工控备件1768-PA3诚信经营 质量可靠

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从2007年发布STM32家族芯片——STM32F1以来，ST就开始了在通用MCU领域的传奇之旅。从2013年10亿，2020年60亿，到现在的110亿，STM32的累积出货量攀升地越来越快。而究其成功的背后原因，正是因为其每一代的产品定义都完美契合了当时当下的行业需求，并且在产品的数次迭代过程中，延续了一致的开发环境，并且伴随着一路积累，整个STM32生态越发繁盛。

在2023年，通用MCU已经不再是简单的一通百用，几个大的细分赛道也有足够大的量来支撑其通用MCU的差异化发展。而什么样的MCU才是未来行业应用趋势是什么样的？什么样的MCU才能满足未来应用发展需求？如何打造一个具备生命力的MCU生态，使其具备多样性和成长性？这些问题，我们都在2023年STM32峰会上找到了答案。

AI在边缘端部署

对于未来的MCU而言，为重要的应用趋势来自AI在边缘端的下沉部署。如何在边缘端的能耗要求上，在相对较小资源的MCU和MPU上实现AI算法部署？这更要求在端侧具有更强的软硬件融合能力，并且能够简化AI算法的部署，让没有AI算法经验的MCU应用工程师也能轻松上手。对于ST而言，从2017年就开始了对于AI和MCU结合的探索，此次峰会上预发布的业界集成NPU的MCU——STM32N6，将会是布局边缘AI的一个重要的产品方向。

【STM32N6】MPU级的AI性能，MCU级的功耗和成本

据悉STM32N6采用了Arm Cortex-M55内核，内部集成了ISP和NPU，可以提供卓越的机器视觉处理能力和AI算法部署。其中NPU单元并不是来自Arm发布M55时配套的U55的NPU核，而是ST自己研发的NPU IP——Neural-Art加速器。这既有利于其实现授权成本降低，提高终客户端的产品价格竞争力；同时也能够让ST自主把控在这一NPU IP上进行迭代升级的节奏。

意法半导体微控制器和数字IC产品部(MDG)总裁 Remi El-Ouazzane表示，对于STM32N6来说，之所以没有像通常的STM32那样发布STM32N6，也是因为它是一种非常新颖的MCU。事实上，它也是款集成了ISP和神经处理单元的MCU。ST内部已经有了一个关于Neural-Art加速器的路线图，这个路线图也将基于ST的内部处理器和不断发展的数字处理器，ST已经有一个清晰的未来5年的完整路线图。

图：意法半导体微控制器和数字IC产品部(MDG)总裁 Remi El-Ouazzane

据意法半导体执行副总裁、通用微控制器子产品部总 De-Sa-Earp分享，从去年9月份开始，ST已经开始向部分潜在客户提供STM32N6样品，今年下半年将会继续扩大样品提供范围。而STM32N6之后，未来在STM32MP2上也会专门配备Neural-ART加速器。边缘人工智能在整个行业发展中将会成为一个非常重要的方向。

【Cube.AI】边缘AI，软件端是关键

对于MCU和AI的结合而言，相比以往的通用MCU，软件端的价值变得更大。Cube.MX让STM32的开发变得更加高效便捷，而对于边缘AI的开发和部署，Cube.AI对于MCU应用工程师的意义更大，它能够打通AI算法和MCU应用之间的屏障，让实际的AI边缘端应用更加丰富。

“人工智能永远不是只关注硬件产品，人工智能更加关注的是软件端，软件端是关键。”Remi分享到。

通过Cube.AI，开发者可以根据自己的需求来进行模型的搭建，将标准AI工具创建的深度神经网络模型进行高度优化，优化到适合MCU资源级别的C代码，使开发者的边缘AI算法可以终得以执行和落地。此外，开发者可以使用ST低代码工具NanoEdge AI Studio，获得相关的数据科学解决方案的加持。因此无需经过陡峭的AI技能和数据集学习曲线，就可以直接构建边缘AI应用。

在今年年初，ST还发布了云端的MCU AI开发者平台——STM32Cube.AI 开发者云，帮助开发者进一步加速边缘AI开发流程。据Ricardo分享，通过该平台，开发者可以学习了解如何在特定的应用场合当中进行神经网络MCU相关的开发。云模版库每年至少将会进行4次更新，板库则是根据产品更新实时更新；开发者可以在该平台上对比选择适合自己MCU型号的AI模版。

经过优化后的算法部署在端侧，精度方面是否会大打折扣？这应该是开发者们非常关注的一点。而在峰会现场英伟达的演示来看，在足够好的优化之后，这并不会成为一个问题。通过英伟达深度学习技术经理吴永亮 Luis WU在峰会现场分享的案例来看，通过NVDIA TAO 5.0训练后的人员检测模型，可以直接部署在STM32H747上，但内存占用和更新率较低。而进一步经过STM32 Cube.AI对于模型的剪裁和量化后，精度仅降低了0.5%，但内存占用率获得了数倍降低，而更新率则直接从1.3FPS提高到了9FPS，优化效果非常明显。

安全无线连接

除了边缘AI，安全无线连接是通用MCU的另一个重要方向，安全无线连接将成为AI之外另一个支撑通用MCU高速增长的关键动力。来自ABI Research的数据显示，无线STM32的目标市场将从2020年的51亿美元增长到2027年的112亿美元。从2018年的STM32WB开始，ST开始开发者提供了各种不同协议的无线MCU产品，并且提供了从端侧部署到上云的完整生态支持。

在今年的2023年STM32峰会上，ST又带来了两款无线MCU新产品。分别定位于蓝牙和低功耗远距离传输场景。

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