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(de)AI元(yuán)年(nián)。从(cóng)企(qǐ)业(yè)业(yè)绩(jī)表(biǎo)现(xiàn)来(lái)看(kàn)， MCU市(shì)场(chǎng)从(cóng)2024年(nián)下(xià)半(bàn)年(nián)开(kāi)始(shǐ)回(huí)暖(nuǎn)，尤(yóu)其(qí)第(dì)三(sān)季(jì)度(dù)是(shì)一(yī)个(gè)明(míng)显(xiǎn)的(de)转(zhuǎn)折(zhé)点(diǎn)，众(zhòng)多(duō)MCU企(qǐ)业(yè)在(zài)该(gāi)季(jì)度(dù)交(jiāo)出(chū)了(le)亮眼的成绩单。

步入2025年，伴随着AI技术的进一步深度赋能，以及汽车、工业、消费电子、物联网等领域的新一轮强劲需求，MCU行业将迎来技术革新与市场变革的关键节点，诸(zhū)多(duō)趋(qū)势(shì)逐(zhú)渐浮现。

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(jiāo)点(diǎn)。

当(dāng)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、可靠性等。将边缘AI技术融入MCU就成了厂商解决这一难题的秘诀。

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(jiǎn)测(cè)准(zhǔn)确(què)率(lǜ)。

因(yīn)此(cǐ)，AI与(yǔ)MCU融(róng)合(hé)成(chéng)为(wèi)了(le)当(dāng)下(xià)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功能的MCU产品将在市场中占据重要地位，其应用场景将覆盖汽车电子、智能家居、智能穿戴、工业自动化、智能安防等多个领域。在此趋势下，众多MCU大厂纷纷布局此赛道。

德州仪器推出的TMS320F28P55x系列C2000 MCU

例如，瑞萨推出的RA8系列MCU，是业界首款基于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求，推动工业智能化和边缘计算的发展。

此外，轻量级AI框架（如TensorFlow Lite for Microcontrollers）正在不断发展和完善，也为AI与MCU的融(róng)合(hé)提供了技术保障。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(kāi)发(fā)者能够将AI技术应用到自己的产品中。

瑞(ruì)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(yǐ)提(tí)升(shēng)AI推(tuī)断(duàn)与(yǔ)训(xun)练(liàn)任(rèn)务(wu)的(de)执(zhí)行(xíng)速(sù)度(dù)；二(èr)是(shì)优(yōu)化(huà)能(néng)效(xiào)比(bǐ)，旨(zhǐ)在(zài)保(bǎo)持(chí)卓(zhuō)越(yuè)性(xìng)能(néng)的(de)同(tóng)时(shí)，有(yǒu)效(xiào)减(jiǎn)少(shǎo)功(gōng)耗(hào)，从(cóng)而(ér)延(yán)长(zhǎng)设(shè)备(bèi)的(de)运(yùn)行(xíng)时(shí)间(jiān)；三(sān)是(shì)强(qiáng)化(huà)安(ān)全保(bǎo)障(zhàng)，在(zài)芯(xīn)片(piàn)上(shàng)集成(chéng)数(shù)据(jù)加(jiā)密(mì)、安(ān)全引(yǐn)导(dǎo)和(hé)安(ān)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。

在集成度方面，MCU正朝着更高集成度的方向发展，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，从而降低成本并提高可靠性。

