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2025/12/22
【AI解决方案】STM32 Model Zoo加速构建边缘AI
【AI解决方案】STM32 Model Zoo加速构建边缘AI
STM32助力Edge AI 真正落地应用
在开发边缘AI（Edge AI）时，可以说“理解问题本身”就已成功了一半。然而，随着AI模型持续演进，即便是经验丰富的工程师，也会发现优化变得越来越复杂。除此之外，如何在严格的内存限制下同时确保实现优秀性能，更是另一个难关。这些挑战，往往成为许多有志投身边缘AI领域的开发者的准入门槛。
为解决这些痛点，STMicroelectronics正积极在STM32生态系统中，让边缘AI的开发变得更为容易，以此降低入门门槛，并为嵌入式AI应用的原型设计与开发打开大门。这一努力体现在大幅扩充STM32 AI模型库上——该模型作为业界最完整的解决方案之一，涵盖STM32平台上的嵌入式视觉、音频与传感应用，比如可穿戴智能摄像头与传感器、安全防护系统，甚至物理AI等机器人相关应用。
专为STM32开发者打造的精选模型库
STM32 AI模型库提供了涵盖多元应用场景的模型目录，并在GitHub上完整提供所有必要资源，同时还针对多种常见AI任务，准备了可直接使用的现成解决方案。模型按类别清晰整理与分类，让开发者能够轻松浏览、快速比较，并选择最符合自身需求的模型。
此外，这些模型还配有示范项目与教学内容，说明如何实际运用所提供的资源；在最新的3.2版本中，还加入了人脸检测（Face Detection）和人脸关键点（Face Landmarks）等模型。总体而言，STM32 AI Model Zoo是一套完整且实用的工具箱，专为STM32开发者打造。
为真实部署场景量身定制的边缘AI
对于希望更进一步的开发者而言，ST也确保这套工具箱不仅限于预先构建好的模型。若想微调性能、定制模型行为，或将效率发挥到极致，开发者可以使用一整套专门设计的工具与服务，大幅简化原本耗时费力的工作流程。开发者可利用ST提供的脚本，使用自有数据集训练模型进行量化，以满足严格的内存限制，同时检查准确率，并直接在支持的STM32评估板上进行推理性能测试，甚至通过云端测试环境完成验证。这样的流程能有效降低硬件选型风险，使实验与测试更快速、更有把握。
当模型准备好进入实际部署阶段时，流程同样顺畅。定制化后的AI模型，可通过部署服务与入门应用套件，直接下载到开发板上，并与Model Zoo的整体生态系统无缝整合。换句话说，开发者能利用自己的数据，打造真正符合需求的AI模型，并大幅缩短从概念验证到量产产品的整体开发周期。
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