（原标题：MCU大厂的新战场）

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宽敞趋势标明，AI，不再仅仅“云表的特权”，而是正快速成为“末端的标配”。而在这一发展趋势下，微限度器（MCU）大厂似乎早已嗅到其中脉络。

在AI芯片领域，曾恒久由GPU和专用ASIC主导，但这些惩办决议通常功耗腾贵、机动性不及，难以恰当电板供电、尺寸受限的末端蛊惑。比较之下，MCU具备自然的低功耗、可定制性强的上风。当AI的波涛从数据中心涌向旯旮蛊惑，总计这个词MCU行业也随之参加转型的风口。MCU，这一也曾以老本、功耗和及时性著称的镶嵌式主力军，如今正承载着越来越多智能化的贪心。

夙昔几年，MCU厂商们主要通过在软件用具包（SDK）中添加AI功能来升迁现存产物，但自昨年头始，硬件层面的集成已成为行业发展的主流趋势。尤其是MCU与NPU（神经处理单位）的集成，记号着MCU硬件在AI应用中的后劲被透顶开释。旯旮智能时间的MCU竞争，缔结拉开帷幕。

为什么AI一定要走到末端？

一句话追想：用户需求逼着AI“下千里”。

试思一下，咱们在用扫地机器东谈主、可穿着蛊惑、安防录像头的时候，皆但愿蛊惑能“我方作念决定”，而不是每次皆把数据传到云表再等摈弃。这不仅慢，还容易触及遁入和收罗沉稳性问题。

左证Gartner的数据，AI芯片阛阓从2019年的120亿好意思元展望将在2024年增长到430亿好意思元。而其中一个伏击驱能源，即是旯旮AI。

关系词，要思把AI部署在工整的镶嵌式蛊惑中，最大的挑战是两个字：收尾。功耗收尾、算力收尾、内存收尾……传统MCU压根带不动复杂的神经收罗模子。而淌若硬塞一个GPU上去，又会把总计这个词系统的老本和功耗推到不能收受的水平。

因此，“能跑AI的低功耗MCU”成了旯旮智能的要道解法。无论怎样，独一当旯旮东谈主工智能在总计镶嵌式系统上皆能更肤浅地拜谒时，它才会变得无处不在。

在此配景下，MCU阛阓的指点者们还是不恬逸于仅在软件用具包中增多机器学习功能，而是初始在硬件上集成NPU。这一溜变记号着一个全新时间的驾临。

六大MCU巨头的AI战术

包括ST、NXP、英飞凌、瑞萨、芯科科技在内的MCU巨头皆还是有了实打实的AI MCU。厂商的本领选择，与其擅长的细分阛阓高度契合——从花消级到工业级、从车载到低功耗IoT，皆能找到对应的“拳头产物”。

1. STMicroelectronics：从软件解围到硬核自主

ST很早就看到了MCU上跑AI的后劲。早在2016年就蛊惑了自家的神经收罗加快器Neural-ART，并在2019年推出了闻明的STM32Cube.AI用具，让路发者可以将覆按好的AI模子转念成可运行在STM32 MCU上的代码。

STM32N6是ST最新推出、功能最宏大的STM32产物，亦然首款搭载Neural-ART加快器的STM32产物。它亦然ST的首款 Cortex-M55 MCU，亦然业内少数几款运行频率高达 800 MHz 的 MCU 之一。此外，STM32N6 领有 4.2 MB 的内置 RAM，是 STM32 中最大的内置 RAM。它亦然ST首款搭载NeoChrom GPU和 H.264 硬件编码器的产物。

STM32N6搭载自研的Neural-ART加快器是一款定制的神经处理单位 (NPU)，领有近 300 个可成立乘法累加单位和两条64位 AXI 内存总线，蒙胧量高达600 GOPS，让原来需要加快微处理器的机器学习应用当今可以在 MCU上运行。这一冲突性的架构不仅允许每个时钟周期履行更多操作，并优化数据流以幸免瓶颈，何况还针对功耗进行了优化，完了了3 TOPS/W。Neural-ART加快器在发布时就救济比业界多数水平更多的AI算子。全新 STM32N6已兼容TensorFlow Lite、Keras和ONNX等宽敞AI算子，将来还能再赓续增多算子数目，不外仅刻下救济的ONNX措施就意味着数据科学家可以将STM32N6用于最无为的AI应用。

