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随着边缘AI的大火，Tiny ML和NPU MCU也跟着火了起来。早在2022年，ST就曾宣布，STM32N6将成为ST首个加入NPU的产品，很多工程师也对这一产品翘首以盼。

在STM32峰会上，STM32N6正式亮相。“我们对于STM32N6的定义是首款具有 AI 加速能力的高性能的STM32 MCU。”在日前的STM32媒体沟通会上，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）如是说。

有史以来功能最强大的STM32系列

‌STM32N6是意法半导体（ST）发布的“史上最强”STM32产品，旨在让边缘AI随处可见‌。STM32N6是ST首款集成神经处理单元（NPU）的微控制器（MCU），具有强大的AI加速能力，特别适用于边缘AI应用。

主要特点和优势

‌高性能处理器‌：STM32N6搭载Arm v8.1架构的Cortex-M55内核，主频可达800MHz，性能达到3360 Coremark，280 DMIPS‌。

‌专用NPU‌：集成Neural-Art Accelerator，提供高达600 GOPS的AI算力，相当于STM32H7的600倍，且具有3TOPS/W的优异能效比‌。

‌低功耗设计‌：在运行AI模型时，不需要任何散热装置，实现了高性能与低功耗的平衡‌。

‌丰富的接口和功能‌：包括MIPI CSI-2摄像头接口、图像信号处理（ISP）、H.264硬件编码器、JPEG编解码器等，适用于多种多媒体和计算机视觉应用‌。

‌安全特性‌：集成Arm TrustZone，支持目标认证和PSA认证，确保设备的安全性‌。

应用场景

STM32N6适用于多种边缘AI应用场景，包括但不限于：

‌智能家居‌：通过语音识别和图像识别，实现智能设备的精准控制‌。

‌工业自动化‌：用于机器视觉、预测维护和过程控制。

‌可穿戴设备‌：实现智能健康监测和个性化服务。

‌车载系统‌：用于自动驾驶、行人检测和智能导航。

让边缘AI随处可见

生成式AI、大语言模型、云端AI是现在的大趋势，而在万物互联时代，如何将AI从云端下沉到边缘端，使得边缘具备AI能力是当下必须考虑的问题。而让物联网设备和汽车同时兼备智能、安全和互联三大支柱能力，也是当下正在研究的问题。

丁晓磊表示，边缘AI的实效性更强，隐私保护性也更好，可以更高效地进行自主计算和执行。信息安全是云连接智能时代不可或缺的能力，而边缘AI则能够识别验证、数据保护，实现安全的能力。云端AI则能够用更大算力，去实现更大语言模型。这样来看，双方互相协同，拥有不同的定位，并且在形成一个云边端的架构。

基于对上述架构理解，我们将越来越多地看到AI的推理端逐步从云端下沉至边缘端，这样能够带来诸多优势：首先，边缘端具有优越的实时性，能够提供超低延迟，满足工业、消费类、医疗及家电等领域对实时性的高需求；其次，随着算力不断提升和成本降低，边缘端能够有效减少数据上传至云端的需求，大大增强了隐私性和安全性；最后，边缘端还具备高能效、低数据传输率、低功耗等优势，能够实现更多新型操作。因此，边缘端推理在各方面展现出巨大的优势。

在构建一个具备AI算力的世界时，我们需要思考如何在云端与边缘端之间实现合理的分布。随着发展，云端中心的架构逐渐转向以边缘端为中心，而要实现这一转变，就需要不同的硬件和软件支持。这正是ST推出STM32N6的原因所在。

在边缘 AI 领域，ST已深耕十多年。“我们希望边缘AI随处可见，且证明未来AI将会随处可见。”丁晓磊表示，根据 ABI 市调机构的数据，到 2030 年，边缘端 TinyML MCU 市场的复合年增长率预计将达到113%。无论是在电源管理、电弧检测、人脸目标识别，还是异常检测等应用领域，这样的增长率意味着越来越多的应用案例将逐步被采用。

随着越来越多的传统嵌入式开发者进入人工智能领域，ST正在扩展其生态圈，提供更多工具和开发便利。这些开发者正越来越多地利用MCU来进行边缘端人工智能开发。

据统计，截至2024年第一季度，ST在全球有超过5万名活跃客户使用ST的边缘AI 开发工具。同时，ST推出了ST Edge AI Suite边缘人工智能开发套件，该套件涵盖从创意构思、数据采集、训练到模型优化、部署和验证等完整的边缘AI开发过程。ST 的全套开发工具为开发者提供了强有力的支持，帮助他们顺利进行开发。

此外，ST一直注重与人工智能领域诸如NVDIA和AWS的先行者深入合作，推动行业的发展，最终目标是让边缘AI随处可见。