MCU迎來變革之年
微控制器(MCU)作為嵌入式系統(tǒng)的核心組件,憑借其強(qiáng)大的控制能力和廣泛的適用性,在工業(yè)控制、汽車電子、消費(fèi)電子、物聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域中扮演著不可或缺的角色。
4小時(shí)前
來源:中國電子報(bào)、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng) 許子皓??

微控制器(MCU)作為嵌入式系統(tǒng)的核心組件,憑借其強(qiáng)大的控制能力和廣泛的適用性,在工業(yè)控制、汽車電子、消費(fèi)電子、物聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域中扮演著不可或缺的角色。在剛剛過去的2024年,MCU也隨著AI的賦能發(fā)生蛻變,眾多廠商推出帶AI功能或集成NPU的MCU,促進(jìn)了新能源汽車和工廠智能化等技術(shù)的發(fā)展,也激活了MCU市場,因此,2024年也被稱為MCU的AI元年。從企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)來看, MCU市場從2024年下半年開始回暖,尤其第三季度是一個(gè)明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn),眾多MCU企業(yè)在該季度交出了亮眼的成績單。

步入2025年,伴隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步深度賦能,以及汽車、工業(yè)、消費(fèi)電子、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的新一輪強(qiáng)勁需求,MCU行業(yè)將迎來技術(shù)革新與市場變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),諸多趨勢逐漸浮現(xiàn)。

呈現(xiàn)三大技術(shù)發(fā)展趨勢

當(dāng)前,MCU在技術(shù)層面呈現(xiàn)出三大發(fā)展趨勢,分別為AI融合、集成度提升、架構(gòu)創(chuàng)新與制程迭代,這也是各大企業(yè)技術(shù)競爭的關(guān)鍵焦點(diǎn)。

當(dāng)前,在智能物聯(lián)、智能工控、汽車電子等新興領(lǐng)域的快速發(fā)展下,MCU的應(yīng)用場景不斷拓寬,市場需求不斷提升。但這些新興領(lǐng)域?qū)τ贛CU的性能要求也在提升,包括更低的功耗、成本,更高的實(shí)時(shí)性、可靠性等。將邊緣AI技術(shù)融入MCU就成了廠商解決這一難題的秘訣。

兆易創(chuàng)新MCU事業(yè)部產(chǎn)品市場總監(jiān)陳思偉表示:“邊緣計(jì)算的需求正在推動AI算法與MCU的深度結(jié)合。MCU不再局限于傳統(tǒng)控制功能,而是逐漸集成AI推理能力,用于圖像識別、語音處理、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等場景?!?/p>

邊緣AI技術(shù)可以使MCU兼顧更高性能的數(shù)據(jù)處理任務(wù),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策功能。例如,在智能工控領(lǐng)域,需要系統(tǒng)執(zhí)行太陽能和儲能系統(tǒng)中的電弧故障檢測,以及用于預(yù)測性維護(hù)的電機(jī)軸承故障檢測等功能,邊緣AI幫助MCU對設(shè)備和傳感器收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理,提供更準(zhǔn)確的決策,使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更高的故障檢測準(zhǔn)確率。

因此,AI與MCU融合成為了當(dāng)下MCU技術(shù)發(fā)展的核心趨勢和重要突破點(diǎn)。

市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測,到2025年,具備AI功能的MCU產(chǎn)品將在市場中占據(jù)重要地位,其應(yīng)用場景將覆蓋汽車電子、智能家居、智能穿戴、工業(yè)自動化、智能安防等多個(gè)領(lǐng)域。在此趨勢下,眾多MCU大廠紛紛布局此賽道。

德州儀器推出的TMS320F28P55x系列C2000 MCU

例如,瑞薩推出的RA8系列MCU,是業(yè)界首款基于Arm Cortex-M85(CM85)內(nèi)核的32位MCU,其內(nèi)部部署了Arm Helium技術(shù),相比基于Arm Cortex-M7處理器的MCU,該技術(shù)可將數(shù)字信號處理器(DSP)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的性能提高4倍;德州儀器推出其首款集成神經(jīng)處理單元(NPU)的實(shí)時(shí)MCU產(chǎn)品(TMS320F28P55x系列C2000 MCU),這款MCU借助邊緣AI的計(jì)算能力,可以實(shí)現(xiàn)高精度、低延遲的故障檢測,故障檢測準(zhǔn)確率達(dá)到99%;兆易創(chuàng)新推出了GD32F5、GD32H7、GD32G5等系列產(chǎn)品,滿足下游市場對于高性能、低功耗和靈活擴(kuò)展的需求,推動工業(yè)智能化和邊緣計(jì)算的發(fā)展。

