EmbedGenius: Towards Automated Software Development for Generic Embedded IoT Systems
作者: Huanqi Yang, Mingzhe Li, Mingda Han, Zhenjiang Li, Weitao Xu
分类: cs.SE, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2024-12-12 (更新: 2025-12-04)
💡 一句话要点
EmbedGenius：面向通用嵌入式物联网系统的全自动软件开发平台
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 嵌入式物联网 自动化软件开发 大型语言模型 硬件在环 代码生成
📋 核心要点
- 嵌入式物联网开发复杂，需要跨领域知识，人工参与度高，效率低且易出错。
- EmbedGenius利用LLM的推理能力和嵌入式系统知识，实现硬件在环开发的全自动化。
- 实验表明，EmbedGenius的代码生成准确率达95.7%，任务完成成功率达86.5%，显著优于人工基线。
📝 摘要（中文）
嵌入式物联网系统的开发对于实现各种应用之间的无缝连接和功能至关重要。然而，这种复杂的过程需要硬件和软件方面的跨领域知识，因此通常需要开发人员直接参与，导致其劳动密集、耗时且容易出错。为了解决这一挑战，本文介绍了EmbedGenius，这是第一个面向通用嵌入式物联网系统的全自动软件开发平台。其核心思想是利用大型语言模型（LLM）的推理能力和嵌入式系统专业知识来自动化硬件在环开发过程。主要方法包括用于解决硬件依赖性的组件感知库解析方法、将实用领域知识注入LLM的库知识生成方法，以及确保成功部署的自动编程方法。我们在71个模块和四个主流嵌入式开发平台上，通过超过350个物联网任务评估了EmbedGenius的性能。实验结果表明，EmbedGenius能够生成准确率达95.7%的代码，并以86.5%的成功率完成任务，分别超过人工在环基线15.6%--37.7%和25.5%--53.4%。我们还通过环境监测和远程控制系统开发中的案例研究展示了EmbedGenius的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有嵌入式物联网系统软件开发过程高度依赖人工，需要开发者具备硬件和软件的跨领域知识。手动开发不仅耗时耗力，而且容易引入错误，难以满足快速增长的物联网应用需求。现有方法缺乏自动化，无法有效解决硬件依赖和领域知识不足的问题。
核心思路：EmbedGenius的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的代码生成和推理能力，结合嵌入式系统领域的专业知识，实现嵌入式物联网系统软件开发的自动化。通过将硬件依赖关系和领域知识注入LLM，使其能够自动生成符合特定硬件平台和应用场景的代码。
技术框架：EmbedGenius包含三个主要模块：组件感知库解析模块、库知识生成模块和自动编程模块。组件感知库解析模块负责解决硬件依赖性，确定所需的硬件库和驱动程序。库知识生成模块将嵌入式系统领域的知识注入LLM，提高其代码生成的准确性和可靠性。自动编程模块利用LLM生成代码，并进行验证和部署，确保代码能够成功运行。
关键创新：EmbedGenius的关键创新在于将LLM应用于嵌入式物联网系统软件开发，并提出了一系列方法来解决LLM在嵌入式领域的局限性。组件感知库解析方法能够自动识别硬件依赖关系，避免手动配置的繁琐和错误。库知识生成方法通过注入领域知识，提高了LLM生成代码的质量和效率。
关键设计：组件感知库解析方法使用知识图谱来表示硬件组件和库之间的依赖关系，通过图搜索算法找到满足特定硬件需求的库。库知识生成方法使用领域专家知识和数据增强技术来训练LLM，使其具备嵌入式系统开发的专业知识。自动编程模块使用强化学习来优化代码生成策略，提高代码的成功率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EmbedGenius在代码生成准确率和任务完成成功率方面均显著优于人工在环基线。EmbedGenius的代码生成准确率达到95.7%，任务完成成功率达到86.5%，分别超过人工在环基线15.6%--37.7%和25.5%--53.4%。这些结果表明，EmbedGenius具有很强的实用价值和应用前景。
🎯 应用场景
EmbedGenius可广泛应用于各种嵌入式物联网系统的开发，例如环境监测、智能家居、工业自动化和远程控制等。它可以显著降低开发成本和时间，提高开发效率和质量，加速物联网应用的普及和发展。未来，EmbedGenius有望成为嵌入式物联网开发的重要工具，推动物联网技术的创新和应用。
📄 摘要（原文）
Embedded IoT system development is crucial for enabling seamless connectivity and functionality across a wide range of applications. However, such a complex process requires cross-domain knowledge of hardware and software and hence often necessitates direct developer involvement, making it labor-intensive, time-consuming, and error-prone. To address this challenge, this paper introduces EmbedGenius, the first fully automated software development platform for general-purpose embedded IoT systems. The key idea is to leverage the reasoning ability of Large Language Models (LLMs) and embedded system expertise to automate the hardware-in-the-loop development process. The main methods include a component-aware library resolution method for addressing hardware dependencies, a library knowledge generation method that injects utility domain knowledge into LLMs, and an auto-programming method that ensures successful deployment. We evaluate EmbedGenius's performance across 71 modules and four mainstream embedded development platforms with over 350 IoT tasks. Experimental results show that EmbedGenius can generate codes with an accuracy of 95.7% and complete tasks with a success rate of 86.5%, surpassing human-in-the-loop baselines by 15.6%--37.7% and 25.5%--53.4%, respectively. We also show EmbedGenius's potential through case studies in environmental monitoring and remote control systems development.