嵌入式IDE的未来，重新被定义

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。

当芯片复杂化以及嵌入式AI的崛起，随之而来的，是嵌入式IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）面临的巨大挑战：开发人员所依赖的工具落后于现代硬件的复杂性。

厂商也已经意识到了这个问题，为了让开发者能够充分发挥硬件的性能上限，为了让每个开发者都能拥抱嵌入式AI这一大趋势，厂商正在不断加码软件及IDE上投入的力度。

嵌入式IDE的困境

事实上，当下嵌入式开发流程正在发生巨大转变：

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。

第二，传统IDE难以满足边缘AI创新需求。极少有IDE原生兼容AI工作流程，开发人员不得不手动整合脚本与框架。

第三，安全集成薄弱。安全性、可重现性和自动化如今已成为必备需求而非可选项，安全启动和空中下载（OTA）更新被视为独立的软件开发工具包（SDK），而非核心工作流程的组成部分。若继续依赖为简单系统打造的传统IDE，边缘领域的创新步伐将会放缓。

第四，嵌入式IDE存在碎片化问题。工具链与单一供应商绑定，多核系统通常需要搭配多个IDE。

第五，开发体验的问题。一些IDE界面存在不一致性且设计过时，导致开发过程容易出错。最终造成时间浪费、重复劳动，进而阻碍创新进程。

厂商不断布局IDE

专用IDE是嵌入式IDE中一大品类，是厂商针对自己旗下产品推出的IDE。大多MCU厂商都会推出自己配套的IDE，同时不断在此基础上不断扩展工具链。这些IDE都针对自家MCU/MPU进行了全面的优化，能够发挥出硬件最大性能，也会与通用IDE如IAR、Segger进行合作，将功能全部集成到一起。

这些工具一般都是免费的，在用厂商的MCU/MPU时候一般都不用再申请License。可以说，这既算是厂商对于自己产品的一种推广，也算是一种售后。

AI无疑是MCU厂商布局的重点，这些厂商也针对这一趋势不断推出自己的IDE产品，旨在简化和加速嵌入式AI的开发。

最近，ADI公司就推出了2.0版本的CodeFusion Studio，迎接物理AI时刻。该工具引入了先进的硬件抽象、无缝AI集成和强大的自动化工具，以简化ADI各种处理器和微控制器从概念到部署的过程。

2.0版本的CodeFusion Studio到底能为开发者提供什么？

首先，为开发人员提供端到端AI工作流程。最新平台基于Microsoft的Visual Studio Code，具有内置模型兼容性检查器、性能分析工具和优化功能；开发人员可以从TensorFlow或PyTorch导入模型，并在几分钟内生成推理就绪代码，借助Zephyr AI Profiler，无需接触硬件即可监控延迟和内存；除了推理之外，该平台还支持 AutoML for Embedded，从而在同一工作流程中实现数据集训练和优化。

其次，统一了开发体验，更新后的CodeFusion Studio System Planner现在支持多核应用和扩展的设备兼容性，而统一的配置工具降低了ADI硬件生态系统的复杂性。开发人员受益于集成调试功能，包括核心转储分析和GDB（GNU 调试器）支持，使故障排除更快、更直观。

最后，保证了数字边界的安全性。借助ADI的可信边缘安全架构（TESA），开发人员可以将安全启动、TrustZone分区和加密协议作为标准工作流程的一部分。这很重要，因为 PI 代理正在推理和控制物理系统。这种控制必须是安全的、确定性的和可审计的。CodeFusion Studio 确保从模型部署到固件更新的每一步都受到保护。

围绕Code Fusion Studio，EEWORLD也采访了ADI软件与安全事业部软件产品与工具负责人Jason Griffin，在谈及“在硬件资源受限的嵌入式应用中，AI如何满足嵌入式的需求”时，他表示，Code Fusion Studio通过提供兼容性与性能分析报告来验证AI模型是否符合硬件约束条件（闪存、RAM、算子支持），同时集成量化和剪枝建议等模型优化工具，并支持轻量级AI框架（如适用于微控制器的TensorFlow Lite）。这些功能共同助力开发者将AI模型适配到嵌入式系统的有限资源环境中。

英飞凌在近期也推出了全新集成开发环境（IDE）——AURIX Configuration Studio（ACS），旨在简化采用AURIX TC3x系列器件的应用开发流程，加快产品上市并降低开发成本。ACS基于成熟的DAVE（数字应用虚拟工程师）技术构建，整合了基于Eclipse的编辑器、GNU C编译器和开源调试器。

