MCU迎来变革之年
微控制器（MCU）作为嵌入式系统的核心组件，凭借其强大的控制能力和广泛的适用性，在工业控制、汽车电子、消费电子、物联网等众多领域中扮演着不可或缺的角色。在刚刚过去的2024年，MCU也随着AI的赋能发生蜕变，众多厂商推出带AI功能或集成NPU的MCU，促进了新能源汽车和工厂智能化等技术的发展，也激活了MCU市场，因此，2024年也被称为MCU的AI元年。从企业业绩表现来看， MCU市场从2024年下半年开始回暖，尤其第三季度是一个明显的转折点，众多MCU企业在该季度交出了亮眼的成绩单。
步入2025年，伴随着AI技术的进一步(bù)深(shēn)度(dù)赋(fù)能(néng)，以(yǐ)及(jí)汽(qì)车(chē)、工(gōng)业(yè)、消(xiāo)费(fèi)电(diàn)子(zi)、物(wù)联(lián)网(wǎng)等(děng)领(lǐng)域的(de)新(xīn)一(yī)轮(lún)强(qiáng)劲(jìn)需(xū)求(qiú)，MCU行(xíng)业(yè)将(jiāng)迎(yíng)来(lái)技(jì)术(shù)革(gé)新(xīn)与(yǔ)市(shì)场(chǎng)变(biàn)革(gé)的(de)关键节(jié)点(diǎn)，诸(zhū)多(duō)趋(qū)势(shì)逐(zhú)渐(jiàn)浮(fú)现(xiàn)。
呈现三大技术发展趋势
当前，MCU在技术层面呈现出三大发展趋势，分别为AI融合、集成度提升、架构创新与制程迭代，这也是各大企业技术竞争的关键焦点。
当前，在智能物联、智能工控、汽车电子等新兴领域的快速发展下，MCU的应用场景不断拓宽，市场需求不断提升。但这些新兴领域对于MCU的性能要求也在提升，包括更低的功耗、成本，更高的实时性、可靠(kào)性(xìng)等(děng)。将(jiāng)边(biān)缘(yuán)AI技(jì)术(shù)融(róng)入(rù)MCU就(jiù)成(chéng)了(le)厂(chǎng)商(shāng)解(jiě)决(jué)这(zhè)一(yī)难(nán)题(tí)的(de)秘(mì)诀(jué)。
兆(zhào)易(yì)创(chuàng)新(xīn)MCU事(shì)业(yè)部(bù)产(chǎn)品(pǐn)市(shì)场(chǎng)总(zǒng)监(jiān)陈(chén)思(sī)伟(wěi)表(biǎo)示(shì)：“边(biān)缘(yuán)计(jì)算(suàn)的(de)需(xū)求(qiú)正(zhèng)在(zài)推(tuī)动(dòng)AI算(suàn)法(fǎ)与(yǔ)MCU的(de)深(shēn)度(dù)结(jié)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。
因此，AI与MCU融合成为了当下MCU技术发展的核心趋势和重要突破点。
市场研究机构预测，到2025年，具备AI功(gōng)能(néng)的(de)MCU产(chǎn)品(pǐn)将(jiāng)在(zài)市(shì)场(chǎng)中(zhōng)占(zhàn)据(jù)重(zhòng)要(yào)地(de)位(wèi)，其(qí)应(yīng)用(yòng)场(chǎng)景(jǐng)将(jiāng)覆(fù)盖(gài)汽(qì)车(chē)电(diàn)子(zi)、智(zhì)能(néng)家(jiā)居(jū)、智(zhì)能(néng)穿(chuān)戴(dài)、工(gōng)业(yè)自(zì)动(dòng)化(huà)、智(zhì)能(néng)安(ān)防(fáng)等(děng)多(duō)个(gè)领(lǐng)域。在此趋势下，众多MCU大厂纷纷布局此赛道。
德(dé)州(zhōu)仪(yí)器(qì)推(tuī)出(chū)的(de)TMS320F28P55x系(xì)列(liè)C2000 MCU
例(lì)如(rú)，瑞(ruì)萨(sà)推(tuī)出(chū)的(de)RA8系(xì)列(liè)MCU，是(shì)业(yè)界(jiè)首(shǒu)款(kuǎn)基(jī)于(yú)Arm Cortex-M85（CM85）内核的32位MCU，其内部部署了Arm Helium技术，相比基于Arm Cortex-M7处理器的MCU，该技术可将数字信号处理器(DSP)和机器学习(ML)的性能提高4倍；德州仪器推出其首款集成神经处理单元(NPU)的实时MCU产品（TMS320F28P55x系列C2000 MCU），这款MCU借助边缘AI的计算能力，可以实现高精度、低延迟的故障检测，故障检测准确率达到99%；兆易创新推出了GD32F5、GD32H7、GD32G5等系列产品，满足下游市场对于高性能、低功耗和灵活扩展的需(xū)求(qiú)，推(tuī)动(dòng)工(gōng)业(yè)智(zhì)能(néng)化(huà)和(hé)边(biān)缘(yuán)计(jì)算(suàn)的(de)发(fā)展(zhǎn)。
