北京这边的嵌入式培训多少钱？嵌入式培训费用是多少？

15w-2w区间左右
嵌入式学习是以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。由于嵌入式系统通常具有低功耗、体积小、集成度高等等特点，嵌入式系统在我们日常生活中形成了非常大的应用领域。
嵌入式要学什么：
1嵌入式学习之基础篇阶段：
这部分内容主要是能够看得懂硬件工作原理，特别是 *** 作系统级软件，这部分内容主要有C语言基础，嵌入式Linux *** 作系统使用，嵌入式LinuxC语言高级编程，数据结构以及经典算法，java语言基础，java语言高级编程等内容，这些科目内容众多，但相对来讲都是一些比较简单的基础，容易掌握。
2嵌入式学习之linux学习阶段：
这部分内容能够更好地深入掌握Linux系统，主要内容包括嵌入式Linux文件I/O，嵌入式Linux库的制作和使用，嵌入式Linux开发程序设计，嵌入式Linux网络编程，嵌入式数据库开发，嵌入式Linux综合案例等基础相关内容。
3嵌入式学习之底层开发阶段：
嵌入式学习第三阶段需要掌握嵌入式系统及底层开发相关内容，学习内容主要包括ARM处理器编程，ARM硬件接口编程，物联网基础等ARM相关内容，此外，还包括嵌入式Linux系统移植/内核开发/驱动开发等必备内容。
4嵌入式学习之拓展与实践阶段：
拓展与实践内容主要包括便携式智能医疗系统，网络机顶盒项目，仓储物联网系统以及智能农业综合实训系统等内容，把所学内容和知识点更好地应用于实践工作中。
以上就是我总结的嵌入式要学什么，要说嵌入式进阶提升，华清远见星创客精英训练营是非常好的修炼场，有最新的项目实战和职场老鸟的带领，对未来就业很有帮助。总之，嵌入式就是要努力用心的学习，就可以学得好。

