全新工作流程整合已训练AI模型的选型、调优与测试，助力开发者快速、安心地开展边缘AI开发

2026年11月5日，中国——意法半导体优化了ST Edge AI Suite的工作流程，将四款全新工具融入统一的开发环境，让开发者能够更便捷地在STM32微控制器上部署嵌入式机器学习模型。

Model Explorer是本次更新推出的首款新工具，提供直观的网页界面，方便用户浏览预训练模型并找到适合的AI模型。这些模型此前可通过Model Zoo的GitHub代码仓库获取。Dataset Factory可帮助用户采集原始数据，并将其转换为可用、可靠的数据集，而Model Factory支持面向特定应用的模型训练、定制、量化及进一步优化，帮助用户针对STM32 MCU优化模型。为在部署前验证性能，Model Bench提供网页界面，借助意法半导体开发板集群，让用户能够远程在硬件上对模型进行基准测试。此外，Model Bench将取代ST Edge AI Developer Cloud。

对此，意法半导体边缘AI解决方案事业群副总裁Stephane Henry表示：

随着本地推理成为当今智能产品的一项关键特征，高效开发和应用AI模型已成为设计人员的首要任务。目前，我们拥有微控制器厂商中规模最大的AI模型库，包含400多个预训练模型，其中有大量面向传感应用的模型，也就是物理AI模型。通过ST Edge AI Suite中的Model Explorer、Model Factory、Dataset Factory和Model Bench，我们将这些支持整合到一个专为基于STM32器件进行开发的设计人员打造的环境中。

目前，意法半导体已通过Edge AI Suite为超过260,000个项目提供支持，且项目数量仍在持续增长。其用户群体包括来自大型知名科技企业、初创企业等各类规模公司的工程师，以及独立开发者。

从消费电子到工业传感器、控制设备、医疗器械和汽车系统，嵌入式AI是实现具有竞争力的功能、性能和功耗表现的关键。工程师需要新一代工具和工作流程，以选择模型并根据具体用例进行调整，优化内存和计算资源使用，并在目标硬件上验证性能。

ST Edge AI Suite将用户与涵盖4,000多款在售产品型号的广泛STM32生态系统连接起来。与之配套的强大STM32Cube生态系统提供MCU选型和配置工具、软件库及代码示例，并支持用户在自己偏好的集成开发环境（IDE）中开展工作。STM32Cube还为用户提供丰富的评估硬件资源，涵盖低成本STM32 Nucleo开发板、功能齐全的Discovery探索套件，以及支持无线连接、视觉、飞行时间（ToF）、物联网传感、电机驱动等功能的扩展板。

＞＞ 全新工具将于11月下旬推出。欢迎访问网址注册，以便接收上线通知。

＞＞ 如需使用当前版本的ST Edge AI Suite，请点击访问。