如果回到十几年前，我们一定想象不到如今嵌入式MCU/MPU已进化得如此复杂。它们不再只是单个IC，而是复杂的生态系统，包含必须协调工作的异构 内核、加速器、DSP和专用域。随着嵌入式AI的崛起，内置NPU也成了主流做法。 首先，随着芯片片上集成了越来越多功能，开发人员需要跨边界协调、跨架构调试，同时还要保障系统确定性性能，适配多内核差异化指令集、内存空间 及工具链； 其次，边缘AI/ML的发展，要求开发人员打通模型训练（PyTorch、TensorFlow等）、嵌入式部署（量化、优化、硬件映射）与代码生成的全流程，弥合数 据科学与嵌入式开发的鸿沟； 最后，安全性成为硬性要求，设计之初就要符合IEC 62443标准、欧盟网络弹性法案等规范，必须继深度集成受信任的执行环境（TEE）、安全启动、加 密信任根等功能，而不是以后添加。 这一系列变化，使得传统IDE面临着巨大的困境。 第一，当前IDE领域处于分散状态。开发人员往往需要同时操作多个供应商专属环境才能启动系统，调试DSP和MCU复杂问题可能耗费数周时间。当AI模 型无法适配资源受限的硬件时，相关工作流程便会陷入停滞。 当芯片复杂化以及嵌入式AI的崛起，随之而 ...