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2025/12/22
STM32 Model Zoo：加速建構邊緣 AI
STM32 Model Zoo：加速建構邊緣 AI
STM32 助力 Edge AI 真正落地應用
在開發邊緣 AI（Edge AI）時，常有人說「懂一半，就贏一半」。但實際上，隨著 AI 模型快速推陳出新，就算是資深工程師，也會發現效能最佳化越來越複雜。再加上嵌入式系統本來就受限於記憶體與運算資源，要在有限條件下兼顧效能與準確率，難度自然不低。這些問題，正是許多想踏入邊緣 AI 領域的開發者最容易卡關的地方。
為了解決這些痛點，STMicroelectronics 持續強化 STM32 生態系，讓邊緣 AI 的開發變得更直覺、更好上手，進一步加速嵌入式 AI 應用從原型到實際產品的落地。最具代表性的成果之一，就是大幅擴充平台專用的 AI 模型庫 ── STM32 AI Model Zoo。這套完整資源涵蓋 STM32 平台上的嵌入式視覺、音訊與感測應用，適用場景包括穿戴式智慧攝影機、各類感測裝置、安全與防護系統，甚至物理 AI 相關的機器人應用。
專為 STM32 開發者打造的精選模型庫
STM32 AI Model Zoo 收錄了多種應用情境下的 AI 模型，並在 GitHub 上完整提供相關資源，同時也針對常見的 AI 任務，準備好可直接使用的範本。所有模型都經過清楚分類與整理，開發者能快速找到合適的模型，進行比較並選擇最符合專案需求的方案。每個模型也都搭配範例程式與教學說明，幫助開發者快速理解如何實際導入與使用。在最新的 3.2 版本中，更加入了人臉偵測（Face Detection）與人臉關鍵點（Face Landmarks）等模型，進一步擴充可應用的場景。整體來說，STM32 AI Model Zoo 就像是一套現成又完整的工具箱，讓 STM32 開發者能更專注在應用本身，而不是從零開始摸索。
為真實部署場景優化的開發流程對於想要進一步優化與客製化的開發者，ST 提供的支援並不只停留在「現成模型」。若需要依據實際應用來調整效能、修改模型行為，或是在極度受限的硬體條件下榨出最大效率，都可以透過 ST 所提供的一整套工具與服務來完成，大幅減少原本繁瑣又耗時的流程。開發者可以利用 ST 提供的範本，將自有資料集拿來重新訓練模型，進行量化以符合嚴格的記憶體限制，同時檢查準確率，並直接在支援的 STM32 評估板上進行推論效能測試，甚至透過雲端測試環境完成驗證。這樣的流程，能有效降低硬體選型的風險，讓實驗與測試更快速、更有把握。
當模型準備好進入實際部署階段時，流程同樣順暢。客製化後的 AI 模型，可以透過部署服務與入門應用套件，直接下載到開發板上，並與 Model Zoo 的整體生態系無縫整合。換句話說，開發者能用自己的資料，打造真正符合需求的 AI 模型，並大幅縮短從概念驗證到量產產品的整體開發時程。
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