意法半导体STM32N6持续赋能边缘AI

　这种转变为智能设备开辟了新的可能性，从智能家居到工业自动化，再到医疗和汽车应用。意法半导体(ST)作为全球半导体领导者，通过其最新的 STM32N6 微控制器系列和强大的软件生态系统，站在这一技术浪潮的前沿。

　　ST的边缘人工智能愿景

　　ST正在通过关注三大趋势，战略性地定位自己在边缘人工智能市场中的领导地位：

　　边缘计算的转型：人工智能的计算范式正在从标量计算转向向量计算，再到矩阵计算。这种转变对于高效处理复杂的人工智能工作负载至关重要，尤其是在资源受限的嵌入式系统中。ST 致力于通过硬件加速和优化的软件栈推动这一转型。

　　安全性：随着物联网设备的激增，连接端点的数量呈指数级增长，增加了恶意软件攻击的风险。ST 强调在边缘设备中嵌入强大的安全功能，以保护数据完整性和用户隐私。

　　从边缘到云的连续性：ST 正在开发解决方案，以无缝连接边缘设备和云端基础设施。这包括在数据中心中用于可插拔光学的下一代 EML 替换，以及在边缘嵌入人工智能加速的微控制器。

　　Remy Elwisan，STMicroelectronics 微控制器、数字 IC 和射频产品集团总裁，表达了公司成为微控制器人工智能领域“金标准”的雄心，类似于英伟达在云基础设施中的地位。这一愿景通过结合强大的软件生态系统和硬件加速来实现，使人工智能对广泛的应用变得可访问且实用。

　　STM32N6 微控制器：边缘人工智能的突破

　　STM32N6 是 STM32 系列中最强大的微控制器，专为边缘人工智能应用设计。其关键功能包括：

　　处理器：基于运行频率为 800 MHz 的 Arm Cortex-M55，这是首款引入 Arm Helium 向量处理技术的微控制器，为标准 CPU 带来了数字信号处理(DSP)能力。这种技术支持高达约 150 条指令，优化了高级 DSP 和机器学习代码的执行。

　　神经处理单元(NPU)：ST 自主研发的 Neural-ART 加速器以 1 GHz 运行，提供高达 600 GOPS(每秒十亿次操作)的处理能力，平均性能为 3 TOPS/W。与现有的高端 STM32 微控制器相比，这提供了 600 倍的机器学习性能提升，使实时神经网络推理成为可能，适用于计算机视觉和音频处理等任务。

　　多媒体功能：STM32N6 配备了专用的计算机视觉流水线，包括 MIPI CSI-2 接口和图像信号处理器(ISP)，确保与市场上各种摄像头的广泛兼容性。此外，它还包括 H.264 硬件编码器、JPEG 编解码器和 NeoChrom 图形加速器，使其适合开发功能丰富的嵌入式产品。

　　内存和存储：STM32N6 提供 4.2 MB 的片上 SRAM 和快速串行接口，用于外部存储器，满足人工智能工作负载的内存需求。

　　安全特性：STM32N6 支持最新的安全标准，目标是 SESIP 3 级和 PSA 3 级认证，确保在边缘设备中实现强大的安全保护。

　　STM32N6 关键技术规格

　　应用领域：STM32N6 针对多种市场，包括智能工业、机器人、无人机、医疗、智能建筑、智能家居、智能农业和个人电子产品。其处理物体检测、手势识别和语音命令等任务的能力，使其成为现代嵌入式系统的多功能解决方案。

　　STM32N6 的市场接受度令人印象深刻。据 Elwisan 透露，该系列预计将成为 STM32 产品线中收入最快达到 1 亿美元的产品之一，反映了其在工业、消费电子和基础设施应用中的广泛采用。

　　生态系统与开发者支持

　　为了帮助开发者充分利用边缘人工智能的潜力，ST提供了 ST 边缘人工智能套件，这是一个全面的免费工具、案例研究和资源集合，旨在简化人工智能在嵌入式设计中的集成。该套件支持多种 ST 产品，包括 STM32 微控制器、微处理器、Stellar 微控制器和带机器学习核心(MLC)及图像信号处理单元(ISPU)的 MEMS 智能传感器。

　　ST 边缘人工智能套件的关键组件：

　　ST Edge AI-Core版本和ST Edge AI Developer Cloud：用于优化和评估任何 ST 硬件上的人工智能模型性能。

　　STM32Cube.AI (X-CUBE-AI)：专为 STM32 微控制器设计的神经网络优化工具，支持 TensorFlow Lite、Keras 和 ONNX 等框架。

　　NanoEdge AI Studio：为 STM32 微控制器提供自动化机器学习(AutoML)功能，简化模型开发。

　　AI for OpenSTLinux (X-LINUX-AI) 和 STM32MP2 离线编译器：支持基于 Linux 的人工智能框架的 STM32 微处理器。

　　StellarStudioAI：用于 Stellar 微控制器的神经网络优化和部署。

　　ST AIoT Craft 和 MEMS Studio：用于 MEMS 传感器的数据分析、算法设计和模型优化。

　　MLC/ISPU 模型库：预优化模型的存储库，加速开发过程。

　　ST 边缘人工智能套件概览

　　开发者体验：ST 强调通过减少开发时间来提升开发者体验。例如，ST 集成了 Visual Studio Code 扩展以支持 STM32Cube，这是 Microsoft 网站上下载量最大的扩展之一。此外，活跃用户从 2022 年的 80 万增加到 2024 年的 130 万。

　　案例研究和模型库：ST 边缘人工智能套件包括超过 50 个案例研究，涵盖从工业机器振动数据分析到复杂计算机视觉应用的场景。模型库提供预优化的模型，简化了如人物检测、图像分类、姿势估计和音频场景识别等任务的部署。

　　未来方向

　　ST致力于通过持续的硬件和软件创新，推进人工智能加速的微控制器发展。公司计划推出新的微控制器系列，扩展对卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和其他工作负载的支持。此外，ST 最近收购了一家位于多伦多的公司，以增强其人工智能软件栈和模型库的功能，进一步巩固其在边缘人工智能领域的领导地位。

　　边缘人工智能的更广泛影响将彻底改变多个行业。通过在本地处理数据，边缘设备可以实现更高的自主性、更低的延迟和更高的隐私保护。从智能家居中的语音助手到工业自动化中的预测性维护，STM32N6 和其支持生态系统正在为这些进步铺平道路。

　　结论

　　STM32N6 和 ST 边缘人工智能套件体现了 ST 对边缘人工智能技术进步的承诺。通过将尖端硬件与全面的软件生态系统相结合，ST 使开发者能够创建以前难以想象的创新解决方案。随着边缘人工智能的持续发展，ST 凭借其强大的产品组合和开发者支持，有望引领这一变革之旅。