飛象原創（魏德齡/文）“AI無處不在”已經成為一個可以預見的趨勢，業界一方面在謀劃AI融入千行百業的設想，另一方面也在思考如何讓AI甩掉在云端上的包袱。原因在于當前無處不在的大大小小的設備，很多無法保證持續穩定的連接能力，同時還要兼具時延、續航上的要求。于是，依托于端側算力的邊緣AI應用成為“AI無處不在”的關鍵所在。
ABI Research發布的預測結果顯示，邊緣AI的市場規模將在未來十年間實現大幅增長。相關數據顯示，面向邊緣AI應用的微控制器單元(MCU)部署數量將會大幅增加，具體涉及農業、汽車、蜂窩網絡、醫療保健、制造、個人和工作設備、零售以及機器人等多個垂直領域。預計該市場的規模將呈現指數級增長，且在2030年將達到近18億件的規模。
不久前舉辦的意法半導體STM32媒體溝通會上，微控制器、數字IC與射頻產品部(MDRF)、物聯網/人工智能技術創新中心及數字營銷副總裁朱利安在開場分享了一個中國區的創新案例，通過電源與能源技術創新中心以及人工智能技術創新中心共同合作，為中國光伏的新能源客戶打造的AFCI方案中，包括了軟硬件、AI算法及STM32 MCU和功率器件。作為ST提供的第一個人工智能AFCI解決方案，能夠為中國區眾多的新能源客戶提供更加穩定、更加安全的直流拉弧檢測功能，從而極大地增強了產品安全檢測的精度和客戶產品的業內競爭力。
同期，意法半導體還專門向媒體介紹了第一顆AI MCU。
第一顆AI MCU
“在一個萬物互聯的時代，我們如何把AI從云端下沉到邊緣端，使邊緣端具有AI能力？如何讓物聯網設備和汽車同時具備智能、安全和互聯這三大支柱？”微控制器、數字IC與射頻產品部（MDRF）微控制器產品市場經理丁曉磊表示，邊緣端AI具有時效性更強、隱私保護性更好、更高效的自主計算和執行能力。
也就是說，當AI開始拓展自身融合的邊界，實現無處不在的目標，推理端也自然需要慢慢從云端下沉到邊緣端，在這一過程中，也需要如上文案例中涉及的不同軟硬件的支持。過往，已經有SoC能夠實現在端側運行模型的能力，而當MCU的算力越來越強，通過MCU所實現的邊緣AI能力，將可以進一步拉低BOM成本，降低設計復雜度。
意法半導體將STM32N6定義為首款具有AI加速能力的高性能STM32 MCU，搭載一顆800MHz ArmCortex-M55內核，CoreMark測試成績達到3360分。并且帶有嵌入式的Neural-Art Accelerator的硬件加速單元，可以與ARM Cortex-M55內核完全獨立并行工作，也可以作為ARM Cortex-M55的協處理器，做AI的加速能力運算。STM32N6還集成了一個可以直接處理圖像信號的ISP單元，準許應用使用簡單且經濟實惠的圖像傳感器。
據悉，STM32N6系列是意法半導體迄今為止處理性能最強的產品，機器學習處理性能是STM32 MCU現有高端產品的600倍。能夠讓嵌入式AI真正發揮作用，讓注重成本和功耗的消費電子和工業產品能夠運行計算機視覺、音頻處理、聲音分析等算法，提供以往小型嵌入式系統無法實現的高性能的功能。
STM32N6在邊緣AI領域能夠實現的種種能力，與其內置的NPU加速器Neural-Art Accelerator密不可分。
開啟全新嵌入式AI應用領域
根據意法半導體發布的《推動邊緣AI變革：現代微控制器中神經處理單元的強大威力》白皮書介紹，由于NPU具有專業化的架構，在邊緣AI加速領域，運行效率明顯高于傳統的處理單元，特別適合能源受限的應用環境，例如基于微控制器的應用。NPU不僅是各種邊緣AI用例的最佳解決方案，而且還能保持較低的功耗水平。
STM32N6上的Neural-Art Accelerator加速器，作為ST自研的專有神經網絡單元，可以提高人工智能的處理能力。“大家可以這樣理解：你在一個MCU上用MCU功耗去實現邊緣AI的能力。”丁曉磊表示，STM32N6極好地實現了用相對最低的功耗實現最高性能的效果。
