助您将边缘AI应用于MCU、MPU和智能传感器的得力工具。

边缘AI是指在嵌入的微控制器、微处理器和传感器等设备上直接运行AI算法和模型的赋能技术。通过在边缘部署AI，可以直接在数据采集源头实现实时数据处理，从而提供更快速的响应时间、更高的数据安全性以及更高效的带宽利用率。在此了解有关其优势的更多信息。

• 对于所有意法半导体器件：意法半导体边缘AI内核CLI版和意法半导体边缘AI开发者云，可用于优化及评估任何意法半导体硬件上AI模型的性能。
• 对于STM32 MCU：STM32Cube.AI (X-CUBE-AI)支持神经网络优化。而NanoEdge AI Studio是一款AutoML工具。
• 对于STM32 MPU：开发者可以使用面向OpenSTLinux的AI (X-LINUX-AI)及适用于Linux AI框架的STM32MP2离线编译器。
• 对于Stellar MCU：StellarStudioAI是一款用于神经网络优化和部署的软件包。
• 对于内置机器学习内核的MEMS传感器：在线工具ST AIoT Craft和桌面工具MEMS Studio可用于数据分析、算法设计和模型优化。MLC模型库提供预先优化的模型。
• 对于内置ISPU的MEMS传感器：MEMS Studio支持数据分析和模型优化。ISPU模型库提供预先优化的模型。

意法半导体边缘AI套件可帮助用户轻松找到适合其项目的工具，从而为AI模型部署提供便利：

• 数据记录：捕获AI模型训练所需的传感器数据。
• 自动机器学习：自动生成优化的机器学习算法。
• 模型优化：优化AI模型并为目标器件生成相关代码。
• 验证和测试：确保模型性能符合部署标准。
• 在线基准测试：在云端测试意法半导体硬件上AI模型的性能。

嵌入式开发人员还可从以下方面受益：

• Model Zoo：简化受支持器件上AI模型的部署过程。
• 为完成整个部署过程提供更多指导的文档。

意法半导体边缘AI套件免费提供，包括商业用途，因而是将AI集成到嵌入式系统中的一个高性价比选择。