社区介绍：
RT-Thread 是一个集实时操作系统（RTOS）内核、中间件组件和开发者社区于一体的技术平台，由熊谱翔先生带领并集合开源社区力量开发而成，RT-Thread 也是一个组件完整丰富、高度可伸缩、简易开发、超低功耗、高安全性的物联网操作系统。RT-Thread 具备一个 IoT OS 平台所需的所有关键组件，例如GUI、网络协议栈、安全传输、低功耗组件等等。经过11年的累积发展，RT-Thread 已经拥有一个国内最大的嵌入式开源社区，同时被广泛应用于能源、车载、医疗、消费电子等多个行业，累积装机量超过 6亿 台，成为国人自主开发、国内最成熟稳定和装机量最大的开源 RTOS。

RT-Thread 拥有良好的软件生态，支持市面上所有主流的编译工具如 GCC、Keil、IAR 等，工具链完善、友好，支持各类标准接口，如 POSIX、CMSIS、C++应用环境、Javascript 执行环境等，方便开发者移植各类应用程序。商用支持所有主流MCU架构，如 ARM Cortex-M/R/A, MIPS, X86, Xtensa, C-Sky, RISC-V，几乎支持市场上所有主流的 MCU 和 Wi-Fi 芯片。

社区之星推荐语：邓可笈，现为西安电子科技大学研究生。参与RT-Thread“2020点亮计划‘，参加RT-Thread AI相关开源工作。

技术成长之路

我是从大学本科一年级开始接触嵌入式相关知识，从单片机、树莓派的应用层开始玩起，后参加各类电子设计竞赛，而逐步深入实时操作系统与linux操作系统，学习裸机与操作系统的外设驱动开发、系统移植等开发方法，从而进一步夯实基础，迈进嵌入式开发的大门。

在学习过程中也多次参与嵌入式相关实际项目开发，如：IOT设备组网、linux摄像头驱动开发、工业上位机开发等，从而对嵌入式系统的应用层到底层驱动都有了整体认识，并积累了一定的调优排错经验。

研究生阶段开始接触AI的相关知识，学习深度学习模型的训练、量化、剪枝等前沿论文与实践操作，并阅读caffe、darknet等常用AI框架源码，进而开始研究在嵌入式设备上部署AI算法的可行性与优化之处，并与RT-Thread结缘，共同探索AIOT领域的发展。

社区贡献
之前在大学竞赛中使用过RT-Thread作为载体，就深感RT-Thread的方便快捷，并且组件丰富，后又通过2020点亮计划与RT-Thread进一步结缘。

完善基于RT-Thread的树莓派4的多个外设驱动，制作基于TFLite Micro软件包的完整AI演示项目并开设直播分享，制作RT-Thread2020开发者大会基于RTAK套件的AI动手实践项目并撰写开发手册，后续将继续参加RT-Thread AI相关开源工作。

由于反复的“折腾”RT-Thread，所以对于实时操作系统源码有了更深刻的认识，进而也掌握了更多操作系统底层的原理；通过使用众多软件包和组件，并关注它们的实现，其实也是一个学习的过程。参与社区的交流，认识多位大佬，也深深感觉到自己水平仍有待提升，之前看到有做龙芯2K移植的大佬，也有做兼容层的大佬，都让我印象很深刻。

对社区目前的发展较为满意，社区参与的形式也非常多样化，RT-Thread其实在高校中有非常多的同学在学习并且应用于各大竞赛和科研项目当中，希望可以加大与高校之间的合作，让学生在不断动手实践的同时，也能为社区做出贡献。

技术展望
关注车载场景与IOT应用中的边缘推理与云边协同技术，可研究在嵌入式设备上提升部署AI模型的高效便捷性与跨平台迁移的适用性，多种推理框架和模型的整合转换，做出更多的完整AI demo，吸引更多的人加入到AI生态的建设。

开发者寄语
有价值的PR需建立在扎实的软硬件基础之上，建议学习不仅要结合书本，更要从源码入手，在应用的过程中思考实现原理，珍惜时间。

RT-Thread官方网站：https://www.rt-thread.org/index.html