此(cǐ)外(wài)，轻(qīng)量(liàng)级(jí)AI框(kuāng)架(jià)（如(rú)TensorFlow Lite for Microcontrollers）正(zhèng)在(zài)不(bù)断(duàn)发(fā)展(zhǎn)和(hé)完(wán)善(shàn)，也(yě)为(wèi)AI与(yǔ)MCU的(de)融(róng)合(hé)提(tí)供了技术保障。这些框架能够在有限的硬件资源下高效运行AI算法，降低了开发门槛，使得更多的MCU开发者能够将AI技术应用到自己的产品中。
瑞萨推出的业界首款集成AI功能的MCU-Arm Cortex-M85
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(zhǐ)出(chū)，当(dāng)前(qián)，AI正(zhèng)在(zài)从(cóng)云(yún)端(duān)向(xiàng)边(biān)缘(yuán)端(duān)延(yán)伸(shēn)，以(yǐ)实(shí)现(xiàn)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(zhǐ)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(yōu)化(huà)系(xì)统(tǒng)集成(chéng)，通(tōng)过(guò)提(tí)供(gōng)丰(fēng)富(fù)的(de)硬(yìng)件(jiàn)接(jiē)口(kǒu)和(hé)强(qiáng)大(dà)的(de)软(ruǎn)件(jiàn)支(zhī)持(chí)，方(fāng)便(biàn)开(kāi)发(fā)人(rén)员(yuán)将(jiāng)AI功(gōng)能(néng)无(wú)缝(fèng)融(róng)入(rù)边(biān)缘(yuán)设(shè)备(bèi)之(zhī)中(zhōng)。
在(zài)集成(chéng)度(dù)方(fāng)面(miàn)，MCU正(zhèng)朝(cháo)着(zhe)更(gèng)高(gāo)集成(chéng)度(dù)的方向发展，通过将多个功能模块（如AI加速器、通信模块、传感器、存储器等）集成到单个MCU芯片中，简化设计复杂性，减少设备的整体尺寸和功耗，从而(ér)降(jiàng)低(dī)成(chéng)本并提高可靠性。
比如英特尔Atom系列MCU，就集成了多核处理器、图形处理单元、I/O接口等功能，满足物联网等领域对(duì)设(shè)备(bèi)小(xiǎo)型(xíng)化(huà)、多(duō)功(gōng)能(néng)化(huà)的(de)需(xū)求(qiú)。预(yù)计(jì)2025年(nián)，集成(chéng)度(dù)超(chāo)过(guò)50个(gè)功(gōng)能(néng)的(de)MCU产(chǎn)品(pǐn)将占据市场主导地位。
在架构与制程方面，随着MCU需要处理的数据量不断增加，对计算性能的要求越来越高。因此，多核异构将成为MCU发展的重要趋势。通过引入多核处理器，MCU可以同时处理多个任务，提高系统的并行处理能力。此外，不同应用对于资源需求的多样化，促使MCU设计向定制化方向发展，以支持用户根据特定应用需求定制硬件和软件资源，从而提供更强的灵活性(xìng)。制(zhì)程(chéng)工(gōng)艺(yì)的(de)进(jìn)步(bù)也(yě)对(duì)MCU性(xìng)能(néng)提(tí)升(shēng)和(hé)功(gōng)耗(hào)降(jiàng)低(dī)起(qǐ)到(dào)了(le)关键作(zuò)用(yòng)。目(mù)前(qián)，28纳(nà)米(mǐ)、18纳(nà)米(mǐ)甚(shén)至(zhì)更(gèng)微(wēi)缩(suō)的(de)先(xiān)进(jìn)制(zhì)程(chéng)技(jì)术(shù)正(zhèng)逐(zhú)渐(jiàn)被(bèi)MCU采用(yòng)。采用(yòng)先进制程工艺的MCU在运行相同任务时，功耗相比传统制程工艺可降低30%~50%，性能提升2~3倍，为构建低功耗、高性能的MCU产品提供了有力支持。
