意法半導體邊緣AI套件（ST Edge AI Suite）是一套專為邊緣AI開發設計的集成化工具集合，覆蓋從數據采集、模型優化到硬件部署的全流程。以下是該套件提供的核心工具及其功能解析：

一、核心開發工具

1. ?STM32Cube.AI?
   • ?功能?：將主流AI框架（如TensorFlow Lite、ONNX等）訓練的模型轉換為STM32微控制器優化的代碼，支持模型壓縮與量化，自動評估內存占用和推理性能。
   • ?典型應用?：工業設備故障預測、人臉識別等低延遲場景。
2. ?NanoEdge AI Studio?
   • ?功能?：基于AutoML技術，通過少量數據自動生成輕量級機器學習庫，支持設備端學習（On-device Learning），適配STM32及所有ARM Cortex-M系列MCU。
   • ?亮點?：免費開放使用，無部署數量限制。
3. ?MEMS Studio?
   • ?功能?：專為智能傳感器設計，支持數據采集、算法開發及嵌入式AI功能評估，新增ISPU NN模型優化器和MLC功能自動選擇功能。
   • ?案例?：用于可穿戴設備的運動模式識別。
4. ?Stellar Studio?
   • ?功能?：針對車規級Stellar微控制器的開發環境，集成AI模型優化與代碼生成，支持汽車電驅系統預測性維護。

二、在線平臺與資源庫

5. ?ST Edge AI Developer Cloud?
   • ?功能?：云端協作平臺，提供模型訓練、優化及遠程硬件測試服務，支持多框架模型導入與基準測試。
6. ?ST Edge AI Model Zoo?
   • ?功能?：預訓練模型集合（如目標檢測、語音喚醒等），可直接部署至STM32系列硬件，降低開發門檻。
7. ?AI基準測試工具?
   • ?功能?：通過在線服務在STM32硬件上遠程測試模型性能，優化推理效率。

三、硬件協同工具

8. ?傳感器內AI工具?
   • ?功能?：對STM32 MEMS傳感器（如帶機器學習內核的型號）編程，實現本地推理，無需依賴云端。
9. ?ST AIoT CRAFT?
   • ?功能?：面向AIoT設備的端到端開發框架，整合傳感器數據流與AI模型部署。

四、生態集成與擴展

10. ?第三方工具鏈支持?
    • ?合作生態?：支持與NVIDIA TAO工具包、AWS邊緣機器學習加速器、Hugging Face模型庫等集成，擴展開發靈活性。

五、輔助工具

• ?STM32CubeMX/STM32CubeIDE?：提供硬件配置與項目管理功能，新增CMake支持和Visual Studio Code插件，提升開發便捷性。
• ?X-LINUX-AI?：針對Linux系統的AI開發套件，支持STM32 MPU的復雜模型部署。

工具優勢總結

該套件通過免費使用策略降低開發成本，覆蓋工業、消費電子、汽車等多領域需求。例如，SOXAI公司利用NanoEdge AI Studio將可穿戴設備續航提升至10小時，而莫界科技則借助STM32N6的NPU實現超輕量AR眼鏡的AI功能。開發者可通過ST官網獲取完整工具列表及文檔支持。

審核編輯 黃宇