意法半導體的MCU AI開發人員云支持訪問在線服務，對STM32板上的邊緣AI模型進行基準測試。

　　意法半導體(ST)為嵌入式AI開發人員和數據科學家擴展了面向嵌入式AI開發人員和數據科學家的解決方案，推出了一套業界首創的全新工具和服務，通過輔助硬件和軟件決策，將邊緣AI技術更快、更復雜地推向市場。STM32Cube.AI 開發人員云提供了對圍繞業界領先的STM32系列微控制器(MCU)構建的大量在線開發工具的訪問。

　　意法半導體通用微控制器子事業部執行副總裁Ricardo De Sa Earp表示：“我們的目標是提供最好的硬件、軟件和服務，以應對嵌入式開發人員和數據科學家面臨的挑戰，使他們能夠更快、更輕松地開發邊緣人工智能應用。“今天，我們推出了世界上第一個MCU AI開發人員云，它與我們的 STM32Cube.AI 生態系統攜手合作。這款新工具可以通過云在STM32硬件上遠程對模型進行基準測試，從而節省工作量和成本。

　　為了滿足對基于AI的邊緣系統日益增長的需求，STM32Cube.AI 桌面前端包括供開發人員從經過訓練的神經網絡驗證和生成優化的STM32 AI庫的資源。現在，該工具的在線版本 STM32Cube.AI 開發人員云對此進行了補充，提供了一系列行業首創：

　　? 在線界面，為STM32微控制器生成優化的C代碼，無需事先安裝軟件。數據科學家和開發人員受益于STM32Cube.AI久經考驗的神經網絡優化性能，以開發邊緣AI項目。

　　? 訪問STM32模型庫，這是一個可訓練的深度學習模型和演示存儲庫，可加速應用程序開發。在發布時，可用的用例包括用于活動識別和跟蹤的人體運動傳感、用于圖像分類或對象檢測的計算機視覺、用于音頻分類的音頻事件檢測等。這些包托管在GitHub上，可以自動生成針對STM32優化的“入門”包。

　　? 在STM32板上訪問全球首個邊緣AI神經網絡在線基準測試服務。云訪問板場具有廣泛的STM32板，定期更新，使數據科學家和開發人員能夠遠程測量優化模型的實際性能。

　　STM32Cube.AI 開發者云 [https://stm32ai-cs.st.com] 現在免費提供給注冊的 MyST 用戶。該工具已由多個嵌入式開發客戶進行測試和評估。

　　“我們過去使用 STM32Cube.AI 取得了巨大的成功。它使我們能夠實現在低成本MCU上運行的高性能AI應用程序。今天，我們很高興看到該產品通過提供在線界面進一步發展。這將使我們能夠評估AI模型的性能，并在流程的早期選擇合適的硬件架構，以便我們可以更快地收斂AI應用程序的開發。總體而言，我們對ST AI團隊為我們提供的服務和支持非常滿意，“斑馬技術公司研發杰出成員Toly Kotlarsky說。

　　“STM32板上的模型庫、STM32Cube.AI 在線界面和遠程基準測試功能使我們具有各種硬件知識的數據科學家能夠更輕松地評估AI模型在我們產品微控制器中的可嵌入性。此外，只需點擊幾下即可在多個STM32微控制器上測試我們的模型，使我們能夠在設計過程的早期階段考慮嵌入式AI處理，并利用它來設計高級功能。

　　Husqvarna Group AI Labs AI 構思與研究總監 Johan A. Simonsson 評論道：“STM32Cube.AI 開發者云為我們的數據科學家和嵌入式開發人員提供了一種簡單的方法來協作和分享他們在嵌入式神經網絡方面的知識，這有助于簡化我們的開發流程。基準測試功能還使我們的數據科學家能夠確保他們創建的模型在微控制器上平穩運行。這使我們能夠保持競爭力，并為客戶提供最佳解決方案。

　　“多虧了 STM32Cube.AI 開發人員云，我們可以在很短的時間內確認我們創建具有嵌入式AI的產品的方法的有效性。通過電路板場，我們能夠確認我們的模型適用于微控制器。我們還可以通過在不同的STM32板上進行遠程基準測試來選擇最合適的STM32。總體而言，STM32Cube.AI 的加入非常受歡迎，并將使我們能夠在未來制造更多創新產品，“尚飛微控制器和數字組件專家工程師Serge Robin說。

　　研發執行副總裁Stephane Henry表示：“使用STM32模型庫可以大大簡化機器學習(ML)工作流程，并通過為STM32微控制器提供一系列預訓練模型，輕松訪問并集成到新項目中，從而大大減少對耗時的培訓和實驗的需求。 拉克魯瓦。

　　“我們從早期就一直在使用 STM32Cube.AI，并將 CLI 集成到我們的開發管道中。最新的基于云的REST API及其Python包裝器/模塊將大大降低CI / CD工具維護的復雜性。結合令人興奮的模型動物園，這項新服務將節省時間并賦予我們的開發人員權力，“SIANA Systems首席執行官Sylvain Bernard說。