核心目标：瞄准嵌入式行业前沿，掌握RISC-V 架构开发（替代 ARM 的开源架构，物联网 / 工业设备新趋势）+ 轻量级 AI 模型部署（TensorFlow Lite Micro），实战 “智能异常检测终端”—— 在 RISC-V 开发板上实现 “传感器数据采集→本地 AI 推理（异常识别）→ 报警响应→ 云端上报”，完成从 “传统嵌入式” 到 “AIoT 智能终端” 的能力跃迁，适配行业对 “开源架构 + 本地智能” 的需求。

一、核心定位：为什么学 RISC-V + 轻量级 AI？

1. RISC-V 趋势：开源免费（无 ARM 授权费）、架构精简（指令集简洁，功耗更低）、灵活可扩展（支持定制化指令），已成为物联网、工业控制、可穿戴设备的主流选择，很多厂商（如华为、阿里）已推出 RISC-V 芯片，掌握 RISC-V 是嵌入式工程师的 “未来竞争力”；
2. 轻量级 AI 需求：传统边缘计算仅做数据滤波 / 阈值判断，AI 推理能实现更智能的异常识别（如温湿度渐变异常、环境突变模式识别），且无需依赖云平台，响应更快、隐私性更强。

二、RISC-V 架构开发入门（50 分钟）

1. RISC-V 与 ARM（Cortex-M）核心差异

对比维度	RISC-V（以 RV32IMC 为例）	ARM Cortex-M（如 M3/M4）
架构性质	开源免费，无授权限制	闭源授权，需支付版权费
指令集	精简（基础指令仅 40 + 条），支持扩展（I = 整数、M = 乘法除法、C = 压缩指令）	指令集复杂（数百条），功能集成度高
功耗与性能	同等工艺下功耗更低，轻量级场景性能相当	中高端场景（如 M7/M8）性能更强
开发工具	支持 GCC、LLVM 编译器，QEMU 仿真，开源 IDE（VS Code+PlatformIO）	依赖 Keil、CubeIDE，工具生态成熟
应用场景	物联网传感器、低功耗设备、工业控制终端	全场景覆盖（消费级、工业级、汽车级）

2. 实操：RISC-V 开发环境搭建（以 RV32IMC 内核的 GD32VF103 开发板为例）

GD32VF103 是兆易创新推出的 RISC-V 开发板，引脚兼容 STM32F103，学习成本低，适合入门：

（1）开发环境配置

1. 安装编译器：下载 RISC-V GCC 编译器（https://github.com/riscv-collab/riscv-gnu-toolchain），配置环境变量；
2. 安装 IDE：使用 VS Code + PlatformIO 插件，新建项目时选择 “GigaDevice GD32VF103CBT6”；
3. 安装调试工具：使用 OpenOCD（开源调试器），配置platformio.ini文件：

ini

[env:gd32vf103cbt6]
platform = gd32v
board = gd32vf103cbt6
framework = cmsis
toolchain = gcc-riscv64
debug_tool = openocd
debug_server =
  openocd
  -f
  interface/jlink.cfg
  -f
  target/gd32vf103.cfg

（2）RISC-V 基础程序开发（LED 闪烁 + FreeRTOS 移植）

RISC-V 的 GPIO、中断、时钟配置逻辑与 STM32 类似，核心差异在寄存器定义和编译器语法：

c

// main.c（RISC-V LED闪烁）
#include "gd32vf103.h"
#include "FreeRTOS.h"
#include "task.h"

// 初始化PC13为输出（LED引脚）
void gpio_init() {
  rcu_periph_clock_enable(RCU_GPIOC);  // 使能GPIOC时钟
  gpio_init_struct_t gpio_init_struct;
  gpio_init_struct.gpio_pin = GPIO_PIN_13;
  gpio_init_struct.gpio_mode = GPIO_MODE_OUT_PP;
  gpio_init_struct.gpio_speed = GPIO_SPEED_50MHZ;
  gpio_init(GPIOC, &gpio_init_struct);
  gpio_bit_set(GPIOC, GPIO_PIN_13);  // 初始熄灭
}

// LED闪烁任务
void led_task(void *pvParameters) {
  for(;;) {
    gpio_bit_toggle(GPIOC, GPIO_PIN_13);
    vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(500));
  }
}

int main(void) {
  gpio_init();
  xTaskCreate(led_task, "led_task", 128, NULL, 1, NULL);
  vTaskStartScheduler();
  while(1) {
    // 调度器启动失败才会执行到这里
  }
}