STM32N6框图

ST凭借自研NPU和锻练生态体系，把“AI跑在MCU上”造成了一件着实可行、可商用的事情。意法半导体微限度器、数字IC和射频产物部总裁Remi El-Ouazzane暗意，STM32N6有望成为STM32产物线中营收最快冲突1亿好意思元的产物之一。

2. NXP：双线并进，汽车与花消共振

与ST访佛，恩智浦早在2018年也推出了机器学习软件eIQ软件，该软件约略在恩智浦EdgeVerse微限度器和微处理器（包括i.MX RT跨界MCU和i.MX系列应用处理器）上使用。

此前，NXP主要依赖第三方IP（如Arm的Ethos系列）来完了AI加快功能。关系词，跟着AI推理需求的各样化和快速发展，为了更好地恬逸阛阓需求并增强产物竞争力。据NXP的AI计策负责东谈主Ali Ors指出，AI使命负载的快速演进和模子的各样性使得依赖第三方IP变得不再机动，为了更好地救济客户，至极是在产物部署后仍能提供恒久救济，NXP决定蛊惑自有的NPU架构。2023年1月，NXP讲求推出了eIQ Neutron NPU，eIQ Neutron NPU救济多种神经收罗类型，举例CNN、RNN、TCN和Transformer收罗等。

NXP eIQ Neutron NPU系统框图

刻下NXP已在两款MCU中皆集成上了NPU：1）在i.MX RT700跨界MCU中集成eIQ Neutron NPU，供高达172倍的AI推理加快，并将每次推理的能耗镌汰至原来的1/119，救济语音识别、HMI交互、智能家居等场景；2）在最新的S32K5汽车MCU中也引入了NPU，这是业界首款集成镶嵌式MRAM和NPU的汽车级16nm MCU。

i.MX RT700 跨界 MCU

S32K5汽车微限度器

为了合营eIQ Neutron NPU的使用，NXP在eIQ软件中新增了对eIQ Neutron NPU的救济，救济蛊惑各式类型的神经收罗，包括CNN、RNN、Transformer等，相配机动。

3. 英飞凌：借力Arm生态，快步切入AI赛谈

英飞凌并未押注自研NPU，而是选择与Arm Ethos-U55绑定。其PSOC Edge系列借助Arm Cortex-M55 + Ethos-U55的组合，加之与NVIDIA TAO用具链的集成，在高精度视觉AI和低功耗联想之间得到了可以的均衡。

英飞凌重在镌汰AI蛊惑门槛，走“通用平台 + 快速集成”蹊径，省俭研发期间，杠杆倍数是初学旯旮AI的求实选择。但时弊是互异化有限，恒久竞争力依赖生态深度。

4. TI：及时限度+AI并举

TI打出的牌更偏工业和汽车及时限度标的，其TMS320F28P55x C2000 MCU系列是首个内建NPU的及时限度MCU。NPU不仅升迁故障检测准确率至99%以上，还能镌汰蔓延5~10倍。TI的C2000一直在镶嵌式阛阓数十年齐人好猎，与电源、工业驱动细密耦合，将AI看成系统智能升迁的“内生力”。

TMS320F28P550SJ系统框图

5. 瑞萨电子：走无NPU的极致优化蹊径

瑞萨刻下尚未推出集成NPU的MCU，但其RA8系列MCU使用了Cortex-M85 + Helium本领，在不依赖NPU的前提下，也能跑基础的AI模子。

这种“用架构挖后劲”的策略镌汰了系统复杂度与老本，适用于无需大界限神经收罗的场景，如语音识别、预测性调养等。瑞萨用软硬协同优化替代NPU，“无NPU胜有NPU”，打出的是“高性价比”的本认知线。

6. 芯科科技：专注物联网的AI能效王者

芯科科技（Silicon Labs）的xG26系列SoC/MCU定位明确：为无线物联网打造极致AI能效。其矩阵矢量AI加快器可完了8倍速升迁、1/6功耗，至极恰当电板供电蛊惑（如传感器、智能门锁）中以AI叫醒替代恒久间运行的场景。Silicon Labs主打小而好意思的“低功耗AI”，在IoT中找到专属交接，是垂直领域互异化的典范。

