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ST在邊緣人工智能領(lǐng)域投入已超過10年，不僅擁有STM32Cube.AI和NanoEdge AI Studio軟件工具；還與NVIDIA合作，整合NIVIDIA TAO和STM32Cube.AI工具，讓開發(fā)者STM32微控制器上無縫訓(xùn)練和實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本文為2023 STM32峰會連接篇重點內(nèi)容。

ST 為什么要積極投入邊緣人工智能及我們所提供的服務(wù) (Cube.AI, NEAI)

人工智能無處不在，但實現(xiàn)的方式和涉及到的軟硬件實現(xiàn)是不同的。隨著嵌入式應(yīng)用需求的深入和迭代，邊緣人工智能正成為熱議話題，它將提供越來越多的產(chǎn)品價值，也或?qū)⒊蔀楦淖傾I未來游戲規(guī)則的驅(qū)動力。

在這場人工智能浪潮中，很多數(shù)人的觀念還停留在人工智能是由云服務(wù)器中的大型數(shù)據(jù)中心驅(qū)動，但在邊緣側(cè)、在應(yīng)用設(shè)備終端涌現(xiàn)出一種非常不同且令人振奮的分化 ——邊緣人工智能，它由芯片來驅(qū)動。這是STM32擅長的領(lǐng)域，它將在邊緣人工智能的實現(xiàn)和落地發(fā)揮關(guān)鍵作用。

顯而易見，在邊緣側(cè)設(shè)備中運行人工智能模型有很多優(yōu)勢：設(shè)備響應(yīng)速度快、超低延時；降低數(shù)據(jù)傳輸量；更有效地保護隱私、增強信息安全；降低邊緣側(cè)設(shè)備的運行功耗；還可以降低推理成本以實現(xiàn)其他新的功能操作。

我們花了10年時間研發(fā)投入邊緣人工智能的硬件和軟件棧開發(fā)。為了在可預(yù)見的未來，當嵌入式人工智能普及時，可以向STM32用戶提供完成的產(chǎn)品組合。不僅包括硬件、加速引擎，還有極為重要的軟件工具，保證開發(fā)者能夠在MCU和MPU上優(yōu)化和運行AI模型。

從“Orlando”芯片的問世，到廣受歡迎的“STM32Cube.AI”工具的誕生，使開發(fā)者在MCU上優(yōu)化AI模型成為可能；再到對”Cartesiam“的收購，讓我們擁有了NanoEdge AI Studio這一工具，可以提供一個易于實施的TinyML解決方案，解決預(yù)測性維護等工業(yè)應(yīng)用問題；近來，我們又專注STM32N6的研發(fā)，這是第一個帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件處理單元的微控制器。

STM32Cube.AI是一款用來評估、轉(zhuǎn)換、優(yōu)化和部署已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工具，適合主流的人工智能框架，可為開發(fā)者提供評估和調(diào)整算法的能力。

NanoEdge AI Studio（NanoEdgeAIStudio）是一種新型機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)，它進一步降低了邊緣人工智能開發(fā)的門檻。NanoEdge AI Studio可以開發(fā)人員基于少量數(shù)據(jù)，通過創(chuàng)建、清理、優(yōu)化數(shù)據(jù)集等步驟創(chuàng)建適配的ML庫。NanoEdge具有異常檢測與設(shè)備學(xué)習(xí)的能力，也提供分類和回歸庫。

STM32 xNVIDIATAO，讓邊緣AI走向“破繭時刻“

在最近的GTC活動中，英偉達發(fā)布了TAO工具包。NVIDIA TAO是一個加速AI算法開發(fā)和優(yōu)化的開發(fā)環(huán)境，TAO工具包提供了一個低代碼的人工智能框架，以加速視覺模型的開發(fā)，從新手到專家級數(shù)據(jù)科學(xué)家都能快速上手使用。

TAO 5.0版本有很多令人驚嘆的功能和變化：

• 它首次開放源代碼，允許定制和完全控制，并允許將模型部署到STM32平臺！

• TAO 5.0提供了更多的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，包括分類/檢測/分割/字符識別和最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架；

• TAO面向人員、交通、字符識別相關(guān)任務(wù)提供了30多個高質(zhì)量的預(yù)訓(xùn)練模型，用戶可以將其部署到STM32平臺。TAO 5.0有Mask Auto Labeling功能，會自動創(chuàng)建掩碼標簽。

• TAO還添加了AutoML功能，它可以自動訓(xùn)練模型，使其達到最佳精度，我們的研究數(shù)據(jù)表明準確度提高了20%。

NVIDIA與意法半導(dǎo)體的合作的關(guān)鍵是整合NIVIDIA TAO和STM32Cube.AI工具，讓開發(fā)者有可能在資源有限的STM32微控制器上無縫地訓(xùn)練和實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以達到適配的性能和精度！

與英偉達的合作將拓展ST的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，也確立了ST成為基于MCU的邊緣人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的愿景。

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