✦ ST Edge AI Suite是意法半导体新推出的整合各种软件和工具的边缘人工智能开发套件，为开发者和企业在工业、汽车/出行、消费电子、通信设备中嵌入意法半导体人工智能芯片提供了一个更简单、更经济的解决方案
✦ 意法半导体为开发者和企业提供一个资源丰富的人工智能生态系统，包括各种硬件、免费软件和工具，以及合作伙伴提供的云服务和人工智能工具链
3 K! q7 G6 F; l; _: c. w5 j✦ 让任何规模的企业都可以从无限制的边缘人工智能部署中受益，加速其在全球的应用

+ Q3 @# S9 ^, W意法半导体（简称ST）宣布推出一个资源丰富的嵌入式人工智能生态系统ST Edge AI Suite，帮助厂商在自己的产品中增加边缘人工智能。ST Edge AI Suite是一套可与ST硬件免费使用的集成软件工具，该产品的发布让为客户提供的服务更进一步，能够帮助客户快速进行本地嵌入人工智能的自主式物联网设备的研发以及数十亿设备的部署。ST Edge AI Suite套件充分利用意法半导体的各种硬件（通用微控制器、车规微控制器和微处理器、智能传感器），以及相关的嵌入式人工智能优化工具简化客户人工智能解决方案的开发。该套件将扩展并集成意法半导体过去十年里推出的多种软件工具、评估套件和开发工具包，同时更好利用ST现有的机器学习（ML）框架和来自关键合作伙伴（如英伟达和亚马逊云科技）的人工智能生态系统。

意法半导体总裁兼首席执行官Jean-Marc Chery表示：
我们正在迈向一个由数百亿个互联的自主设备组成的物联网世界，这些设备在消费者生活和企业生产率的各个方面为用户带来实用价值和便利。要实现这一目标，不仅要在云端运行人工智能算法，还要在广泛的边缘设备上部署AI，其中包括智能手机、个人联网设备、智能家居、楼宇控制系统、工业机器、汽车等。ST产品已经成为所有这些设备的核心，但要想发挥出更大的作用，还需要借助我们今天发布的业界先进的免费软件套件。这种软硬件结合的解决方案，将让我们进入更智能的边缘计算时代，让任何规模的企业都能够更轻松地部署边缘人工智能，借助ST的硬件产品来构筑他们的未来互联网愿景。

意法半导体在近日的边缘人工智能线上峰会上简要介绍了ST Edge AI套件的功能。这一市场先进的解决方案将帮助嵌入式开发者优化机器学习模型，帮助数据科学工作者在嵌入式设备上运行机器学习模型，以及帮助产品设计师和创客重新定义产品的重要特性。

通过提供免费下载使用服务，意法半导体将为各类大中小型客户赋能，将资源和知识汇集到社区式开发模式中。该套件将围绕更广泛的边缘人工智能社区，整合工具，凝聚用户，进一步推进边缘人工智能开发社区化。

首版ST Edge AI套件将于2024年上半年面世
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7 }6 D3 U6 b" n" V4 d* G2 H: M边缘人工智能应用的更多益处
+ ]2 o1 O; ^7 w* a+ E边缘人工智能进一步缩短了智能和决策能力与数据源之间的距离，是企业在当今的互联网时代实现产品智能化的关键技术。边缘人工智能的好处主要体现在响应速度、能效功耗、隐私保护、网络安全和成本效益方面，让企业能够创造出更智能、响应更快、能效更高的产品，满足当今世界的快节奏和数据驱动的需求。

( z2 u9 N- U1 d  z( }一些采用意法半导体AI技术提高产品智能化的案例：
. }* r/ M% R4 P0 R: J让洗衣机性能提升15-40%：
6 D& P; |8 |2 C  A4 n一家大型家电制造商目前正在采用该洗衣机解决方案升级他们的产品，预计在明年会看到他们的新品上市。其中用到的第一个机器学习算法是创建一种虚拟传感器，根据电机电流测量值估计待洗衣服的重量。第二个机器学习算法是利用六轴运动传感器数据计算滚筒是否会接触洗衣机的外壳，从而避免滚筒碰撞洗衣机外壳。根据算法的输入数据，洗衣程序提供洗这些衣服所需的电流驱动电机，并调整用水量和洗涤剂量，因此，洗一次衣服可以节省15%至40%的电能和水。这两个算法都是基于ST的NanoEdge AI开发的，并运行在STM32G0 MCU和ST六轴运动传感器上。

