是單片機的情況。另外一種是更大一些的，就是自帶MMU（Memory Management Unit，內(nèi)存管理單元）的設備。這種設備的主頻一般在幾百MHz以上，內(nèi)存在幾十MB以上，早些年的智能手機就差不多是這個配置，跟十幾年前的PC機配 置差不多，所以安裝運行Linux系統(tǒng)是沒有問題的。這類設備其實也做了十多年了，現(xiàn)在用的比較多的架構有兩個：ARM和MIPS，都是商業(yè)的，現(xiàn)在新的 硬件基本上都是這兩種架構。
有很多發(fā)行版都專門為ARM做過安裝包，比如流行的Ubuntu和Debian。無論是ARM還是MIPS，因為有了系統(tǒng)，開發(fā)起來要比在單片機上 舒服多了，但也仍然有一個很麻煩的地方，那就是要做交叉編譯。開發(fā)者一般都是在自己電腦上——大部分是x86架構——完成開發(fā)的，因此要用x86上的 ARM編譯器交叉編譯出ARM的二進制文件，用MIPS編譯器交叉編譯出MIPS的二進制文件，才能在設備上運行，這為調(diào)試帶來了不小的麻煩。為什么我們 這個圈子門檻比較高，就是因為一般都是掌握了交叉編譯的開發(fā)者才會進來玩。不過好在有一個叫做GDB（GNU Debugger）的工具可以做遠程調(diào)試，減少一些麻煩。
物聯(lián)網(wǎng)終端需要完成的工作
現(xiàn)在在有一種M2M（Machine to Machine）的思路，在終端用可以聯(lián)網(wǎng)的單片機做最簡單的事情，比如開關一個燈泡；終端直接跟家庭網(wǎng)絡的網(wǎng)關（路由器）連接，或直接跟公網(wǎng)的云端連接，由云端做更復雜的計算和處理。
這種思路可以解決一部分問題，但是我覺得還不夠。終端需要做更多的事情。
我認為終端需要是智能的，它們需要達到“機器人”的層面。現(xiàn)在我們說的機器人跟以前大家理解的那種人型機器人不同，現(xiàn)在所說的機器人是一種復雜控制系統(tǒng)，是軟件，可以跑在各種各樣不同姿態(tài)的設備上。機器人需要完成三項工作：
感知：從傳感器采集數(shù)據(jù)
交互：網(wǎng)絡傳輸（如HTTP、TCP/IP）和物理控制
智能：如圖像識別、語音語義的理解、智能規(guī)劃，需要抽象成智能的算法
現(xiàn)在的機器還處于太過依附于人類的狀態(tài)，需要人告訴他要做什么。我覺得未來的機器應該自己知道要做什么事情。現(xiàn)在的人工智能、知識圖譜的建立就是奔 著這個方向去的，比如Google工程師訓練機器，讓機器在Youtube的視頻里認識貓，這個涉及到一個很大的知識庫和訓練過程，需要云端的協(xié)助。但最 終訓練出來之后，其實貓的圖像識別特征數(shù)據(jù)是很小的，可以放在終端的機器人里，他們自己就會認識貓了。這就好像嬰兒的學習過程一樣。
但是跟嬰兒不同的是，機器天生是執(zhí)行器。所以結合認知能力，讓機器認識貓了之后，加上執(zhí)行，是不是可以讓機器自動的去抓貓或者逗貓玩？機器認識電梯 之后，是不是能夠自己去按電梯？機器認識無線充電站后，是不是能夠自己跑到無線充電站上面蹲著充電？隨著知識圖譜的建模完善，事物和事物之間的聯(lián)系能夠被 機器理解，機器人會變得越來越強大，越來越重要。
其實現(xiàn)在語音語義的知識圖譜建設已經(jīng)相對完善了，機器已經(jīng)能夠理解一些上下文之間的關系，比如你說到吃蘋果，他就知道你說的是什么意思。我們現(xiàn)在在語音語義+網(wǎng)絡這塊直接使用了訊飛的服務，我們把工具鏈給他，他們幫我們生成了一個二進制包給我們，就很方便了。
技術上的挑戰(zhàn)
上述這些工作當中，有些單片機可以完成的很好，有些不能。單片機可以采集一些簡單的數(shù)據(jù)如位置、高度、重力加速度、四軸姿態(tài)、溫度、濕度等，進來都 是數(shù)字，只需要做AD轉換。比較復雜的數(shù)據(jù)如聲音、圖像，單片機處理起來就比較困難，一般我們通過Linux的USB驅動來跑，需要MMU的芯片。但是單 片機有一個特征是Linux無法滿足的，就是實時性。很多物理控制對實時性的要求很高，比如四軸飛機的控制，嚴格要求50Hz的控制頻率，即一秒進行50 次計算來決定下一幀的動作，如果稍微有點資源搶占造成延遲，飛機就掉下來了。
