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[导读]STM32可谓是IoT时代最具群众基础、市场影响力的MCU之一。或可将其比喻成一把瑞士军刀、或者是一柄AK47——易用、好用,无所不能、无往不利。在物联网飞速发展的近10年间,STM32出现在智能手环、共享单车、语音助手等一个个爆火的终端产品中,也接连实现了10亿、20亿颗..超100亿颗的累积出货量突破。

STM32可谓是IoT时代最具群众基础、市场影响力的MCU之一。或可将其比喻成一把瑞士军刀、或者是一柄AK47——易用、好用,无所不能、无往不利。在物联网飞速发展的近10年间,STM32出现在智能手环、共享单车、语音助手等一个个爆火的终端产品中,也接连实现了10亿、20亿颗..超100亿颗的累积出货量突破。

而随着AI的兴起和在应用层的下沉,一个新的边缘AI时代即将开启。从ChatGPT到AI PC、AI Phone、AI眼镜,新的端侧AI的杀手级设备形态也正在酝酿和成型;同时在电源管理、电弧检测、人脸目标识别、异常检测等领域也会实现更广泛的AI赋能。当AI真的下沉到这些端侧设备上,考虑到功耗、体积、成本等综合因素,AI MCU将会成为其中的关键计算芯片,这也将推动通用MCU领域的一个新的市场爆发点到来。

ABI Research 预测,到 2030 年,边缘端 TinyML MCU 市场复合年增长率达到 113%。TinyML 的增长与 IoT 设备的爆炸式增长直接相关,全球物联网设备将从 2020 年的 66 亿台增长到 2026 年的 237.2 亿台。每个新设备和连接都代表着 AI 和 ML 的机会,因此,TinyML 市场的出货量将从 2020 年的 1520 万件增长到 2030 年的 25 亿件。

而ST也已经做好了准备,于近期推出了其STM32家族有史以来性能最强的MCU产品系列——STM32N6。作为首款搭载NPU的MCU产品,STM32N6旨在让边缘AI无处不在,真正推动其广泛应用。意法半导体中国区微控制器、数字 IC 与射频产品部 (MDRF) 微控制器产品 市场经理丁晓磊 (Lisa DING)进行了精彩地分享。


边缘端 AI:下沉之势,蔚然成风

当前,人工智能(AI)正在呈现出爆炸性的增长趋势,无论是生成式 AI、大语言模型,还是云端 AI,都展示了其强大的潜力。然而,在万物互联的时代,另一个重要趋势正在迅速兴起——AI 从云端向边缘端的下沉。如何使边缘设备具备智能、安全和互联能力,成为当前技术领域的重要命题。

相比云端 AI,边缘端 AI 展现出独特的优势。首先,在实时性方面,边缘端 AI以超低延迟满足了工业、消费类、医疗设备、家电等领域的实时计算需求;其次,在隐私保护方面,边缘端 AI 能有效减少数据传输,增强数据的安全性与隐私性,特别是在设备与设备之间、设备与云之间的交互中,通过识别验证和数据保护实现更高的安全能力。此外,边缘端 AI 的高能效、低功耗和低数据传输率也进一步巩固了其应用价值。

云端 AI 的存在则为大规模的语言模型和复杂的计算任务提供了强大的算力支持。通过云端与边缘端的分布式协作,可以充分发挥两者的互补优势。在这种架构下,云端负责高性能计算和模型训练,而边缘端专注于推理任务,从而实现智能能力的高效分布。

从以云端为中心的模式转向以边缘端为中心,既是技术发展的必然,也是市场需求的驱动。这一转变需要更完善的硬件和软件支持,以确保边缘端 AI 能在高效、低功耗和安全性上持续突破。随着 AI 算力的增强和成本的降低,边缘端推理不仅提升了实时性与隐私保护,也为各行业提供了更具可持续性的发展路径。