此外,輕量級AI框架(如TensorFlow Lite for Microcontrollers)正在不斷發(fā)展和完善,也為AI與MCU的融合提供了技術(shù)保障。這些框架能夠在有限的硬件資源下高效運(yùn)行AI算法,降低了開發(fā)門檻,使得更多的MCU開發(fā)者能夠?qū)I技術(shù)應(yīng)用到自己的產(chǎn)品中。

瑞薩推出的業(yè)界首款集成AI功能的MCU-Arm Cortex-M85

瑞薩電子全球銷售與市場副總裁、瑞薩電子中國總裁賴長青指出,當(dāng)前,AI正在從云端向邊緣端延伸,以實(shí)現(xiàn)更快速、更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析。在這種趨勢下,MCU需要做出以下調(diào)整以增強(qiáng)AI計(jì)算能力:一是集成AI加速器,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器或者專用的向量處理器,以提升AI推斷與訓(xùn)練任務(wù)的執(zhí)行速度;二是優(yōu)化能效比,旨在保持卓越性能的同時(shí),有效減少功耗,從而延長設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間;三是強(qiáng)化安全保障,在芯片上集成數(shù)據(jù)加密、安全引導(dǎo)和安全存儲,以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不受攻擊;四是支持多模態(tài)感知;五是優(yōu)化系統(tǒng)集成,通過提供豐富的硬件接口和強(qiáng)大的軟件支持,方便開發(fā)人員將AI功能無縫融入邊緣設(shè)備之中。

在集成度方面,MCU正朝著更高集成度的方向發(fā)展,通過將多個(gè)功能模塊(如AI加速器、通信模塊、傳感器、存儲器等)集成到單個(gè)MCU芯片中,簡化設(shè)計(jì)復(fù)雜性,減少設(shè)備的整體尺寸和功耗,從而降低成本并提高可靠性。

比如英特爾Atom系列MCU,就集成了多核處理器、圖形處理單元、I/O接口等功能,滿足物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域?qū)υO(shè)備小型化、多功能化的需求。預(yù)計(jì)2025年,集成度超過50個(gè)功能的MCU產(chǎn)品將占據(jù)市場主導(dǎo)地位。

在架構(gòu)與制程方面,隨著MCU需要處理的數(shù)據(jù)量不斷增加,對計(jì)算性能的要求越來越高。因此,多核異構(gòu)將成為MCU發(fā)展的重要趨勢。通過引入多核處理器,MCU可以同時(shí)處理多個(gè)任務(wù),提高系統(tǒng)的并行處理能力。此外,不同應(yīng)用對于資源需求的多樣化,促使MCU設(shè)計(jì)向定制化方向發(fā)展,以支持用戶根據(jù)特定應(yīng)用需求定制硬件和軟件資源,從而提供更強(qiáng)的靈活性。制程工藝的進(jìn)步也對MCU性能提升和功耗降低起到了關(guān)鍵作用。目前,28納米、18納米甚至更微縮的先進(jìn)制程技術(shù)正逐漸被MCU采用。采用先進(jìn)制程工藝的MCU在運(yùn)行相同任務(wù)時(shí),功耗相比傳統(tǒng)制程工藝可降低30%~50%,性能提升2~3倍,為構(gòu)建低功耗、高性能的MCU產(chǎn)品提供了有力支持。

三大領(lǐng)域驅(qū)動產(chǎn)業(yè)高速增長

近年來,全球MCU市場雖然有過較為低迷的時(shí)段,但整體展現(xiàn)出增長勢頭,Yole的研究報(bào)告顯示,2023年全球MCU市場規(guī)模約為282億美元,預(yù)計(jì)至2028年,將以5.5%的年復(fù)合增速達(dá)到388億美元,到2030年更有望攀升至582億美元,其增長潛力不容小覷。其中,中國MCU市場隨著國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級、智能制造戰(zhàn)略的深入推進(jìn),以及物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子等領(lǐng)域的快速發(fā)展,市場需求旺盛。預(yù)計(jì)到2025年,中國MCU市場規(guī)模將超過3000億元,并成為全球MCU產(chǎn)業(yè)增長的重要引擎。

