嵌入式底层开发与AI代码生成：手写驱动程序的必要性与RK3568实践

最近，在为RK3568平台通过IIC总线适配一款新型温湿度传感器时，我遇到了难题：市面上没有现成的、高质量的驱动源码可供参考。

面对这种情况，我转而向ChatGPT寻求解决方案。通过持续、有引导性的对话，我逐步明确了硬件接口、寄存器配置和通信协议等关键需求。

最终，经过几轮交互“调教”，ChatGPT生成了一份可直接在RK3568平台上使用的传感器驱动源码，并且经过验证，该驱动工作正常。

这次经历引发了我的思考：在AI辅助工具日益强大的今天，我们是否还需要像十几年前那样，完全依靠手动查阅芯片手册、逐行编写和调试底层寄存器代码？

以往，不仅缺乏这类智能工具，连芯片厂商提供的图形化代码生成工具（如STM32 CubeMX）也是后来才普及的。如今，借助AI，快速生成一个可用的基础驱动程序已非难事。

尽管我本人也频繁使用AI工具来提升效率，但对于其在实际开发中的应用，我有以下几点观察与思考：

1. 需求澄清是关键：AI很少能一次生成完美代码。通常需要工程师通过多次对话，逐步清晰地描述需求、约束条件和边界情况，这本身也是对工程师逻辑表述和总结能力的一种考验。
2. 适配与修改是常态：“复制即用”需要运气。大部分情况下，生成的代码需要根据具体的编译器、硬件版本或业务场景进行必要的调整和适配。
3. 复杂场景能力有限：对于涉及特定业务逻辑、极端性能优化或独特硬件交互的复杂场景，AI生成的代码往往难以直接满足要求，最终仍需工程师深入理解和手动编写。
4. 善用工具提升效率：对于通用模块、模板代码或重复性高的结构，积极使用AI生成能显著减少“重复造轮子”的时间，将精力集中于更有价值的业务逻辑与算法设计上。
5. 核心能力不可荒废：编码工作“三分写，七分调”。即使工具再强大，工程师对手写代码、深入调试和原理理解的能力依然是根基。可以追求效率，但不能放弃对技术深度的探索。
6. 保持思考与进化：在AI时代，仅仅满足于完成机械性任务是不够的。缺乏系统框架思维和深度逻辑思考能力的开发者，可能会面临更大的职业挑战。

就我个人而言，现在手动编写和调试底层寄存器代码的情况已经大大减少，主要精力更多地投入到系统架构和上层应用逻辑的实现中。

那么，各位开发者同行，你们的开发模式是否也因此发生了变化呢？