在探讨 STM32N6 等新的AI MCU产品形态之前,我们必须要先理解这一整体趋势。未来,边缘端将成为AI发展的重要中心,推动智能计算从云端下沉到每一个互联的设备上,构建一个更加智能、互联且安全的数字世界。


STM32N6:将NPU、ISP和MIPI CSI2引入STM32 MCU

STM32N6 是 STM32 系列中首次搭载AI 加速能力的高性能 MCU,标志着边缘 AI 的发展进入了一个全新阶段。STM32N6 是 STM32 系列中性能最强的 MCU,拥有800MHz ARM Cortex-M55 内核,其 Coremark 性能达到3360,是目前 STM32 系列的顶尖水平。此外,它还具有1280 DMIPS和Helium 指令集扩展,显著提升了 DSP 运算能力,特别是在音频处理等应用中表现优异。

STM32N6 具有两大系列:AI 系列和通用系列,并提供多达六种封装选择,其中部分型号集成了 ST 自研的Neural-Art Accelerator硬件单元。这款 NPU 的算力达600 GOPS,以3TOPS/W 的能效实现了低功耗和高性能的完美平衡。它支持独立并行运算,与 Cortex-M55 协同工作,为 AI 推理和计算提供强大支持。

据悉,Neural-Art Accelerator是 ST 专利神经网络加速单元,可实现 MCU 功耗水平的边缘 AI 能力。相比传统 MPU,STM32N6 的优势显而易见:其低功耗、高能效使其更加适合需要快速启动和唤醒的应用场景。此外,芯片内部集成4.2MB SRAM,不仅减少了对外部存储的依赖,还降低了设计复杂性。

此外,STM32N6 不仅在 AI 推理上表现优异,其多媒体和图形处理能力也居于领先地位。它是 STM32 系列首款支持MIPI CSI2 摄像头接口的 MCU,集成了 ISP 图像处理单元,无需外部 ISP 即可实现高质量图像处理。此外,它还搭载了2.5D GPU 加速器,支持H.264 编码和JPEG 编解码硬件功能,广泛适用于计算机视觉和多媒体应用。

据丁总介绍,STM32N6 中集成了 ISP(图像信号处理器)外设,其设计初衷是为计算机视觉应用提供轻量级的图像处理能力。这一 ISP 外设支持MIPI CSI-2 摄像头接口,能够通过摄像头管线对图像进行技术处理,如动态平衡、自动曝光、去马赛克、图像缩放等操作,提升图像质量。这种处理使图像更适合机器学习模型进行分析,也可以满足其他进一步的视觉处理需求。

ST 的设计在性能与功耗之间做出了巧妙的折中。相比智能手机等重型 ISP 方案,STM32N6 的 ISP 保持了芯片的低功耗特性,同时提供了满足机器视觉需求的必要性能,特别适用于需要高效识别的边缘 AI 应用场景。通过这种优化,ISP 能够为 NPU 提供质量更高的图像数据,从而提升视觉类应用的 AI 处理效果,其应用领域涵盖所有依赖视觉识别的边缘 AI 解决方案。


边缘 AI 的核心驱动力:强大的生态系统支持

作为STM32家族中的一员,STM32N6 延续了 STM32 系列的强大生态基因,兼容此前的TouchGFX 图形软件包和ST Edge AI Suite 开发工具套件,为开发者提供从创意到部署的全流程支持。开发者可以轻松利用 STM32N6 在嵌入式设备上实现边缘 AI 应用,例如人员检测、语音识别、音频处理等,进一步降低开发成本与复杂性。

