工控備件1768-PA3誠信經營 質量可靠

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從2007年發布STM32家族芯片——STM32F1以來，ST就開始了在通用MCU領域的傳奇之旅。從2013年10億，2020年60億，到現在的110億，STM32的累積出貨量攀升地越來越快。而究其成功的背后原因，正是因為其每一代的產品定義都完美契合了當時當下的行業需求，并且在產品的數次迭代過程中，延續了一致的開發環境，并且伴隨著一路積累，整個STM32生態越發繁盛。

在2023年，通用MCU已經不再是簡單的一通百用，幾個大的細分賽道也有足夠大的量來支撐其通用MCU的差異化發展。而什么樣的MCU才是未來行業應用趨勢是什么樣的？什么樣的MCU才能滿足未來應用發展需求？如何打造一個具備生命力的MCU生態，使其具備多樣性和成長性？這些問題，我們都在2023年STM32峰會上找到了答案。

AI在邊緣端部署

對于未來的MCU而言，為重要的應用趨勢來自AI在邊緣端的下沉部署。如何在邊緣端的能耗要求上，在相對較小資源的MCU和MPU上實現AI算法部署？這更要求在端側具有更強的軟硬件融合能力，并且能夠簡化AI算法的部署，讓沒有AI算法經驗的MCU應用工程師也能輕松上手。對于ST而言，從2017年就開始了對于AI和MCU結合的探索，此次峰會上預發布的業界集成NPU的MCU——STM32N6，將會是布局邊緣AI的一個重要的產品方向。

【STM32N6】MPU級的AI性能，MCU級的功耗和成本

據悉STM32N6采用了Arm Cortex-M55內核，內部集成了ISP和NPU，可以提供卓越的機器視覺處理能力和AI算法部署。其中NPU單元并不是來自Arm發布M55時配套的U55的NPU核，而是ST自己研發的NPU IP——Neural-Art加速器。這既有利于其實現授權成本降低，提高終客戶端的產品價格競爭力；同時也能夠讓ST自主把控在這一NPU IP上進行迭代升級的節奏。

意法半導體微控制器和數字IC產品部(MDG)總裁 Remi El-Ouazzane表示，對于STM32N6來說，之所以沒有像通常的STM32那樣發布STM32N6，也是因為它是一種非常新穎的MCU。事實上，它也是款集成了ISP和神經處理單元的MCU。ST內部已經有了一個關于Neural-Art加速器的路線圖，這個路線圖也將基于ST的內部處理器和不斷發展的數字處理器，ST已經有一個清晰的未來5年的完整路線圖。

圖：意法半導體微控制器和數字IC產品部(MDG)總裁 Remi El-Ouazzane

據意法半導體執行副總裁、通用微控制器子產品部總 De-Sa-Earp分享，從去年9月份開始，ST已經開始向部分潛在客戶提供STM32N6樣品，今年下半年將會繼續擴大樣品提供范圍。而STM32N6之后，未來在STM32MP2上也會專門配備Neural-ART加速器。邊緣人工智能在整個行業發展中將會成為一個非常重要的方向。

【Cube.AI】邊緣AI，軟件端是關鍵

對于MCU和AI的結合而言，相比以往的通用MCU，軟件端的價值變得更大。Cube.MX讓STM32的開發變得更加高效便捷，而對于邊緣AI的開發和部署，Cube.AI對于MCU應用工程師的意義更大，它能夠打通AI算法和MCU應用之間的屏障，讓實際的AI邊緣端應用更加豐富。

“人工智能永遠不是只關注硬件產品，人工智能更加關注的是軟件端，軟件端是關鍵。”Remi分享到。

通過Cube.AI，開發者可以根據自己的需求來進行模型的搭建，將標準AI工具創建的深度神經網絡模型進行高度優化，優化到適合MCU資源級別的C代碼，使開發者的邊緣AI算法可以終得以執行和落地。此外，開發者可以使用ST低代碼工具NanoEdge AI Studio，獲得相關的數據科學解決方案的加持。因此無需經過陡峭的AI技能和數據集學習曲線，就可以直接構建邊緣AI應用。

在今年年初，ST還發布了云端的MCU AI開發者平臺——STM32Cube.AI 開發者云，幫助開發者進一步加速邊緣AI開發流程。據Ricardo分享，通過該平臺，開發者可以學習了解如何在特定的應用場合當中進行神經網絡MCU相關的開發。云模版庫每年至少將會進行4次更新，板庫則是根據產品更新實時更新；開發者可以在該平臺上對比選擇適合自己MCU型號的AI模版。

經過優化后的算法部署在端側，精度方面是否會大打折扣？這應該是開發者們非常關注的一點。而在峰會現場英偉達的演示來看，在足夠好的優化之后，這并不會成為一個問題。通過英偉達深度學習技術經理吳永亮 Luis WU在峰會現場分享的案例來看，通過NVDIA TAO 5.0訓練后的人員檢測模型，可以直接部署在STM32H747上，但內存占用和更新率較低。而進一步經過STM32 Cube.AI對于模型的剪裁和量化后，精度僅降低了0.5%，但內存占用率獲得了數倍降低，而更新率則直接從1.3FPS提高到了9FPS，優化效果非常明顯。

安全無線連接

除了邊緣AI，安全無線連接是通用MCU的另一個重要方向，安全無線連接將成為AI之外另一個支撐通用MCU高速增長的關鍵動力。來自ABI Research的數據顯示，無線STM32的目標市場將從2020年的51億美元增長到2027年的112億美元。從2018年的STM32WB開始，ST開始開發者提供了各種不同協議的無線MCU產品，并且提供了從端側部署到上云的完整生態支持。

在今年的2023年STM32峰會上，ST又帶來了兩款無線MCU新產品。分別定位于藍牙和低功耗遠距離傳輸場景。

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