STM32巡回研讨会总结(2024)

前言

	本次ST公司可以说是推出了7大方面,几乎可以说是覆盖到了目前生活中的方方面面,下面总结下我的感受。

无线类

  1. 支持多种调制模式(LoRa®、(G)FSK、(G)MSK 和 BPSK)
  2. 满足工业和消费物联网 (IoT) 中各种低功耗广域网 (LPWAN) 无线应用的需求
  3. 支持单播和广播的方式,单播:可以同时对接服务器和蓝牙耳机。广播:可以调制频率接收不同的电台信号
  4. OTA远程升级设备等等...

低功耗类

印象最深刻的还是STM32C0和STM32U0

1.更小的封装:高集成度,只需要一对电源供电,更少的周边器件

2.U0几乎完美的封装替换

高性能类

STM32H5:

(1).40nm工艺,Cortex-M33,250MHz,128-2M Flash Memory.

(2).低功耗

(3).TrustZone安全功能

边缘AI类

  1. 由于MPU具有NPU加速器并能灵活地在CPU、GPU或NPU上运行AI应用,目前主要的应用领域有:

    主要AI开发工具如下:

  2. NANOEDGE AI STUDIO:

    优势:

    (1)完全免费

    (2)可以应用于所有Arm® Cortex®-M MCU(这个就很有意思了)

    (3)快速集成,甚至你不需要自己训练模型都可以(降低入门门槛和加速应用落地)

    (4) 本地输入数据直接生成AI libray快速集成到已有的项目中(同上)(快速集成)

    (5) 支持模型和参数的数千种组合,根据用户的数据选择合适的算法(快速应用)

    劣势:

    之前是收费的,今年开始免费,工具里面的算法和所有的库虽然可以说是快速集成,但是随着用户体量的增大,难免会出现开始免费后续收费的情况,如果有自己训练的模型还是尽量优先用自己的吧。

  3. Stm32Cube.AI:

    优势:

    (1). 自动转换预训练人工智能算法(包括神经网络和经典机器学习模型),并将生成的优化库集成到用用户项目中(将模型转换为机器可以识别的C代码)

    (2). 无需用户手动编写专门的C语言代码,即可验证桌面PC和STM32上的人工智能算法,并测量STM32器件上的性能(可以在线验证算法,以及进行在MCU上的性能测试)

    (3)完全免费

  4. X-LINUX-AI:

    X-LINUX-AI是一款针对STM32MP1和STM32MP2系列微处理器的人工智能的OpenSTLinux扩展包。它包含Linux®AI框架,以及一些基本用例的应用程序示例。

安全

很多项目都关注的安全问题:

(1)安全认证(越来越多的项目对数据安全提出了更多的要求)

(2)固件代码保护要求

(3)加密引擎针对调试端口,外部存储器内Code,加解密传输数据等

总结

1.ST公司还是做出很多值得学习的东西:

(1).SOC集成了更多的功能,比如电源管理模块,智能Sensor等集成化,减少了开发人员的设计成本

(2).AI一站式工具加速了项目的开发和部署

(3).如何真的如前面所说的STM32的Security都已经做到的话,那确实是可以说是已经武装到牙齿了

技术为应用而生,开源创造未来!

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