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MCU专题 | AI时代,物联网端侧设备用MCU市场挑战和机会并存

05/16 13:40
2016
阅读需 7 分钟
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在过去的几十年里,互联网引领了人类生活的巨大变革,而物联网的出现将推动这种变革达到一个新的高度。据IoT Analytics数据显示,2022年活跃连接的物联网设备已经达到了144亿,2025年将增长至270亿。我们已经加速进入物联网时代。而AI技术的加入,也给物联网端侧设备的发展带来了不断的技术创新和挑战,而作为物联网设备中必不可少的控制与计算大脑,MCU的应用也将迎来变革。

那应用于物联网端侧设备的MCU产品与通用的MCU产品有何不同呢?兆易创新MCU事业部产品市场资深经理张卫华认为主要有以下四个方面:

一是低功耗方面。传统的低功耗MCU主要关注低静态待机功耗(可降低至10uA及其以下)。而物联网技术的发展和应用场景的多元化,对物联网端侧设备的MCU提出了新的需求,其中非常重要的一点便是动态运行功耗和平均运行功耗的优化。

二是封装尺寸方面。在工业及传统应用领域,客户端普遍采用的通用MCU多采用LQFP等大尺寸封装。然而,物联网端侧设备的紧凑结构设计,要求主控MCU必须采用较小尺寸的封装方案。

三是安全性方面。相较于通用领域,物联网端侧设备的安全问题受到了更多重视。除了加强网络层面的安全措施,端侧设备自身的安全设计同样不可或缺,这便要求MCU需要具备硬件加解密能力。

四是无线连接能力方面。网络连接能力对物联网端侧设备而言是实现智能化、自动化以及与用户及其他设备和服务进行互动的基础,这一关键功能可通过外接无线网卡模块或者采用内置Wi-Fi功能的MCU来实现。

未来,随着边缘AI技术的加入,应用于物联网端侧的MCU也会有着与往常不同的发展趋势。张卫华认为:“在主流市场,TinyML on MCU趋势方兴未艾。现阶段,Edge AI技术已从以ARM Cortex-A核为主的SoC芯片延伸至以ARM Cortex-M核为主的MCU芯片。

与此同时,以TensorFlowLite为代表TinyML(微机器学习)框架已经成熟商用,这项技术使得神经网络算法能够轻松运行在常见的主流MCU中,该技术赋能主流MCU,使得数百亿的存量MCU具备了Edge AI处理能力,形成“普惠式”Edge AI解决方案。

利用TinyML技术,MCU产品仅需消耗数KB SRAM/数十KB Flash便可轻松处理传感器融合数据,为工业设备异常检测、可预测性维护等应用场景赋能。即便是应用最广泛的智能语音/机器视觉等边缘人工智能应用,TinyML based神经网络算法也可以在中高端MCU(100MHz工作主频,数十KB SRAM,数百KB Flash)上流畅运行。”

而对于更为高端的市场,张卫华认为,内置算力硬件的Edge AI MCU与应用处理器/SoC将逐渐形成跨界(CrossOver)竞争。这些算力硬件通常包括矢量指令集扩展CPU核(如支持ARM Helium 技术的Cortex-M55/M85,符合RVE规范的RISC-V核)和轻量级低功耗NPU。对Edge AI MCU而言,INT8 0.5TOPS已成为算力临界值,而轻量级算力与低功耗相结合则是Edge AI MCU获得市场的重要策略。

但张卫华同时也表示:“虽然头部MCU厂商纷纷推出了Edge AI MCU,但在除TWS耳机和智能语音助手之外的传统MCU应用场景尚未出现突破性的杀手级应用。这主要是因为两方面的原因:一方面,传统MCU碎片化的应用场景不能为Edge AI技术提供必需的大数据支持;另一方面,传统MCU开发人员通常只擅长开发面向应用的解决方案,而要求他们快速掌握神经网络算法的裁剪优化、训练与部署等新技术,则存在一定的难度和挑战。”

对于低端的MCU市场,ARM 32bits MCU正迅速取代8bit/16bit MCU是一个主要趋势,许多头部MCU厂商也纷纷推出了高性价比M0+产品。

物联网端侧市场的应用具有多样化且越来越智能化的特点,他们对于MCU的需求也在不断变化,想要在这样多变且庞大的市场中占领一席之地,也需要MCU厂商进行提前布局。作为国内领先的MCU厂商之一,兆易创新也已经在这一领域积极部署。据张卫华介绍,兆易创新主要从三个方向上对物联网端侧设备的MCU产品进行规划布局:

首先,在低功耗MCU产品线领域,兆易创新正不断加大研发投入,以此构建更为丰富的产品组合,覆盖不同的性能和多样性;

同时,连接是物联网领域重要的底层技术。在无线连接MCU产品线领域,兆易创新聚焦Wi-Fi、BLE等短距离连接技术,已成功量产Wi-Fi 4、Wi-Fi 6+BLE等芯片,未来还计划开发Wireless NIC芯片,使得每一颗GD32 MCU都具备无线接入能力;

并且,在Edge AI技术与软硬件方案方面,兆易创新目前也正致力于探索并发掘具有潜力的Edge AI应用需求,采用现有的主流MCU开发TinyML based Edge AI Solution,解决细分行业应用及客户的普遍痛点。现阶段,兆易创新已投入多个创新Edge AI软硬件解决方案的研发。

可以说,AI技术的引入,为物联网注入了智慧的‘灵魂’,但想要充分发挥这种智慧,还需底部硬件的支持,如MCU等,这对于这些厂商来说既是一次机遇也是一次挑战。

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