從應(yīng)用領(lǐng)域來說,汽車電子是MCU市場的主要驅(qū)動力。在汽車電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的變革浪潮下,每輛汽車所搭載的MCU數(shù)量呈爆發(fā)式增長。傳統(tǒng)汽車一般僅需幾十個(gè)MCU,而新能源汽車和智能汽車對MCU的需求高達(dá)數(shù)百個(gè)。從發(fā)動機(jī)控制、車身控制、安全系統(tǒng),到智能座艙、智能駕駛、電池管理等各個(gè)環(huán)節(jié),MCU都發(fā)揮著不可替代的關(guān)鍵作用。

以智能駕駛為例,隨著自動駕駛級別從L2向L4、L5邁進(jìn),對MCU的處理性能、安全性和可靠性要求呈指數(shù)級提升。為了處理來自雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)等多種傳感器的海量數(shù)據(jù),并在短時(shí)間內(nèi)做出精準(zhǔn)的駕駛決策,高性能、高可靠性的車規(guī)級MCU成為市場的迫切需求。并且在車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中,MCU不僅需要支持多種通信協(xié)議和接口,還需要集成更多的功能模塊和外設(shè)資源,以支持車聯(lián)網(wǎng)中的各種應(yīng)用場景。預(yù)計(jì)到2025年,全球汽車MCU市場規(guī)模將持續(xù)增長,中國車規(guī)級MCU市場規(guī)模將達(dá)到45.93億美元,復(fù)合年均增長率為11.22%。

未來,隨著新能源汽車滲透率進(jìn)一步提高,MCU在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。賴長青在接受《中國電子報(bào)》記者采訪時(shí)表示:“一方面,汽車零部件的電子化轉(zhuǎn)型將催生巨大的增量市場,例如電動后備廂、電動吸合車門、座椅電動調(diào)節(jié)、隱藏門把手等細(xì)分應(yīng)用場景,均離不開MCU的精準(zhǔn)控制。另一方面,智能座艙和智能駕駛技術(shù)的不斷升級,越來越多的場景需要高性能MCU來支撐復(fù)雜的計(jì)算和實(shí)時(shí)的操作需求,有望推動車規(guī)級MCU量價(jià)齊升?!?/p>

工業(yè)控制是全球MCU的第二大應(yīng)用領(lǐng)域,其在PLC控制器、電機(jī)、儀表和工業(yè)機(jī)器人中起到關(guān)鍵作用。在工業(yè)4.0的進(jìn)程中,MCU不僅是數(shù)據(jù)處理與控制的核心,更是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)與能效管理的關(guān)鍵。

隨著工業(yè)智能程度不斷提高,MCU也需要朝著更高算力、更智能和更低功耗的方向發(fā)展。例如,在智能制造生產(chǎn)線中,MCU能夠?qū)崟r(shí)采集和處理大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備的精準(zhǔn)控制和協(xié)同工作,以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,從而降低生產(chǎn)成本、減少風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),MCU還將集成更多的通信接口,如以太網(wǎng)、CAN總線等,以實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的無縫連接和數(shù)據(jù)交換。在機(jī)器人方面,MCU將助力機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更加智能和高效的運(yùn)動控制和感知能力。比如,通過在MCU集成更多的傳感器接口和數(shù)據(jù)處理算法,可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人姿態(tài)、位置和環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制。同時(shí),利用更高級的AI算法和深度學(xué)習(xí)模型,機(jī)器人能夠具備自主學(xué)習(xí)和決策的能力,從而更加適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境。

物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的興起,也為MCU市場注入了強(qiáng)大動力。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與消費(fèi)電子的融入程度不斷提高,各類消費(fèi)電子——諸如智能家居、智能穿戴、家用醫(yī)療器械等場景對于小型、低功耗、高實(shí)時(shí)性的嵌入式MCU主控芯片的需求也與日俱增。尤其智能家居正通過智能化、變頻化、互聯(lián)互通性和個(gè)性化定制等功能,重塑傳統(tǒng)白電產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)。屆時(shí),MCU作為消費(fèi)電子在智能控制、通信互聯(lián)、能源管理和數(shù)據(jù)采集分析以及邊緣計(jì)算的核心硬件,也有望迎來價(jià)值重估。

賴長青強(qiáng)調(diào),在這種小型化和輕量化的智能應(yīng)用場景中,“MCU+AI”的硬件設(shè)計(jì)需求將有所提高。這是由于單純依靠MCU有限的算力去運(yùn)行一些復(fù)雜的AI算法,在數(shù)據(jù)效率、能耗等方面難以達(dá)到預(yù)期。而采用MCU+AI加速器的設(shè)計(jì),可以為AI推理過程提供實(shí)時(shí)控制和邏輯分配動態(tài)功耗,從而在提升應(yīng)用智能化水平的同時(shí)降低整體功耗。

