当GPT与MCU深度融合……

生命不息，折腾不止。不少工程师都尝试过把MCU跟OpenAI的ChatGPT搭在一起，做出聊天机器人、语音助手或者自然语言界面。前几天，OpenAI正式发布o3模型的同时，还扔出了一个能在Linux和32位MCU上跑的Realtime API SDK——消息一出，工程师圈子里立刻炸开了锅。

OpenAI给32位MCU做了个SDK

最近，OpenAI在其官方GitHub仓库里放出了一个面向微控制器的Open Realtime API SDK，目前已经在ESP32-S3和Linux上完成了开发和测试。开发者照着指引就能直接上手。

这个SDK专为嵌入式硬件设计，现阶段只验证了乐鑫的ESP32-S3。它基于OpenAI最新的WebRTC技术，能提供极低延迟的语音对话体验。发布会上，OpenAI展示了一个圣诞主题的AI玩具，里面的MCU用的正是ESP32。演示中，工程师和AI玩具来回对话了四五轮，整个过程非常自然，没有明显的延迟或者卡顿，跟之前网页版的demo表现几乎一致。

GitHub上放了些什么

打开GitHub页面（https://github.com/openai/openai-realtime-embedded-sdk），可以看到这个名为

的项目，就是为微控制器量身打造的，目的是让开发者能在ESP32这类MCU上实现实时API功能。项目主要在ESP32-S3和Linux上开发和测试，所以即使没有物理硬件，也能直接在Linux上跑起来。

如果要在硬件上用这个SDK，目前推荐以下两款微控制器：

• Freenove ESP32-S3-WROOM
• Sonatino – ESP32-S3 Audio Development Board

其他MCU理论上也可能兼容，但官方是基于上面这两个设备开发的。另外，在examples文件夹里，除了ESP32的例子，还看到了通用平台和树莓派的示例。树莓派部分选了Raspberry Pi 4B、Camera Module、ReSpeaker 2-Mics Pi HAT和Speaker。这样看来，嵌入式设备慢慢支持这个SDK，应该是迟早的事。

通过配置Wi-Fi SSID、密码和OpenAI API密钥，用户就能轻松设置设备并运行程序。这个SDK的关键价值，就在于让微控制器有能力与强大的API交互，拓展了MCU在实时数据处理和决策这类场景中的应用潜力。

：嵌入式系统开发者、物联网设备制造商，还有需要在微控制器上做智能决策的科研人员。因为它集成方便、使用简单，特别适合那些想在资源受限设备上实现高级数据处理能力的用户。

：

• 智能家居：在ESP32上用SDK实现语音控制
• 工业自动化：让微控制器实时响应传感器数据
• 科研领域：用SDK做机器学习模型的实时推理

有工程师分析过，这个demo本质上是一个完整的工程实现。但要说最大的亮点，还得是WebRTC协议的引入——它大大简化了开发者调用API的流程。嵌入式开发谁都知道，基本离不开C/C++，这些“老家伙”处理起复杂的业务场景来，手动要处理的case多得让人头疼。用了WebRTC之后，几百行C代码就能把demo搞定。

具体来看，这个repo只有一个commit，demo代码文件只有六个。项目引用了几个开源库：libopus（搞定音频编码解码）、esp-protocols（操控ESP的集成硬件，连Wi-Fi、录音等）、libpeer（负责WebRTC通信）。主程序没什么复杂内容，就是调调包、开Wi-Fi、开始录音、播放、连接Wi-Fi、再通过WebRTC连到OpenAI的API。每个函数实现不到100行，整个demo去掉与PC兼容的部分，实际编译到芯片上跑的代码也就300行左右。

为什么OpenAI选了ESP32

工程师们分析下来，要做个能聊天的AI玩具，控制芯片至少得满足两个硬性条件：

• 要有联网能力，不管是Wi-Fi还是蓝牙；
• 要能处理语音，支持录音和播放。

这两条是刚需，至于其他功能——比如大屏显示这类Arm上擅长的事，AI玩具恰好用不上。而ESP32，这个在智能家居时代崭露头角的后来者，恰恰完美满足了这些需求。

• 第一，价格便宜，集成度高，单颗芯片成本只要几美元；
• 第二，ESP32本身就是为低功耗场景设计的，搭配电池可以实现数周甚至数月的续航；
• 第三，它已经集成了Wi-Fi、蓝牙和语音处理功能，不用外接模块，既降低了电路板设计的复杂度，也控制了成本，同时提升了续航表现。

虽然其他单片机方案也能实现，但最省事、最简便的路径就是ESP32。试问哪个硬件工程师能拒绝只用一颗芯片就搞定全部设计呢？

更多嵌入式SDK已经在路上

在“2024火山引擎冬季Force原动力大会”上，已经有不少硬件厂商展示了基于RTC技术的产品demo。字节的产品经理在会上也提到了嵌入式SDK，虽然没有详细透露支持的硬件型号，但毫无疑问，SDK已经在路上了。

另一家叫Apex.AI的公司也在做类似的事。根据官方介绍，他们的Apex.Grace增强了ROS 2，Apex.Ida增强了Eclipse iceoryx。基于用于微处理器的Apex.AI SDK，他们在开源项目之上增加了更多特性、改进功能和安全认证。随着新的微控制器Apex.AI SDK推出，这条路线还在继续。目前，Apex.AI已经把Xilinx Ultrascale+ MPSoC和Infineon AURIX TC399作为内部项目加入了新平台。按照他们的经验，添加一个新平台只需要几周时间。