1. AI簡介
AI（人工智慧）起源於達特茅斯學院於1956年舉辦的夏季研討會。在該會議上，「人工智慧」一詞首次被正式提出。運算能力的技術突破推動了人工智慧一輪又一輪的發展。近年來，隨著大數據的可用性提升，第三輪人工智慧發展浪潮已經來臨。2015年，基於深度學習的人工智慧演算法在ImageNet競賽的影像辨識準確度首次超過人類，代表著人工智慧發展突飛猛進。隨著電腦視覺研究的突破，深度學習已經在語音辨識、自然語言處理等不同研究領域都取得了巨大的成功。現在，人工智慧已經在生活中的各面向展現出巨大潛力。
人工智慧的發展演進與主要概念大致解釋如下。
AI：任何能讓電腦類比人類行為的技術。
機器學習：人工智慧（AI）的子集。透過從資料中學習而不斷改進的演算法或方法論。
深度學習：機器學習（ML）的子集。透過使用類比人類大腦神經網路的多層結構，從大量資料中獲得有價值資訊的學習演算法。
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2. 人工智慧的生力軍，意法半導體Deep Edge AI應運而生
目前，因為運算能力的需求，AI技術主要應用於雲端場景。由於資料傳輸延遲等因素的限制，基於雲端的解決方案可能無法滿足部分使用者對資料安全性、系統回應能力、私密性、以及本地節點功耗的限制。在集中式AI解決方案中，嵌入式設備（智慧音箱、穿戴式裝置等）通常依賴雲端伺服器藉以實現AI功能，而在Deep Edge AI解決方案中，嵌入式設備本身即可在本地執行AI演算法，實現即時環境感測、人機互動、決策控制等功能。
將AI推理運算遷移到深度邊緣運算將帶來一些優勢，例如更好的系統回應能力、更周全的使用者資訊隱私保護（並非所有資料都需要傳輸到雲端）、以及降低連接成本和功耗。
根據ABI的研究結果，到2030年，Deep Edge AI裝置的全球出貨量將達到25億台。意法半導體注意到，日益成長的Deep Edge AI技術社群和生態系統專注於獨立、低功耗且經濟的嵌入式解決方案。作為引領趨勢的領導者，意法半導體在AI方面投入大量資源，協助開發人員在微控制器/微處理器（STM32系列）和感測器（動作MEMS、ToF等）嵌入式系統上快速部署AI應用。
為了加速開發週期，ST提供了一系列的AI工具，針對STM32家族，及具備機器學習核心（機器學習核心，MLC）的動作MEMS感測器上所訓練的AI模型（STM32Cube.AI），能更方便地進行最佳化。人工智慧已經在多領域取得了令人矚目的成就。我們相信，愈來愈多的智慧終端裝置將會對人類生活產生更深遠且正面的影響。
3. 透過意法半導體的生態系統統快速部署AI應用
意法半導體提供一個完整的硬體和軟體的生態系統，能快速、輕鬆地開發多種執行於感測器和微控制器上的Deep Edge AI演算法。
在MEMS感測器生態系統中，感測器上的 MLC 嵌入式引擎，能協助開發人員在邊緣裝置上實現如手勢辨識、動作辨識、異常檢測等等AI演算法。。
因此，物聯網解決方案開發人員可以使用UNICO-GUI工具開發超低功耗應用，進行快速prototyping並且部署ST任一內嵌 MLC 的感測器。
基於原生低功耗感測器設計、進階AI事件偵測、喚醒邏輯和即時邊緣運算功能，感測器中的MLC極大地減少了系統資料傳輸量，降低了網路處理負擔。
如果開發人員決定在感測器上開發一個機器學習解決方案，則需要一套全新的方法來實現自己的應用。
開發機器學習演算法，起點是資料及分類的定義。您可以遵循以下五個步驟，在感測器中創建並執行AI應用。UNICO-GUI是一種圖形化使用者介面，支援包括決策樹產生等五個步驟。
為了方便開發人員快速在STM32上部署已訓練的AI模型，我們開發了一款簡單易用且高效的工具：STM32Cube.AI（亦稱X-CUBE-AI）。X-CUBE-AI可以分析並將已訓練的神經網路轉換為優化的C語言程式，並針對STM32系列自動進行測試。X-CUBE-AI是一款非常強大的工具，後續文章中將介紹其更多功能。
為了展示不同AI應用如何在STM32上直接執行，並加速STM32嵌入式開發人員的研發、驗證和部署時程，意法半導體提供許多AI應用以供參考。
開發人員可以利用這些嵌入式AI應用套裝軟體進行二次開發，快速實現自訂模型的部署。
更多細節將在後續文章中介紹。
AI開發工具和嵌入式應用套裝軟體：
軟體發展工具
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產品編號 |
製造商 |
說明 |
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UNICO-GUI |
意法半導體 |
MEMS evaluation kit套裝軟體 |
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意法半導體 |
STM32Cube初始化程式產生器 | |
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意法半導體 |
AI expansion pack for STM32CubeMX |
嵌入式軟體
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產品編號 |
製造商 |
說明 |
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意法半導體 |
應用於AI電腦視覺的STM32 MPU OpenSTLinux expansion pack | |
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意法半導體 |
STM32Cube function pack，應用超低功耗物聯網節點， |
具有基於音訊和動作感測的AI應用
意法半導體
STM32Cube function pack，應用於高性能STM32，
具有電腦視覺AI應用
意法半導體
STM32Cube function pack, 具有AI狀態監測應用
意法半導體
STM32Cube function pack, 具有AI人臉辨識應用
意法半導體
STM32Cube function pack，應用於分散式AI的超低功耗情境感知
有STM32的地方就有Deep Edge AI。
STM32的所有MCU都支援AI模型的部署。對於運算能力較低的MCU，支援機器學習演算法。對於運算能力較高的MCU，更支援深度學習模型。
可執行應用範例的開發板列表如下：
產品評估工具
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產品編號 |
製造商 |
說明 |
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意法半導體 |
STM32L4開發套件，包含IoT節點、低功耗無線解決方案、BLE、NFC、SubGHz、Wi-Fi | |
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意法半導體 |
SensorTile開發套件 | |
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意法半導體 |
SensorTile.box無線多感測器開發套件 | |
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意法半導體 |
STWIN SensorTile基於工業IoT上的應用，無線工業節點開發套件和參考設計 | |
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意法半導體 |
開發套件，採用STM32L562QE MCU | |
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意法半導體 |
開發套件，採用STM32H747XI MCU | |
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意法半導體 |
開發套件，採用STM32MP157C MPU | |
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意法半導體 |
開發套件，採用STM32MP157F MPU | |
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意法半導體 |
基於STM32MP157A的Avenger96板（源自96Boards） | |
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意法半導體 |
相機模組套裝，用於STM32板 |
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