如果想打造輕量、可客製化、高性能的 AI 邊緣系統，Yocto Project 會是不錯的選擇。Yocto是很多邊緣運算應用的開發者熟悉的開放原始碼工具集，用於建立嵌入式 Linux 系統。它提供了一套工具和方法來定製和建構嵌入式 Linux 發行版，可以根據特定需求定制化系統，包括選擇軟體組件、調整配置和建立映像。
Yocto具有高度客製化的特色，主要由 OpenEmbedded build system、BitBake build 工具和 metadata repository（例如 layer）所組成，可完全控制系統內的套件、核心模組、檔案系統、啟動流程，而且相當輕量，很適合嵌入式裝置與資源受限的硬體平台。
Yocto Project技術架構流程圖（Source: Yocto官網）
其模組化與 Layer 架構，讓開發者容易擴充或調整功能，能夠靈活且高度控制地打造適合嵌入式裝置的 Linux 發行版，同時支援開發團隊協作，再加上由 Linux 基金會長期維護、開源社群活躍，所以廣泛被業界採用。
主流CPU支援現況
Yocto Project 的設計理念之一就是「跨平台建構與可移植性」，目前包含ARM、x86、PowerPC、MIPS 等CPU架構都有支援，其中對ARM及X86兩大主流架構的AI運算支援現況簡介如下：
對 ARM 架構的支援現況
Yocto支援從 Cortex-A 系列（應用處理器） 到 Cortex-M 系列（部分通過外部層支援），它能支援 32-bit（armv7）與 64-bit（aarch64）核心，可搭配 GPU/AI 加速模組（如 NPU、VPU）來加速運算。市場上常見的 SoC 廠商平台如：
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NXP i.MX 系列
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TI Sitara
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ST STM32MP1
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Broadcom (如 Raspberry Pi)
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Rockchip
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Allwinner
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Qualcomm Snapdragon（某些 BSP）
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對 Intel / x86 架構的支援現況
Yocto支援主流的32-bit 與 64-bit 系統（但 64-bit 為主流），包含Intel Core i 系列（桌機與工控）及Intel Atom / Celeron / Pentium 系列（嵌入式）等，特別是可搭配 Intel OpenVINO 執行 AI 推論，這也是開發邊緣 AI 裝置（如工控盒、智慧相機、機器人等）時常見的做法。
AI整合案例
進入AI時代，Yocto Project 在 AI 領域的支援持續擴展，特別是在邊緣運算、AI 模型整合與建構流程最佳化等方面，以下舉幾個實際的AI整合案例：
1. 建構流程最佳化：Zepto Linux 專案
Zepto Linux 是一個基於 Yocto 的新專案，運用 AI 模型分析 Yocto 的 metadata 與建構歷史，為特定硬體與應用場景自動選擇最佳建構選項。這種方法減少了手動配置的需求，提升了建構效率與穩定性。
2. 跨平台邊緣 AI 系統的可重現性：Antmicro
Antmicro 利用 Yocto 建立可重現的 AI 解決方案，特別針對 ARM 與 RISC-V 架構。他們的持續整合流程（CI）能從頭開始生成一致的開發板支援套件（BSP），確保系統在多種硬體平台上的可攜性與一致性。
3. AI 驅動的應用實例：智慧聖誕樹
Foundries.io 展示了一個基於 Yocto 與 Linux microPlatform（LmP）的 AI 聖誕樹專案，結合 Arduino Portenta X8 與 Edge Impulse 平台，實現人臉識別與自動控制功能。這個專案展示了 Yocto 在 AIoT 裝置中的應用潛力。
小結
Yocto Project 在 AI 領域的支援持續增強，涵蓋建構流程最佳化、跨平台部署、AI 模型整合與社群工具支援等方面。這使得 Yocto 成為開發 AI 驅動的嵌入式系統與邊緣裝置的強大平台。
（責任編輯：歐敏銓）
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