经过前面的学习，主要使用C语言和ModusToolbox™开发边缘AI应用的方法。但对于许多快速原型开发和教育场景来说，C语言的复杂性往往成为入门障碍。接下来将采用更加简单直观的开发方式——使用MicroPython在CY8CKIT-062S2-AI上实现机器学习应用。
MicroPython是专为微控制器优化的Python3语言实现，它保留了Python简洁优雅的语法特性，同时又能在资源受限的嵌入式设备上高效运行。Infineon为PSoC™ 6提供了完整的MicroPython支持，并与DEEPCRAFT™ Studio无缝集成，实现了从数据采集到模型部署的全流程简化。这意味着你无需编写复杂的C驱动代码，只需几十行Python脚本就能完成传感器数据的WiFi无线传输和AI模型推理。
一、MicroPython开发环境搭建
1.1 理解MicroPython的优势
在深入实践之前，让我们先了解为什么要在嵌入式AI项目中选择MicroPython（https://micropython.org/）。传统的C语言开发虽然性能卓越，但需要开发者处理大量的底层细节。比如配置传感器寄存器时，你需要查阅数百页的数据手册，理解时序图和I2C协议的每一个细节。而使用MicroPython，同样的功能只需要调用一个简单的函数。
以PDM麦克风为例，在C语言中初始化麦克风需要配置时钟分频、DMA通道、中断优先级等十几个参数。代码量轻松超过一百行，调试起来也相当繁琐。但在MicroPython中，你只需要三行代码就能完成相同的工作，而且代码清晰易懂。这种简洁性不仅提高了开发效率，也大大降低了出错的概率。
另一个显著优势是交互式开发体验。MicroPython提供了REPL（Read-Eval-Print-Loop）交互式解释器，你可以在命令行中直接输入代码并立即看到执行结果。想测试传感器是否正常工作？只需在REPL中输入几行命令就能得到反馈。这种即时反馈循环对于原型开发和学习来说非常宝贵，大幅缩短了从想法到验证的时间。
当然MicroPython也有局限性，主要是执行效率。Python作为解释型语言，在计算密集型任务上的性能无法与编译型的C语言相比。但在大多数嵌入式AI场景中，真正的性能瓶颈往往在传感器数据获取和网络传输上，而不是Python代码执行。况且对于模型推理这种核心计算，我们会调用用C语言编写的优化库，实际性能差距并不明显。
1.2 安装MicroPython固件
开始MicroPython之旅的第一步是在CY8CKIT-062S2-AI上烧录MicroPython固件。这个固件替换了PSoC™ 6的默认应用程序，将整个芯片变成一个Python解释器。固件大小约500KB，包含了Python核心运行时、标准库以及针对PSoC™ 6优化的硬件驱动模块。
访问Infineon的MicroPython发布页面（https://github.com/Infineon/micropython/releases），下载最新版本的固件文件。文件名类似`CY8CKIT-062S2-AI-micropython-vX.X.X.hex`，目前最新版本为v1.4.0，大小约3.24MB。这个HEX文件包含了预编译的二进制代码，可以直接烧录到开发板的Flash中。注意一定要下载对应CY8CKIT-062S2-AI板型的固件，不同的PSoC™ 6开发板固件是不通用的。
烧录过程与之前的实验相同，使用ModusToolbox™ Programmer工具。将开发板的J1口（KitProg3端口）连接到电脑，打开Programmer软件并加载下载的HEX文件。在Programmer下拉菜单中选择KitProg3设备，Board下拉菜单选择CY8CKIT-062S2-AI，然后点击Program按钮开始烧录。整个过程大约需要30秒，完成后开发板会自动重启进入MicroPython环境。
烧录成功后，开发板的行为会有明显变化。打开设备管理器（Windows）或终端（Linux/Mac），你会发现开发板被识别为一个USB串口设备。在Windows上通常显示为COM口（如COM3），在Linux上是/dev/ttyACM0之类的设备节点。这个串口就是MicroPython的REPL接口，通过它我们可以与开发板进行交互式对话。
1.3 配置开发环境
MicroPython开发可以使用多种IDE，这里推荐使用ViperIDE网页编辑器，它专门为Python教学和嵌入式开发优化，界面简洁且对初学者友好。访问ViperIDE官网（https://viper-ide.org）即可在线使用。
