一、做底层驱动 → STM32 很典型
👉 关键词：纯控制、稳定、实时性强
🌡 例子1：工业温控器
MCU：STM32F4
功能：
采集温度传感器
控制继电器
PWM 控制加热器
RS485 通讯
它不需要 WiFi，也不跑 Linux。
只需要：
精准 + 稳定 + 实时
所以用 STM32。
🚁 例子2：无人机飞控板
MCU：STM32F7 / H7
功能：
读取 IMU
读取气压计
电机 PWM 输出
实时姿态解算
要求：
1ms级实时控制
不能卡顿
所以用 STM32。
二、做联网传感器 → ESP32 很常见
👉 关键词：自带 WiFi + 成本低
🌡 例子1：WiFi 温湿度传感器
芯片：ESP32
功能：
读取 DHT22
通过 MQTT 上传数据
手机 App 查看
它本质是：
传感器 + WiFi 模块
ESP32 一颗芯片搞定。
🏠 例子2：智能插座
ESP32
功能：
继电器控制
手机远程开关
OTA升级
如果用 STM32：
还得外挂 WiFi 模块。
ESP32 更简单。
三、做边缘 AI → Cortex-A + NPU
👉 关键词：跑 Linux + 神经网络推理
这已经不是 MCU 级别了。
📷 例子1：人脸识别门禁
芯片可能是：
瑞芯微 RK3568
全志 V853
海思
带 NPU 的 ARM SoC
功能：
摄像头采集
跑人脸识别模型
本地推理
显示屏UI
以太网通讯
它运行的是 Linux。
不能用 STM32，因为：
STM32 内存只有几百 KB 到几 MB。
AI 模型动不动几十 MB。
🚗 例子2：车载视觉系统
Cortex-A53 + NPU
跑 YOLO 模型
实时目标检测
这种已经属于：
边缘计算设备
四、给你一个非常直观的对比
类型 类比
STM32 计算器
ESP32 计算器 + WiFi
Cortex-A 小电脑
Cortex-A + NPU 带显卡的小电脑
五、从资源角度看
芯片 RAM 系统
STM32F411 128KB 裸机 / RTOS
ESP32 520KB FreeRTOS
Cortex-A53 512MB~2GB Linux
六、结合你现在的方向
你现在：
写 W25Q 驱动
玩 RTOS
做抽象架构
👉 明显是“控制型嵌入式”
如果以后你做：
本地 AI 推理
视频分析
无人机视觉
那就是 Cortex-A + NPU。
七、用一句话帮你彻底理解
STM32 = 控制世界
ESP32 = 物联网世界
Cortex-A = 计算世界
NPU = AI世界
1️⃣ STM32
STM32 属于 超低功耗 MCU（微控制器），CPU 主频一般在几十 MHz 到几百 MHz，内存（RAM/Flash）也非常有限。
特点：
CPU：ARM Cortex-M 系列（M0/M3/M4/M7/M33）
内存：几十 KB 到几 MB 不等
优点：功耗低，适合传感器数据处理
缺点：算力有限，存储小，不能跑大型神经网络
跑 AI 模型的方法：
TinyML / Edge AI：专门为 MCU 优化的轻量级模型
框架：
TensorFlow Lite Micro
CMSIS-NN（ARM 官方的神经网络库）
模型：通常是 小于 100KB 的全连接、卷积神经网络
应用：传感器异常检测、简单语音识别、手势识别
限制：
模型必须极小（通常几 KB 到几十 KB）
只能做推理（Inference），训练几乎不可能
CPU 不支持浮点硬件的话，需要用量化模型（int8）
总结：STM32 可以跑 TinyML，适合超轻量模型，但跑大型 CNN/RNN 基本不现实。
2️⃣ ESP32
ESP32 属于 Wi-Fi/蓝牙 MCU，CPU 双核 240MHz，SRAM 一般 520KB 左右，Flash 4~16MB。
CPU：Xtensa LX6
内存：约 520KB SRAM + 4MB Flash
优点：比 STM32 强大，集成 Wi-Fi/BT，可跑更复杂任务
缺点：算力和内存仍然有限，不能直接跑大型 AI 模型
跑 AI 模型的方法：
TensorFlow Lite for Microcontrollers
支持 ESP32，适合小型 CNN 或简单全连接网络
可以做手势识别、语音唤醒、传感器异常检测
ESP-DL / ESP-NN
Espressif 官方提供轻量神经网络库
支持量化模型、卷积加速
限制：
模型仍然要小（几十 KB~几百 KB）
大模型（比如 YOLO、GPT）几乎跑不动
复杂模型一般需要 外接 AI 加速芯片或 MCU+NPU
3️⃣ 总结对比
MCU/SoC CPU频率 RAM 可跑模型类型 框架/库
STM32 10400MHz 几 KB几 MB TinyML, 简单CNN/MLP TFLite Micro, CMSIS-NN
ESP32 240MHz 双核 520KB + Flash TinyML, 小型CNN/MLP TFLite Micro, ESP-DL
关键点：
不能跑大型模型（比如 GPT、YOLOv8/YOLOv9、ResNet50）
可以跑轻量化、量化、微型模型，适合物联网、边缘智能
💡 实际方案
如果是语音唤醒/手势识别/环境检测 → STM32/ESP32 可以直接用
如果是图像识别或复杂 NLP → 需要用 ESP32 + AI 加速芯片（如 Coral Edge TPU、K210）
或者用 ESP32 采集数据，再发送到 云端/PC 端 推理