在软件定义汽车加速演进的过程中，AI 正从云端走向边缘。对汽车而言，边缘 AI 不仅关乎算力，更关乎实时性、功耗、安全、隐私和系统成本。能否把 AI 模型高效部署到微控制器和终端传感器，正在成为智能汽车差异化竞争的关键。

2026 年 09 月 17 日，在 2026 第四届 AI 定义汽车论坛上，意法半导体 AI 能力中心总监 Matteo Maravita 发表演讲，系统介绍意法半导体面向软件定义汽车的边缘 AI 解决方案。

Matteo Maravita 指出，意法半导体将低功耗边缘 AI 定义为微边缘 AI，聚焦 1 瓦以下、从几微瓦到 1 瓦的硬件平台，凭借十余年技术积累、完整工具链、STM32 微控制器和自研 AI 加速器，让 AI 模型能够快速部署到传感器、微控制器和汽车终端。汽车边缘 AI 将率先在异常检测、虚拟传感器、预测性维护、电机控制和电池管理等场景落地，AI 模型与传统算法融合将成为主流路径。

Matteo Maravita 丨意法半导体亚洲区 AI 技术创新中心销售与市场部总监

以下为演讲内容整理：

微边缘 AI 把智能带到数据产生的地方

每家公司对边缘的定义不尽相同。意法半导体将运行在传感器、麦克风等产品上，硬件平台功耗低于 1 瓦的 AI 方案定义为微边缘 AI，功耗范围从几微瓦到 1 瓦。越来越多客户把数据从云端迁移到本地设备，核心原因是实时性，同时也包括成本、安全、隐私和响应速度。如果端侧能以同等性能运行相同模型，就无需云端往返。其十年愿景是，当前大量云端 AI 模型将逐步下沉到边缘，汽车领域也不例外。

意法半导体是微边缘 AI 领域的先行者，近 10 年前就推出了面向微控制器的 AI 模型转换工具 CubeAI，当时全球没有其他厂商发布过可在微控制器上高效运行的同类库，此后始终专注于 1 瓦以下边缘 AI。生态建设是首要任务，因为 AI 工程师多基于 Linux 和 PC 开发，嵌入式工程师专注微控制器，二者独立将 AI 模型部署到微控制器并不容易。通过意法半导体的 STedgeAI 工具链，用户可在 5 到 10 分钟内把 YOLO 等目标检测模型部署到微控制器上。

工具链和 AI 加速器决定规模落地

降低门槛后，下一步是提升算力和加速能力。意法半导体推出自研 AI 加速器 Neural-ART，并持续完善编译器和工具。首款搭载该加速器的 STM32N6 已推向市场，基于第一代 AI 加速器；第二代器件处于研发阶段，最近几年会推出，后续还会迭代第三代。两代产品核心差异是能效比。很多工程师只关注 TOPS，但意法半导体聚焦 1 瓦以下器件，不突破功耗边界，因此能效比绝对算力数值更重要。基于第一代加速器，人员检测、人脸检测等目标检测算法可实现 30 帧 / 秒，功耗约 200 毫瓦；到第二代，相同模型和帧率功耗约 20 毫瓦，能效提升 10 倍，或在同等功耗下运行复杂度高 10 倍的模型。技术路线始终聚焦 1 瓦以下 AI 系统，这是微边缘 AI 的核心愿景。

汽车应用从异常检测走向虚拟传感器

端侧 AI 讨论很多，但微边缘 AI 不是云端模型，也不是 PC 或智能手机应用，而是落地在洗衣机、冰箱和汽车等日常终端中的 AI。边缘 AI 工程师必须与应用工程师紧密协作，例如做电池管理系统时，既懂 AI 模型，也懂电池管理应用。意法半导体组建多支专项实验室，将 AI 技术与电机控制、电源管理、汽车系统、驾驶员监测系统等方向结合。最初瞄准工业和消费电子，已有大量量产案例，现在把经验迁移到汽车。两年前多数汽车客户尚未布局边缘 AI，重点在高级驾驶辅助系统和大语言模型系统；过去两年，绝大多数汽车客户开始布局端侧 AI。典型需求包括异常检测和车载传感器自适应控制。虚拟传感器无需额外硬件，通过 AI 模型估算电池管理系统温度、电机温度，实现实时估计。AI 方案是数据驱动，可基于客户特定系统和电池数据微调，精度通常更高，尤其适合 SOC 荷电状态、SOH 健康状态和温度估算等传统算法难以应对的边界工况。得益于 AI 加速器和工具链，这些模型可在微控制器上运行，对 CPU 负载和内存影响极小，推理耗时仅约 1 毫秒。防篡改检测也从固定阈值转向 AI 驱动，通过识别电流波形判断，不同设备和系统波形差异大，适合 AI 解决。预测性维护可估算车载电机温度，电机内部很难安装温度传感器，AI 模型能在不增加额外成本下估算整体温度。电机控制中，AI 可增强传统算法，对磁场定向控制参数针对性调优，消除 MOSFET 功率管高低速切换时的开关目标超调。更前沿的软件开关功能调优难度高，谐振频率受多参数影响，AI 方法可轻松完成参数整定。工业相关的算法方案也可平移到汽车。所有算法都可运行在 STM32 微控制器上。

生成式 AI 向边缘渗透推动生态协同

借助工具链、微控制器和自研 AI 加速器，客户可以便捷实现 AI 模型加速。Transformer 等生成式 AI 常用模型正在向边缘侧渗透，意法半导体持续投入资源，迭代 AI 加速器、开发生态和全系列产品线。总而言之，在边缘 AI 领域，意法半导体带来超过 10 年技术积累、完整硬件解决方案、由软件工具和开发者社区构成的生态，以及本地合作伙伴技术支持。

关于意法半导体

意法半导体拥有 49,000 名半导体技术的创造者和创新者，掌握半导体供应链和先进的制造设备。作为一家半导体垂直整合制造商 ( IDM ) ，意法半导体与二十多万家客户、成千上万名合作伙伴一起研发产品和解决方案，共同构建生态系统，帮助他们更好地应对各种挑战和新机遇，满足世界对可持续发展的更高需求。公司长期深耕边缘 AI 和软件定义汽车，通过 STM32 生态、AI 加速器、工具链与合作伙伴网络，帮助客户把智能算法部署到终端设备，加速汽车电气化、智能化和软件定义汽车创新。

（以上内容来自意法半导体亚洲区 AI 技术创新中心销售与市场部总监 Matteo Maravita 先生于 2026 年 09 月 17 日于 2026 第四届 AI 定义汽车论坛发表的题为《面向软件定义汽车的边缘 AI 解决方案》的演讲。）