首次启动ViperIDE后，需要配置解释器以连接到MicroPython设备。点击右上角的端口下拉列表中选择对应的COM口或ttyACM设备。如果列表中没有显示设备，点击"配置解释器"按钮进入设置界面，在这里可以手动指定端口。
正确配置后，ViperIDE界面会分为上下两部分。上半部分是代码编辑器，下半部分是Shell窗口显示REPL提示符。在Shell中输入 print("Hello PSoC")并回车，应该能看到输出。再输入 import sys; sys.implementation查看MicroPython版本信息，输出中包含 (name='micropython', version=(1, 23, 0))之类的字样表明MicroPython正在正常运行。
除了ViperIDE，也可以使用Visual Studio Code配合Pymakr插件进行开发。Pymakr提供了代码补全、实时同步等高级功能，适合有经验的开发者。但对于本教程的初学者来说，ViperIDE的简洁性和稳定性让它成为更好的选择。熟悉流程后，随时可以切换到功能更强大的IDE。
二、WiFi无线数据采集
2.1 概述
目标是实现一个完整的音频数据采集系统。开发板上的两个PDM麦克风负责录制声音，通过WiFi将音频数据实时传输到电脑上的DEEPCRAFT™ Capture Server，服务器自动保存为带时间戳的WAV文件。这些文件可以直接导入DEEPCRAFT™ Studio进行标注和模型训练，完全无需USB线缆连接。
参考：
Edge AI Made Easy with DEEPCRAFT™ & MicroPython - Part I（https://www.hackster.io/Infineon_Team/edge-ai-made-easy-with-deepcraft-micropython-part-i-657848#toc-step-2--start-sensor-data-acquisition-on-device-3）
Edge AI Made Easy with DEEPCRAFT™ & MicroPython - Part II（https://www.hackster.io/Infineon_Team/edge-ai-made-easy-with-deepcraft-micropython-part-ii-fa5edf?f=1）
整个系统分为三个组件。第一个是运行在CY8CKIT-062S2-AI上的MicroPython数据采集脚本，它负责初始化麦克风、连接WiFi网络、建立TCP服务器并持续发送音频数据。第二个是运行在PC上的DEEPCRAFT™ Capture Server，它作为TCP客户端连接到开发板，接收数据流并存储为标准格式的音频文件。第三个是DEEPCRAFT™ Studio本身，用于后续的数据标注和模型训练。
采用这种架构的好处是灵活性和可扩展性。开发板可以放置在任何WiFi覆盖的地方进行数据采集，不受USB线长度限制。Capture Server作为中间件隔离了开发板和上层应用，你可以轻松切换不同的后端处理工具。而且这套架构不限于音频，只需要修改传感器初始化部分，就能用于IMU、雷达等其他传感器的数据采集。
数据传输采用TCP协议保证可靠性。每个音频数据包包含512个采样点，以16位有符号整数（int16）格式编码。考虑到16kHz的采样率，每秒需要传输32KB数据，对于WiFi网络来说完全没有压力。Capture Server接收到数据后，会添加时间戳并按照WAV格式要求组织文件头和音频块，最终生成标准的音频文件。
2.2 克隆示例代码仓库
Infineon在GitHub上提供了完整的MicroPython数据采集示例代码，我们直接使用这些经过测试的代码可以避免从零编写。打开终端或命令提示符，执行以下git命令克隆仓库到本地目录。这个仓库不仅包含音频采集的代码，还有IMU、温度传感器等多个传感器的示例，是学习MicroPython传感器编程的宝贵资源。
bash
git clone https://github.com/Infineon/deepcraft-micropython-data-acquisition.git
cd deepcraft-micropython-data-acquisition
克隆完成后，目录结构非常清晰。根目录下的 data_acquisition.py是主程序入口。sensors文件夹包含各种传感器的驱动模块，每个传感器一个Python文件。config.py用于存储WiFi配置信息。network_utils.py和 tcp_server.py是网络通信的辅助模块。README.md文件提供了详细的使用说明和API文档。