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设备小型化、多功能化的需求。预计2025年，集成度超过50个功能的MCU产品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(de)要(yào)求(qiú)越(yuè)来(lái)越(yuè)高(gāo)。因(yīn)此(cǐ)，多(duō)核(hé)异(yì)构(gòu)将(jiāng)成(chéng)为(wèi)MCU发(fā)展(zhǎn)的(de)重(zhòng)要(yào)趋(qū)势(shì)。通(tōng)过(guò)引(yǐn)入(rù)多(duō)核(hé)处(chù)理(lǐ)器(qì)，MCU可(kě)以(yǐ)同(tóng)时(shí)处(chù)理(lǐ)多(duō)个(gè)任(rèn)务(wu)，提(tí)高(gāo)系(xì)统(tǒng)的(de)并(bìng)行(xíng)处(chù)理(lǐ)能(néng)力(lì)。此(cǐ)外(wài)，不(bù)同(tóng)应(yīng)用(yòng)对(duì)于(yú)资(zī)源(yuán)需(xū)求(qiú)的(de)多(duō)样(yàng)化(huà)，促(cù)使(shǐ)MCU设(shè)计(jì)向(xiàng)定(dìng)制(zhì)化(huà)方(fāng)向(xiàng)发(fā)展(zhǎn)，以(yǐ)支(zhī)持(chí)用(yòng)户(hù)根(gēn)据(jù)特(tè)定(dìng)应(yīng)用(yòng)需(xū)求(qiú)定(dìng)制(zhì)硬(yìng)件(jiàn)和(hé)软(ruǎn)件(jiàn)资(zī)源(yuán)，从(cóng)而(ér)提(tí)供(gōng)更(gèng)强(qiáng)的(de)灵(líng)活(huó)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(xiān)进(jìn)制(zhì)程(chéng)工(gōng)艺(yì)的(de)MCU在(zài)运(yùn)行(xíng)相(xiāng)同(tóng)任(rèn)务(wu)时(shí)，功(gōng)耗(hào)相(xiāng)比(bǐ)传(chuán)统(tǒng)制(zhì)程(chéng)工(gōng)艺(yì)可(kě)降(jiàng)低(dī)30%~50%，性(xìng)能(néng)提(tí)升(shēng)2~3倍(bèi)，为(wèi)构(gòu)建(jiàn)低(dī)功(gōng)耗(hào)、高(gāo)性(xìng)能(néng)的(de)MCU产(chǎn)品(pǐn)提(tí)供(gōng)了(le)有(yǒu)力(lì)支(zhī)持(chí)。

三(sān)大(dà)领(lǐng)域驱(qū)动(dòng)产(chǎn)业(yè)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%的年复合增速达到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、安全性和可靠性要求呈指数级提升。为了处理来自雷达、摄像头、激光雷达等(děng)多(duō)种(zhǒng)传(chuán)感(gǎn)器(qì)的(de)海(hǎi)量(liàng)数(shù)据(jù)，并(bìng)在(zài)短(duǎn)时(shí)间(jiān)内(nèi)做(zuò)出(chū)精(jīng)准(zhǔn)的(de)驾(jià)驶(shǐ)决(jué)策(cè)，高(gāo)性(xìng)能(néng)、高(gāo)可(kě)靠(kào)性(xìng)的(de)车(chē)规(guī)级(jí)MCU成(chéng)为(wèi)市(shì)场(chǎng)的(de)迫(pò)切(qiè)需(xū)求(qiú)。并(bìng)且(qiě)在(zài)车(chē)联(lián)网(wǎng)系(xì)统(tǒng)中(zhōng)，MCU不(bù)仅(jǐn)需(xū)要(yào)支(zhī)持(chí)多(duō)种(zhǒng)通(tōng)信(xìn)协(xié)议(yì)和(hé)接(jiē)口(kǒu)，还(hái)需(xū)要(yào)集成(chéng)更(gèng)多(duō)的(de)功(gōng)能(néng)模(mó)块(kuài)和(hé)外(wài)设(shè)资(zī)源(yuán)，以(yǐ)支(zhī)持(chí)车(chē)联(lián)网(wǎng)中(zhōng)的(de)各(gè)种(zhǒng)应(yīng)用(yòng)场(chǎng)景(jǐng)。预(yù)计(jì)到(dào)2025年(nián)，全球(qiú)汽(qì)车(chē)MCU市(shì)场(chǎng)规(guī)模(mó)将(jiāng)持(chí)续(xù)增(zēng)长(zhǎng)，中(zhōng)国(guó)车(chē)规(guī)级(jí)MCU市(shì)场(chǎng)规(guī)模(mó)将(jiāng)达(dá)到(dào)45.93亿(yì)美(měi)元(yuán)，复(fù)合(hé)年(nián)均(jūn)增(zēng)长(zhǎng)率(lǜ)为(wèi)11.22%。

未(wèi)来(lái)，随(suí)着(zhe)新(xīn)能(néng)源(yuán)汽(qì)车(chē)渗(shèn)透(tòu)率(lǜ)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能够实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总线等，以实现设备之间的无缝连接和数据交换。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(néng)家(jiā)居(jū)正(zhèng)通(tōng)过(guò)智(zhì)能(néng)化(huà)、变(biàn)频(pín)化(huà)、互(hù)联(lián)互(hù)通(tōng)性(xìng)和(hé)个(gè)性(xìng)化(huà)定(dìng)制(zhì)等(děng)功(gōng)能(néng)，重(zhòng)塑(sù)传(chuán)统(tǒng)白(bái)电(diàn)产(chǎn)品(pǐn)的(de)用(yòng)户(hù)体(tǐ)验(yàn)。届(jiè)时(shí)，MCU作(zuò)为(wèi)消(xiāo)费(fèi)电(diàn)子(zi)在(zài)智(zhì)能(néng)控(kòng)制(zhì)、通(tōng)信(xìn)互(hù)联(lián)、能(néng)源(yuán)管(guǎn)理(lǐ)和(hé)数(shù)据(jù)采集分(fēn)析(xī)以(yǐ)及(jí)边(biān)缘(yuán)计(jì)算(suàn)的(de)核(hé)心(xīn)硬(yìng)件(jiàn)，也(yě)有(yǒu)望(wàng)迎(yíng)来(lái)价(jià)值(zhí)重(zhòng)估(gū)。

