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过去，MCU 的核心价值是 “稳定控制”，比如操控家电开关、监测设备温度；如今，终端产品需要更复杂的AI —— 识别用户语音指令、判断机械故障、分析环境数据，这些需求倒逼 MCU 必须拥抱 AI。
德勤中国发布的《技术趋势2025》报告数据显示，2025年全球AI芯片市场规模预计将超过1500亿美元。AI MCU正是其中的关键推动力之一，也成为各大MCU公司竞争的新方向。
“用 MCU 的功耗，实现近 SoC 的智能”，这是 AI MCU 的核心价值。
“低功耗 + 高性能 + AI 能力” 正慢慢的变成为 MCU 的核心竞争力。背后是三重核心诉求的驱动：
第一点，算力升级需求。传统 MCU 主打低功耗、低成本，但面对图像识别、数据建模等任务时力不从心。以智能家居为例，若想通过摄像头判断 “是否有人在家”，传统方案需要依赖云端计算，不仅延迟高，还会产生额外流量成本；而集成 AI 的 MCU 能在本地完成图像分析，响应速度快，且无需依赖网络。
第二点，MCU相较于 MPU或FPGA更具成本优势。若为实现智能功能改用 MPU（微处理器）或 FPGA，成本会大幅度上升，还可能面临功耗过高、无法适配小型设备的问题。AI MCU 则能以接近传统 MCU 的成本，实现低算力场景下的智能需求，比如工业传感器的故障预判、车载设备的环境感知，这让它在批量应用中具备极强的性价比优势。
第三点，边缘AI是智能设备发展的重点。边缘设备往往依赖电池供电或对能耗敏感，比如智能穿戴设备、无线传感器。AI MCU具备低功耗、实时性、开发周期短等特性，正适用于对成本和功耗敏感的边缘智能设备。
智能家居是AI模型在MCU中应用最为广泛的领域之一。通过集成AI模型的MCU，智能家居设备如智能灯泡、智能插座、智能锁等能够识别用户的习惯和需求，自动调整家居环境，提高居住舒适度。比如：智能灯泡能够准确的通过室内光线强度和用户活动情况自动调节亮度；智能锁则能够最终靠人脸识别或语音识别技术实现无钥匙开锁。
在汽车电子领域，AI MCU 的技术赋能贯穿智能驾驶、智能座舱与车身控制全链条。随着无人驾驶向高阶演进，AI MCU 可高效融合雷达、摄像头等多源传感器数据，通过实时分析与快速决策支撑高级驾驶辅助功能，同时满足车规级安全标准对可靠性与低延迟的严苛要求；智能座舱中，其凭借语音交互、环境感知等能力，实现人机对话的自然流畅与座舱环境的智能调节，大幅度的提高用户体验。
工业自动化是 AI MCU 的核心应用阵地，在工业 4.0 的推动下，其在预测性维护、电机控制与机器视觉等场景中展现出无法替代的价值。有必要注意一下的是，人形机器人的智能化依赖大模型。高算力 AI 芯片配上大模型，能让机器人在标准化场景里搞定语义理解、任务规划等高层任务，“智力” 肉眼可见地提升。可一旦遇上要实时响应的个性化场景，大模型就显得力不从心，而 MCU+AI，正是补上这块短板的关键方案。
面对 AI MCU 的广阔市场，国际芯片巨头早已纷纷出手，通过不同技术路径打造核心竞争力，形成了三类主流方案：
越来越多的芯片厂商开始在MCU内部集成NPU（神经网络处理单元）。通过专用硬件电路处理 AI 任务中的核心运算（如卷积、矩阵乘法），避免通用 CPU 的算力瓶颈，是应对中高复杂度 AI 场景的主流选择。典型案例包括：
恩智浦早在2018年就推出了面向边缘AI的eIQ软件平台，逐步构建自主的NPU架构，明显提升了智能家居、消费医疗等应用的性能表现。
去年9月，恩智浦推出全新i.MX RT700跨界MCU系列，旨在为支持智能AI的边缘端设备赋能。i.MX RT700在单个设备中配备多达五个强大的内核，包括在跨界MCU中首次集成eIQ Neutron NPU，可将AI相关应用的处理加速高达172倍，同时将每次推理的能耗降低高达119倍。i.MX RT700 跨界MCU还集成了高达7.5MB的超低功耗SRAM，与前几代产品相比，功耗降低了30-70%。
去年12月，ST意法半导体正式推出首个集成NPU的新的微控制器STM32N6系列。STM32N6基于Cortex-M55内核，主频高达800MHz，提供600GOPS的强大解决能力，是现有最高性能STM32H7的600倍，同时功耗极低，每瓦可达3TOPS。这种创新架构使得STM32N6能够在保持传统MCU优势的同时，实现高效的AI计算，为机器学习任务提供了强有力的支持。
通过对 Arm Cortex-M 处理器架构的指令集扩展，提升通用 CPU 的 AI 运算能力，主打“轻量高效、低复杂度”，适合对 AI 任务精度要求不高、追求系统简洁性的场景。
其核心技术支撑是 Arm Helium 矢量扩展 —— 作为 Armv8-M 架构的重要特性，它为 Cortex-M 处理器新增了矢量运算指令，可同时处理多组数据。
该方案的显著优点是“低门槛”：无需额外集成独立 NPU 硬件，不仅减少了芯片设计复杂度与成本，还能复用传统 Cortex-M 的软件开发生态（如编译器、调试工具），开发者无需学习全新的 NPU 编程逻辑，就可以快速将 AI 功能融入原有嵌入式系统。典型案例包括：
