MCU也能飙大模型？让开发板秒变“AI终端”

撞上电子

还在羡慕那些动辄几十GB显存的AI大佬？今天，我们用一块小小的FRDM-MCXN947开发板，就能让你体验到与大语言模型畅聊的快感！谁说嵌入式设备只能闪烁LED？今天我们就要让它"口吐莲花"！
( b' ?. l& Y5 |从"Hello World"到"Hey, AI"
记得刚入行时，点亮一个LED灯都激动半天。如今，我们的嵌入式设备已经可以直接和AI大模型对话了！这不仅是技术的进步，更是开发思路的革命。今天，我将手把手教大家如何在NXP的FRDM-MCXN947开发板上接入DeepSeek大模型，让你的单片机秒变"AI终端"！
: h4 b& s" H" n$ Q" |3 W本文将详细介绍如何利用RT-Thread操作系统和网络功能， 让FRDM-MCXN947开发板成功接入DeepSeek大语言模型，实现实时对话功能。
, [9 R8 i9 x7 T0 A  i3 M6 y5 n  E准备工作：工欲善其事，必先利其器~
/ G0 d) @: H. @2 Z% B) ?硬件准备
) [: a0 g$ v- p& e- M  t* SFRDM-MCXN947开发板：NXP的明星开发板, MCX系列最强王者，搭载150MHz Arm? Cortex?-M33内核 网络连接：RT-Thread RW007 WIFI模块 USB TypeC 线：用于供电和调试

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软件准备 RT-Thread V5.2.0: RT-Thread 5.2.0版本 或者master最新分支
6 `% _  L9 \, _& m/ V( zDeepSeek API Key: 用于访问DeepSeek大模型的API KEY, 见下节
Keil申请 DeepSeek API KEY 首先，我们需要前往DeepSeek官网 ：https://platform.deepseek.com/api_keys1. 注册并登录DeepSeek账号 2. 进入开发者控制台 3. 创建新的API Key 4. 复制并保存API Key（注意：这个Key只显示一次！）牢记你的API KEY!

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环境配置 1. 我们需要确保RT-Thread能够正常运行在MCXN947上，并且网络功能正常。这属于基础配置部分,已经有完善的教程,参见: NXP FRDM-MCXN947 上手指南. 这里不再赘述。
0 f7 ?5 A4 W/ T- N: k2 O5 X2 t2. 进入RT-Thread env工具的menuconfig. 在menuconfig中，我们需要启用以下功能：
$ x) E& d7 \3 |' F! I, B0 L

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开启RT-Thread 大预言模型包：
2 d: O, X+ Q( _6 |) `& YRT-Thread online packages → AI packages → Large Language Models(LLM) for RT-Thread 并且在config中输入自己的API KEY

" x; V" m/ W1 y5 ~7 ]

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" o8 |3 m! [, S8 q8 \+ `5 G1 m开启Webclient组件:
RT-Thread online packages → IoT - internet of things → WebClient: A HTTP/HTTPS Client for RT-Thread，选择 MbedTLS support

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退出保存配置，输入 pkgs --update 拉取软件包；
% W$ ]8 s4 Z* X, U* \) S生成Keil工程 scons --target=mdk5
6 ~& N8 k" ~3 H# c完成所有配置后，我们可以编译并运行程序,如果一切顺利，你应该能在串口终端看到RT-Thread的启动信息:
首先先输入你的WiFi 用户名密码,先让板子上网:
; B) P, `( L. A- N7 ^

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9 f: O* l/ V. @# T 看到 Got IP address 说明已经成功通过WIFI模块连接到了网络, 下面,输入llm进入大模型对话框,然后就 可以和DeepSeek聊天啦:
. ^- i0 m1 ]! |1 A$ b) s

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4 j; Y) F1 C- q# d实际应用场景
8 r" k8 u' J2 Q1 l将LLM功能集成到嵌入式设备中，可以开启许多有趣的应用场景：
% D" s1 e  \& I7 ?' M6 p2 W5 N1. 智能家居控制：通过自然语言控制家中设备 2. 工业设备诊断：询问设备状态和故障诊断 3. 教育辅助设备：创建交互式学习工具 4. 智能客服终端：部署在公共场所的信息查询终端 5. 辅助开发工具：在开发过程中提供代码建议和调试帮助
* I6 W# U" ~  \& i+ f优化与改进
现在只是串口终端交互,后期如果能改成语音交互,体验感就能更上一个层次了,可以做成一个超级“天猫精灵” 或者“小爱同学”
目前这套代码并未细致的优化,所以大预言模型的反应速度比较慢,一般需要1-4秒,且RAM占用比较大 (160KB)左右,笔者曾经尝试移植到FRDM-MCXA156上(1MFlash, 128KB RAM),RAM就不够用了,目前还在 优化中-_-! 结语与完整代码下载 通过本文的实践，我们成功地将FRDM-MCXN947开发板变成了一个能与DeepSeek大模型对话的AI终端。这不仅展示了NXP MCU强大的网络通信能力，也为嵌入式设备的智能化应用开辟了新的可能性。
未来，随着边缘计算技术的发展，我们甚至可以期待在MCU上直接运行轻量级LLM模型，实现真正的本地AI推理。而现在通过API调用云端大模型，我们已经能够为嵌入式设备赋予"智慧"。
?? 写在最后：当年我们用51单片机点亮LED时，谁能想到今天我们用MCU就能和AI对话？技术的进步总是超出想象。下一个十年，也许你手中的开发板将拥有超越今天旗舰手机的AI能力。未来已来!
本文demo内容预计在今年的NXP RT-Thread线下培训中作为Demo内容展示,所有代码我已经上传到了百度网盘: 链接: https://pan.baidu.com/s/19EYJJB953z-QtGr_zVz5MA 提取码: 92x2