????????OpenFollow使用了RISC-V内核的AI芯片K210，该芯片带有独立FPU的双核处理器，64位的CPU位宽，8M片内SRAM，400M可调标称频率，支持乘法、除法和平方根运算的双精度FPU；它还板载USB转串口芯片CH340、RGB LED、24pin DVP摄像头接口、DC5V马达接口、4000maH锂电池充电电路，而这一切都设计在一块50mm*42mm的电路板上。该款产品的主要特点是RISC架构、高性能、低价格、AI概念，而且还支持MicroPython。
一、K210是什么？
????????K210是嘉楠科技开发的一款芯片，全称是勘智K210。芯片采用RISC-V双核64位CPU架构，支持机器视觉和机器听觉。采用边缘计算（这个我也不是很懂，但是听起来挺高级的。），算力1TOPS。总而言之，K210就是一款在嵌入式使用的 AI 开发芯片，算力在同类中还算可以，能跑深度学习模型。
二、一些开发板
????????在K210推出后，很多开发板也应运而生，比如sipeed公司推出的MaixPy 系类开发板（话说MaixPy项目启动，契机也是 K210），还有一些其他公司推出的学习套件等。这里主要是讨论基于sipeed公司的MaixDuino开发板设计的OpenFollow平台，也是我唯一使用过的一款K210开发板。
三、micropython简介
????????micropython，顾名思义，微型python反正就是python语言的一门衍生语言，和python一样，它在任何板子上都可以使用通用的API控制硬件底层，它能支持很多微控制器，而本系列的主角k210正是其中的一员。
????????个人对于microPython的看法就一个字：香。对于我个人来说，其实大一那会儿，我也学过嵌入式开发。当时看完了51单片机后，自信满满地去图书馆借了一本stm32的标准库开发入门书，一开篇各种一大串复杂的函数名和各种初始化直接劝退，无疑挫伤了我的积极性。以至于我现在学电控都带有阴影。。。但是现在，在micropython的加持下，我又找到了学习的信心。microPython开发的话，属于库开发，但是感觉又要比32的标准库开发更上层一些(不知道和hal库比较如何)。继承了python的解释性，多接口，面向对象，简单简洁等优势。说了那么多，反正就是合我胃口~
四、关于 MaixPy#
????????MaixPy?是将?Micropython?移植到?K210（一款 64 位双核带硬件 FPU、卷积加速器、FFT、Sha256 的 RISC-V CPU ） 的一个项目， 支持 MCU 常规操作， 更集成了硬件加速的?AI?机器视觉和麦克风阵列，1TOPS?算力 核心模块却不到￥50， 以快速开发具有极低成本和体积实用的?AIOT?领域智能应用。
????????MicroPython 是基于 Python3 的语法做的一款解析器，包含了 Python3 的大多数基础语法， 主要运行在性能和内存有限的嵌入式芯片上。（注意 Micropython 不包含 Python3 的所有语法）
MaixPy?让我们在 K210 上编程更加简单快捷， 我们也将源代码开源在Github上。
使用 MaixPy 可以做很多有趣的事情， 具体可以?看这里
五、简洁的代码实例#
????????比如我们需要扫描?I2C?总线上的设备，不需要复杂的开发环境和工程，只需要通过串口发送如下代码即可实现：
from machine import I2C # 导入内置库
i2c = I2C(I2C.I2C0, freq=100000, scl=28, sda=29) # 定义一个I2C对象， 使用I2C0, 频率100kHz,SCL引脚是IO28, SDA 引脚是IO29
devices = i2c.scan() # 调用函数扫描设备
print(devices)
同样，我们需要实现一个呼吸灯，只需要如下代码：
board_info?与板卡相关，不同板卡配置不同，使用前需要手动配置。
from machine import Timer,PWM
from board import board_info
import time
tim = Timer(Timer.TIMER0, Timer.CHANNEL0, mode=Timer.MODE_PWM)
ch = PWM(tim, freq=500000, duty=50, pin=board_info.LED_G)
duty=0
dir = True
while True:
if dir:
duty += 10
else:
duty -= 10
if duty>100:
duty = 100
dir = False
elif duty<0:
duty = 0
dir = True
time.sleep(0.05)
ch.duty(duty)
实时拍照：
import sensor
import image
import lcd
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
while True:
img=sensor.snapshot()
lcd.display(img)
AI 物体检测:
import KPU as kpu
import sensor
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))
model = kpu.load("/sd/mobilenet.kmodel") # load model
while(True):
img = sensor.snapshot() # take picture by camera
out = kpu.forward(task, img)[:] # inference, get one-hot output
print(max(out)) # print max probability object ID
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