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素材来源 | 各大MCU厂商
STM32Cube.AI (X-CUBE-AI)：将预训练的神经网络模型（如TensorFlow Lite, PyTorch）转换为针对STM32 MCU优化的C代码。
NanoEdge AI Studio：面向时序数据的AutoML（自动化机器学习）低代码工具，能自动寻找并生成适合你数据的优化AI模型。
ST Edge AI Suite：一个工具集，包含ST Edge AI Model Zoo（参考模型库）、ST Edge AI Core（命令行优化编译工具）和ST Edge AI Developer Cloud（云端优化与测试平台）。
X-LINUX-AI：针对STM32 MPU（微处理器） 的Linux AI扩展包，支持在Linux系统上部署AI。
2、Renesas (瑞萨)
e-AI / Reality AI Tools：e-AI 用于将模型转换并导入其e² studio IDE；Reality AI Tools 则是一个更强大的端到端AI/ML模型开发工具。
Reality AI Utilities：作为e² studio的插件，提供数据收集、模型性能验证（HiL Testing）和实时监测（AI Live Monitor）等功能。
3、TI (德州仪器)
Edge AI Studio：德州仪器 (TI) 推出的边缘 AI 开发工具套件，属于 CCStudio™ 生态系统的一部分 。它专为 TI 处理器、微控制器和雷达传感器设计，提供图形化与命令行工具，覆盖从数据管理、模型训练、量化编译到部署的全流程 。。
Tiny ML Tensorlab：一套综合性的AI工具链，用于在资源受限的MCU上开发、训练、优化和部署机器学习模型。
4、NXP (恩智浦)
eIQ Toolkit： 提供图形用户界面（GUI）和命令行工具，支持“自带数据”（BYOD）和“自带模型”（BYOM）流程，具备图级分析能力和运行时洞察，帮助优化神经网络架构 。
eIQ Model Zoo：提供预训练模型库，覆盖多种域和任务，可直接部署到支持的硬件平台上 。
5、Microchip（微芯）
MPLAB Machine Learning Development Suite：其模型构建器（Model Builder） 可作为插件在MPLAB X IDE或VS Code中使用，用于生成优化的AI与物联网传感器识别代码。
还有更多的厂商，像Infineon (英飞凌)、Nuvoton (新唐)等厂商也有AI相关的软件及工具。
