本帖最后由 STM新闻官 于 2025-11-1 14:20 编辑
做边缘AI开发时，你是不是总卡在数据处理、模型优化、硬件部署的某个环节？别担心！STM32凭借完整的边缘AI软硬件生态，早已成为开发者实现边缘AI应用的优选平台。
ST推出的ST Edge AI Suite直接搭好了全套“快车道”：6款核心工具免费开放，从时序数据建模到云端基准测试，全面覆盖开发全流程；再搭配50余个实战案例与20余种资源文档，从数据采集、模型优化到部署验证全程赋能，还兼容TensorFlow Lite、PyTorch等主流AI框架，实现从算法到硬件的全链路支持。这套组合拳能大幅降低边缘AI开发门槛，帮你避开卡点、高效推进，显著缩短产品上市时间。今天就带大家简要介绍，帮你轻松搞定基于STM32 MCU/MPU的边缘AI应用！
01
NanoEdge AI Studio： 时序数据AutoML低代码利器
作为面向时序数据的免费AutoML低代码工具，无需深度编程，就能引导用户快速找到适配的AI模型，自动生成优化后的机器学习算法。支持用模拟或经验数据创建异常检测模型，节省数据采集成本，还能实现微控制器端直接学习，简化数据提取流程并提升模型准确性，特别适合设备状态监测、运动识别等节点端AI应用的快速开发。
02
STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）： 预训练模型的快速转换工具
STM32Cube.AI是一款STM32Cube扩展包，能将预训练的边缘AI算法自动转换为经过优化的STM32 C代码，一站式操作，极大简化了AI模型的硬件部署流程，节省大量底层开发时间，让开发者得以专注核心算法开发及迭代。
03
X-LINUX-AI： STM32 MPU的Linux AI工具箱
X-LINUX-AI是针对STM32MPU打造的嵌入式Linux系统开发包，适配OpenSTLinux系统。集成了完整的Linux AI框架及应用示例，支持时间序列、音频、视觉等多类型数据处理，能满足高扩展性边缘AI应用需求，助力开发者在STM32 MPU上快速部署边缘AI模型。
04
ST Edge AI Model Zoo： 参考模型库
这是一套专为意法半导体器件优化的参考边缘AI模型集合，提供专为STM32 MCU/MPU及其他器件优化的AI模型，覆盖视觉、传感器数据等多类应用场景；附带部署脚本，支持直接在目标器件运行，可基于数据集重新训练模型，或通过“自带模型（BYOM）”“自带数据（BYOD）”灵活扩展，为开发者带来极大便利性；包含STM32模型库、MLC模型库、ISPU模型库，方便开发者按硬件类型快速调用，助力嵌入式边缘AI功能的高效开发与部署。
05
ST Edge AI Core： 模型优化与部署CLI工具
想在本地对AI模型做优化、编译？试试ST Edge AI Core！这是一款用于优化和编译边缘AI模型的命令行接口（CLI）工具，适用于STM32 MCU/MPU等多种器件。它支持跨框架模型导入AI模型，可进行算法分析及模型验证和优化；还支持代码生成与部署。
06
ST Edge AI Developer Cloud： 云端优化与基准测试平台
ST Edge AI Developer Cloud是一款适用于多种ST器件的免费在线平台，依托Edge AI Core执行模型优化与验证，通过云端开发板进行基准测试。不用下载安装，直接访问平台就能操作，用户可直接访问平台，简化边缘AI开发流程，提升模型部署效率。
这6款工具各具特色，覆盖边缘AI开发多个环节，再搭配ST提供的50+真实案例研究与20+资源文档加持，构建起完善且全面的边缘AI软硬件生态。无论你是刚入门的新手想要快速上手，还是追求高效的资深工程师希望提升开发效率，都能找到适配的工具支持，轻松降低开发门槛，让产品从“构思”快速推进至“落地”，缩短上市时间！
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