三大领域驱动产业高速增长
近年来，全球MCU市场虽然有过较为低迷的时段，但整体展现出增长势头，Yole的研究报告显示，2023年全球MCU市场规模约为282亿美元，预计至2028年，将以5.5%的年复(fù)合(hé)增(zēng)速达到388亿美元，到2030年更有望攀升至582亿美元，其增长潜力不容小觑。其中，中国MCU市场随着国内产业升级、智能制造战略的深入推进，以及物联网、汽车电子等领域的快速发展，市场需求旺盛。预计到2025年，中国MCU市场规模将超过3000亿元，并成为全球MCU产业增长的重要引擎。
从应用领域来说，汽车电子是MCU市场的主要驱动力。在汽车电动化、智能化、网联化的变革浪潮下，每辆汽车所搭载的MCU数量呈爆发式增长。传统汽车一般仅需几十个MCU，而新能源汽车和智能汽车对MCU的需求高达数百个。从发动机控制、车身控制、安全系统，到智能座舱、智能驾驶、电池管理等各个环节，MCU都发挥着不可替代的关键作用。
以智能驾驶为例，随着自动驾驶级别从L2向L4、L5迈进，对MCU的处理性能、安全性和可靠性要(yào)求呈指数级提升。为了处理来自雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器的海量数据，并在短时间内做出精准的驾驶决策，高性能、高可靠性的车规级MCU成为市场的迫切需求。并且在车联网系统中，MCU不仅需要支持多种通信协议和接口，还需要集成更多的功能模块和外设资源，以支持车联网中的各种应用场景。预计到2025年，全球汽车MCU市场规模将持续增长，中国车规级MCU市场规模将达到45.93亿美元，复合年均增长率为11.22%。
未来，随着新能源汽车渗透率进一步提高，MCU在汽车领域的应用前景将更加广阔。赖长青在接受《中国电子报》记者采访时表示：“一方面，汽车零部件的电子化转型将催生巨大的增量市场，例如电动后备厢、电动吸合车门、座椅电动调节、隐藏门把手等细分应用场景，均离不开MCU的精准控制。另一方面，智能座舱和智能驾驶技术的不断升级，越来越多的场景需要高性能MCU来支撑复杂的计算和实时的操作需求，有望推动车规级MCU量价齐升。”
工业控制是全球MCU的第二大应用领域，其在PLC控制器、电机、仪表和工业机器人中起到关键作用。在工业4.0的进程中，MCU不仅是数据处理与控制的核心，更是实现实时响应与能效管理的关键。
随着工业智能程度不断提高，MCU也需要朝着更高算力、更智能和更低功耗的方向发展。例如，在智能制造生产线中，MCU能(néng)够(gòu)实(shí)时采集和处理大量的生产数据，实现设备的精准控制和协同工作，以提高生产效率和产品质量，从而降低生产成本、减少风险。同时，MCU还将集成更多的通信接口，如以太网、CAN总线(xiàn)等(děng)，以(yǐ)实(shí)现(xiàn)设(shè)备(bèi)之(zhī)间(jiān)的(de)无(wú)缝(fèng)连(lián)接(jiē)和(hé)数(shù)据(jù)交(jiāo)换(huàn)。在机器人方面，MCU将助力机器人实现更加智能和高效的运动控制和感知能力。比如，通过在MCU集成更多的传感器接口和数据处理算法，可以实现机器人姿态、位置和环境的实时监测和控制。同时，利用更高级的AI算法和深度学习模型，机器人能够具备自主学习和决策的能力，从而更加适应复杂多变的生产环境。
物联网领域的兴起，也为MCU市场注入了强大动力。物联网技术与消费电子的融入程度不断提高，各类消费电子——诸如智能家居、智能穿戴、家用医疗器械等场景对于小型、低功耗、高实时性的嵌入式MCU主控芯片的需求也与日俱增。尤其智能家居正通过智能化、变频化、互联互通性和个性化定制等功能，重塑传统白电产品的用户体验。届时，MCU作为消费电子在智能控制、通信互联、能源管理和数据采集分析以及边缘计算的核心硬件，也有望迎来价值重估。
赖长青强调，在这种小型化和轻量化的智能应用场景中，“MCU+AI”的硬件设计需求将有所提高。这是由于单纯依靠MCU有限的算力去运行一些复杂的AI算法，在数据效率、能耗等方面难以达到预期。而采用MCU+AI加速器的设计，可以为AI推理过程提供实时控制和逻辑分配动态功耗，从而在提升应用智能化水平的同时降低整体功耗。
三大难题亟待突破
在2025年，MCU虽然迎来了诸多发展机遇，但也面临着三大难题。
