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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）近些年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)正在快速增長(zhǎng)。根據(jù)IoT Analytics數(shù)據(jù)，2022年活躍連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將達(dá)到144億，2025年將增長(zhǎng)至270億。

作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中必不可少的控制與計(jì)算的大腦，MCU的市場(chǎng)規(guī)模也將持續(xù)提升。另外隨著AI、5G技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備對(duì)MCU也提出了新的要求。

在MCU中集成AI功能

IoT應(yīng)用由感知、計(jì)算、執(zhí)行、連接和安全幾部分組成。工作流程基本是：首先，由傳感器檢測(cè)環(huán)境信息，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，傳遞給MCU；接著，MCU對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析和處理，得出決策結(jié)果，傳遞給執(zhí)行層；再接著，執(zhí)行層根據(jù)指令完成相應(yīng)的動(dòng)作。在這個(gè)過(guò)程中，必要的數(shù)據(jù)也會(huì)通過(guò)無(wú)線連接的方式上傳到云端進(jìn)行云AI運(yùn)算或存儲(chǔ)。

過(guò)去AI運(yùn)算多在云端，現(xiàn)在逐漸向邊緣端發(fā)展。目前的情況是一般在云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（簡(jiǎn)稱ML）訓(xùn)練，推理除了在云端完成，也可以在設(shè)備端進(jìn)行。在邊緣端進(jìn)行ML的處理，可以提高本地的設(shè)備響應(yīng)，減少云端上傳的數(shù)據(jù)帶寬，提高本地?cái)?shù)據(jù)的安全性。當(dāng)前一些企業(yè)會(huì)在MCU中添加特定加速器，通過(guò)專用算力進(jìn)行ML的運(yùn)算，從而釋放CPU的通用算力。

隨著5G技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)品的延遲和能耗提出了更高的要求。在MCU中融入人工智能算法，可以將MCU低功耗、低成本、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、開(kāi)發(fā)周期短、廣闊的市場(chǎng)覆蓋率等特性與人工智能強(qiáng)大的處理能力相結(jié)合，從而更有利于終端智能化。

在應(yīng)用層面，圖像和語(yǔ)音處理是MCU+AI的重要應(yīng)用方向，比如圖形識(shí)別、語(yǔ)音助手喚醒詞處理以及其他用于各種安全系統(tǒng)的聲音分類等應(yīng)用。人工智能終將會(huì)滲透進(jìn)人們生活的方方面面，而通過(guò)MCU來(lái)完成一些AI運(yùn)算，也是未來(lái)的重要趨勢(shì)。

越來(lái)越多的廠商布局

從目前的情況來(lái)看，全球主要幾家MCU廠商都已經(jīng)在該領(lǐng)域有所布局，包括意法半導(dǎo)體、瑞薩、恩智浦、英飛凌等等。

意法半導(dǎo)體從2007年起開(kāi)始設(shè)計(jì)基于ARM Cortex-M的STM32 32位MCU系列，目前意法半導(dǎo)體通用MCU銷量已位居全球首位，擁有基于ARM Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7/M33，ARM Cortex A7等多個(gè)內(nèi)核，超過(guò)1200個(gè)料號(hào)的多系列、多功能覆蓋的全面MCU產(chǎn)品線。

該公司此前表示，近幾年，智能家電的快速發(fā)展，對(duì)MCU的性能、互聯(lián)提出了越來(lái)越高的要求，基于MCU平臺(tái)運(yùn)行人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，發(fā)展性能更高、功耗更低的邊緣計(jì)算，正在成為行業(yè)熱點(diǎn)。面對(duì)這樣的趨勢(shì)，意法半導(dǎo)體很早就開(kāi)始布局智能的MCU。

意法半導(dǎo)體的軟件工具STM32CubeMX中就集成了AI模塊，可以方便客戶將訓(xùn)練好的AI模型轉(zhuǎn)換為MCU上運(yùn)行的軟件，使MCU可以方便實(shí)現(xiàn)AI功能。

瑞薩電子在MCU領(lǐng)域也有很深的積累。今年6月9日，該公司宣布買下美國(guó)從事機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)的新創(chuàng)企業(yè)Reality AI。

Reality AI公司的強(qiáng)項(xiàng)在于聲音和視覺(jué)之外的傳感器數(shù)據(jù)解析，例如工廠偵測(cè)異音或是汽車的語(yǔ)音辨識(shí)等都可應(yīng)用到相關(guān)技術(shù)。瑞薩買下Reality AI，將可以結(jié)合自家MCU 產(chǎn)品，以及該公司的開(kāi)發(fā)環(huán)境和推論軟體等，對(duì)外提供支持AI運(yùn)算的MCU。此前，雖然瑞薩有自行研發(fā)機(jī)器控制用途的MCU，但AI相關(guān)應(yīng)用軟件都是向外部合作伙伴購(gòu)買的。

恩智浦也推出了內(nèi)置NPU的MCU，該公司表示，AI應(yīng)用最開(kāi)始是在云端，而現(xiàn)在有一個(gè)很明顯的趨勢(shì)，從PC到嵌入式端的需求越來(lái)越多。人臉/語(yǔ)音識(shí)別門鎖、以及包括語(yǔ)音識(shí)別、物體識(shí)別等在內(nèi)的各種識(shí)別裝置，都提出了在本地實(shí)現(xiàn)更多推理的需求。

以前的應(yīng)用對(duì)一款微控制器的要求是，按下按鈕就有很快的反應(yīng)。現(xiàn)在就不止這些了，人們希望處理器本身具有預(yù)知性，這就需要增加人工智能技術(shù)。

恩智浦推出了針對(duì)MCU現(xiàn)有應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行升級(jí)的內(nèi)置NPU的MCX，在傳統(tǒng)控制應(yīng)用基礎(chǔ)上增加AI元素，在醫(yī)療設(shè)備、無(wú)人機(jī)或者工業(yè)控制中加上智能識(shí)別、故障檢測(cè)、語(yǔ)音控制等。

基于NPU的MCX可以應(yīng)用在一些更新的場(chǎng)景中，比如可以識(shí)別物體的秤，只需把物體放在秤上就可以直接結(jié)賬；在醫(yī)學(xué)檢測(cè)中，可以用于檢測(cè)含瘧疾的紅細(xì)胞；在交通出行中，可以幫助智能車識(shí)別障礙，自動(dòng)做出判斷和處理等等。

小結(jié)

整體而言，隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展，作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中必不可少的計(jì)算大腦的MCU，也迎來(lái)了很好的市場(chǎng)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。同時(shí)隨著AI、5G技術(shù)發(fā)展，一些新興應(yīng)用場(chǎng)景也給MCU提出了新的要求，需要具備一定的AI功能。因此過(guò)去幾年越來(lái)越多的廠商在MCU中集成AI功能。

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原文標(biāo)題：端側(cè)智能化，在MCU中集成AI功能！

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