意法半导体升级NanoEdge AI Studio 简化物联网与工业设备机器学习开发

新版算法能够以更高精度预测设备异常，并对未来运行状态提供更可靠稳定的判断依据。

搭配同厂开发板使用时，工业传感器数据的采集与管理体验也获得了显著提升。

用户界面经过全面革新，即便不具备数据科学背景的嵌入式开发者也能轻松上手。

2021年12月17日，中国—— 意法半导体今日正式发布NanoEdge™ AI Studio第三版，这是自年初收购Cartesiam以来的首次重大升级。当前，AI能力正加速从云端向边缘侧迁移，这一趋势使得设备厂商能够从根本上优化生产流程、降低维护成本，并为具备感知、处理与本地自主决策能力的设备带来全新功能——从延迟到安全性均有明显改善。此次升级聚焦的应用场景涵盖物联网设备、家用电器以及工业自动化领域。

NanoEdge AI Studio的设计目标非常明确：让任何STM32微控制器都能轻松运行机器学习、异常检测与分类应用。新版本首次引入预测功能，例如回归算法库和异常检测算法库。开发者完全无需数据科学背景，即可快速、低成本地将前沿机器学习能力集成到设备中。

此外，意法半导体为所有STM32开发板提供了原生支持，这意味着开发者无需再为工业级传感器编写高速数据采集与管理的代码。由于数据在本地处理并本地存储，安全顾虑也大幅降低。

来自客户的声音

国际技术咨询与工程公司Alten Group创新部科学总监Steve Peguet表示，他们曾借助NanoEdge AI Studio为航空业客户设计解决方案。在昂贵零件的制造过程中，钻头磨损或极轻微的异常都可能导致严重后果。Alten成功将机器学习集成到生产线测试中，效果显著，因此围绕该工具建立了标准化流程，帮助客户实现预测性维护，并最终将初步成果转化为商用方案。

Stimio首席执行官Da vid Dorval提到，其铁路客户要求采用低功耗自主无线方案进行预测性维护，以延长生产线正常运行时间、优化成本并避免停机带来的重大损失。低功耗边缘AI是他们的核心战略，在对比多种方案后，最终选择NanoEdge AI Studio来丰富旗下Oxygen Edge产品组合。

可穿戴技术公司总裁兼CEO Deepak Arora则指出，该工具能帮助缩短开发周期，更快推出安全、智能的下一代设备，所有运算均在本地完成，且具备高准确率和低误报率。

NanoEdge AI Studio V3的关键变化

·用户界面几乎彻底重设，即使是非专业用户也能更顺畅地开发出先进的机器学习库。

·在STWIN开发板上支持全新的高速数据采集与管理功能，无需编写代码即可轻松管理各类工业传感器。

·异常检测能力进一步升级，对预测性维护尤为实用——可更精准地预测磨损与设备老化，实现提前预警而非事后补救。

·可直接在STM32 MCU上利用极小规模的数据集学习正常行为，或通过新算法训练模型，识别从未出现过的异常模式。

·新增回归算法，用于推断数据趋势、预测能源管理的未来模式，或估算设备的剩余使用寿命。

·原生支持所有STM32开发板，开箱即用，连配置环节都可省去。

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