電子發燒友網報道（文/吳子鵬）根據Yole的研究報告顯示，2023年全球MCU市場規模約282億美元，預計至2028年將以5.5%的年復合增速達到388億美元。在MCU市場規模穩健增長的過程里，邊緣AI是一個重要的市場，Gartner的預測數據指出，到2026年，全球80%的企業將在其業務中引入生成式AI。也就是說，邊緣AI不僅市場規模在快速增長，同時AI的水平也在日益提升，這對作為系統核心的MCU提出了更高的要求。

目前，“MCU+AI”已經成為MCU大廠布局的重點，為了讓MCU具備更加強大的實力，同時也為了讓工程師基于MCU更容易開發AI應用，廠商從軟硬件方面進行了多維度的布局。

瑞薩電子：Arm Helium技術+Reality AI Explorer Tier

對于瑞薩電子在“MCU+AI”方向上的布局，我們已經進行過很多次的報道，其中比較有代表性的是瑞薩電子對于Arm Helium技術的利用，以及Reality AI Explorer Tier工具的推出。

目前，支持Arm Helium技術的核心主要是Arm Cortex-M52、Arm Cortex-M55和Arm Cortex-M85內核，后者的性能更高。目前，在Arm Cortex-M85內核的使用上，瑞薩電子已經推出了多款產品，包括RA8D1、RA8M1、RA8E1、RA8E2和RA8T1。

2019年，Arm公司推出了適用于Armv8?M架構的Arm Cortex-M矢量擴展技術 (MVE)——Arm Helium技術，作為Cortex-M處理器系列的矢量擴充方案，大幅度提升了小型、嵌入式設備的機器學習和數字信號處理能力。從具體數據來看，Helium可使信號處理性能提升5倍，ML性能提升15倍，為AI在小型低功耗設備上的普及奠定基礎。

在軟件工具上，Reality AI在整個行業里都是極具代表性的，這款工具允許工程師基于高級信號處理生成和構建TinyML和Edge AI模型。用戶可以自動瀏覽傳感器數據并生成優化模型。Reality AI工具包含用于查找最佳傳感器或傳感器組合、傳感器放置位置和自動生成組件規格的分析，并包括時域、頻域方面完全可解釋的模型函數，以及用于Arm Cortex M/A/R實現的優化代碼。

Reality AI Explorer Tier則是Reality AI Tools軟件的免費版本，幾乎包含了Reality AI Tools的全部功能，包括自動化AI模型構建、驗證和部署模塊。

意法半導體：免費工具，MCU和MPU雙軌并行

意法半導體（ST）在AI工具方面提供了豐富的資源，既有自動機器學習工具NanoEdge AI Studio，也有適用于STM32 MCU的模型優化器STM32Cube.AI，還有ST Edge AI Developer Cloud和面向OpenSTLinux的AI框架等。

其中，STM32Cube.AI可用來在任意STM32 MCU上，對采用最流行AI框架訓練的神經網絡模型進行優化和部署。該工具可通過STM32CubeMX環境中的圖形界面以及通過命令行來使用。該工具現在也可以通過意法半導體邊緣AI開發者云在線使用。工程師可以在STM32 Model Zoo找到適用的邊緣AI模型，然后這些模型經過優化后可運行在STM32 MCU上。

而ST Edge AI Developer Cloud是在ST設備上開發AI的免費在線服務，提供創建、優化和基準測試工具。它利用ST Edge AI Core技術，支持兼容設備上的AI硬件加速（NPU）。

目前，ST提供超過50個邊緣AI案例研究，面向交通運輸、農業、可穿戴和家電等領域。在硬件平臺方面，工程師可以選擇STM32 MCU，更高性能的AI需求也可以使用意法半導體的MPU。

恩智浦：MCU+NPU以及eIQ

恩智浦針對“MCU+AI”也提供了豐富的產品，比如集成NPU的MCU——MCX N系列。MCX N系列高度集成的Arm Cortex-M33微控制器旨在實現高性能和低功耗。MCX N系列配備智能外設和片上加速器，可提供多任務功能和高能效。部分MCX N系列產品包含恩智浦面向機器學習應用的eIQ Neutron神經處理單元（NPU）。eIQ Neutron神經處理單元支持多種神經網絡，如CNN、RNN、TCN和Transformer網絡等。

eIQ不僅是NPU，也是恩智浦推出的一款機器學習軟件。恩智浦eIQ機器學習（ML）軟件包括eIQ Portal、eIQ Model Tool、eIQ Command-line Tools三個重要組件，開發環境支持在恩智浦EdgeVerse微控制器和微處理器（包括i.MX RT跨界MCU和i.MX系列應用處理器）上使用ML算法。eIQ ML軟件包括稱為eIQ Toolkit的ML工作流工具以及推理引擎、神經網絡編譯器和優化庫。該軟件利用開源的專有技術，并完全集成到恩智浦MCUXpresso軟件開發套件和Yocto開發環境中，使工程師可以輕松開發完整的系統級應用。

