意法半導體借助STM32系列微控制器的市場領導地位，擴展了STM32微控制器開發生態系統STM32CubeMX，增加了先進的人工智能（AI）功能。

AI技術使用經過訓練的人工神經網絡對運動和振動傳感器、環境傳感器、麥克風和圖像傳感器的數據信號進行分類，比傳統的手工信號處理方法更加快速、高效。

意法半導體微控制器和數字集成電路產品部總裁Claude Dardanne 表示：“ST的新型神經網絡開發工具箱正在將AI引入基于微控制器的智能邊緣和節點設備，以及物聯網、智能樓宇、工業和醫療應用中的深度嵌入式設備。”

現在開發人員可以用STM32Cube.AI將預先訓練的神經網絡轉成可在STM32 微控制器上運行的C代碼，調用經過優化的函數庫。

STM32Cube.AI附帶即用型軟件功能包，其中包括用于識別人類活動和音頻場景分類的代碼示例，可在ST SensorTile 參考板和ST BLE Sensor mobile app移動應用程序上立即使用這些代碼示例。

ST合作伙伴計劃和人工智能(AI)和機器學習(ML)專用社區STM32在線社區內的資質合作伙伴將為開發人員提供技術支持，例如，工程服務。

在2019年1月8日 - 12日拉斯維加斯世界消費電子展CES期間，意法半導體在酒店包間內使用STM32微控制器演示采用STM32Cube.AI開發的應用程序。

詳細技術信息

用戶可以在意法半導體的STM32CubeMX MCU配置和軟件代碼生成生態系統內下載STM32Cube.AI擴展包(型號：X-Cube-AI)。

現在，該工具支持Caffe、Keras（帶有TensorFlow后臺）、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE開發環境。

FP-AI-SENSING1軟件功能包提供支持基于神經網絡的端到端運動（人類活動識別）和音頻（音頻場景分類）應用代碼示例。該功能包利用意法半導體的SensorTile參考板在訓練之前捕獲和標記傳感器數據，然后，電路板運行優化神經網絡的推論。

ST BLE傳感器移動應用可以用作SensorTile的遙控器和顯示器。

綜合工具箱包括STM32Cube.AI映射工具、在電池供電的小型SensorTile硬件上運行的應用軟件示例，以及合作伙伴計劃，人工智能和機器學習專用社區為在STM32上實現神經網絡提供一條快速、簡便的開發途徑。