ST官方工具让AI开发变简单

ST提供了NanoEdge AI Studio和STM32Cube.AI等工具，即使不懂机器学习也能快速上手。比如用这些工具给电机震动数据建模，预测故障，几天就能搞出能实际用的AI功能，连代码都不用从头写

NanoEdge AI Studio确实挺方便的，尤其是针对嵌入式开发者，免去了很多复杂的AI模型调优过程。

STM32Cube.AI的模型转换功能挺强的，能把常见的AI框架模型直接转成STM32上能跑的代码，省了不少事。

我之前用NanoEdge AI Studio给一个传感器项目做了异常检测，效果还不错，确实上手挺快的。

这种工具对嵌入式开发来说挺有帮助的，尤其是像电机、传感器之类的应用场景。

就是不知道这些AI模型在STM32F1、F4这种老款MCU上的表现如何，资源紧张可能是个问题。

ST的AI工具虽然操作简单，但理解背后的算法原理还是挺重要的，否则参数调不好效果可能会差很多。

有没有人试过用STM32Cube.AI在STM32G4上跑AI模型？听说G4性能不错，挺适合做这类任务。

这种工具对小体积、低功耗的嵌入式AI场景真是太合适了，省去了不少手动优化的麻烦。

我比较好奇NanoEdge AI Studio生成的代码性能怎么样？在实战中能不能稳定运行？

如果能结合FreeRTOS一起用就更好了，这样在复杂项目中整合AI模型会更方便些。

STM32Cube.AI              

​STM32Cube.AI              

NanoEdge AI Studio支持自动化的机器学习流程，从数据收集、模型训练到推理，都能够通过简单的配置和点击操作完成。

通过在STM32微控制器上运行AI模型，可以实现边缘计算，将数据处理和分析直接在设备端完成，减少对云端的依赖，降低延迟和带宽消耗。

通过STM32Cube.AI自动替换标准CNN算子为优化后的CMSIS实现。

在IoT设备中集成AI功能，可以实现智能感知、数据分析和决策，提升设备的智能化水平，适用于智能家居、工业自动化、健康监护等领域。

ST官方工具的推出，极大地简化了AI在嵌入式系统中的开发过程，使得即使是不具备深厚AI背景的开发者也能轻松地将AI功能集成到STM32微控制器中。

可在 PC 上本地运行，获取输入数据并生成 NanoEdge AI 库，该库包含模型、其预处理和功能，能轻松集成到新的或现有的嵌入式项目中。主要优势在于其基准测试，能探索数千种预处理、模型和参数的组合，根据用户的数据确定最适合其需求的算法。

将TensorFlow Lite、PyTorch等模型转换为优化的C代码，直接部署到STM32。