意法半导体边缘AI套件中提供的全部工具

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

1. ​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。
2. ​NanoEdge AI Studio​
   • ​功能​：基于AutoML技术，通过少量数据自动生成轻量级机器学习库，支持设备端学习（On-device Learning），适配STM32及所有ARM Cortex-M系列MCU。
   • ​亮点​：免费开放使用，无部署数量限制。
3. ​MEMS Studio​
   • ​功能​：专为智能传感器设计，支持数据采集、算法开发及嵌入式AI功能评估，新增ISPU NN模型优化器和MLC功能自动选择功能。
   • ​案例​：用于可穿戴设备的运动模式识别。
4. ​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

1. ​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。
2. ​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。
3. ​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

1. ​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。
2. ​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

1. ​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