AI技术正在加速向终端渗透，MCU（微控制器）作为嵌入式系统的核心组件，与AI的融合趋势越发显著。
德勤中国发布的《技术趋势2025》报告显示，2025年全球AI芯片市场规模预计将超过1500亿美元。AI MCU正是其中的关键推动力之一，也成为各大MCU企业竞争的新方向。
AI与MCU融合潜力无穷
从智能家居中的智能插座、温控器，到工业自动化中的生产线传感器、自动化设备，再到汽车电子中的发动机控制系统、自动驾驶辅助系统，MCU的身影无处不在。如今，物联网、工业控制、汽车电子等领域正处于发展提速期，对设备的智能化、实时性和低功耗等特性提出了更高要求，传统MCU已难以胜任，AI技术的融入则成为破局关键。
兆易创新MCU事业部产品市场总监陈思伟表示：“边缘计算的需求正在推动AI算法与MCU的深度结合。MCU不再局限于传统控制功能，而是逐渐集成AI推理能力，用于图像识别、语音处理、设备预测性维护等场景。”
边缘AI技术可以使MCU兼顾更高性能的数据处理任务，实现实时决策功能。例如，在智能工控领域，需要系统执行太阳能和储能系统中的电弧故障检测，以及用于预测性维护的电机轴承故障检测等功能。边缘AI帮助MCU对设备和传感器收集的数据进行实时分析和处理，提供更准确的决策，使系统实现更高的故障检测准确率。
AI与MCU的双向奔赴，为半导体行业带来了新的发展机遇，也为智能设备的普及和产业升级注入了强大动力。ABI Research预测，2021年至2026年，具有边缘机器学习功能的设备出货量将以24.5%的平均复合增长率增长。
瑞萨电子全球销售与市场副总裁、瑞萨电子中国总裁赖长青指出，当前，AI正在从云端向边缘端延伸，以实现更快速、更实时的数据处理和分析。在这种趋势下，MCU需要做出以下调整以增强AI计算能力：一是集成AI加速器，如神经网络加速器或者专用的向量处理器，以提升AI推断与训练任务的执行速度；二是优化能效比，旨在保持卓越性能的同时，有效减少功耗，从而延长设备的运行时间；三是强化安全保障，在芯片上集成数据加密、安全引导和安全存储，以保护用户数据不受攻击；四是支持多模态感知；五是优化系统集成，通过提供丰富的硬件接口和强大的软件支持，方便开发人员将AI功能无缝融入边缘设备之中。
企业各显神通
在AI与MCU融合的大趋势下，众多MCU大厂纷纷开始布局，推出带AI功能或集成NPU的MCU产品。
恩智浦早在2018年就推出了机器学习软件eIQ软件，可在恩智浦Edge Verse微控制器和微处理器上使用。此前，恩智浦主要依靠第三方IP，如Arm的Ethos系列来实现AI加速功能。但随着AI推理需求的多样化和快速发展，恩智浦决定开发自有NPU架构，正式推出eIQ Neutron NPU，随后应用在i.MXRT 700系列跨界MCU产品中，其内核采用异构架构，包含两个ArmCortex-M33、两个DSP以及一个基于开放式指令集架构的EZH-V IO协处理器。这种架构设计使其AI计算能力大幅提升，可在边缘端可运行复杂的AI模型，在智能家居、消费医疗等领域有着广泛的应用前景。
意法半导体最新推出的STM32N6系列是其首款引入Arm Helium向量处理技术的CPU，也是首款采用自研的嵌入式推理专用Neural-ART Accelerator NPU的产品。该系列芯片专为支持边缘AI应用而设计，拥有先进的图像信号处理器（ISP）功能，为机器视觉应用提供支持。
英飞凌推出了PSOC Edge E8x系列产品，采用Arm Cortex-M55内核，支持Arm Helium DSP并搭配Arm Ethos-U55的神经网络处理器，以及Cortex-M33内核，搭配英飞凌超低功耗NNLite（用于加速神经网络的专有硬件加速器）。其中，E83和E84内置Arm Ethos-U55微型NPU处理器，与现有的Cortex-M系统相比，机器学习性能提升了480倍。
德州仪器则侧重于工业和汽车实时控制方向，推出具有NPU的TMS320F28P55x系列实时MCU，内置单精度浮点单元、三角函数加速器，采用150MHz的可编程控制律加速器。该系列产品在工业控制、电机驱动等领域具有独特优势，能够实现更精准的控制和更高效的数据处理。
