意法半导体STM32MP23x：突破成本限制的工业AI应用核心

意法半导体近期宣布STM32MP23x产品线(涵盖STM32MP235、STM32MP233及STM32MP231)已正式面向大众市场量产销售。继一年前推出STM32MP25系列后，全新发布的STM32MP23x系列聚焦于成本敏感型工业应用场景，同时保留神经处理单元(NPU)、异构架构(Cortex-M33与双核Cortex-A35)、支持Linux与实时操作系统(RTOS)、带时间敏感网络(TSN)的高性能网络接口等核心功能。简而言之，STM32MP23x新系列产品让边缘机器学习变得触手可及，尤其是仅需16位DDR4/LPDDR4/DDR3L内存控制器及无需视频流编码的H.264硬件解码的应用场景。

STM32MP23x：聚焦关键性能

· 升级考量

以自动化装瓶厂为例，其生产流程复杂，机器需在控制器协调下通过多传感器实现精准操作，工程师正探索机器学习的新应用，如预测性维护、缺陷检测及流程优化等。由于工厂现有系统多基于Linux运行，且技术人员普遍熟悉UNIX操作系统，集成商亟需一款微处理器(MPU)以实现现有设备的升级改造。

· 成本优化策略

STM32MP23x集成两颗1.5 GHz的Cortex-A35内核，开发人员可在运行Linux系统的同时，利用Cortex-M33内核构建低功耗运行环境。该系列产品具备与STM32MP25x相同的处理器架构和运行频率，因此延续了STM32MP25x的灵活性，但采用更具成本优势的设计方案。在实际应用中，开发团队常因成本问题推迟系统升级，而STM32MP23x可有效缓解这一痛点，缩小系统迭代周期，简化开发流程。

STM32MP23x：优化智能，让边缘机器学习无处不在

· 边缘机器学习的更多可能

在边缘机器学习时代，简化开发至关重要，因为很多企业虽认可其价值，却常因成本望而却步。以自动化装瓶生产线为例，大量案例已证明，电机传感器结合机器学习可实现预测性维护，显著降低整体运营成本。还有越来越多的AI系统可以精准检测产品缺陷，帮助工厂减少次品流入市场，提升客户满意度。然而，许多企业对AI落地的技术实现仍存知识盲区。

· 不止于NPU

的确，NPU是边缘AI的核心组件，但并非全部。STM32MP23x在配备0.6 TOPS算力的神经处理引擎的同时，还集成带Lite-ISP的摄像头接口，以支持传感器图像的快速处理。此外，还配备每秒500兆像素的硬件解码加速器，以及用于人机界面的MIPI DSI和LVDS接口。相比之下，竞品方案常仅提供NPU功能。而STM32MP23x让工程师能够在单一MPU上完成图像采集、实时处理及神经网络推理，无需额外配置多颗MPU或协处理器。

STM32MP23x：应对工业应用的独特挑战

· 高效集成，事半功倍

集成化仍是微处理器发展的核心驱动力。以自动化装瓶线的智能工厂为例，高集成度可减少系统故障点，助力构建更完善的整体方案。例如，负责运行机器学习算法的MPU若同时为显示屏上的员工操作界面提供算力支持，可显著提升生产效率并优化工作流程。这要求MPU必须以全栈能力应对工业应用的复杂需求，自动化装瓶线涉及众多子系统，需实现高效协同运作。

· 减少不确定性，提供更多解决方案

STM32MP23x继承了STM32MP25x在工业场景中的核心优势，包括CAN-FD总线、SDIO 3.0控制器、USB Type-C供电支持、USB 2.0主机/设备控制器，以及两个支持时间敏感网络(TSN)的千兆以太网模块。其中，TSN模块可构建确定性网络，在电机控制等对数据同步精度与低延迟要求严苛的场景中，确保信息传输的可预测性。此外，工程师可通过TSN实现数据包优先级管理，规划应急响应机制并构建冗余链路，提升系统架构的稳健性。简要概括，一颗性能卓越的微处理器即可成为工厂智能化的核心引擎。