意法半導體(STMicroelectronics，ST)藉由STM32系列微控制器的市場領導地位，擴展了STM32微控制器開發生態系統STM32CubeMX，其增加了先進的人工智能(AI)功能。AI技術使用經過訓練的人工神經網絡對動態和振動傳感器、環境傳感器、麥克風和影像傳感器的數據訊號進行分類，相較傳統以手動處理訊號的方法更加快速、高效。意法半導體微控制器和數字整合電路產品部總裁Claude Dardanne 表示，「ST的新型神經網絡開發工具正在將AI導入採用微控制器的智能邊緣和節點設備，以及物聯網、智慧大樓、工業和醫療應用中的深度嵌入式設備；」現在開發人員可以使用STM32Cube.AI將預先訓練的神經網絡轉換成可在STM32 微控制器上運作的C程序代碼，以及經過優化的函數庫。
STM32Cube.AI附帶即用型軟件功能包，其中包括用於識別人類活動和音頻情境分類的範例代碼，可在ST SensorTile 參考板和ST BLE Sensor行動App立即使用這些範例程序代碼。ST合作伙伴計劃、人工智能，以及機器學習(Machine Learning，ML)專用社羣：STM32在線社羣內的合作伙伴將爲開發人員提供技術支持，例如工程服務。用戶可以在意法半導體的STM32CubeMX MCU軟件程序代碼產生器的生態系統內配置和下載STM32Cube.AI擴充包(型號：X-Cube-AI)。該工具支持Caffe、Keras (具備TensorFlow後臺)、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE開發環境。
FP-AI-SENSING1軟件功能包提供支持搭載神經網絡的端對端動態(人類活動識別)和音頻(音頻場景分類)應用範例程序代碼。該功能包利用意法半導體的SensorTile參考板在訓練之前擷取和標記傳感器數據，接着電路板再運作優化神經網絡的推論。ST BLE傳感器行動App可以作爲SensorTile的遙控器和顯示器。綜合工具箱包括STM32Cube.AI映像工具、在電池供電的小型SensorTile硬件上運作的App範例，以及合作伙伴計劃，人工智能和機器學習專用社羣爲在STM32上實現神經網絡提供一條快速、簡便的開發途徑。