意法半导体的MCU AI开发人员云支持访问在线服务，对STM32板上的边缘AI模型进行基准测试。

　　意法半导体(ST)为嵌入式AI开发人员和数据科学家扩展了面向嵌入式AI开发人员和数据科学家的解决方案，推出了一套业界首创的全新工具和服务，通过辅助硬件和软件决策，将边缘AI技术更快、更复杂地推向市场。STM32Cube.AI 开发人员云提供了对围绕业界领先的STM32系列微控制器(MCU)构建的大量在线开发工具的访问。

　　意法半导体通用微控制器子事业部执行副总裁Ricardo De Sa Earp表示：“我们的目标是提供最好的硬件、软件和服务，以应对嵌入式开发人员和数据科学家面临的挑战，使他们能够更快、更轻松地开发边缘人工智能应用。“今天，我们推出了世界上第一个MCU AI开发人员云，它与我们的 STM32Cube.AI 生态系统携手合作。这款新工具可以通过云在STM32硬件上远程对模型进行基准测试，从而节省工作量和成本。

　　为了满足对基于AI的边缘系统日益增长的需求，STM32Cube.AI 桌面前端包括供开发人员从经过训练的神经网络验证和生成优化的STM32 AI库的资源。现在，该工具的在线版本 STM32Cube.AI 开发人员云对此进行了补充，提供了一系列行业首创：

　　• 在线界面，为STM32微控制器生成优化的C代码，无需事先安装软件。数据科学家和开发人员受益于STM32Cube.AI久经考验的神经网络优化性能，以开发边缘AI项目。

　　• 访问STM32模型库，这是一个可训练的深度学习模型和演示存储库，可加速应用程序开发。在发布时，可用的用例包括用于活动识别和跟踪的人体运动传感、用于图像分类或对象检测的计算机视觉、用于音频分类的音频事件检测等。这些包托管在GitHub上，可以自动生成针对STM32优化的“入门”包。

　　• 在STM32板上访问全球首个边缘AI神经网络在线基准测试服务。云访问板场具有广泛的STM32板，定期更新，使数据科学家和开发人员能够远程测量优化模型的实际性能。

　　STM32Cube.AI 开发者云 [https://stm32ai-cs.st.com] 现在免费提供给注册的 MyST 用户。该工具已由多个嵌入式开发客户进行测试和评估。

　　“我们过去使用 STM32Cube.AI 取得了巨大的成功。它使我们能够实现在低成本MCU上运行的高性能AI应用程序。今天，我们很高兴看到该产品通过提供在线界面进一步发展。这将使我们能够评估AI模型的性能，并在流程的早期选择合适的硬件架构，以便我们可以更快地收敛AI应用程序的开发。总体而言，我们对ST AI团队为我们提供的服务和支持非常满意，“斑马技术公司研发杰出成员Toly Kotlarsky说。

　　“STM32板上的模型库、STM32Cube.AI 在线界面和远程基准测试功能使我们具有各种硬件知识的数据科学家能够更轻松地评估AI模型在我们产品微控制器中的可嵌入性。此外，只需点击几下即可在多个STM32微控制器上测试我们的模型，使我们能够在设计过程的早期阶段考虑嵌入式AI处理，并利用它来设计高级功能。

　　Husqvarna Group AI Labs AI 构思与研究总监 Johan A. Simonsson 评论道：“STM32Cube.AI 开发者云为我们的数据科学家和嵌入式开发人员提供了一种简单的方法来协作和分享他们在嵌入式神经网络方面的知识，这有助于简化我们的开发流程。基准测试功能还使我们的数据科学家能够确保他们创建的模型在微控制器上平稳运行。这使我们能够保持竞争力，并为客户提供最佳解决方案。

　　“多亏了 STM32Cube.AI 开发人员云，我们可以在很短的时间内确认我们创建具有嵌入式AI的产品的方法的有效性。通过电路板场，我们能够确认我们的模型适用于微控制器。我们还可以通过在不同的STM32板上进行远程基准测试来选择最合适的STM32。总体而言，STM32Cube.AI 的加入非常受欢迎，并将使我们能够在未来制造更多创新产品，“尚飞微控制器和数字组件专家工程师Serge Robin说。

　　研发执行副总裁Stephane Henry表示：“使用STM32模型库可以大大简化机器学习(ML)工作流程，并通过为STM32微控制器提供一系列预训练模型，轻松访问并集成到新项目中，从而大大减少对耗时的培训和实验的需求。 拉克鲁瓦。

　　“我们从早期就一直在使用 STM32Cube.AI，并将 CLI 集成到我们的开发管道中。最新的基于云的REST API及其Python包装器/模块将大大降低CI / CD工具维护的复杂性。结合令人兴奋的模型动物园，这项新服务将节省时间并赋予我们的开发人员权力，“SIANA Systems首席执行官Sylvain Bernard说。