半导体供应商意法半导体（STMicroelectronics；ST）与能源管理和工业自动化数位化转型大厂施耐德电气（Schneider Electric）联合推出一款物联网感测器原型。透过监测建筑物的居住率和使用率，该解决方案可以实现新型物业管理服务，提升大楼的能源管理效率。两家公司合作，在高性能人数统计感测器内整合人工智慧（AI）技术，以克服在多入囗之大型场所内监测人流量的挑战。

意法半导体携手施耐德电气，推出建构於STM32 MCU的AI人流量监测解决方案

随着大楼及人居管理数位化的提升，施耐德致力於成为客户永续发展和提升能源效率的数位合作夥伴，为客户提供有新意、有价值的洞见，例如协助智慧大楼管理的排队监控，同时在设计上充分尊重个人隐私。该先进的物联网感测器解决方案将意法半导体AI产品部的先进专业知识，以及与施耐德深厚的感测器应用专长相结合，将高性能的物体侦测神经网路嵌入到经济型微控制器（MCU）中。

施耐德电气透过使用STM32Cube.AI工具链提升设计效率，该工具链具有成熟的功能，可为各种STM32 MCU开发AI应用。STM32Cube软体开发生态系统的工程资源、先进技术和易用性为施耐德电气提供了宝贵之硬体设计灵活性和效率。

该人数统计原型感测器整合了施耐德电气独有的超低功耗LYNRED ThermEyeTM系列热影像感测器、意法半导体近期推出的高性能STM32H723 MCU，以及Yolo的神经网路模型。

施耐德电气物联网感测器专案经理Maxime Loidreau表示，「这项前景看好的技术，解锁了新大楼居住率监测和人流量统计方案，适用於监测排队、建筑使用率、社交距离等多种应用。我们与ST合作开发的创新的展示原型不仅适用於饭店、办公室、百货零售等场所，亦适用於任何需要掌握人流量及空间使用率等情况的任何情境。这将重新定义未来建筑！」

意法半导体AI解决方案业务经理Miguel Castro补充说明，「该专案证明深度学习能够提升嵌入式资料处理性能，展示如何在经济型微控制器的系统平台上执行高价值的应用软体。STM32Cube.AI生态系统让使用者能够在短时间内开发出灵活的解决方案，利用ST技术团队的支援服务克服工程挑战，客户可以享受更高的设计效率。」

STM32 AI生态系统提供了在STM32 MCU上运行神经网路所需的基本模组，可以实现经济、节能的解决方案，原生支援各种深度学习框架，例如：Keras、TensorFlow Lite和ONNX交换格式。

在这个开发生态系统中，X-CUBE-AI软体扩充包扩大了STM32CubeMX初始化工具的功能，可以自动转换预先训练的神经网路，为目标MCU产生优化的软体库，并整合到使用者的专案中。此外，还有很多其他的自动化功能，把开发者从繁重的开发任务中解放出来，例如，可以验证神经网路模型并测量STM32 MCU的性能，而无需人工开发C程式码。

意法半导体的软体开发生态系统支援的普通DNN方案已经反应到STM32丰富的产品组合内，让使用者可以有效地复制研发成果，为多个市场开创产品。