【導讀】2026 年 11 月 5 日，意法半導體宣布優化 ST Edge AI Suite 開發流程，新增 Model Explorer、Dataset Factory、Model Factory、Model Bench 四款工具，整合至統一開發環境，幫助工程師在 STM32 微控制器上快速完成嵌入式機器學習模型選型、數據集制作、模型訓練量化與遠程硬件基準測試。套件內置 400 余款預訓練模型，已支撐超 26 萬個邊緣 AI 項目，覆蓋工業、消費電子、醫療、汽車等場景，新工具將于 11 月下旬上線。
Model Explorer是本次更新推出的首款新工具，提供直觀的網頁界面，方便用戶瀏覽預訓練模型并找到適合的AI模型。這些模型此前可通過Model Zoo的GitHub代碼倉庫獲取。Dataset Factory可幫助用戶采集原始數據，并將其轉換為可用、可靠的數據集， 而Model Factory支持面向特定應用的模型訓練、定制、量化及進一步優化，幫助用戶針對STM32 MCU優化模型。為在部署前驗證性能，Model Bench提供網頁界面，借助意法半導體開發板集群，讓用戶能夠遠程在硬件上對模型進行基準測試。此外，Model Bench將取代ST Edge AI Developer Cloud。
對此，意法半導體邊緣AI解決方案事業群副總裁Stephane Henry表示：“隨著本地推理成為當今智能產品的一項關鍵特征，高效開發和應用AI模型已成為設計人員的首要任務。目前，我們擁有微控制器廠商中規模最大的AI模型庫，包含400多個預訓練模型，其中有大量面向傳感應用的模型，也就是物理AI模型。通過ST Edge AI Suite中的Model Explorer、Model Factory、Dataset Factory和Model Bench，我們將這些支持整合到一個專為基于STM32器件進行開發的設計人員打造的環境中。”
目前，意法半導體已通過Edge AI Suite為超過260,000個項目提供支持，且項目數量仍在持續增長。其用戶群體包括來自大型知名科技企業、初創企業等各類規模公司的工程師，以及獨立開發者。
從消費電子到工業傳感器、控制設備、醫療器械和汽車系統，嵌入式AI是實現具有競爭力的功能、性能和功耗表現的關鍵。工程師需要新一代工具和工作流程，以選擇模型并根據具體用例進行調整，優化內存和計算資源使用，并在目標硬件上驗證性能。
ST Edge AI Suite將用戶與涵蓋4,000多款在售產品型號的廣泛STM32生態系統連接起來。與之配套的強大STM32Cube生態系統提供MCU選型和配置工具、軟件庫及代碼示例，并支持用戶在自己偏好的集成開發環境（IDE）中開展工作。STM32Cube還為用戶提供豐富的評估硬件資源，涵蓋低成本STM32 Nucleo開發板、功能齊全的Discovery探索套件，以及支持無線連接、視覺、飛行時間（ToF）、物聯網傳感、電機驅動等功能的擴展板。
關于意法半導體
意法半導體擁有49,000名半導體技術的創造者和創新者，掌握半導體供應鏈和先進的制造設備。作為一家半導體垂直整合制造商（IDM），意法半導體與二十多萬家客戶、成千上萬名合作伙伴一起研發產品和解決方案，共同構建生態系統，幫助他們更好地應對各種挑戰和新機遇，滿足世界對可持續發展的更高需求。意法半導體的技術讓人們的出行更智能，讓電源和能源管理更高效，讓云連接的自主化設備應用更廣泛。我們正按計劃在所有直接和間接排放（包括范圍1和范圍2）、產品運輸、商務旅行以及員工通勤排放（重點關注的范圍3）方面實現碳中和，并在2027年底前實現100%使用可再生電力的目標。
結論
2026 年 11 月 5 日，意法半導體宣布優化 ST Edge AI Suite 開發流程，新增 Model Explorer、Dataset Factory、Model Factory、Model Bench 四款工具，整合至統一開發環境，幫助工程師在 STM32 微控制器上快速完成嵌入式機器學習模型選型、數據集制作、模型訓練量化與遠程硬件基準測試。套件內置 400 余款預訓練模型，已支撐超 26 萬個邊緣 AI 項目，覆蓋工業、消費電子、醫療、汽車等場景，新工具將于 11 月下旬上線。
