意法半导体边缘AI套件(ST Edge AI Suite)是一套专为边缘AI开发设计的集成化工具集合,覆盖从数据采集、模型优化到硬件部署的全流程。以下是该套件提供的核心工具及其功能解析:
一、核心开发工具
- STM32Cube.AI
- 功能:将主流AI框架(如TensorFlow Lite、ONNX等)训练的模型转换为STM32微控制器优化的代码,支持模型压缩与量化,自动评估内存占用和推理性能。
- 典型应用:工业设备故障预测、人脸识别等低延迟场景。
- NanoEdge AI Studio
- MEMS Studio
- Stellar Studio
- 功能:针对车规级Stellar微控制器的开发环境,集成AI模型优化与代码生成,支持汽车电驱系统预测性维护。
二、在线平台与资源库
- ST Edge AI Developer Cloud
- 功能:云端协作平台,提供模型训练、优化及远程硬件测试服务,支持多框架模型导入与基准测试。
- ST Edge AI Model Zoo
- 功能:预训练模型集合(如目标检测、语音唤醒等),可直接部署至STM32系列硬件,降低开发门槛。
- AI基准测试工具
- 功能:通过在线服务在STM32硬件上远程测试模型性能,优化推理效率。
三、硬件协同工具
- 传感器内AI工具
- 功能:对STM32 MEMS传感器(如带机器学习内核的型号)编程,实现本地推理,无需依赖云端。
- ST AIoT CRAFT
- 功能:面向AIoT设备的端到端开发框架,整合传感器数据流与AI模型部署。
四、生态集成与扩展
- 第三方工具链支持
- 合作生态:支持与NVIDIA TAO工具包、AWS边缘机器学习加速器、Hugging Face模型库等集成,扩展开发灵活性。
五、辅助工具
- STM32CubeMX/STM32CubeIDE:提供硬件配置与项目管理功能,新增CMake支持和Visual Studio Code插件,提升开发便捷性。
- X-LINUX-AI:针对Linux系统的AI开发套件,支持STM32 MPU的复杂模型部署。
工具优势总结
该套件通过免费使用策略降低开发成本,覆盖工业、消费电子、汽车等多领域需求。例如,SOXAI公司利用NanoEdge AI Studio将可穿戴设备续航提升至10小时,而莫界科技则借助STM32N6的NPU实现超轻量AR眼镜的AI功能。开发者可通过ST官网获取完整工具列表及文档支持。
审核编辑 黄宇
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