国内MCU厂商也出头出头

在MCU这个赛谈，国内玩家颇多，也很卷，MCU+AI这股风当然也在国内刮起。

国芯科技推出了首颗端侧AI芯片CCR4001S，并与好意思电科技勾通推出AI传感器模组，完了了图像识别、语音识别等功能的腹地处理。该芯片选择了自研的NPU架构，救济高效的AI推理，适用于智能家居、安防监控等场景。

CCR4001S端侧AI MCU是国芯科技首款基于自主RISC-V CRV4H内核的旯旮AI芯片，内置0.3 TOPS@INT8的NPU加快子系统，救济TensorFlow、PyTorch、TensorFlow Lite、Caffe、ONNX等主流框架。该芯片已通过工业级里面测试，具备高可靠性，可无为应用于工业电机限度、能耗优化、AI传感器、产物劣势检测与预测性调养等场景。国芯科技与好意思电科技勾通推出的AI传感器模组，应用CCR4001S在腹地完成图像和语音识别，完了无需云表即可部署的端侧智能化惩办决议。

兆易创新GD32G5系列MCU也已具备一定的AI算法处理才能，它以Arm Cortex-M33高性能内核为基础，高达216 MHz的主频合营内置DSP硬件加快器、单精度浮点单位（FPU）和硬件三角函数加快器（TMU），可救济10类数学函数运算；同期集成滤波器（FAC）与快速傅里叶变换（FFT）加快单位，使得该系列在最高主频下可达316 DMIPS，CoreMark分数694。兆易创新暗意，将来将进一步强化硬件AI加快才能，全面布局端侧智能阛阓。

澎湃微推出了集成 TinyML才能的32位MCU，凭借片上神经收罗加快和圭臬电机限度外设，可在单芯片上完了离线语音识别与电机驱动限度，适用于智能家电、工业蛊惑和物联网传感节点等场景。通过腹地小模子推理，可大幅镌汰对云表的依赖，升迁反映速率并省俭老本

借助自研架构、完竣生态和机动采购上风，国内MCU厂商正以“快、真、稳”的姿态奋发向上。他们不仅在产物质能联想上与外洋巨头同场竞技，更通过更靠拢应用的腹地化惩办决议，为下旅客户提供了更具老本效益和蛊惑后果的AI旯旮规画选择。将来，跟着更多创新迭代的落地，国内MCU+AI赛谈的竞争必将愈加热烈，也将带来更多出东谈主料思的惊喜。

MCU x AI，将来的趋势

MCUxAI，趋势还是不能幸免。夙昔，AI功能常被视为MCU的升值插件；将来，AI将成为MCU的内置才能。从安全监测到情状识别，再到节能智能雷同，各样镶嵌式应用皆将默许搭载AI加快单位，MCU若无AI引擎便难以在阛阓中存身。

一块NPU芯片的算力虽然伏击，但着实决定其人命周期的，是完竣的生态体系——从模子转念用具、推理框架，到量化精度与算子救济。领有锻练软硬件配套的ST、NXP等厂商，将在行业圭臬与客户粘性上执续进步。

从阛阓层面来看，不同细分阛阓对AI MCU有着迥然相异的优先诉求。花消电子追求低价、易部署、快速迭代；汽车与工业则强调功能安全、沉稳可靠、超低时延；物联网条目超低功耗、高度集成。MCU大厂围绕这些需求，正沿着自研NPU、授权IP、软件加快等多条本认知线并行布局。

跟着AI加快单位日臻锻练，多种镶嵌式联想将以“搀杂CPU?+?NPU”架构取代掉一些传统CPU?+?MPU决议。此举不仅重塑产物界说，还将对半导体供应链、IP授权方法和产业单干带来深化影响——着实掀翻新一轮的本领与贸易转变。

结语

MCU上的AI之战，既是本领创新的前沿，亦然产业方法重塑的风口。集成NPU的MCU，正从本领探索迈入贸易化加快阶段。短期看，各家在架构与性能上各擅胜场；恒久看，着实能让AI“无感”融入层见迭出蛊惑的，是软硬一体的生态体验与垂直场景的精确落地。跟着期间的推移，所灵验于末端ML应用的MCU皆将造成搀杂CPU/NPU蛊惑。这与夙昔几十年MCU领域的其他基本趋势一样不能幸免，举例转向基于闪存的MCU，以及险些总计MCU皆集成USB连气儿。

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