瑞萨同样积极布局，推出的RA8x1 MCU采用Arm Cortex-M55内核，并引入Arm Helium技术。这一技术为Armv8-M架构的Arm Cortex-M处理器提供M-Profile矢量扩展，与基于Arm Cortex-M7处理器的MCU相比，在DSP和ML应用层面实现高达4倍的性能提升。
国内企业也不甘落后，兆易创新推出的GD32H7高性能MCU，采用600MHz Arm Cortex-M7高性能内核，支持多种硬件加速，配备了1024KB到3840KB的片上Flash及1024KB的SRAM，新增大量通用外设资源，能为复杂运算、多媒体技术、边缘AI等高级创新应用提供强大的算力支撑。此外，其推出的GD32G5采用Arm Cortex-M33内核，高达216MHz，内置高级DSP硬件加速器和单精度浮点单元，以及硬件三角函数加速器和滤波算法等多类硬件加速单元，进一步丰富了其在“MCU+AI”领域的产品线。
国芯科技推出的CCR4001S系列MCU，基于国芯科技自主RISC-V架构C*CoreCPU内核研发，内部配置了AI NPU，支持智能控制算法与自适应变频控制算法，为工业控制、智能家电等领域提供了新的解决方案。
重重挑战中寻求最优解
AI为MCU开辟了一条全新的发展路径，在带来新机遇的同时，内存限制、算法适配与优化、功耗管理、安全性与隐私保护等挑战也接踵而来。
MCU的片上内存通常由闪存（Flash）和随机存取存储器（SRAM）组成。专家表示，以一款广泛应用于工业控制领域的主流32位MCU为例，其片上Flash容量一般在几十KB到几MB之间，常见的为128KB或256KB，主要用于存储程序代码；SRAM容量则更为有限，大多在几KB到几十KB，用于存储运行时的数据和变量。这种内存配置在传统的MCU应用场景中，能够满足程序运行和少量数据存储的需求，但当面对AI功能引入时，其内存的局限性便暴露无遗。
此外，AI庞大的运算量需要MCU的处理器核心在高频下持续运行，从而导致功耗大幅增加，这对于依赖电池供电或对功耗有严格限制的边缘设备来说，可能会导致设备续航时间大幅缩短，发热严重，甚至影响设备的正常运行。
为了应对存储空间狭小和功耗过高的挑战，业界采取了多种功耗管理策略并取得了一定的实践成果。在制造工艺方面，不断提升制程工艺是降低功耗的有效途径之一。随着技术的发展，MCU的制程工艺逐渐从传统的65nm、40nm向更先进的28nm、16nm甚至7nm迈进，更先进的制程工艺能够减少芯片内部晶体管的电阻和电容，降低信号传输延迟，从而减少能量损耗。
在低功耗管理技术上，采用动态电压频率调整（DVFS）技术，可根据MCU的工作负载实时调整电压和频率，当执行AI任务时，若计算量较小，可降低电压和频率以减少功耗；当任务量增加时，再提高电压和频率以保证性能。
算法适配与优化也是降低功耗的关键策略。对AI算法进行优化，采用轻量级的神经网络模型，减少模型的参数量和计算复杂度，从而降低计算过程中的功耗。
数据安全和隐私保护也是AI MCU需要面临的关键难题。
在智能家居场景中，AI赋能的MCU被广泛应用于汽车控制、工业物联网、智能家具等领域的设备中，这些设备会采集大量用户的位置、使用状态、图像、声音、生物特征等敏感数据，若在数据采集、存储和传输过程中，隐私保护措施不到位，就可能导致数据被窃取或篡改，使企业和用户面临危机。
专家表示，为了保障数据安全，硬件加密模块发挥着关键作用。许多MCU厂商在芯片设计中集成了硬件加密模块，如采用AES（高级加密标准）加密算法的硬件模块，可对存储在MCU中的数据进行加密处理，即使数据被非法获取，没有正确的解密密钥，也无法读取数据的真实内容。
在安全环境设计方面，构建安全的运行环境至关重要。比如，采用可信执行环境（TEE）技术，在MCU内部创建一个安全的执行区域，确保AI算法和数据在这个受信任的环境中运行；通过安全启动机制，在MCU启动时对系统固件进行完整性验证，以防止固件被篡改。
未来，随着技术的不断成熟和市场需求的进一步释放，AI MCU有望在更多领域实现突破，如智能医疗设备、智能农业等，通过持续创新，AI与MCU的融合将为全球科技产业带来更多变革，推动智能时代的加速到来。 |
|
楼主
