????????市場主流MCU模型庫再擴容，加快嵌入式人工智能開發(fā)

140多個模型，加快在邊緣設備上部署視覺、音頻和感知人工智能應用

近日，意法半導體（ST）發(fā)布了新的人工智能模型，并增強了開發(fā)項目對STM32 AI模型庫的支持，以加快嵌入式人工智能應用的原型開發(fā)和產品開發(fā)。這標志著STM32 AI模型庫再次增加新的模型，事實上，在可以嵌入到穿戴設備、智能相機、智能傳感器、安防監(jiān)控設備、安全保護設備、機器人的視覺、音頻和感知模型庫中，STM32 AI模型庫的種類在業(yè)內已是名列前茅。

意法半導體邊緣AI解決方案部副總裁Stephane Henry表示：“將數據學轉化為適用于嵌入式平臺的實用應用程序是一項復雜的工程挑戰(zhàn)，在整個過程中，開發(fā)人員需要技術支持。我們增加模型庫內可用模型的種類，幫助STM32開發(fā)者社區(qū)快速啟動項目，同時STM32 AI模型庫4.0還加快從模型一直到應用部署的整個開發(fā)流程，這正是我們?yōu)閷崿F實體人工智能落地所做的承諾之一?！?/p>

在日常配件、家電等電子設備內嵌入人工智能，不僅能解鎖這項技術的變革性優(yōu)勢，還能提高效率，節(jié)省能源。這些設備的核心部件是小型微控制器，這類微控制器本身處理能力和存儲容量有限，讓產品開發(fā)人員很難優(yōu)化人工智能模型，兼顧性能和能效。意法半導體新推出的AI模型庫能夠幫助設計人員最大限度地利用現有可用資源，創(chuàng)建高效且功耗極低的模型。這個模型庫是ST Edge AI套件的組件，該套件為開發(fā)者提供一整套開發(fā)工具、軟件庫和實用程序，可進一步簡化和加快在意法半導體硬件上開發(fā)和部署人工智能算法，確保從原型到生產無縫集成人工智能。

十多年來，意法半導體的邊緣人工智能研發(fā)創(chuàng)新一直處于市場前沿，致力于提供軟硬件加速的模型，幫助開發(fā)者解決在網絡邊緣節(jié)點上部署人工智能的復雜性難題。今天，意法半導體的人工智能工具每年持續(xù)支持超過16萬個項目。

意法半導體的STM32微控制器應用非常廣泛，包括消費電子產品、可穿戴設備、通信基礎設施、智能電網、智慧城市、工業(yè)自動化，甚至低軌道衛(wèi)星等領域。通過在這些微控制器上戰(zhàn)略性部署人工智能，意法半導體能夠快速地為終端用戶提供具有高經濟效益的尖端技術，同時提升產品的可持續(xù)性。

為了進一步鞏固在嵌入式人工智能領域的龍頭地位，意法半導體擴展了產品布局，推出了STM32N6系列等帶有NPU硬件加速器的微控制器，在快速增長的嵌入式人工智能或邊緣人工智能市場上搶占先機。

技術信息

模型數量提高一倍，從30個增加到60個，擁有業(yè)內最大的現成的MCU模型家族，模型數量超過140個。

不局限于一個模型目錄，還提供一個全流程開發(fā)方案，其中，腳本可輔助訓練模型，并將其與應用軟件庫集成，幫助客戶更高效的把模型部署在MCU上。

新增對PyTorch模型的原生支持，完善了現有對TensorFlow Lite、Keras AI框架、LiteRT和ONNX格式的支持。

通過壓縮和子字節(jié)量化模型提高嵌入式AI的執(zhí)行效率。