这款IDE的亮点包括：直观的图形用户界面（GUI）、自动化资源管理、代码生成。具体而言，ACS的GUI支持用户以直观的方式配置和定制项目，相较于传统开发方法，大幅降低了开发复杂度。该框架通过AI驱动的求解器实现了资源管理自动化，可自动分配并维护硬件资源，使开发者摆脱耗时重复的任务。ACS中的工具会根据界面设置自动生成高质量、可直接用于生产的代码，极大减少人工编码错误。

作为嵌入式工程师，一定绕不开STM32。而STM32CubeIDE for VS code已于10月中旬转为Release版本并发布，完成了从V2.x到V3.x的重大升级。

新版VS Code扩展移除了对STM32CubeCLT的依赖，转而引入STM32Cube bundles manager对插件的自动管理，该工具可自动下载、安装并更新CLI工具及STM32器件支持文件。开发者无需单独再下载安装STM32CubeCLT包，手动安装Cmake工具，也不需要手动设置工具路径等操作，一键安装就能完成安装，即可使用最新编译器或享用对最新STM32器件的支持。

STM32CubeIDE for VS Code是基于VS Code扩展构建的“STM32专属开发环境”，其定位是STM32Cube生态的下一代免费IDE ，在设计之初就深度融入STM32的开发体系。作为STM32Cube生态的一员，STM32CubeIDE for VS Code可与STM32Cube生态工具无缝衔接。

STM32CubeIDE for VS Code支持Windows / Linux / macOS全平台；且通过CMSIS-PACKs支持所有STM32 MCU产品系列。

瑞萨一直很关注嵌入式AI这一趋势，早在2023年，就宣布已在其Reality AI Tools和e2 studio集成开发环境间建立接口，使设计人员能够在两个程序间无缝共享数据、项目及AI代码模块。实时数据处理模块已集成至瑞萨MCU软件开发工具套件，以方便从瑞萨自有的工具套件或使用了瑞萨MCU的客户硬件收集数据。此次整合将缩短物联网网络边缘与终端人工智能（AI）及微型机器学习（Tiny ML）应用的设计周期。

瑞萨自2022年收购Reality AI以来，一直致力于研究、改进并简化AI设计。Reality AI Tools作为支持完整AI应用产品开发而构建的软件环境，允许用户自动探索传感器数据并生成优化模型。而在瑞萨的IDE e2 studio方面，目前瑞萨仍然保持三个月一次升级的频次，不断迭代。

关于IDE的未来

除了助力开发者进行嵌入式AI开发，厂商也在积极借助AI技术优化IDE的开发体验。

11月5日，微软发布博文，公布了其集成开发环境（IDE）Visual Studio的最新 AI 路线图，明确了当前及未来的工作核心——打造“AI 驱动的智能体体验”，为开发者提供更智能、更快速、更直观的编程工具。

微软的路线图重点包含四大方向。其一，将推出自定义、测试、调试等多种新智能体，且支持这些智能体并发运行；其二，会结合社区反馈对聊天功能进行改进，比如引入斜杠命令；其三，将全面实施MCP规范，允许企业设置服务器白名单，以此增强使用安全性；其四，将集成GPT-5 Codex等最新模型，并提供自动模型选择功能。

实际上，很多嵌入式工程师还是习惯自己最熟悉的软件环境，有的工程师就说道：“当AI遇上嵌入式，Keil依然是隐藏王者。”当然，也有工程师自己认为，自己花费大量时间精力搭建IDE，还不如直接用厂商提供的IDE。

每个人都有自己心中的最优解，但对MCU/MPU厂商来说，如何给客户节省宝贵的时间，让他们快速拥抱嵌入式AI，一定是增强他们产品竞争力的关键。

参考文献

[1]ADI：https://developer.analog.com/newsroom/rethinking-ides-the-future-of-embedded-and-ai-development

[2]ADI：https://developer.analog.com/newsroom/analog-devices-unveils-codefusion-studio-20-to-simplify-and-accelerate-embedded-ai-development

[3]ADI：https://developer.analog.com/newsroom/codefusion-studio-accelerating-deployment-of-physical-intelligence

[4]英飞凌：https://www.infineon.com/market-news/2025/INFATV202510-013

[5]ST中文论坛：https://shequ.stmicroelectronics.cn/thread-868922-1-1.html

[6]瑞萨：https://www.renesas.cn/zh/about/newsroom/renesas-extends-its-aiot-leadership-integration-reality-ai-tools-and-e-studio-ide

[7]Electronic Design：https://www.electronicdesign.com/technologies/embedded/media-gallery/21243757/electronic-design-the-top-11-ides-for-embedded-applications

本文来自微信公众号“电子工程世界”（ID：EEworldbbs），作者：付斌，36氪经授权发布。