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AI + 硬件开发:开源 IDE,支持 100 多种开发板,快速开发硬件项目

还记得当年点亮的第一颗 LED 灯吗,话说你是什么时候点亮的?用的 51 单片机,还是 ARM 开发板?还是Arduino 开源硬件板?如果你搞过嵌入式硬件开发,下面这些场景你一定不陌生:

  • Arduino IDE 里装了个新库,结果把另一个项目的编译搞崩了;

  • ESP32 第一次编译,进度条能让你去泡杯茶回来还没跑完;

  • 想用某个冷门传感器,翻遍全网也没找到对应的图形化积木库;

  • 编译报错一长串英文,Google 半天才发现是引脚定义写错了。

这些"老大难"问题,最近被一个叫aily Blockly的开源项目盯上了。它的定位很直接:AI 原生的硬件开发 IDE,目标是让 AI 深度参与到硬件开发的每一个环节,而不是简单加个聊天窗口。

先上一下效果,小编使用aily Blockly,在Arduino UNO 4 WiFi 板上面搞了几个 LED 动态动画,以前还是需要自己计算所有的 16 进制,现在直接可以可视化编程,想让那个 LED 亮,直接点亮就行,代码会自动生成。

当然程序也预设了很多图形,可以直接使用。

点击代码,可以看到生成的代码,直接编辑下载,或者直接编译上传到Arduino开发板,代码直接运行。看效果!

一、它是什么

aily Blockly 是aily Project旗下的图形化硬件开发环境,基于 Electron + Angular 搭建,核心是把 Blockly 可视化编程和大模型能力揉在了一起。项目在 GitHub 上开源(GPL-3.0 协议),目前已经拿下2.1k Star,处于 Alpha 测试阶段。

它不绑定任何特定的开发板或套件,而是一个真正通用的硬件开发平台:目前已支持100+ 开发板/芯片(Arduino、ESP32、STM32、RP2040、Nrf5x 等主流型号都在列),内置400+ 预设库,并且还在持续扩展。

二、AI 到底帮你做了什么

跟很多"套壳 AI 助手"的工具不同,aily Blockly 把 AI 塞进了开发流程的每一个关键节点:

1. 项目自动生成你只需要用大白话描述需求,比如"做一个基于 ESP32 的温湿度监测器,用 DHT11 传感器,数据显示在 OLED 屏幕上",AI 就会自动分析需求、推荐开发板和模块,生成项目架构图和引脚接线图,直接把工程搭好。

2. AI 代码生成根据你的需求,AI 会自主规划任务、理解项目依赖和库的用法,然后写出可以直接跑起来的代码。Arduino 代码直接可以编辑,烧录到Arduino开发板上面。开发驱动省时省力。

3. AI 库转换——理论上"无限扩库"这是比较有意思的一个功能。如果你想用某个 Arduino 原生 C/C++ 库,但 aily Blockly 上还没有对应的图形化积木块,直接把库丢给 AI,它会自动分析头文件,生成对应的 Blockly 积木库,保存后就能像内置库一样直接拖拽使用。这意味着它的库生态理论上是可以无限扩展的。

4. 连线图生成不知道模块怎么接线?AI 可以根据你的需求和代码反推生成接线图;反过来,你也可以先把线接好,让 AI 帮你生成对应代码。

5. 自动调试编译报错、日志看不懂?交给 AI 读取报错信息,定位问题并给出修复建议。

6. AI 开发板配置生成(完善中) 以后添加新开发板,不用再手写配置文件,只要把开发板的说明文档(md 格式)丢给 AI,它就能自动分析生成配置。目前已支持 ESP32、AVR、Renesas、RP2040、STM32 内核的开发板。

三、工程化管理:解决"依赖地狱"

除了 AI,aily Blockly 还引入了一个前端开发领域很常见但嵌入式圈子里少见的思路——用 npm 做工程化管理

每个项目独立管理自己的开发板包(Core)和库(Library)版本,项目之间互不影响。这直接解决了传统 Arduino IDE 的经典痛点:换个项目、升个库,结果把之前能跑的项目搞挂了。现在你可以在不同项目里用不同版本的 ESP32 核心或传感器库,谁也不影响谁。

四、编译慢?"闪电编译"了解一下

ESP32 这类芯片首次编译动辄十几分钟到一小时,进度条能磨掉不少创作热情。aily Blockly 的闪电编译功能通过端云协同和缓存,把编译时间大幅压缩——官方给出的目标是把原本 1 小时的编译工作缩短到 1 分钟量级(目前一期功能已上线,二期正在推进)。

五、适合谁用

根据目前的功能定位,几类人会比较有感:

  • 创客/爱好者

    :不用死磕 C 语言语法和环境配置,靠拖积木 + 自然语言描述就能把想法变成能跑的硬件项目;

  • 教育场景

    :物联网、STEM 相关课程中,学生不再被编译报错和环境不一致劝退,能把精力放在硬件逻辑本身;

  • 硬件工程师做原型验证

    :新想法想快速出个 Demo,AI 生成项目骨架 + 代码框架,可以直接交给软件工程师深度开发,省掉大量前期沟通成本;

  • 平台迁移

    :项目要从 Arduino Uno 升级到 RP2040 之类更强的芯片,AI 能协助适配 SDK 和引脚映射,减少手动逐行移植的工作量。

需要提个醒:项目目前还处于Alpha 阶段,官方也明确说明不建议用于量产设备的固件开发,但用来做原型验证和教学已经完全没问题。

六、怎么获取

  • GitHub 开源仓库:github/ailyProject/aily-blockly

  • 官网 & 文档:aily.pro

项目基于 GPL-3.0 协议开源,代码、开发板配置、Block 库都是分仓库维护的,感兴趣的话可以直接去看源码,或者下载预编译安装包体验。

写在最后:这两年"AI + 硬件"的组合已经不是新鲜话题,但大多数工具还停留在"AI 帮你写一段代码片段"的阶段。aily Blockly 的思路是把 AI 真正嵌入从需求分析、选型、接线、编码到调试的完整链路,再叠加前端圈成熟的工程化管理经验,算是一次挺扎实的尝试。虽然目前还是 Alpha 版本,稳定性和功能完整度都有待打磨,但对于经常被环境配置和编译等待折磨的硬件开发者来说,这条路子值得关注。

更多transformer,VIT,swin tranformer 参考头条号:人工智能研究所 v号:人工智能研究Suo, 启示AI科技

动画详解transformer 在线视频教程

http://www.jsqmd.com/news/1199263/

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