（3）跨架构移植：STM32→RISC-V 核心代码复用

• 复用部分：FreeRTOS 任务逻辑、业务算法（如传感器数据解析）、协议代码（Modbus/MQTT）；
• 调整部分：
  1. 硬件驱动：将 STM32 的 HAL 库接口（HAL_GPIO_WritePin）替换为 RISC-V 的驱动接口（gpio_bit_set）；
  2. 寄存器定义：STM32 的GPIOA→RISC-V 的GPIOA（引脚兼容，寄存器名类似，需参考 GD32VF103 手册）；
  3. 编译器适配：删除 ARM 特有指令（如__set_MSP），替换为 RISC-V 对应的系统指令。

3. 开发验证

• 编译下载：通过 PlatformIO 编译代码，用 J-Link 下载到 GD32VF103 开发板；
• 现象：LED 每 500ms 闪烁一次，FreeRTOS 正常调度；
• 核心目标：掌握 RISC-V 的开发流程，理解与 ARM 的差异，实现核心代码复用。

三、轻量级 AI 模型部署：TensorFlow Lite Micro（50 分钟）

TensorFlow Lite Micro（TFLM）是谷歌推出的轻量级 AI 框架，专为微控制器（RAM≥16KB、Flash≥128KB）设计，支持将训练好的 AI 模型量化后部署到嵌入式设备，实现本地推理。

1. 核心流程：AI 模型训练→量化→部署

步骤	核心操作	工具 / 平台
模型训练	用 Python+TensorFlow 训练简单异常检测模型（如温湿度异常识别）	电脑端 Python 环境（TensorFlow 2.x）
模型量化	将 32 位浮点模型量化为 8 位整数模型（减少内存占用，提升速度）	TensorFlow Lite Converter
模型部署	将量化后的.tflite模型嵌入嵌入式代码，调用 TFLM 接口推理	TFLM 库 + RISC-V/STM32 开发板

2. 实操：部署温湿度异常检测 AI 模型

（1）步骤 1：训练并量化 AI 模型（电脑端 Python）

目标：训练一个模型，根据近 5 次温湿度数据，识别是否为 “渐变异常”（如温度持续升高）或 “突变异常”（如湿度骤降）。

1. 准备数据集：模拟正常、渐变异常、突变异常的温湿度序列数据（各 1000 条）；
2. 构建简单神经网络：

python

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建模型（输入：5次温湿度数据→10个特征，输出：0=正常，1=渐变异常，2=突变异常）
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10,)),
    keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型（x_train为特征，y_train为标签）
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)

# 量化模型为8位整数（减少内存占用）
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()

# 保存量化后的模型
with open('anomaly_detect_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_quant_model)

（2）步骤 2：TFLM 库集成到 RISC-V 开发板

1. 下载 TFLM 源码（https://github.com/tensorflow/tflite-micro），复制tensorflow/lite/micro到 RISC-V 项目；
2. 在项目中添加模型文件：将anomaly_detect_model.tflite转换为 C 数组（用 xxd 工具：xxd -i anomaly_detect_model.tflite > model_data.h）；
3. 初始化 TFLM 并加载模型：

c

// main.c中集成TFLM
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "model_data.h"  // 模型C数组

// TFLM核心对象
tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
tflite::ErrorReporter* error_reporter = &micro_error_reporter;
const tflite::Model* model = tflite::GetModel(anomaly_detect_model_tflite);

// 分配tensor内存（根据模型需求调整大小）
constexpr int tensor_arena_size = 2048;
uint8_t tensor_arena[tensor_arena_size];

// 初始化解释器
tflite::MicroInterpreter interpreter(model, tflite::ops::micro::AllOpsResolver(), tensor_arena, tensor_arena_size, error_reporter);
interpreter.AllocateTensors();

// 获取输入输出tensor
TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);

（3）步骤 3：传感器数据 + AI 推理整合

在 FreeRTOS 任务中，采集 5 次温湿度数据，输入 AI 模型推理异常类型：

c

// AI推理任务
void ai_infer_task(void *pvParameters) {
  float temp_buf[5] = {0}, humi_buf[5] = {0};
  uint8_t buf_idx = 0;
  
  for(;;) {
    // 1. 采集温湿度数据（AHT10传感器，RISC-V驱动适配）
    float temp, humi;
    AHT10_Read(&temp, &humi);  // 适配RISC-V的AHT10驱动
    
