关于我
林韶辉。做嵌入式与端侧 AI——把模型落到真实硬件上，并且让它稳定跑起来。
我在这套系统里做什么
这三个项目是我独立完成的（体征监测是团队项目，我在那页说清了我负责哪部分）。 需要说明的是：AI 帮我写代码、编译这些执行动作，但不是 AI 替我决定了这四件事——
- 架构成什么样：为什么用雷达 + 视觉两级、为什么该用规则的地方不用模型
- 硬件怎么接：引脚避让、供电设计、器件时序怎么对齐
- 问题怎么定位：无日志复位、固定步长乱码这类"症状会伪装"的问题怎么找到根因
- 最终怎么验收：什么算做完、什么算没做完、哪些数字没测过就不能说
三条我坚持的工程判断
- 该用规则的地方不用模型 —— 跌倒判定的初筛是雷达规则状态机，不是神经网络。
- 无日志复位先怀疑硬件 —— 软件排查走完就换对照实验，别在错误方向上深挖。
- 没做完的不写成做完了 —— 未测量的指标主动列出，未验证的版本明确标注， 未修的问题写进公开文档。
经历与技能
技术方向
- 端侧 AI 部署：TFLite Micro / INT8 量化 / 算子注册 / Tensor Arena 规划
- 嵌入式系统：ESP-IDF / FreeRTOS / I2S / UART / MQTT / OTA 双分区
- 硬件与板级：原理图与 PCB、打样、板级调试、供电与信号问题定位
- AI 工程化：MCP 工具链、多智能体协作流程、可审计与可回滚设计
- IoT 平台：涂鸦 MCU SDK / 配网策略 / DP 定义与产品化
竞赛与认证
- 2026 全国大学生电子设计竞赛 省级二等奖（A 类赛事）
- 大唐杯 5G 技术大赛 省级三等奖
- 蓝桥杯 EDA 设计与开发 省级三等奖
- PCB 初级工程师
- 智能汽车竞赛室外赛已报名（省赛 11 月）
另有嵌入式 Linux 实训经历：交叉编译、FrameBuffer + mmap 显示、input 触摸、ALSA 音频、 TCP Socket、语音识别与 LLM HTTP 调用全链路。
联系我
这个站本身
站点是手写的静态页面，零框架、零构建链——因为服务器上已经有 7 个服务在跑， 没必要为几页内容再引入一套 Node 工具链。
活体演示那一页的数据，是我这套系统真实运行数据的脱敏快照， 不是截图。采集脚本只调只读接口、不做任何写操作，并且做了两层脱敏（去凭据 / 去设备标识）。