赖(lài)长(zhǎng)青(qīng)强(qiáng)调(diào)，在(zài)这(zhè)种(zhǒng)小(xiǎo)型(xíng)化(huà)和(hé)轻(qīng)量(liàng)化(huà)的(de)智(zhì)能(néng)应(yīng)用(yòng)场(chǎng)景(jǐng)中(zhōng)，“MCU+AI”的(de)硬(yìng)件(jiàn)设(shè)计(jì)需(xū)求(qiú)将(jiāng)有(yǒu)所(suǒ)提(tí)高(gāo)。这(zhè)是(shì)由(yóu)于(yú)单(dān)纯(chún)依(yī)靠(kào)MCU有(yǒu)限(xiàn)的(de)算(suàn)力(lì)去(qù)运(yùn)行(xíng)一(yī)些(xiē)复(fù)杂(zá)的(de)AI算(suàn)法(fǎ)，在(zài)数(shù)据(jù)效(xiào)率(lǜ)、能(néng)耗(hào)等(děng)方(fāng)面(miàn)难(nán)以(yǐ)达(dá)到(dào)预(yù)期(qī)。而(ér)采用(yòng)MCU+AI加(jiā)速(sù)器(qì)的(de)设(shè)计(jì)，可(kě)以(yǐ)为(wèi)AI推(tuī)理(lǐ)过(guò)程(chéng)提(tí)供(gōng)实(shí)时(shí)控(kòng)制(zhì)和(hé)逻(luó)辑(ji)分(fēn)配(pèi)动(dòng)态(tài)功(gōng)耗(hào)，从(cóng)而(ér)在(zài)提(tí)升(shēng)应(yīng)用(yòng)智(zhì)能(néng)化(huà)水(shuǐ)平(píng)的(de)同(tóng)时(shí)降(jiàng)低(dī)整(zhěng)体(tǐ)功(gōng)耗(hào)。

三(sān)大(dà)难(nán)题(tí)亟(jí)待(dài)突(tū)破(pò)

在(zài)2025年(nián)，MCU虽(suī)然(rán)迎(yíng)来(lái)了(le)诸(zhū)多(duō)发(fā)展(zhǎn)机(jī)遇(yù)，但(dàn)也(yě)面(miàn)临(lín)着(zhe)三(sān)大(dà)难(nán)题(tí)。

首(shǒu)先(xiān)，随(suí)着(zhe)AI在(zài)MCU中(zhōng)的(de)广(guǎng)泛(fàn)应(yīng)用(yòng)，数(shù)据(jù)安(ān)全性(xìng)和(hé)隐(yǐn)私(sī)性(xìng)问(wèn)题(tí)日(rì)益(yì)凸(tū)显(xiǎn)。在(zài)AI项(xiàng)目(mù)开(kāi)发(fā)阶(jiē)段(duàn)，为(wèi)了(le)训(xun)练(liàn)AI模(mó)型(xíng)实(shí)现(xiàn)特(tè)定(dìng)的(de)功(gōng)能(néng)，需(xū)要(yào)准(zhǔn)备(bèi)大(dà)量(liàng)的(de)样(yàng)本(běn)数(shù)据(jù)，如(rú)何(hé)避(bì)免(miǎn)这(zhè)些(xiē)数(shù)据(jù)资(zī)产(chǎn)的(de)意(yì)外(wài)流(liú)失(shī)成(chéng)为(wèi)关键议(yì)题(tí)。业(yè)内(nèi)专(zhuān)家(jiā)表(biǎo)示(shì)，一(yī)些(xiē)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)建私有存储仓库，依赖物理设备的安全性维持数据安全。但在如今大数据应用的场景下，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，减少数据上传云端或传输至外部服务器的风险，规避数据通信过程中的泄露问题。像是兆易创新的GD32H7系列MCU支持多种安全机制，通过硬件加解密、哈希算法、ECC校验、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技术在应对这些复杂需求时，仍存在一定的局限性，需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的出货量和收入将趋于稳定增长势态，市场规模不断扩大，技术水平不断提升。