    // 2. 填充数据缓冲区（存储近5次数据）
    temp_buf[buf_idx] = temp;
    humi_buf[buf_idx] = humi;
    buf_idx = (buf_idx + 1) % 5;
    
    // 3. 数据满5次后，执行AI推理
    if (buf_idx == 0) {
      // 构造输入特征（temp0, humi0, temp1, humi1, ..., temp4, humi4）
      for (int i=0; i<5; i++) {
        input->data.f[i*2] = temp_buf[i];
        input->data.f[i*2+1] = humi_buf[i];
      }
      
      // 执行推理
      TfLiteStatus status = interpreter.Invoke();
      if (status != kTfLiteOk) {
        error_reporter->Report("推理失败！");
        continue;
      }
      
      // 解析输出（0=正常，1=渐变异常，2=突变异常）
      int anomaly_type = 0;
      float max_prob = 0;
      for (int i=0; i<3; i++) {
        if (output->data.f[i] > max_prob) {
          max_prob = output->data.f[i];
          anomaly_type = i;
        }
      }
      
      // 4. 异常处理（报警+上报）
      if (anomaly_type != 0) {
        gpio_bit_reset(GPIOC, GPIO_PIN_13);  // LED报警
        MQTT_Publish_Anomaly(anomaly_type, temp, humi);  // 上报云端
      } else {
        gpio_bit_set(GPIOC, GPIO_PIN_13);  // 正常
      }
    }
    
    vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000));
  }
}

四、实战项目：RISC-V 智能异常检测终端（50 分钟）

整合 RISC-V 开发、TFLM AI 部署、传感器采集、云平台对接，实现完整产品级功能：

1. 硬件清单

• 主控：GD32VF103CBT6（RISC-V 内核，兼容 STM32F103）；
• 传感器：AHT10（温湿度）；
• 通信：ESP8266（WiFi 上传阿里云）；
• 外设：LED（报警）、蜂鸣器（异常提示）；
• 电源：5V USB 供电 / 3.7V 锂电池供电。

2. 软件架构（FreeRTOS 多任务）

任务名称	优先级	核心功能	依赖技术
传感器采集任务	3	AHT10 数据采集 + 数据缓存（近 5 次）	RISC-V I2C 驱动、AHT10 驱动
AI 推理任务	4（最高）	加载 TFLM 模型→输入数据→推理异常类型	TensorFlow Lite Micro
云上传任务	2	异常信息 + 实时数据通过 MQTT 上传阿里云	ESP8266 AT 指令、MQTT 协议
报警控制任务	3	根据 AI 推理结果，控制 LED + 蜂鸣器报警	RISC-V GPIO 驱动
系统管理任务	1	看门狗喂狗、低功耗控制、故障检测	RISC-V IWDG 驱动、低功耗配置

3. 核心验证点

• 正常场景：温湿度稳定，AI 推理结果为 “正常”，LED 熄灭，每 5 秒上传一次数据；
• 渐变异常：缓慢升高温度（如用手持续捂住 AHT10），AI 识别为 “渐变异常”，LED 亮 + 蜂鸣器响，立即上报云端；
• 突变异常：快速改变环境（如对着传感器吹气），AI 识别为 “突变异常”，触发报警并上报；
• 跨架构适配：将代码移植到 STM32F407（ARM），仅需修改硬件驱动和 TFLM 编译配置，核心逻辑无需改动。

五、第二十一天必掌握的 3 个核心点

1. RISC-V 开发能力：会搭建 RISC-V 开发环境，实现基础外设驱动和 FreeRTOS 移植，能完成 ARM→RISC-V 的跨架构代码复用；
2. 轻量级 AI 部署流程：掌握 “模型训练→量化→TFLM 集成→本地推理” 的完整流程，能在嵌入式设备上部署简单 AI 模型；
3. AIoT 整合思维：能将传感器采集、RISC-V 硬件、FreeRTOS、AI 推理、云平台对接整合为完整智能终端，解决实际场景的智能识别需求。

总结

第 21 天聚焦 “开源架构 + 本地智能” 的行业前沿，RISC-V 解决了 ARM 的授权限制和成本问题，轻量级 AI 让嵌入式设备从 “被动响应” 升级为 “主动智能识别”，两者结合是未来 AIoT 设备的核心技术栈。