意法半导体（STMicroelectronics，简称ST）推出之STM32Cube.AI开发环境为使用者提供各种机器学习技术，以尽可能高效地解决分类、聚类和新颖性侦测等三种演算法的挑战，并提供更多灵活性。

意法半导体STM32Cube.AI生态系统加强对高效机器学习的支援。

除了支援在STM32微控制器（MCU）上开发边缘推断神经网路外，最新STM32Cube.AI软体（7.0版）还能支援资料集更小、CPU时脉周期更少之新型有监督和半监督的学习方法，其中包括孤立森林异常侦测（iForest）和单类支援向量机（One Class Support Vector Machine，OC-SVM）异常值检测，以及K-means和SVM分类器演算法。现在，使用者无需人工编写程式码就能进行这些演算法。

除了神经网路之外，这些经典机器学习演算法让开发人员能够利用好用的方法在STM32微控制器上转换、验证和部署各种学习模型，缩短研发周期，并能更快速地解决人工智慧的开发挑战。

STM32Cube.AI让开发人员将机器学习处理任务从云端移转到STM32的边缘运算装置上，这种方法可以降低处理延迟，节约电能，提升云端运运算利用率，还能减少网上资料交换量，保护使用者隐私安全。现在，STM32 MCU 具有额外的弹性，可以选择最高效的机器学习技术进行设备分析，使STM32 MCU成为开发始终运行的用例和电池供电的智慧应用的理想选择。