1. 驱动开发（硬件接口层）
核心能力：
（1）掌握外设协议：I²C/SPI/UART/CAN/USB
（2）时钟树配置（如STM32的PLL分频）
（3）中断管理（NVIC优先级）
（4）低功耗模式实现（Stop/Standby模式）
典型场景：SPI驱动OLED示例（寄存器级操作）
进阶方向：
（1）Linux内核驱动开发（字符设备/Platform驱动）
（2）RTOS设备驱动框架设计（如FreeRTOS+IO）

2. 算法开发（实时计算核心）
关键技术：
（1）信号处理：FFT/滤波器设计（IIR/FIR）
（2）控制算法：PID/模糊控制/状态观测器
（3）机器学习：TinyML部署（TensorFlow Lite Micro）
（4）性能优化技巧：
1）ARM CMSIS-DSP库加速（SIMD指令）
2）定点数优化（Q格式） 

案例：电机FOC算法伪代码

3. 网络开发（设备互联）
协议栈分层：

层级       协议举例
物理层    LoRa/NB-IoT/以太网PHY
传输层    MQTT/CoAP/HTTP3
安全层    DTLS/TLS/PSK
典型方案：
（1）低功耗广域网：LoRaWAN+ChirpStack服务器
（2）实时控制：EtherCAT+IgH主站
（3）云连接：ESP32+阿里云IoT SDK

4. 视觉开发（边缘智能）
技术栈：

（1）硬件平台：OpenMV/Himax WE1/瑞芯微RV1109

（2）算法库：OpenCV for Embedded/OpenVINO

（3）框架：TFLite/ONNX Runtime

典型应用：OpenMV人脸检测示例

行业需求热度对比（2023年市场数据）
方向    岗位需求        平均薪资（年）    技术壁垒
驱动    ★★★☆       18-25万                  硬件知识
算法    ★★★★       25-40万                  数学基础
网络    ★★★★☆    20-30万                 协议深度
视觉    ★★★★★    30-50万                  跨领域能力
数据来源：拉勾网/智联招聘嵌入式岗位统计（2023Q3）

如何选择方向？
1. 驱动方向 → 适合硬件功底扎实者
学习路径：
STM32 HAL → Linux字符设备驱动 → 设备树(DTS) → 芯片启动流程（BootROM）

突破点：

参与开源硬件项目（如Arduino核心库开发）

研究RT-Thread驱动框架

2. 算法方向 → 适合数学/控制背景者
关键突破：

实现卡尔曼滤波器（从一维到多维）

部署YOLO Nano到STM32H7（模型量化）

工具链：
MATLAB → C代码生成 → CMSIS-DSP优化

3. 网络方向 → 适合通信/计算机背景
高阶能力：

自研轻量级协议栈（如基于状态机的Modbus替代方案）

WireShark抓包分析协议漏洞

实战项目：
搭建工业物联网关（MQTT+OPC UA+TSN）

4. 视觉方向 → 适合AI/图像处理背景
能力跃迁：

模型剪枝（将ResNet18压缩到<100KB）

NPU指令集优化（如寒武纪MLU加速）

硬件选择：

低成本：Kendryte K210

高性能：NVIDIA Jetson Orin

未来融合趋势
算法+驱动

例：无感FOC电机驱动（高频注入算法+PWM死区补偿）

视觉+网络

例：智能摄像头（H.265编码+RTMP推流）

网络+算法

例：分布式传感器协同定位（LoRa组网+TOF算法）

建议：从电机控制算法切入，逐步向驱动层（优化编码器接口）和网络层（添加WiFi遥测）扩展，形成技术纵深。这种复合能力正是企业急需的！