, z# I  }8 h3 s超低功耗的PC活动监控：
" @. {- s7 b- N; e& ~+ x惠普工程团队与意法半导体密切合作，开发和训练活动识别人工智能模型，根据设备运动和用户动作来识别不同的用户活动。该合作面向多个使用场景，包括将笔记本电脑放在桌子上、用户腿上或放在包里和从包里取出的场景，帮助惠普创建了一个运行在智能六轴运动传感器上的、惠普设备专用人工智能模型。其中最值得一提的是功耗，该传感器运行边缘AI算法的功耗仅为34微安。该解决方案使惠普计算机能够发现用户活动变化，并做出相应的响应，为更关键的任务节省电池电量。

! @' _% n& C( a+ q1 T6 F电动汽车电机运维优化：
意法半导体正与HPE集团合作，优化电动汽车电机的运行和维护，这方面的挑战是如何在实际使用中监测电动机转子的内部温度，以优化输出功率，提高电机运行的能效和安全。在实验室中，转子是裸露在外的，可以直接测量电机内部温度，但在车上测量正在运行的电机的内部温度是行不通的。ST提出的解决方案是训练一个模型，并使用边缘人工智能构建一个虚拟温度传感器，根据外部温度测量值估算内部转子温度。该算法运行在控制电机的Stellar车规微控制器上。该微控制器还运行一个状态监测人工智能算法，通过分析振动来检测潜在的异常事件。这个解决方案也可以用于其他关键部件，例如，测量动力电池内部温度是不现实的，但边缘人工智能模型可以用外部测量数据模拟内部温度。
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+ ]! Q1 Z* }) W( X技术补充信息
意法半导体的人工智能策略基于一套资源丰富的集成化开发工具（其中一些已上市）、技术示例、学习示例，以及名为ST Edge AI Core Technology，一款创新的统一嵌入式人工智能解决方案优化器。ST Edge AI套件满足了不同用户的需求，如数据科学家、嵌入式软件开发人员和硬件系统工程师。该套件简单好用，界面简约直观，有多个不同版本（Desktop, CLI, Web, API）。
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❖ ST Edge AI Suite支持意法半导体的多个硬件平台：STM32通用MCU，包括已经发布的具有AI硬件加速功能的产品、工业级STM32N6和STM32 MPU，以及Stellar车规微控制器和智能传感器。其中，车规微控制器支持汽车制造商向软件定义车辆转型，具有电驱系统预测性维护功能，以延长车辆寿命或电池管理系统，从而最大限度地提高能效。嵌入式智能传感器基于智能传感器处理单元ISPU、机器学习核心MLC，以及利用飞行时间传感器进行高级成像，非常适合从工业、汽车、可穿戴配件到高端个人电子设备的所有应用。以上这些产品都配有各种评估板和开发板。

❖ ST Edge AI Suite把项目开发的每个阶段所需的全部软件和工具集成在一起，ST Edge AI Core是其中的一个关键组件。ST Edge AI Core可以从使用最广泛的机器学习框架中导出ML机器学习和NN神经网络算法，并生成详细的算法分析报告，针对传感器、MCU、MPU等所选设备优化算法，根据原始模型验证算法，最后，将最终嵌入式AI解决方案转换成所选设备适用的代码。可以用纯软件或特定的硬件加速器，在不同的平台上对同一个人工智能算法进行对标测试，点击几次鼠标即可评估算法准确性和推理时间。

$ E# C* v9 i+ J6 A❖ NanoEdge AI Studio autoML工具对STM32用户免费开放，现在可用于所有基于ARM Cortex-M的MCU：同时，意法半导体的NanoEdge AI StudioautoML工具正在升级，全球客户可免费使用。现在，用NanoEdge AI Studio创建的软件库将不再收取部署费用，在STM32微控制器上部署也不再有数量限制。此外，由于NanoEdge AI Studio面向所有基于ARM Cortex-M的微控制器，客户现在可以签署特殊许可协议，在其他品牌的ARM Cortex-M微控制器上构建和部署模型库，包括独有的设备上学习。


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% I5 j  a% W% @8 H7 d! A! E转载自：STM32单片机

NanoEdge AI 好工具啊~~~