5G高带宽带来视频传输的便利，这为5G视频的爆发创造了条件。4G时代，抖音、快手等小视频应用已经广受欢迎，在5G时代，有更好的网络条件，5G视频是最被期待的5G应用之一。
去年，全球多地运营商刚开始推广5G商用时，就把5G视频作为首批重点推广应用。三大运营商联合各大媒体，在一些重大活动中开展了5G视频直播，取得了不错的效果。
今年以来，一些手机厂商也把5G视频作为新款5G手机的卖点。
日前，中兴通讯推出5G视频手机——中兴天机Axon 11。这款手机将用户最为关注的5G和视频拍摄功能作为主打卖点，其支持4K 60FPS高清视频拍摄，且拥有视频双路防抖功能，在记录细节的同时可以让动态视频拍摄效果更加清晰稳定。另外，由于这款手机中还内置了视频剪辑、拼接、变速、滤镜、特效、转场特效，甚至是视频背景音乐，可轻松拍摄出高品质的Vlog视频。
“5G高带宽支持高清视频实时刷新，高清影视等5G视频会得到快速发展。只要5G流量资费合适，这个就可以做起来。除了高清影视，虚拟VR、AR等应用也会有很大的需求，比如未来看球的话，会有很多视角，甚至可以听到裁判跟员工之间的沟通内容。”付亮说
5G游戏
5G网络的大带宽、低时延，被认为将颠覆传统游戏行业，会出现大量的云端游戏。
游戏放在云端平台处理好，玩家们无需购买昂贵的高性能设备就可以体验一些大型重度游戏。手游、PC游戏、主机游戏等游戏有望在5G时代都被云端化。
日前，百度发布基于自主研发的ARM服务器的百度“云手机”产品，让用户摆脱硬件的制约，中低端设备也能流畅运行大型游戏和应用。百度“云手机”可以覆盖云游戏、云应用、云VR和云办公等四大场景。
除了云游戏，5G时代，高速的网络可以让手游有更好的体验，手机厂商分出专攻游戏市场的5G游戏手机产品线。
日前，OPPO刚刚宣布旗下的子系列Ace独立出来，主打游戏体验的手机。新款手机 Ace2正式发布，搭载高通骁龙865 5G移动平台、配备强大图形处理能力的Adreno 650 GPU，支撑游戏在Ace2上流畅运行。
此外，vivo早就把IQOO产品线独立出来，也是主打游戏玩家市场，黑鲨、红魔都是主打游戏市场的细分品牌。
付亮也颇为看好5G游戏。他表示，未来5G可以支持实时网络游戏，玩家们会有更好的体验。“实时游戏需要运营商、终端厂商以及游戏厂商一起来配合对游戏体系进行重新设计。”
当然，就像3G/4G时代很多应用都不是业界事先预测出来的一样，5G时代也可能出现一些超出当下预测的热门应用。
二，产业互联网重点5G应用
进入5G时代，以往以消费者业务为主的移动网络将向产业互联网转变，5G赋能千行百业，传统产业借力5G、云计算、 AI、大数据、物联网等新兴数字技术实现数字化转型。
付亮称：“把5G智能监控放在农业上就变成智慧农业。把5G远程 *** 控放在矿山了，遥控挖掘机采矿，就有了无人矿山。大的方向还是5G实时智能监控和远程 *** 作这两块跟各行各业结合形成具体的5G应用案例。”
智能制造
为了更好地迎合消费者的需求、处理各式各样的状况，制造业需要对生产流程进行更精细的控制，近年出现了柔性制造的概念。
智能制造融合了5G、云计算和AI等技术，通过更加灵活高效的生产系统，能够满足柔性制造的需求，让企业快速应对快速变化的市场。
今年2月，新冠疫情形势严峻，浪潮位于济南的服务器智能工厂因为广泛采用云、大数据、物联网、智能终端等新一代IT技术，仅用一晚时间准备，就顺利复工，恢复80%的巅峰产能。如果是传统的制造工厂，要在一天之内复工生产，几乎不可能。
在人员很难到位的情况下，大量使用智能化、自动化技术设备替代人力，将用工数量减少了50%以上，生产效率至少提高25-3倍，对这次浪潮的复产复工起到了决定性的作用。
联想位于合肥的全球最大的笔记本电脑制造厂通过物联网技术，实现了生产关键环节的数字采集，依托智能排产系统和原材料管理系统，2000多种零部件能够在15小时内配齐，全面支撑了80%产品的高效个性化定制生产。凭借大数据分析和人工智能技术，摄像头、传感器和现场生产系统协同作业，能够进行产品的全表面检测，把产品的出货终检不良率控制在业界领先的万分之八以内，显著提升了质量。通过各个环节的智能化变革，不到一秒钟就有一台笔记本电脑从这个工厂下线，按时交付达成率比业界快15%，大大实现了增效。
工业互联网
工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。
以中国电信联合中建科工集团打造的钢构行业产线升级项目为例，该项目基于中国电信5G+翼联工业互联网平台，通过对设备数据采集以及与多个业务系统集成，打通设计、生产、安装等各环节数据，实现对钢结构全生命周期的信息化管控，完成了基于工业互联网平台的行业应用开发与大数据的分析应用，满足钢结构行业成本分析、工艺优化等多个业务场景的需求。
付亮认为，智能制造和工业互联网等都属于工厂自动化的延申，现在已经有很多厂商自建5G专网来构建自己的自动化方案。“专网稳定可控，对网络要求比较高的企业可能会考虑专网。”

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长33‰和18‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到339万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过16万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约47美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，百度研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为74万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比127%；在用数据中心机架规模达到2658万架，同比增长287%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、百度云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，百度宣布预计到2030年百度智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。

你好，我是就职于万创四年的一名员工。因为看到了“百度网友943f60f”的回复，想就他的评论和公司的实际情况给你一些建议。正如这位网友谈到的，公司业务布局具有前瞻性的，至今也仍是很强的发展潜力。经过多轮融资和股份制改革后，如今我们已经是一家中外合资的股份企业。特别是近两年，公司进入了高速发展时期，年营收呈指数级增长。至于企业文化缺乏，管理制度的混乱等，在五年前一定也是实打实的问题。就像我进公司这四年来，目睹过因为这些而造成的困境，不过比较幸运的是，我也因为坚持，看到了这些问题一步步地得到了改善：企业文化的逐步成型，管理制度的规范化，员工关怀的建立至于办公环境，不瞒你说，即使是在今天，也还是我们茶余饭后的槽点，不过我相信，任何平台都有它的优势和局限，重点在于它能不能让你我得到历练和提升。

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