Ultralytics 与 STMicroelectronics 携手合作，在低功耗微控制器上高效部署 YOLO 模型，并在边缘端实现准确的实时推理。
随着 AI 在各行业的应用日益广泛，市场对高性能、低功耗解决方案的需求不断增长，这类方案能够在边缘端运行实时推理。为满足这一技术需求，STMicroelectronics 推出了 STM32N6 微控制器，其中集成了专为嵌入式 AI 工作负载设计的神经处理单元 (NPU)。
通过在 STM32N6 上运行 Ultralytics YOLO 模型，STMicroelectronics 展示了微控制器也能实现准确、高效的嵌入式视觉 AI，为智慧城市、医疗保健和消费电子等领域带来了大规模部署设备端智能的新机遇。
探索适用于边缘端低功耗设备的视觉 AI#
STMicroelectronics 是半导体技术领域的全球领先企业，在全球拥有 50,000 多名员工和超过 200,000 家客户。该公司设计和制造的芯片支持从电动汽车、工业设备到智能家居设备和消费电子产品等各种应用。
随着越来越多的行业借助 AI 让设备变得更智能、响应更灵敏，STMicroelectronics 一直致力于将这些能力直接带到边缘端。例如，其 STM32N6 微控制器是一款功能强大、能效出色的芯片，可在设备端处理计算机视觉等 AI 任务。
为了帮助开发者在 STM32N6 上构建嵌入式视觉应用，STMicroelectronics 开始寻找灵活、高性能且能在微控制器上高效运行的模型。事实证明，Ultralytics YOLO 模型非常合适，兼具速度、准确性和易于集成等优势。
实现 AI 驱动的嵌入式系统所面临的限制#
在边缘 AI 概念广为接受之前，计算机视觉模型通常被设计为运行在云服务器或 GPU（图形处理器）等大型集中式系统上。这些平台提供了训练和部署大型模型所需的计算能力，但也带来了能耗高、依赖网络、延迟大和运营成本增加等局限。
随着医疗保健、消费电子和智慧城市等行业对更智能的实时应用兴趣日益浓厚，人们逐渐认识到，将 AI 处理移到更靠近数据生成位置的地方，也就是设备本身，既是技术上的必要之举，也是战略机遇。
然而，在低功耗微控制器上运行 AI 模型可能颇具挑战。这些设备通常在内存、计算能力和能源容量方面都有限，因此很难在不影响性能或准确性的前提下部署复杂的视觉模型。
STMicroelectronics 需要找到一套足够灵活的模型，在 STM32N6 微控制器上提供可靠的实时计算机视觉能力，同时又不要求开发者大幅简化模型或工作流。他们的目标是在满足嵌入式系统严格限制的同时，实现有实际价值的设备端 AI。
简化微控制器上的 YOLO 模型部署#
为在低功耗嵌入式设备上实现先进 AI，STMicroelectronics 推出了 STM32N6，这是一款搭载 Neural-ART Accelerator™ 的高性能微控制器。它采用自主研发的神经处理单元 (NPU)，专为边缘 AI 工作负载打造。这项技术让开发者能够直接在设备上运行 AI 推理，减少对云计算的依赖，同时提升速度、响应能力和能效。
STMicroelectronics 与 Ultralytics 合作，在微控制器上运行 Ultralytics YOLO 模型，以评估并展示 STM32N6 的性能。Ultralytics YOLO 模型以兼顾速度和准确性而著称，非常适合资源受限的环境和嵌入式部署。
图 1：在 STM32N6 上运行 Ultralytics YOLO 模型的示例。
通过直接在 STM32N6 上运行多种 YOLO 模型变体，STMicroelectronics 展示了多种视觉 AI 应用场景，例如目标检测、分类和跟踪，且全部都在微控制器的功耗和内存限制范围内完成。这项合作为开发者提供了可靠的选择，让他们能够使用可扩展、适用于生产环境的视觉模型，部署实时、由 AI 驱动的嵌入式系统。
为什么选择 Ultralytics YOLO 模型？#
Ultralytics YOLO 模型为 STMicroelectronics 提供了 AI 嵌入式系统所需的准确性、效率和灵活性。模型足够轻量，能在 STM32N6 等低功耗微控制器上运行，同时又足够强大，可实现实时目标检测和实例分割。
例如，在 STM32N6 上以 256 × 256 分辨率运行 Ultralytics YOLOv8n 模型时，系统达到了每秒 34 帧的速度，每次推理约耗时 29 毫秒。功耗测量显示，每次推理仅消耗 9.4 毫焦耳，非常适合低功耗设备上的实时视觉任务。
由于支持多种 YOLO 模型变体，开发者可以根据应用的限制灵活地针对速度、模型大小或准确性进行微调。易于集成的架构，加上强大的社区和文档支持，使 Ultralytics YOLO 成为 STMicroelectronics 在各种嵌入式应用中加速视觉 AI 普及的理想选择。
通过 Ultralytics 企业许可证，STMicroelectronics 为客户提供完整 YOLO 模型套件，以供内部测试和开发。不过，对于任何商业部署，客户都必须通过许可申请表直接向 Ultralytics 申请自己的商业许可证。这既能确保合规，也能为打造可规模化、适用于生产环境的视觉 AI 解决方案提供支持。
从智慧城市到医疗保健：可扩展的边缘 AI 实践#
能够直接在 STM32N6 微控制器上运行 Ultralytics YOLO 模型，为 STMicroelectronics 及其开发者生态系统解锁了广泛的视觉 AI 应用。该解决方案无需依赖外部处理或云连接，即可在设备端提供快速、准确的推理，从而让紧凑型低功耗系统也能部署智能功能。
客户正在探索多个行业的应用场景，例如智慧城市基础设施中的实时行人和车辆检测、工业自动化中的设备端安全检查和质量控制，以及便携式医疗工具中的 AI 辅助诊断。同样，在消费电子领域，YOLO 模型可在电池供电设备的性能限制内实现灵敏的功能，例如存在检测、手势识别和目标跟踪。
即刻打造面向未来的视觉 AI 解决方案#
随着 AI 不断发展，STMicroelectronics 专注于让强大、高效的解决方案更容易部署到边缘设备上。通过与 Ultralytics 等合作伙伴密切协作，他们帮助开发者借助可直接使用的模型、工具和兼容 STM32 的资源，更快上手。
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