意法半導體STM32MP23x：突破成本限制的工業AI應用核心

意法半導體近期宣布STM32MP23x產品線（涵蓋STM32MP235、STM32MP233及STM32MP231）已正式面向大眾市場量產銷售。繼一年前推出STM32MP25系列后，全新發布的STM32MP23x系列聚焦于成本敏感型工業應用場景，同時保留神經處理單元（NPU）、異構架構（Cortex-M33與雙核Cortex-A35）、支持Linux與實時操作系統（RTOS）、帶時間敏感網絡（TSN）的高性能網絡接口等核心功能。簡而言之，STM32MP23x新系列產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，其生產流程復雜，機器需在控制器協調下通過多傳感器實現精準操作，工程師正探索機器學習的新應用，如預測性維護、缺陷檢測及流程優化等。由于工廠現有系統多基于Linux運行，且技術人員普遍熟悉UNIX操作系統，集成商亟需一款微處理器（MPU）以實現現有設備的升級改造。

成本優化策略

STM32MP23x集成兩顆1.5 GHz的Cortex-A35內核，開發人員可在運行Linux系統的同時，利用Cortex-M33內核構建低功耗運行環境。該系列產品具備與STM32MP25x相同的處理器架構和運行頻率，因此延續了STM32MP25x的靈活性，但采用更具成本優勢的設計方案。在實際應用中，開發團隊常因成本問題推遲系統升級，而STM32MP23x可有效緩解這一痛點，縮小系統迭代周期，簡化開發流程。

STM32MP23x：優化智能，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，簡化開發至關重要，因為很多企業雖認可其價值，卻常因成本望而卻步。以自動化裝瓶生產線為例，大量案例已證明，電機傳感器結合機器學習可實現預測性維護，顯著降低整體運營成本。還有越來越多的AI系統可以精準檢測產品缺陷，幫助工廠減少次品流入市場，提升客戶滿意度。然而，許多企業對AI落地的技術實現仍存知識盲區。

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、實時處理及神經網絡推理，無需額外配置多顆MPU或協處理器。

STM32MP23x：應對工業應用的獨特挑戰

高效集成，事半功倍

集成化仍是微處理器發展的核心驅動力。以自動化裝瓶線的智能工廠為例，高集成度可減少系統故障點，助力構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，可顯著提升生產效率并優化工作流程。這要求MPU必須以全棧能力應對工業應用的復雜需求，自動化裝瓶線涉及眾多子系統，需實現高效協同運作。

減少不確定性，提供更多解決方案

STM32MP23x繼承了STM32MP25x在工業場景中的核心優勢，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絡（TSN）的千兆以太網模塊。其中，TSN模塊可構建確定性網絡，在電機控制等對數據同步精度與低延遲要求嚴苛的場景中，確保信息傳輸的可預測性。此外，工程師可通過TSN實現數據包優先級管理，規劃應急響應機制并構建冗余鏈路，提升系統架構的穩健性。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。