在嵌入式领域，关于 AI 模型能否跑在 STM32 上的讨论一直不少。答案是肯定的，目前主要有四种成熟的技术路径。
一、四种核心方案
1. STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）
这是 ST 官方提供的工具链。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里调用编译后的库即可。
2. TensorFlow Lite Micro + CMSIS-NN
TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）是谷歌开源的针对微控制器的推理引擎。它适用于仅有数千字节内存的设备，支持在'裸机'上运行，无需操作系统或动态内存分配。在 Cortex-M3 上运行时，核心运行时仅需 16KB，配合语音关键字检测模型也只需约 22KB。
3. NanoEdge AI Studio
针对异常检测、分类或回归等小模型场景，可以使用 NanoEdge AI Studio 生成适配 STM32 的库。该工具支持所有类型的传感器，生成的库不需要云连接，可直接在本地学习与部署，覆盖 STM32 全系列 MCU。
4. STM32N6 + NPU
新一代 STM32N6 芯片将 NPU（Neural-ART）直接集成进 MCU，峰值运算能力达百亿次级别。这标志着 STM32 从'小巧求稳'转向能处理更重的视觉和音频任务，让更大模型也能实时运行。
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 | 经典 TinyML 示例（Hello World、KWS、手势、人形检测） | 开源可控；CMSIS-NN 映射核函数到 Cortex-M，常见可获 4–5× 提速/能效改善 | 需自行选/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） | 向导式生成库，数据量要求低，上手快 | 黑盒程度较高，适合追求快速落地的项目 |
| STM32N6 + NPU | 更重的视觉/音频（目标/人形、语音场景） | MCU 等级首次具备类 MPU 级别的 AI 推理吞吐；官方工具链直接支持 |
