前言
前段时间申请了CSK6视觉AI开发套件，心想MCU算力有限不太可能搞定视觉任务，经过简单的试用发现效果很不错，不得不感叹现在芯片发展太快啦。
下面请诸位跟着我的步伐一块儿体验一下吧！
环境搭建
嵌入式的环境配置一直是个“玄学”问题，官方开发了lisa环境十分友好，一键安装十分省心。
官方推荐Ubuntu，使用Arch Linux需要使用离线包，并自行安装snap、小小配置一下环境：
sudo pacman -S snapd
sudo ln -s /var/lib/snapd/snap /snap就可以正常安装官方的snap包了。
AI视觉功能试用
将官方提供的视觉Demo编译烧写不多赘述，不得不说使用lisa体验十分丝滑，给官方点一个大大的赞。
要提醒各位的是使用webusb功能记得将usb连接到CSK6 USB，而不是烧写口，我在这里卡了一会儿才发现是自己疏忽了～
通过webusb功能连接后，打开提供的工具就可以在浏览器中看到摄像头实时画面了，很意外，帧数能到15fps左右，完全可用呀！
接着翻翻看代码，虽然我没有系统搞过嵌入式，但C语言还是略知一二的，可以看到代码十分清晰：
做业务自然关心识别结果好不好拿，这点完全不必担心了。
简单开发久坐提醒
逻辑很简单，当画面中识别到头肩持续t秒后，点灯提醒，人走清空计时器同时灯灭。
官方提供的代码已经完成大部分基础功能，我们只需要在里面写业务就行了。
首先我们看看核心逻辑：
为了简单起见没有使用定时器或线程实现，给各位献丑了～
同时因为开发板速度太快了（肯定是好事），我希望降低识别频率，所以在./.sdk/modules/lib/licak/modules/hsd/hsd.c中事件队列里让开发板多休息一会儿，1秒干一次活儿就够了：
最终效果就不多赘述了，本人从开箱到实现功能外加一点点调试只花了一个小时，作为开发者这个体验是十分舒适且愉快的！
建议
相信各位与我一样，很好奇CSK是如何处理模型能够性能如此优秀的？我能不能把自己的模型也落地一下呢？
目前官方还没有开源他们使用的Tinker推理框架与Linker量化框架，期待后续官方能提供更加完整的支持，方便开发者能够从模型设计开始低成本体验一把“从实验室到工业节”的完整开发流程。
结语
经过简单上手体验，我发现聆思不仅仅给开发者带来了性能足够的产品，配套开发环境、文档都很齐全，官方案例清晰易理解，二开也很方便，即使开发者没有嵌入式开发经验也能快速上手（是我本人没错辣哈哈）。选开发板自然要选省心的，推荐各位关注一波后续活动，或者淘宝店买一个回来耍耍～
