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本文基于真实农业监测项目，深入对比 STM32 与 ESP32 在边缘 AI 场景下的表现。针对田间供电不便、无 Wi-Fi 覆盖的特殊约束，实测数据显示 STM32 功耗仅为 ESP32 的十分之一，电池续航优势显著。在视觉 AI 推理方面，ESP32 速度虽快一倍，但准确率差距微小。开发工具链两者均已成熟，STM32Cube.AI 与 Edge Impulse 均可降低门槛。此外，STM32 在外设精度及工业接口上更具优势，适合多传感器融合与电机控制。最终建议：电池供电的田间节点首选 STM32，需联网或快速原型验证可选 ESP32，成熟方案常采用异构架构互补，各司其职实现最佳效果。
乐鑫最新推出的 ESP32-S31 并非简单升级，而是将连接、交互、音视频及本地智能集于一身的 SoC。它支持 Wi-Fi 6、Bluetooth 5.4 经典蓝牙、Thread/Zigbee 及千兆以太网，双核 RISC-V 架构专为边缘计算设计。针对智能家居中控、视频门铃等场景，S31 提供 LCD、摄像头及触摸硬件加速，降低多芯片方案复杂度。官方同步上线开发者平台，内置 AI 助手辅助调试。目前已有 Korvo-1 等多款开发板预售，适合需要屏幕、语音及多协议网关的开发者尝鲜，但量产需关注 ESP-IDF 稳定版支持。这颗芯片旨在解决复杂 AIoT 设备在成本与功耗间的平衡问题，为开发者提供更高效的 AIoT 节点解决方案。
本项目展示了一个基于 ESP32 微控制器和霍尔传感器的智能风扇转速计方案。通过 Edge Impulse 平台进行机器学习模型训练，系统能精准识别风扇的 OFF、LOW、MED、HIGH 四种转速状态。项目详细介绍了数据采集、滤波处理、频谱特征提取及神经网络分类器构建过程。此外，系统还集成了异常检测功能，能有效识别手动转动等非预期情况，提升系统可靠性。该方案轻量级、高精度且易于部署，完美展现了边缘 AI 技术在设备状态监控中的应用潜力，为工业及设备维护提供了创新思路，是边缘计算落地的优秀范例。