STM32 运行 AI 大模型的四种主流方案
AI 模型能否在资源受限的 STM32 单片机上运行？答案是肯定的。随着边缘计算的发展，目前主要有四种成熟的技术路径可以实现这一目标。
一、核心方案详解
方案一：STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）
这是 ST 官方提供的解决方案。其核心原理是将 PC 端训练好的神经网络自动转换为可在 MCU 上运行的 C 库，开发者只需在自己的工程中原样调用编译后的代码即可。
方案二：TensorFlow Lite Micro + CMSIS-NN
TFLM 是 TensorFlow 专为微控制器设计的版本，适用于仅有数千字节内存的设备。它支持在裸机上运行，无需操作系统、标准 C/C++ 库或动态内存分配。在 Cortex-M3 上运行时，核心运行时仅需 16KB，配合语音关键字检测等操作也仅需约 22KB 空间。
结合 ARM 的 CMSIS-NN 库，可以将核函数映射到 Cortex-M 架构，通常能获得 4–5 倍的提速和能效改善。
方案三：NanoEdge AI Studio
针对异常检测、分类或回归等轻量级任务，可以使用 NanoEdge AI Studio。该工具能生成适配 STM32 的专用库，支持异常检测、单分类、多分类和预测四种类型。
它支持所有类型的传感器，生成的库无需云连接，可直接在本地学习与部署，兼容 STM32 全系列 MCU。
方案四：STM32N6 + NPU
新一代 STM32N6 芯片将 NPU（Neural-ART）直接集成进 MCU，峰值运算能力达到百亿次级别。这标志着 STM32 跑 AI 从'小巧求稳'迈向了'更大模型实时推理'，特别适合视觉和音频等重负载任务。
二、方案对比与选型建议
| 路线 | 适用任务 | 优点 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| STM32Cube.AI | 小到中等 CNN/MLP、KWS、人形检测、回归/分类 | 图形化/命令行一体，自动转换优化 C 代码；支持 ONNX 量化与在线验证 | 模型算子需被支持；建议 Int8 量化；结合板端性能页面预估 |
| TFLite Micro + CMSIS-NN | TinyML 示例（Hello World、KWS、手势、人形检测） | 开源可控；CMSIS-NN 显著提升性能与能效 | 需自行裁剪算子与内存；工程化工作量稍大 |
| NanoEdge AI Studio | 异常检测、简单分类/回归（工业声音、振动等） |