為了同時達成實時計算+復雜性這兩個目的，我們只好把兩個芯片加在一起。但是兩個芯片在一起，就成了一個分布式系統(tǒng)，有芯片級的通信問題，同時開發(fā) 者還需要寫兩套代碼，又要寫單片機的交叉編譯，又要做Linux開發(fā)，各種調(diào)試和測試的困難。Arduino現(xiàn)在已經(jīng)有一套挺完善的思路：首先它的傳感 器、控制器的庫都很全，然后它做了一個ArduinoYUN的板子，就是一個OpenWRT（一個超級精簡的Linux發(fā)行版）+單片機的雙芯片板子，然后它有一個萬用固件——一個支持firmata協(xié)議的 庫，算是一個翻譯，只要符合這個協(xié)議就可以從Linux控制Arduino，算是一種思路。但是我覺得這個思路有兩個問題：第一，ArduinoYUN的 思路是以MCU開發(fā)為主，把OpenWRT當做單片機的透傳模塊，為單片機提供網(wǎng)絡服務。放著強大的芯片在一邊，用小小的單片機跑主程序，感覺未免太浪 費。第二，firmata協(xié)議雖然簡化了控制，但是又影響了實時性，在實時性要求較高的時候（比如四軸飛機），這種思路又無法滿足需求了。
現(xiàn)在一些芯片公司已經(jīng)開始意識到這個問題，開始考慮如何把兩者封裝成一個芯片，來滿足實時性+復雜性的結合。我認為封裝后應該要以Linux為主要的開發(fā)平臺和軟件運行平臺，以MCU作為輔助以滿足實時性需求。
所以，實時性+復雜性的結合是第一個挑戰(zhàn)。第二個挑戰(zhàn)是復雜運算的加速，比如H.264/H.265的視頻壓縮、圖像識別的硬件加速，要不要放在機 器人的芯片里？我覺得是需要的，但是不需要手機那么強的GPU，有一個視頻壓縮的芯片放在里面就可以。終端如果能做視頻壓縮，多半也能做圖像識別，那么終 端機器人可以做的事情就更多。
第三個挑戰(zhàn)是針對Linux內(nèi)核本身的，就是在這種級別的計算平臺上如何進行更合理的裁剪、做更合理的算法策略、執(zhí)行策略。OpenWRT的開發(fā)版 現(xiàn)在我們做到64MB的運行時內(nèi)存占用，而一般的路由器芯片都是16MB、32MB。其實內(nèi)存的空間占用倒不是大問題，因為現(xiàn)在內(nèi)存很便宜，就算用到 128MB、256MB也沒什么，但是關鍵在于時間片的占用。所謂省資源其實就是兩個意思：少占地兒+少占時間，這樣才能低延遲。所以Linux內(nèi)核如何 解決這個問題，也是一個比較大的挑戰(zhàn)。
這三個點可能是未來幾年這個產(chǎn)業(yè)很多人的努力方向。
總結
相比十年前裸寫C代碼的場景，現(xiàn)在我們有圖形化的界面，有RESTful API，嵌入式開發(fā)的難度可以說已經(jīng)大大降低了。雖然有上面提到的基礎設施與開發(fā)工具的挑戰(zhàn)，但我認為用不了幾年時間也都能解決。網(wǎng)絡連接現(xiàn)在已經(jīng)基本不 是問題，3G、4G、Wifi已經(jīng)足以支撐大部分智能設備的應用場景。
但是，僅僅有這些，到“智能的物聯(lián)網(wǎng)”有很大的距離。機器需要學習更多、建立更多的知識圖譜，才能變得更加強大。現(xiàn)在云端還沒有太多現(xiàn)成可用的知識 圖譜，但我們?nèi)匀豢梢韵葟暮唵蔚氖虑樽銎穑热缱寵C器人掃地，讓機器人把空瓶子扔進垃圾桶，一點一點的改進它們。也希望有更多的開發(fā)者能夠加入這一進程， 讓我們的世界變得更加完整。
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總結
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