AI與MCU雙向奔赴
AI技術正在加速向終端滲透,MCU(微控制器)作為嵌入式系統(tǒng)的核心組件,與AI的融合趨勢越發(fā)顯著。
2025-05-27 09:15:21
來源:中國電子報、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng) 許子皓??

AI技術正在加速向終端滲透,MCU(微控制器)作為嵌入式系統(tǒng)的核心組件,與AI的融合趨勢越發(fā)顯著。

意法半導體工廠內(nèi)部

德勤中國發(fā)布的《技術趨勢2025》報告顯示,2025年全球AI芯片市場規(guī)模預計將超過1500億美元。AI MCU正是其中的關鍵推動力之一,也成為各大MCU企業(yè)競爭的新方向。

AI與MCU融合潛力無窮

從智能家居中的智能插座、溫控器,到工業(yè)自動化中的生產(chǎn)線傳感器、自動化設備,再到汽車電子中的發(fā)動機控制系統(tǒng)、自動駕駛輔助系統(tǒng),MCU的身影無處不在。如今,物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制、汽車電子等領域正處于發(fā)展提速期,對設備的智能化、實時性和低功耗等特性提出了更高要求,傳統(tǒng)MCU已難以勝任,AI技術的融入則成為破局關鍵。

數(shù)據(jù)來源:Yole

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、設備預測性維護等場景?!?/p>

邊緣AI技術可以使MCU兼顧更高性能的數(shù)據(jù)處理任務,實現(xiàn)實時決策功能。例如,在智能工控領域,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,以及用于預測性維護的電機軸承故障檢測等功能。邊緣AI幫助MCU對設備和傳感器收集的數(shù)據(jù)進行實時分析和處理,提供更準確的決策,使系統(tǒng)實現(xiàn)更高的故障檢測準確率。

AI與MCU的雙向奔赴,為半導體行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇,也為智能設備的普及和產(chǎn)業(yè)升級注入了強大動力。ABI Research預測,2021年至2026年,具有邊緣機器學習功能的設備出貨量將以24.5%的平均復合增長率增長。

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,當前,AI正在從云端向邊緣端延伸,以實現(xiàn)更快速、更實時的數(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AI計算能力:一是集成AI加速器,如神經(jīng)網(wǎng)絡加速器或者專用的向量處理器,以提升AI推斷與訓練任務的執(zhí)行速度;二是優(yōu)化能效比,旨在保持卓越性能的同時,有效減少功耗,從而延長設備的運行時間;三是強化安全保障,在芯片上集成數(shù)據(jù)加密、安全引導和安全存儲,以保護用戶數(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大的軟件支持,方便開發(fā)人員將AI功能無縫融入邊緣設備之中。

企業(yè)各顯神通

在AI與MCU融合的大趨勢下,眾多MCU大廠紛紛開始布局,推出帶AI功能或集成NPU的MCU產(chǎn)品。

恩智浦早在2018年就推出了機器學習軟件eIQ軟件,可在恩智浦Edge Verse微控制器和微處理器上使用。此前,恩智浦主要依靠第三方IP,如Arm的Ethos系列來實現(xiàn)AI加速功能。但隨著AI推理需求的多樣化和快速發(fā)展,恩智浦決定開發(fā)自有NPU架構(gòu),正式推出eIQ Neutron NPU,隨后應用在i.MXRT 700系列跨界MCU產(chǎn)品中,其內(nèi)核采用異構(gòu)架構(gòu),包含兩個ArmCortex-M33、兩個DSP以及一個基于開放式指令集架構(gòu)的EZH-V IO協(xié)處理器。這種架構(gòu)設計使其AI計算能力大幅提升,可在邊緣端可運行復雜的AI模型,在智能家居、消費醫(yī)療等領域有著廣泛的應用前景。

意法半導體最新推出的STM32N6系列是其首款引入Arm Helium向量處理技術的CPU,也是首款采用自研的嵌入式推理專用Neural-ART Accelerator NPU的產(chǎn)品。該系列芯片專為支持邊緣AI應用而設計,擁有先進的圖像信號處理器(ISP)功能,為機器視覺應用提供支持。

英飛凌推出了PSOC Edge E8x系列產(chǎn)品,采用Arm Cortex-M55內(nèi)核,支持Arm Helium DSP并搭配Arm Ethos-U55的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器,以及Cortex-M33內(nèi)核,搭配英飛凌超低功耗NNLite(用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡的專有硬件加速器)。其中,E83和E84內(nèi)置Arm Ethos-U55微型NPU處理器,與現(xiàn)有的Cortex-M系統(tǒng)相比,機器學習性能提升了480倍。

德州儀器推出的TMS320F28P55x系列C2000 MCU

德州儀器則側(cè)重于工業(yè)和汽車實時控制方向,推出具有NPU的TMS320F28P55x系列實時MCU,內(nèi)置單精度浮點單元、三角函數(shù)加速器,采用150MHz的可編程控制律加速器。該系列產(chǎn)品在工業(yè)控制、電機驅(qū)動等領域具有獨特優(yōu)勢,能夠?qū)崿F(xiàn)更精準的控制和更高效的數(shù)據(jù)處理。

德州儀器推出的TMS320F28P55x系列C2000 MCU

瑞薩同樣積極布局,推出的RA8x1 MCU采用Arm Cortex-M55內(nèi)核,并引入Arm Helium技術。這一技術為Armv8-M架構(gòu)的Arm Cortex-M處理器提供M-Profile矢量擴展,與基于Arm Cortex-M7處理器的MCU相比,在DSP和ML應用層面實現(xiàn)高達4倍的性能提升。

