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(guò)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(chǎng)，因此，2024年也被稱為MCU的AI元年。從企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)來(lái)看， MCU市場(chǎng)從2024年下半年開(kāi)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(jī)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(lái)技術(shù)革新與市場(chǎng)變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，諸多趨勢(shì)逐漸浮現(xiàn)。

呈現(xiàn)三大技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

當(dāng)前，MCU在技術(shù)層面呈現(xiàn)出三大發(fā)展趨勢(shì)，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(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)景不斷拓寬，市場(chǎng)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(chǎng)總監(jiān)陳思偉表示：“邊緣計(jì)算的需求正在推動(dòng)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(shí)別、語(yǔ)音處理、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等場(chǎng)景。”

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(yáng)能和儲(chǔ)能系統(tǒng)中的電弧故障檢測(cè)，以及用于預(yù)測(cè)性維護(hù)的電機(jī)軸承故障檢測(cè)等功能，邊緣AI幫助MCU對(duì)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(cè)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(shì)和重要突破點(diǎn)。

市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，到2025年，具備AI功能的MCU產(chǎn)品將在市場(chǎng)中占據(jù)重要地位，其應(yīng)用場(chǎng)景將覆蓋汽車電子、智能家居、智能穿戴、工業(yè)自動(dòng)化、智能安防等多個(gè)領(lǐng)域。在此趨勢(shì)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(hào)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(cè)，故障檢測(cè)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(chǎng)對(duì)于高性能、低功耗和靈活擴(kuò)展的需求，推動(dòng)工業(yè)智能化和邊緣計(jì)算的發(fā)展。

此外，輕量級(jí)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(kāi)發(fā)門檻，使得更多的MCU開(kāi)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(chǎng)副總裁、瑞薩電子中國(guó)總裁賴長(zhǎng)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(shì)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(zhǎng)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(chǔ)，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(guò)提供豐富的硬件接口和強(qiáng)大的軟件支持，方便開(kāi)發(fā)人員將AI功能無(wú)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(guò)將多個(gè)功能模塊（如AI加速器、通信模塊、傳感器、存儲(chǔ)器等）集成到單個(gè)MCU芯片中，簡(jiǎn)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(guò)50個(gè)功能的MCU產(chǎn)品將占據(jù)市場(chǎng)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(duì)計(jì)算性能的要求越來(lái)越高。因此，多核異構(gòu)將成為MCU發(fā)展的重要趨勢(shì)。通過(guò)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(duì)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(duì)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(dòng)產(chǎn)業(yè)高速增長(zhǎng)

近年來(lái)，全球MCU市場(chǎng)雖然有過(guò)較為低迷的時(shí)段，但整體展現(xiàn)出增長(zhǎng)勢(shì)頭，Yole的研究報(bào)告顯示，2023年全球MCU市場(chǎng)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(zhǎng)潛力不容小覷。其中，中國(guó)MCU市場(chǎng)隨著國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、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(chǎng)需求旺盛。預(yù)計(jì)到2025年，中國(guó)MCU市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)3000億元，并成為全球MCU產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的重要引擎。

從應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，汽車電子是MCU市場(chǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。在汽車電動(dòng)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(zhǎng)。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(duì)MCU的需求高達(dá)數(shù)百個(gè)。從發(fā)動(dòng)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(dòng)駕駛級(jí)別從L2向L4、L5邁進(jìn)，對(duì)MCU的處理性能、安全性和可靠性要求呈指數(shù)級(jí)提升。為了處理來(lái)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(jí)MCU成為市場(chǎng)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(chǎng)景。預(yù)計(jì)到2025年，全球汽車MCU市場(chǎng)規(guī)模將持續(xù)增長(zhǎng)，中國(guó)車規(guī)級(jí)MCU市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到45.93億美元，復(fù)合年均增長(zhǎng)率為11.22%。

未來(lái)，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(zhǎng)青在接受《中國(guó)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(chǎng)，例如電動(dòng)后備廂、電動(dòng)吸合車門、座椅電動(dòng)調(diào)節(jié)、隱藏門把手等細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景，均離不開(kāi)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(jí)，越來(lái)越多的場(chǎng)景需要高性能MCU來(lái)支撐復(fù)雜的計(jì)算和實(shí)時(shí)的操作需求，有望推動(dòng)車規(guī)級(jí)MCU量?jī)r(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(wú)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(dòng)控制和感知能力。比如，通過(guò)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(cè)和控制。同時(shí)，利用更高級(jí)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(chǎng)注入了強(qiáng)大動(dòng)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(chǎng)景對(duì)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(guò)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(lái)價(jià)值重估。

賴長(zhǎng)青強(qiáng)調(diào)，在這種小型化和輕量化的智能應(yīng)用場(chǎng)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(guò)程提供實(shí)時(shí)控制和邏輯分配動(dòng)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(lái)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(wèn)題日益凸顯。在AI項(xiàng)目開(kāi)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(kāi)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(chǔ)倉(cāng)庫(kù)，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(chǎng)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(kāi)發(fā)階段就開(kāi)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(guò)程中的泄露問(wèn)題。像是兆易創(chuàng)新的GD32H7系列MCU支持多種安全機(jī)制，通過(guò)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(shì)對(duì)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(duì)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(duì)長(zhǎng)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(duì)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(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)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(chǔ)空間受限，實(shí)現(xiàn)高算力 AI功能更是難上加難。舉例來(lái)說(shuō)，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(shí)別與分析，這對(duì)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(huì)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(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)資源的需求。盡管一些廠商嘗試通過(guò)提升制造工藝來(lái)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(duì)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)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(zhǎng)的路要走。

展望2025年，業(yè)內(nèi)專家普遍對(duì)MCU的發(fā)展持樂(lè)觀態(tài)度。在物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛、邊緣AI以及工業(yè)自動(dòng)化的驅(qū)動(dòng)下，各行各業(yè)對(duì)于MCU的需求將會(huì)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(zhǎng)勢(shì)態(tài)，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，技術(shù)水平不斷提升。