意法半導體STM32MP23x：突破成本限制的工業(yè)AI應用核心

意法半導體近期宣布STM32MP23x產(chǎn)品線（涵蓋STM32MP235、STM32MP233及STM32MP231）已正式面向大眾市場量產(chǎn)銷售。繼一年前推出STM32MP25系列后，全新發(fā)布的STM32MP23x系列聚焦于成本敏感型工業(yè)應用場景，同時保留神經(jīng)處理單元（NPU）、異構(gòu)架構(gòu)（Cortex-M33與雙核Cortex-A35）、支持Linux與實時操作系統(tǒng)（RTOS）、帶時間敏感網(wǎng)絡（TSN）的高性能網(wǎng)絡接口等核心功能。簡而言之，STM32MP23x新系列產(chǎn)品讓邊緣機器學習變得觸手可及，尤其是僅需16位DDR4/LPDDR4/DDR3L內(nèi)存控制器及無需視頻流編碼的H.264硬件解碼的應用場景。

STM32MP23x：聚焦關鍵性能

升級考量

以自動化裝瓶廠為例，其生產(chǎn)流程復雜，機器需在控制器協(xié)調(diào)下通過多傳感器實現(xiàn)精準操作，工程師正探索機器學習的新應用，如預測性維護、缺陷檢測及流程優(yōu)化等。由于工廠現(xiàn)有系統(tǒng)多基于Linux運行，且技術人員普遍熟悉UNIX操作系統(tǒng)，集成商亟需一款微處理器（MPU）以實現(xiàn)現(xiàn)有設備的升級改造。

成本優(yōu)化策略

STM32MP23x集成兩顆1.5 GHz的Cortex-A35內(nèi)核，開發(fā)人員可在運行Linux系統(tǒng)的同時，利用Cortex-M33內(nèi)核構(gòu)建低功耗運行環(huán)境。該系列產(chǎn)品具備與STM32MP25x相同的處理器架構(gòu)和運行頻率，因此延續(xù)了STM32MP25x的靈活性，但采用更具成本優(yōu)勢的設計方案。在實際應用中，開發(fā)團隊常因成本問題推遲系統(tǒng)升級，而STM32MP23x可有效緩解這一痛點，縮小系統(tǒng)迭代周期，簡化開發(fā)流程。

STM32MP23x：優(yōu)化智能，讓邊緣機器學習無處不在

邊緣機器學習的更多可能

在邊緣機器學習時代，簡化開發(fā)至關重要，因為很多企業(yè)雖認可其價值，卻常因成本望而卻步。以自動化裝瓶生產(chǎn)線為例，大量案例已證明，電機傳感器結(jié)合機器學習可實現(xiàn)預測性維護，顯著降低整體運營成本。還有越來越多的AI系統(tǒng)可以精準檢測產(chǎn)品缺陷，幫助工廠減少次品流入市場，提升客戶滿意度。然而，許多企業(yè)對AI落地的技術實現(xiàn)仍存知識盲區(qū)。

不止于NPU

的確，NPU是邊緣AI的核心組件，但并非全部。STM32MP23x在配備0.6 TOPS算力的神經(jīng)處理引擎的同時，還集成帶Lite-ISP的攝像頭接口，以支持傳感器圖像的快速處理。此外，還配備每秒500兆像素的硬件解碼加速器，以及用于人機界面的MIPI DSI和LVDS接口。相比之下，競品方案常僅提供NPU功能。而STM32MP23x讓工程師能夠在單一MPU上完成圖像采集、實時處理及神經(jīng)網(wǎng)絡推理，無需額外配置多顆MPU或協(xié)處理器。

STM32MP23x：應對工業(yè)應用的獨特挑戰(zhàn)

高效集成，事半功倍

集成化仍是微處理器發(fā)展的核心驅(qū)動力。以自動化裝瓶線的智能工廠為例，高集成度可減少系統(tǒng)故障點，助力構(gòu)建更完善的整體方案。例如，負責運行機器學習算法的MPU若同時為顯示屏上的員工操作界面提供算力支持，可顯著提升生產(chǎn)效率并優(yōu)化工作流程。這要求MPU必須以全棧能力應對工業(yè)應用的復雜需求，自動化裝瓶線涉及眾多子系統(tǒng)，需實現(xiàn)高效協(xié)同運作。

減少不確定性，提供更多解決方案

STM32MP23x繼承了STM32MP25x在工業(yè)場景中的核心優(yōu)勢，包括CAN-FD總線、SDIO 3.0控制器、USB Type-C供電支持、USB 2.0主機/設備控制器，以及兩個支持時間敏感網(wǎng)絡（TSN）的千兆以太網(wǎng)模塊。其中，TSN模塊可構(gòu)建確定性網(wǎng)絡，在電機控制等對數(shù)據(jù)同步精度與低延遲要求嚴苛的場景中，確保信息傳輸?shù)目深A測性。此外，工程師可通過TSN實現(xiàn)數(shù)據(jù)包優(yōu)先級管理，規(guī)劃應急響應機制并構(gòu)建冗余鏈路，提升系統(tǒng)架構(gòu)的穩(wěn)健性。簡要概括，一顆性能卓越的微處理器即可成為工廠智能化的核心引擎。