基于 Ultralytics YOLO 和 STMicroelectronics MCU 的嵌入式视觉 AI

随着各行业对 AI 的采用不断增加，对能够在边缘运行实时推理的高性能、低功耗解决方案的需求也在迅速增长。为了满足这一技术需求，STMicroelectronics 推出了 STM32N6 微控制器，该微控制器具有专为嵌入式 AI 工作负载设计的集成神经处理单元 (NPU)。 

通过在 STM32N6 上运行 Ultralytics YOLO 模型，STMicroelectronics 证明了在微控制器上实现准确高效的嵌入式视觉 AI 是可能的，从而为智能城市、医疗保健和消费电子等领域的可扩展片上智能开启了新的机遇。

探索边缘设备低功耗视觉 AI

意法半导体 (STMicroelectronics) 是半导体技术的全球领导者，在全球拥有超过 50,000 名员工和超过 200,000 名客户。他们设计和制造芯片，为从电动汽车和工业设备到智能家居设备和消费电子产品的各种应用提供支持。

随着越来越多的行业转向 AI 以使设备更智能、响应更快，意法半导体一直专注于将这些功能直接带到边缘。例如，他们的 STM32N6 微控制器是一款功能强大、节能的芯片，可以处理设备上的 AI 任务，例如计算机视觉。

为了帮助开发人员在 STM32N6 上构建嵌入式视觉应用，意法半导体寻找可以在微控制器上高效运行的灵活、高性能模型。Ultralytics YOLO 模型非常适合，它可靠地结合了速度、准确性和易于集成等优点。

启用 AI 驱动的嵌入式系统的约束

在边缘人工智能的概念被广泛接受之前，计算机视觉模型通常被开发为在大型集中式系统（如云服务器或GPU（图形处理单元））上运行。这些平台提供了训练和部署大型模型所需的计算能力，但它们也带来了诸如高能耗、网络依赖性、延迟和运营成本增加等限制。

随着人们越来越有兴趣在医疗保健、消费电子和智慧城市等行业中实施更智能的实时应用程序，很明显，将 AI 处理推向更靠近数据生成的位置（设备本身）既是技术上的必要，也是战略上的机遇。

然而，在低功耗微控制器上运行 AI 模型可能具有挑战性。这些设备的内存、计算能力和能源容量通常有限，这使得在不影响性能或准确性的情况下部署复杂的视觉模型变得困难。 

意法半导体需要确定一套足够通用的模型，以便为他们的 STM32N6 微控制器带来可靠的实时计算机视觉功能，而无需开发人员大幅简化他们的模型或工作流程。他们的目标是在嵌入式系统的严格约束范围内提供有意义的设备端 AI。

在微控制器上简化 YOLO 模型部署

为了在低功耗嵌入式设备上实现高级 AI，STMicroelectronics 推出了 STM32N6，这是一款配备 Neural-ART Accelerator™ 的高性能微控制器。它是一款专为边缘 AI 工作负载构建的内部神经处理单元 (NPU)。这项技术使开发人员可以直接在设备上运行 AI 推理，从而减少对云计算的依赖，同时提高速度、响应能力和能源效率。

意法半导体与 Ultralytics 合作，通过在微控制器上运行 Ultralytics YOLO 模型来评估和展示 STM32N6 的功能。Ultralytics YOLO 模型以其速度和准确性的平衡而闻名，非常适合资源受限的环境和嵌入式部署。

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通过直接在 STM32N6 上运行各种 YOLO 模型变体，STMicroelectronics 能够展示一系列视觉 AI 用例，例如 目标检测、分类和跟踪，所有这些都在微控制器的功率和内存限制范围内。此次合作使开发人员能够可靠地部署使用可扩展、可用于生产的视觉模型的实时、AI 驱动的嵌入式系统。

为何选择 Ultralytics YOLO 模型？

Ultralytics YOLO 模型为意法半导体 (STMicroelectronics) 提供了 AI 嵌入式系统所需的准确性、效率和多功能性的完美结合。这些模型足够轻量，可以在 STM32N6 等低功耗微控制器上运行，但功能强大，足以提供实时的目标检测和实例分割性能。

例如，当在 STM32N6 上以 256 x 256 分辨率运行 Ultralytics YOLOv8n 模型时，系统达到了每秒 34 帧的速度，每次推理大约需要 29 毫秒。功率测量显示，它每次推理仅使用 9.4 毫焦耳，非常适合在低功耗设备上执行实时视觉任务。

通过支持多种 YOLO 模型变体，开发人员可以灵活地根据其应用程序的约束条件对速度、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 自然而然地适合 STMicroelectronics 在各种嵌入式用例中加速视觉 AI 采用的目标。

通过 Ultralytics 企业许可，STMicroelectronics 为客户提供了访问全套 YOLO 模型以进行内部测试和开发的权限。但是，对于任何商业部署，客户都需要通过许可表格直接向 Ultralytics 申请自己的商业许可。这确保了合规性，并支持可扩展的、可用于生产的视觉人工智能解决方案。

从智慧城市到医疗保健：可扩展的边缘 AI 实践

在 STM32N6 微控制器上直接运行 Ultralytics YOLO 模型的能力为意法半导体及其开发者生态系统解锁了广泛的视觉 AI 应用。通过在设备上提供快速、准确的推理，而无需依赖外部处理或云连接，此解决方案可以在紧凑、低功耗系统中部署智能功能。

客户正在探索各个领域的使用案例，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安全检查和质量控制，以及便携式医疗工具中 AI 辅助诊断。同样，在消费电子领域，YOLO 模型支持响应式功能，如存在检测、手势识别和 物体跟踪——所有这些都在电池供电设备的性能约束范围内。

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构建未来的视觉 AI 解决方案

随着人工智能的不断发展，意法半导体（STMicroelectronics）专注于让边缘设备更容易地使用强大而高效的解决方案。通过与Ultralytics等合作伙伴的密切合作，他们正在帮助开发者通过即用型模型、工具和STM32兼容资源更快地入门。 

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