瑞萨电子处于MCU行业领头羊，随着RA8系列MCU推出，成为业内第一家基于Cortex-M85内核的MCU供应商。
今年7月，瑞萨电子又正式对外发布RA8P1系列MCU，这款产品专为语音和视觉边缘AI应用而设计，配备双Arm内核——1GHz的Cortex-M85和250MHz的Cortex-M33——以及一个Arm Ethos-U55 NPU，可提供高达256 GOPS的AI算力。在安全性方面，这款新型MCU支持Arm TrustZone安全执行环境、硬件信任根、安全启动，以及先进的加密引擎，确保在关键边缘应用中的安全部署。
瑞萨还发布了面向高性能边缘AIoT和人机界面的64位RZ/G3E MPU。该处理器集成了四核Arm Cortex-A55 CPU、Cortex-M33内核以及先进的图形处理功能。RZ/G3E内嵌Arm Ethos-U55 NPU，提供高达512 GOPS的AI算力，可分担主CPU负载，用于图像分类、语音识别和异常检测等任务。
值得注意的是，国际领先的芯片IP设计与服务提供商Arm 近日宣布，正式推出自主研发的第三代高能效嵌入式芯片IP——“星辰”STAR-MC3。该产品基于Arm v8.1-M架构，向前兼容传统MCU架构，集成Arm Helium 技术，明显提升CPU在AI计算方面的性能，同时兼具优异的面效比与能效比，实现高性能与低功耗设计，面向AIoT智能物联网领域，为主控芯片及协处理器提供核芯架构，助力客户高效部署端侧AI应用。
多核异构方案通过在单颗 MCU 中集成不一样的计算核心（如通用 CPU、NPU、DSP），让各类核心各司其职 —— 通用 CPU 负责系统控制与任务调度，专用核心（NPU/DSP）处理 AI 运算或信号处理，实现 “计算资源按需分配”，是工业控制、智能驾驶辅助等对实时性与算力均有要求场景的优选。典型案例包括：
PSOC Edge是基于高性能的Arm Cortex -M55内核，支持Arm Helium DSP指令集的微控制处理器。它不仅有自研的加速器，同时还采用了Arm Ethos -U55神经网络处理器，以及Cortex -M33内核搭配英飞凌超低功耗NNLite（一种用于加速神经网络的专有硬件加速器）。其中U55的性能更强，而NNlite的功耗则更低，可方便用户在不同的场景下使用。
在 AI MCU 技术浪潮下，国内 MCU 企业也正加速布局，从技术突破到产品落地全面发力，力求在这一赛道占据一席之地。
一、配合AI场景的MCU。此类MCU主要使用在于人形机器人、机器狗等具身智能相关这类的产品，负责关节控制、传感控制等方面。兆易创新在工控领域长期积累的技术优势，可直接应用于此类场景，目前在该市场已具备较高的渗透率。
二、通过AI算法和解决方案赋能现有MCU产品家族。通过AI算法和解决方案搭载现有广泛的MCU产品家族，去实现用户对AI的需求，如信号异常检测、AI语音识别、图像识别等。
三、内部集成NPU的MCU产品。兆易创新在MCU产品中内部集成NPU加速AI运算的产品，这适用于对AI算力有特别的条件的产品。
从硬件基础来看，其产品矩阵覆盖多元需求。兆易创新的GD32H7系列芯片采用600MHz Arm Cortex-M7高性能内核，支持多种硬件加速，配备了1024KB到3840KB的片上Flash及1024KB的SRAM、新增了大量通用外设资源，可以为复杂运算、多媒体技术、边缘AI等高级创新应用提供强大的算力支撑。
同时，面向能源应用，GD32H7系列芯片搭配高精度ADC，实现了8-16通道的直流拉弧检验测试方案，并结合微型机器学习（TinyML）实现本地端的AI算法，可检测异常电弧，起到了保障光伏系统安全运作的作用。
场景落地方面，其 AI MCU 已深度渗透家电、工业、消费电子等领域：在家电中实现智能温控、电机预测性维护与定制化交互；在工业领域支撑设备状态监测、运动控制优化；在消费电子中赋能健康数据采集与低功耗智能交互。
除了基于 Arm 架构的研发，国内厂商还在通过 RISC-V 架构探索自主创新路径。RISC-V 作为开源指令集架构，具有灵活性高、可扩展性强、成本低的优势，正成为边缘 AI 场景的新选择。国芯科技便是这一路径的代表：
国芯科技AI MCU芯片CCR4001S采用公司自主开发的RISC-V内核CRV4H，主频230MHz。RISC-V作为开源指令集架构，因其极高的灵活性、出色的可扩展性以及显著的成本优势，正迅速成为芯片设计领域中的新选择。RISC-V内核的简洁性不但可以显著提升芯片的性能，并具有低功耗的特点，非常适合于物联网设备及其他边缘计算场景。
从国际巨头的技术卡位到国产厂商的加速追赶，AI MCU 的赛道已进入 “群雄逐鹿” 的阶段。随着边缘 AI 需求的持续释放，以及芯片技术的不断迭代，MCU 的 “智能进化” 还将继续 —— 未来，它不仅是终端设备的 “控制中枢”，更将成为边缘智能的 “算力核心”，彻底重塑工业、消费、汽车等领域的智能形态。
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