首先，随着AI在MCU中的广泛应用，数据安全性和隐私性问题日益凸显。在AI项目开发阶段，为了训练AI模型实现特定的功能，需要准备大量的样本数据，如何避免这些数据资产的意外流失成为关键议题。业内专家表示，一些传(chuán)统(tǒng)的(de)AI开(kāi)发(fā)模(mó)式(shì)和(hé)团(tuán)队(duì)，使(shǐ)用(yòng)“重(zhòng)资(zī)产(chǎn)”的(de)方(fāng)式(shì)管(guǎn)理(lǐ)数(shù)据(jù)，自(zì)建(jiàn)私(sī)有(yǒu)存(cún)储(chǔ)仓(cāng)库(kù)，依(yī)赖(lài)物(wù)理(lǐ)设(shè)备(bèi)的(de)安(ān)全性(xìng)维(wéi)持(chí)数(shù)据(jù)安(ān)全。但(dàn)在(zài)如(rú)今(jīn)大(dà)数(shù)据(jù)应用的场景下，这种方式费时费力，维护成本高昂，安全性也难以得到足够保障。
当下，部分MCU厂商已经从开发阶段就开始重视用户数据隐私保护，在导入和部署AI模型时，确保算法和模型仅用于技术支持，保障用户数据控制权；产品内置丰富硬件加密模块，确保AI算法和数据处理在端侧进行，减少数据(jù)上(shàng)传(chuán)云(yún)端(duān)或(huò)传(chuán)输(shū)至(zhì)外(wài)部(bù)服(fú)务(wu)器(qì)的(de)风(fēng)险(xiǎn)，规(guī)避(bì)数(shù)据(jù)通(tōng)信(xìn)过(guò)程(chéng)中(zhōng)的(de)泄(xiè)露(lù)问(wèn)题(tí)。像(xiàng)是(shì)兆(zhào)易(yì)创(chuàng)新(xīn)的(de)GD32H7系(xì)列MCU支持多(duō)种(zhǒng)安(ān)全机(jī)制(zhì)，通(tōng)过(guò)硬(yìng)件(jiàn)加(jiā)解(jiě)密(mì)、哈(hā)希(xī)算(suàn)法(fǎ)、ECC校(xiào)验(yàn)、RTDEC模块等措施，抵御潜在威胁。
二是汽车“新四化”趋势对MCU的处理性能、响应速度和可靠性提出了极高的要求。同时，随着汽车电子系统的复杂性不断增加，对MCU的功能安全和信息安全也提出了更严格的标准。例如，功能安全标准ISO 26262要求MCU在发生故障时，能够采取相应的安全措施，确保车辆和乘客的安全。在新能源汽车控制系统中，MCU需要具备更高的能效比和集成化程度，以满足车辆对长续航里程和高效性能的需求。然而，目前的MCU技(jì)术(shù)在(zài)应(yīng)对(duì)这(zhè)些(xiē)复(fù)杂(zá)需(xū)求(qiú)时(shí)，仍(réng)存(cún)在(zài)一(yī)定(dìng)的(de)局(jú)限(xiàn)性(xìng)，需(xū)要不断进行技术创新和突破。
三是性能功耗平衡问题。物联网、边缘计算等应用场景对MCU性能要求的不断攀升，需要MCU在有限的功耗预算内实现高性能计算。MCU自身计算资源与存储空间受限，实现高算力 AI功能更是难上加难。举例来说，在智能安防摄像头中，需要MCU实时处理大量图像数据，进行目标识别与分析，这对算力要求极高；但同时，摄像头常需电池供电，功耗必须严格控制，否则续航能力将大打折扣。
提高加速器主频虽能提升算力，却会显著增加功耗。芯片厂商在保证MCU实现AI功能的同时，需严格控制对计算和存储资源的需求。尽管一些厂商尝试通过提升制造工艺来减少(shǎo)功耗，在不增加芯片面积的情况下，提高晶体管密度和性能；或是采用低功耗管理策略，当“MCU+AI”中某协处理器未被使用时，将其置于休眠或挂起状态，节省功耗。但这些方法在面对复杂应用场景时，仍难以完全满足性能与功耗的双重需求，距离理想的平衡状态还有很长的路要走。
展望2025年，业内专家普遍对MCU的发展持乐观态度。在物联网、自动驾驶、边缘AI以及工业自动化的驱(qū)动下，各行各业对于MCU的需求将会提升。同时，随着全球供应链的逐步稳定和技术创新的加速，预计MCU的出货(huò)量(liàng)和(hé)收(shōu)入(rù)将(jiāng)趋(qū)于(yú)稳(wěn)定(dìng)增(zēng)长(zhǎng)势(shì)态(tài)，市(shì)场(chǎng)规(guī)模(mó)不(bù)断(duàn)扩(kuò)大(dà)，技(jì)术(shù)水平不断提升。
