基恩士凉经

个人观点(抛砖引玉)先说一下观点，嵌入式只是技术方向。工业4.0和智能ai时代，嵌入式肯定算是风口。但是也有问题部分技术过于陈旧。 软件设计无限重复造轮子。和互联网比，相对没那么卷，因为这个行业变化缓慢。技术门槛会比互联网更高（因为不同于调api的前后端，嵌入式必须要造轮子，定制轮子）上限也许目前没有互联网高，但是逐步互联网浪潮褪去我认为是差距不大的。个人行业理解再说一下行业。相同技术行业差距巨大。楼主从事过机顶盒（夕阳行业）监控（海康大华华为卷到烂，护城河在政府关系）物联网（热钱很多，但是至今未落地）汽车电子（目前相对比较好的嵌入式发展方向）医疗器械（有不少前同事做这个行业，本人不是太了解，...

boss投了上千份有两三个面试吧，想做机器人相关或嵌入式相关的，但是确实没做过啥相关的项目，怎么改改简历，或者咱们自己做项目啊，大家帮我出出主意

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...