白皮書中專門給出了一個測試人員為人員檢測和跟蹤應用選擇了Yolo (You Only Look Once) v8作為目標檢測模型的示例，通過使用為Neural-ART加速器編譯的相同模型，可以在僅使用Arm Cortex-M CPU內核的情況將Yolo性能提升100倍以上。并且幀率達到26fps，表明Yolo v8推理可以連續、實時地分析100%的視頻幀。而這是在Cortex-M55上運行Yolo v8時所無法做到的。
MCU+NPU所帶來的另一個優勢在于具備快速啟動和快速喚醒的能力，時間均在微秒或幾毫秒的級別，實現了SoC無法達到的效果。同時也降低了整體系統設計的復雜度，無需在外接電源管理芯片，并內置4.2MB SRAM，能夠讓所有傳統的MCU嵌入式的開發者快速學習上手，釋放邊緣AI的能力。
在生態系統的角度上，Neural-ART加速器IP與STM32Cube軟件生態系統實現無縫集成，從而有效確保了該加速器的運行效率。STM32Cube.AI（桌面應用程序）和意法半導體邊緣AI開發者云（在線）原生支持此種集成，且能夠生成優化代碼，以便輕松、充分地利用NPU的功能。開發人員可以利用STM32Cube.AI或意法半導體邊緣AI開發者云輕松優化經過預訓練的神經網絡模型，并將其轉換為可在Neural-ART加速器上高效運行的代碼。
STM32N6作為一顆通用MCU，目前已經在眾多領域實現了創新落地，例如個人產品、消費類、可穿戴設備、機器人、智能樓宇、白色家電、智能工業、無人機、智能家居等產品中均都有相關成功案例。
讓更多應用分享STM32優勢
與此同時，意法半導體還正在讓更多應用分享STM32的優勢。
“邊緣AI技術是我們看到的一個現有工業技術應用到未來汽車行業的例子。神經加速器開發工具讓開發人員能夠在其應用中輕松實現AI，不受他們的數據學專業知識水平的限制，將來，神經加速器技術及其相關工具將改進汽車系統。”意法半導體微控制器、數字IC和射頻產品部（MDRF）總裁Remi EL-OUAZZANE在不久前的一篇博客中表示。
隨著駕駛體驗在AI和軟件定義車輛時代的不斷演變，提升汽車功能性安全、靈活性和實時性能至關重要。意法半導體的下一代汽車微控制器也正在重塑未來汽車。Stellar系列專注于支持高集成度電動汽車控制、ADAS及關鍵安全子系統，采用嵌入式非易失性存儲技術（eNVM）和28nm FD-SOI工藝；STM32A系列則聚焦車身控制和邊緣設備管理，滿足ASIL B級安全標準。
意法半導體中國區微控制器、數字IC與射頻產品部(MDRF)汽車微控制器產品營銷高級經理黃延球在媒體會上表示：“我們希望像其他產品領域一樣，讓汽車和工業平臺實現融合，帶來優勢互補，有STM32，也有STM32A，可以整合意法半導體的汽車安全技術方案和工業物聯網、互聯網、人工智能解決方案等。”
面向邊緣智能的場景中所不可或缺的無線需求，STM32WL3集成了最新一代Sub-GHz長距離射頻收發器、Arm Cortex-M0+處理器內核和針對智能表計應用定制的外設以及改進的省電功能，大大簡化了無線解決方案的設計，縮短了產品上市時間，并延長了電池續航時間。
例如將STM32WL3用于表計應用中時，可以延長智能表計應用中的電池壽命，得益于集成的意法半導體獨特的模擬流量感測控制器LCSC，可以簡化和優化水表設計，為水表帶來安全保護，將電池續航時間延長至15年以上，同時優化水表的集成度和成本結構。
STM32C0作為非常具有性價比的32位MCU，通過有吸引力的價格和優化的BOM來幫助客戶減少成本�？扇〈矣秒娖�、簡單工業控制器、電動工具和物聯網設備等產品設備中的傳統8位或16位MCU。作為32位MCU中的經濟型產品，STM32C0具有更高的處理性能、更大的存儲容量、更高的外設集成度，適合實現用戶界面控制等功能，以及其他基本控制、定時、計算和通信功能。
意法半導體通過不斷創新的STM32產品家族，助力邊緣AI和物聯網的全面發展。STM32的優勢已分享至多個領域，推動技術革新，構建更加智能、安全和互聯的未來世界。