國內(nèi)企業(yè)也不甘落后,兆易創(chuàng)新推出的GD32H7高性能MCU,采用600MHz Arm Cortex-M7高性能內(nèi)核,支持多種硬件加速,配備了1024KB到3840KB的片上Flash及1024KB的SRAM,新增大量通用外設資源,能為復雜運算、多媒體技術、邊緣AI等高級創(chuàng)新應用提供強大的算力支撐。此外,其推出的GD32G5采用Arm Cortex-M33內(nèi)核,高達216MHz,內(nèi)置高級DSP硬件加速器和單精度浮點單元,以及硬件三角函數(shù)加速器和濾波算法等多類硬件加速單元,進一步豐富了其在“MCU+AI”領域的產(chǎn)品線。

國芯科技推出的CCR4001S系列MCU,基于國芯科技自主RISC-V架構(gòu)C*CoreCPU內(nèi)核研發(fā),內(nèi)部配置了AI NPU,支持智能控制算法與自適應變頻控制算法,為工業(yè)控制、智能家電等領域提供了新的解決方案。

重重挑戰(zhàn)中尋求最優(yōu)解

AI為MCU開辟了一條全新的發(fā)展路徑,在帶來新機遇的同時,內(nèi)存限制、算法適配與優(yōu)化、功耗管理、安全性與隱私保護等挑戰(zhàn)也接踵而來。

MCU的片上內(nèi)存通常由閃存(Flash)和隨機存取存儲器(SRAM)組成。專家表示,以一款廣泛應用于工業(yè)控制領域的主流32位MCU為例,其片上Flash容量一般在幾十KB到幾MB之間,常見的為128KB或256KB,主要用于存儲程序代碼;SRAM容量則更為有限,大多在幾KB到幾十KB,用于存儲運行時的數(shù)據(jù)和變量。這種內(nèi)存配置在傳統(tǒng)的MCU應用場景中,能夠滿足程序運行和少量數(shù)據(jù)存儲的需求,但當面對AI功能引入時,其內(nèi)存的局限性便暴露無遺。

此外,AI龐大的運算量需要MCU的處理器核心在高頻下持續(xù)運行,從而導致功耗大幅增加,這對于依賴電池供電或?qū)挠袊栏裣拗频倪吘壴O備來說,可能會導致設備續(xù)航時間大幅縮短,發(fā)熱嚴重,甚至影響設備的正常運行。

為了應對存儲空間狹小和功耗過高的挑戰(zhàn),業(yè)界采取了多種功耗管理策略并取得了一定的實踐成果。在制造工藝方面,不斷提升制程工藝是降低功耗的有效途徑之一。隨著技術的發(fā)展,MCU的制程工藝逐漸從傳統(tǒng)的65nm、40nm向更先進的28nm、16nm甚至7nm邁進,更先進的制程工藝能夠減少芯片內(nèi)部晶體管的電阻和電容,降低信號傳輸延遲,從而減少能量損耗。

在低功耗管理技術上,采用動態(tài)電壓頻率調(diào)整(DVFS)技術,可根據(jù)MCU的工作負載實時調(diào)整電壓和頻率,當執(zhí)行AI任務時,若計算量較小,可降低電壓和頻率以減少功耗;當任務量增加時,再提高電壓和頻率以保證性能。

算法適配與優(yōu)化也是降低功耗的關鍵策略。對AI算法進行優(yōu)化,采用輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,減少模型的參數(shù)量和計算復雜度,從而降低計算過程中的功耗。

數(shù)據(jù)安全和隱私保護也是AI MCU需要面臨的關鍵難題。

集成NPU的恩智浦MCX N系列MCU在人臉識別中的應用

在智能家居場景中,AI賦能的MCU被廣泛應用于汽車控制、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能家具等領域的設備中,這些設備會采集大量用戶的位置、使用狀態(tài)、圖像、聲音、生物特征等敏感數(shù)據(jù),若在數(shù)據(jù)采集、存儲和傳輸過程中,隱私保護措施不到位,就可能導致數(shù)據(jù)被竊取或篡改,使企業(yè)和用戶面臨危機。

專家表示,為了保障數(shù)據(jù)安全,硬件加密模塊發(fā)揮著關鍵作用。許多MCU廠商在芯片設計中集成了硬件加密模塊,如采用AES(高級加密標準)加密算法的硬件模塊,可對存儲在MCU中的數(shù)據(jù)進行加密處理,即使數(shù)據(jù)被非法獲取,沒有正確的解密密鑰,也無法讀取數(shù)據(jù)的真實內(nèi)容。

在安全環(huán)境設計方面,構(gòu)建安全的運行環(huán)境至關重要。比如,采用可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)技術,在MCU內(nèi)部創(chuàng)建一個安全的執(zhí)行區(qū)域,確保AI算法和數(shù)據(jù)在這個受信任的環(huán)境中運行;通過安全啟動機制,在MCU啟動時對系統(tǒng)固件進行完整性驗證,以防止固件被篡改。

未來,隨著技術的不斷成熟和市場需求的進一步釋放,AI MCU有望在更多領域?qū)崿F(xiàn)突破,如智能醫(yī)療設備、智能農(nóng)業(yè)等,通過持續(xù)創(chuàng)新,AI與MCU的融合將為全球科技產(chǎn)業(yè)帶來更多變革,推動智能時代的加速到來。

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