STM32 Edge AI Suite 开发工具套件为开发者提供了完善的生态系统支持,涵盖了从硬件开发到模型优化的完整流程。STM32N6 完全兼容 STM32 Cube,开发者可以通过代理商或 ST 销售团队申请硬件开发板(如 DK 板和 Nucleo 板),并从官网免费下载所有相关的软件工具。在模型开发方面,ST 提供了Edge AI Model Zoo 模型库,其中包含声音检测、目标识别、目标分割和目标追踪等多种应用模型,这些模型已全面支持 STM32N6,并提供详细的示例代码。开发者还可以通过STM32 Edge AI Developer Cloud在线工具,连接 ST 的服务器后台开发板,快速评估模型的推理时间、RAM 占用和所需存储空间,为模型选择和部署提供高效支持。此外,ST 还推出了Cube AI和Edge AI Core工具,后者提供 Command Line 工具以帮助开发者优化和部署 AI 模型。通过这一系列工具,STM32 Edge AI Suite 让开发者能够轻松高效地在 STM32N6 平台上实现边缘 AI 的开发与落地,同时显著减少开发周期和复杂性。

STM32N6 的强大功能使其在多个领域都表现出色。无论是工业自动化、电源管理,还是音频可穿戴设备与计算机视觉,STM32N6 都能提供高效的解决方案。其多功能性和灵活性使开发者能够快速切入边缘 AI 市场,同时降低了开发门槛。在嵌入式人工智能领域,边缘 AI 的能力正不断提升,并在多个行业中展现出广阔的应用前景。例如:

新能源与工业领域:在光伏与储能设备中进行用户检测、电源管理,以及预测性维护,这些功能通过边缘 AI 大幅提升设备的智能化水平。

工业自动化:边缘 AI 可实时检测机器运行状态,实现异常检测与预警。

消费类与智能设备:诸如人员检测、声音分析、语音识别等应用,过去需要大 SoC 支持的任务,如今借助 STM32N6 可以在 MCU 平台上高效运行。

STM32N6 的推出,不仅在性能上满足了上述复杂应用的需求,还因 MCU 的算力增强,显著降低了 BoM 成本,减少了外围器件,降低了设计复杂性,使得开发者能够更加便捷地开发 AI 应用。


结语

ST 在边缘 AI 的深耕已超过十年,其产品和技术正在推动边缘 AI 的普及与创新。未来,ST 将持续推出搭载 Neural-Art Accelerator 的新产品,并为行业带来更多高效、低成本的边缘 AI 解决方案。目前,已有超过50 家早期客户使用 STM32N6 进行产品开发,预示着这一技术在实际应用中的巨大潜力。

一个值得关注的产品形态是AI眼镜。随着去年Ray-Ban Meta的发布和试水,其实AI眼镜的整个供应链业已全面成熟,这很有可能是在智能手表、TWS之后的又一个爆火的消费电子赛道。当前Ray-Ban Meta中使用的是高通的AR1 Gen1 SoC平台,但考虑到整个产品功能、功耗和体积,AI MCU也能在其中发挥出更好的价值。国内的一家名为莫界( Meta-bounds)的客户,通过STM32N6打造了一款业内最轻仅为35g重的AR眼镜。

莫界科技的创始合伙人周鑫表示:“STM32N6 与轻量化眼镜的特点高度匹配”。

STM32N6 通过 MCU 的功耗和成本,为其带来的 MPU 级别的 AI 性能,提升了机器视觉处理 能力和优化。Neural ART 硬件加速器的图形和多媒体性能非常优异,还具备专用图像信号处理器 ISP,可以保证 AI 眼镜产品具备超轻的重量,紧凑的外形,在不影响续航时间的情况下, 实现非常迅速的 AR 功能。

STM32N6 支持高级感知和交互性功能,而 这些功能需要低功耗、最小的计算量以及几乎为零的延迟,比如,手势控制点动追踪功能,并以深层次人工智能 AI 集成带来更多的创新应用,为 AI 行业的轻量化和时尚生活树立了新标准,让个性化的 AI 体验成为可能。这标志着 AI 行业从最初的探索阶段成功过渡到被主流消费者广泛接受的阶段。

或许,下一个爆发的AI硬件产品即将到来?而STM32N6已经做好了准备。

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