“先前使用STM32Cube.AI让我们大获成功。凭借这一产品，我们能够在低成本的MCU上实现高性能的AI应用。今天，我们很高兴地看到，该产品提供了在线界面，实现了进一步的发展。自此，我们将能评估AI模型的性能，并在前期选择适当的硬件架构，以便更快地集中于AI应用的开发。总体而言，我们对意法半导体AI团队的服务和支持感到非常满意。”

“STM32板上的Model Zoo、STM32Cube AI在线界面和远程基准测试功能，使我们的数据科学家能利用各种硬件知识，更轻松地评估AI模型在我们产品微控制器中的可嵌入性。此外，在若干个STM32微控制器上测试我们的模型，使我们在设计早期就能考虑嵌入式AI处理，并利用它来设计高级功能。"

“STM32Cube.AI开发者云让我们的数据科学家和嵌入式开发人员能够轻松地在嵌入式神经网络上进行协作并共享知识，以此来简化开发流程。基准测试功能还使我们的数据科学家能够确保其创建的模型在微控制器上顺利运行，从而使我们能够保持竞争力，并为客户提供理想的解决方案。"

“借助STM32Cube.AI开发者云，我们可以快速地确认嵌入式AI产品创建方法的有效性。利用Board Farm，我们不仅能确认模型在微控制器上的运行情况，还可以在不同的STM32板上执行远程基准测试，以此来选择合适的STM32。总而言之，STM32Cube.AI受到了大家的欢迎，使我们能够在未来生产更多创新产品。”

“STM32 Model Zoo的使用可以极大地简化机器学习（ML）工作流程，并为STM32微控制器提供一组预先训练的模型，从而显著缩短上市时间。这些模型可以方便地访问并集成到新项目中，以减少耗时的训练和实验。”

“我们从早期便采用了STM32Cube.AI，并在开发流水线中集成了CLI。基于云的新款REST API及其Python封装器/模块将显著降低CI/CD工具维护的复杂性。这项结合了Model Zoo的新服务将节省时间并增强我们人员的开发能力。”