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STM32Cube AI Studio：MCU 端 AI 模型优化、验证与代码生成
STM32Cube AI Studio 是 ST 推出的独立桌面工具，用于 STM32 设备上 AI 模型的准备、优化与验证。详细演示了从软件安装、环境检查到新建工程、模型导入、参数配置、性能分析及代码生成的全流程。支持 ONNX、TFLite 等模型格式，提供量化、内存优化及目标板验证功能，可生成优化的 C 代码或完整工程，助力边缘 AI 开发。
STM32Cube AI Studio 是 ST 推出的独立桌面工具，用于 STM32 设备上 AI 模型的准备、优化与验证。详细演示了从软件安装、环境检查到新建工程、模型导入、参数配置、性能分析及代码生成的全流程。支持 ONNX、TFLite 等模型格式，提供量化、内存优化及目标板验证功能，可生成优化的 C 代码或完整工程，助力边缘 AI 开发。
STM32Cube AI Studio 是一款全新的独立桌面工具，用于替代 X-CUBE-AI，专门帮助我们在 STM32 设备上准备、优化并验证 AI 模型。它保留了 X-CUBE-AI 中广受欢迎的设计思路，同时融合了 STM32 开发者云的一些优势，把模型验证、量化、可视化等关键能力都整合进了一个全新的界面里，让在边缘侧做机器学习变得更直观，也更好上手。
STM32Cube AI Studio 的第一版允许用户导入现有模型，用真实数据量化，利用多种选项进行优化，并对其进行目标基准测试，以测试延迟、内存占用、准确性等。甚至可以利用外部采集的数据进行验证。此外，经验较少的用户可以带着预量化模型，简单生成优化的 C 代码。
简单来说，STM32Cube AI Studio 既适合有多年经验的算法工程师，也适合刚开始做第一个项目的软件工程师。
下载地址：STM32Cube AI Studio
点击链接进入下载，下载 STM32Cube AI Studio。
下载完成后，是一个 exe 文件，双击按照提示安装就可以啦。
同时，为了 STM32Cube AI Studio 正常运行，我们电脑上还要安装这些软件。
IAR 或者 Keil 没有安装的小伙伴不用着急，生成工程时优先选择自己有的编译器就行。
安装好上述软件后，双击打开 STM32Cube AI Studio。点击 Settings -> Autofill，然后，STM32Cube AI Studio 会在你的电脑上自动检查前面提到的这些软件，并把找到的路径显示在对应软件的本地路径（Local Path）栏里。
点击工程按钮。
选择从零开始一个工程还是从已存在的工程开始（这里我选择从零开始）。
在弹出的对话框中输入工程名字、选择工程路径。
选择目标板（我这里选择 STM32N6570-DK）
选择编译工具，点击创建工程。
来到如下界面。
开发板显示是未连接状态
我们需要在电脑上连接上我们的开发板。连接成功后，如下图所示。
使能 NPU，优化配置选择默认。
点击导入模型。这里我用的是 stm32ai-modelzoo/object_detection/st_yoloxn/ST_pretrainedmodel_custom_dataset/st_person/st_yoloxn_d033_w025_416/中的 mobilenetv2_a035_128_int8.tflite 模型。
支持的模型格式有：
内存设置选择自动设置。验证模型选择 On target。
进入到下面的页面。
该模型为 int8 量化 MobileNetV2，使用平台为 STM32N657X0H3Q，使用了 ST NPU 加速器。
结果概览中展示了模型所占硬件资源的大小（占 Flash 1825 KB、Ram 240 KB )；模型推理一次所用时间为 20.08637ms；
点击生成代码
在弹出界面中选择生成模型 C 代码 or 生成基于 CubeMX 的完整工程。
我这里选择生成完整工程。生成后目录结构如下：
本文从安装环境、创建工程到模型导入、验证与优化，再到完整工程生成，系统梳理了 STM32Cube AI Studio 的使用流程。 依托 ST 强大的工具链与 NPU 加速能力，AI 在 STM32 上的部署变得高效、可控且易于上手。
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