三大難題亟待突破

在2025年,MCU雖然迎來了諸多發(fā)展機(jī)遇,但也面臨著三大難題。

首先,隨著AI在MCU中的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)安全性和隱私性問題日益凸顯。在AI項(xiàng)目開發(fā)階段,為了訓(xùn)練AI模型實(shí)現(xiàn)特定的功能,需要準(zhǔn)備大量的樣本數(shù)據(jù),如何避免這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)的意外流失成為關(guān)鍵議題。業(yè)內(nèi)專家表示,一些傳統(tǒng)的AI開發(fā)模式和團(tuán)隊(duì),使用“重資產(chǎn)”的方式管理數(shù)據(jù),自建私有存儲倉庫,依賴物理設(shè)備的安全性維持?jǐn)?shù)據(jù)安全。但在如今大數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下,這種方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力,維護(hù)成本高昂,安全性也難以得到足夠保障。

當(dāng)下,部分MCU廠商已經(jīng)從開發(fā)階段就開始重視用戶數(shù)據(jù)隱私保護(hù),在導(dǎo)入和部署AI模型時(shí),確保算法和模型僅用于技術(shù)支持,保障用戶數(shù)據(jù)控制權(quán);產(chǎn)品內(nèi)置豐富硬件加密模塊,確保AI算法和數(shù)據(jù)處理在端側(cè)進(jìn)行,減少數(shù)據(jù)上傳云端或傳輸至外部服務(wù)器的風(fēng)險(xiǎn),規(guī)避數(shù)據(jù)通信過程中的泄露問題。像是兆易創(chuàng)新的GD32H7系列MCU支持多種安全機(jī)制,通過硬件加解密、哈希算法、ECC校驗(yàn)、RTDEC模塊等措施,抵御潛在威脅。

二是汽車“新四化”趨勢對MCU的處理性能、響應(yīng)速度和可靠性提出了極高的要求。同時(shí),隨著汽車電子系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,對MCU的功能安全和信息安全也提出了更嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。例如,功能安全標(biāo)準(zhǔn)ISO 26262要求MCU在發(fā)生故障時(shí),能夠采取相應(yīng)的安全措施,確保車輛和乘客的安全。在新能源汽車控制系統(tǒng)中,MCU需要具備更高的能效比和集成化程度,以滿足車輛對長續(xù)航里程和高效性能的需求。然而,目前的MCU技術(shù)在應(yīng)對這些復(fù)雜需求時(shí),仍存在一定的局限性,需要不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和突破。

三是性能功耗平衡問題。物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等應(yīng)用場景對MCU性能要求的不斷攀升,需要MCU在有限的功耗預(yù)算內(nèi)實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算。MCU自身計(jì)算資源與存儲空間受限,實(shí)現(xiàn)高算力 AI功能更是難上加難。舉例來說,在智能安防攝像頭中,需要MCU實(shí)時(shí)處理大量圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行目標(biāo)識別與分析,這對算力要求極高;但同時(shí),攝像頭常需電池供電,功耗必須嚴(yán)格控制,否則續(xù)航能力將大打折扣。

提高加速器主頻雖能提升算力,卻會顯著增加功耗。芯片廠商在保證MCU實(shí)現(xiàn)AI功能的同時(shí),需嚴(yán)格控制對計(jì)算和存儲資源的需求。盡管一些廠商嘗試通過提升制造工藝來減少功耗,在不增加芯片面積的情況下,提高晶體管密度和性能;或是采用低功耗管理策略,當(dāng)“MCU+AI”中某協(xié)處理器未被使用時(shí),將其置于休眠或掛起狀態(tài),節(jié)省功耗。但這些方法在面對復(fù)雜應(yīng)用場景時(shí),仍難以完全滿足性能與功耗的雙重需求,距離理想的平衡狀態(tài)還有很長的路要走。

展望2025年,業(yè)內(nèi)專家普遍對MCU的發(fā)展持樂觀態(tài)度。在物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、邊緣AI以及工業(yè)自動化的驅(qū)動下,各行各業(yè)對于MCU的需求將會提升。同時(shí),隨著全球供應(yīng)鏈的逐步穩(wěn)定和技術(shù)創(chuàng)新的加速,預(yù)計(jì)MCU的出貨量和收入將趨于穩(wěn)定增長勢態(tài),市場規(guī)模不斷擴(kuò)大,技術(shù)水平不斷提升。

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