今年3月份，恩智浦與英偉達宣布達成合作，將英偉達的AI模型運用到恩智浦邊緣處理設備當中。這項合作將讓開發者借助Nvidia TAO工具包，無縫地將其集成進NXP的eIQ機器學習開發環境，共同推動AI的加速發展。據悉，恩智浦是首個直接內置Nvidia TAO API于AI產品的半導體廠商。

英飛凌：Arm Helium技術、NPU和PSoC 6 AI

英飛凌在硬件上的布局是Arm Helium技術和神經網絡（NN）加速器共用。在今年的2024年科技日上，英飛凌推出了PSOC Edge系列，該系列產品的設計針對機器學習（ML）應用進行了優化，專為下一代響應式計算和控制應用程序而設計，具有硬件輔助機器學習 (ML) 加速功能。

據介紹，英飛凌PSOC Edge系列MCU基于高性能 Arm Cortex-M55內核打造，包括與 Arm Ethos-U55和 Cortex-M33配對的Helium DSP支持，以及英飛凌的超低網絡神經網絡加速器。英飛凌PSOC Edge系列MCU包含E81、E83 和 E84三個系列，在性能、功能和內存選項方面具有可擴展性和兼容性。其中，E81采用Arm Helium DSP技術和英飛凌NNLite神經網絡（NN）加速器；E83和E84內置Arm Ethos-U55微型NPU處理器，與現有的Cortex-M系統相比，其機器學習性能提升了480倍，并且它們支持英飛凌NNlite神經網絡加速器，適用于低功耗計算領域的機器學習應用。

在工具方面，英飛凌在今年推出了全新的綜合評估套件PSoC 6 AI評估套件，是一款專注于邊緣AI和機器學習（ML）的硬件平臺，包括英飛凌的ModusToolbox和Imagimob Studio產品，用于定制邊緣ML模型和即插即用的Ready Models。PSoC 6 AI評估套件支持用戶評估英飛凌的ML平臺Imagimob Studio以及即用型ML模型和其他軟件產品。用戶可通過PSoC 6 MCU、雷達、聲學、壓力和IMU傳感器實現數據采集。

國產MCU廠商的動作

當前，“MCU+AI”已經成為大勢所趨，國產MCU廠商同樣有所行動。比如，作為國產MCU的龍頭企業，兆易創新推出了采用600MHz Arm Cortex-M7高性能內核的GD32H7系列，支持多種硬件加速，內置超大可配高速存儲空間，實現兼具高性能和低延遲的實時控制，可用于機器學習和人工智能等應用。

同時，兆易創新也在積極研發AI相關的算法。比如在今年的SNEC第十七屆（2024）國際太陽能光伏與智慧能源（上海）展覽會上，該公司推出了AI直流拉弧檢測方案，采用高性能GD32H7系列MCU，其在500K采樣率下可以支持多達12路ADC通道的拉弧檢測實時AI推理能力，算法使用深度卷積神經網絡，支持對1024、2048和4096采樣點的實時檢測，模型大小僅占用1.7KB的Flash空間，單次推理耗時不超過0.6毫秒，能夠對直流拉弧現象即時響應。

另外，國芯科技也在發力MCU+AI技術領域。三季度，國芯科技推出了支持生成式控制的端側AI MCU新產品CCR4001S，該芯片基于國芯科技自主RISC-V架構C*Core CPU內核研發，內部配置了AI NPU，支持智能控制算法與自適應變頻控制算法，可用于智能家電、工業控制、新能源、機器人等領域。

結語

未來，邊緣AI是各行業發展的大趨勢，也是AI技術落地的下一個階段，具有巨大的行業潛力。MCU雖然計算和存儲資源有限，但是在小型AI應用上面具有獨特的優勢，因此MCU+AI得到了國內外廠商的廣泛關注。不過，從進程來看，和通用MCU市場相似，在MCU+AI領域，國際廠商也是領跑者，國產MCU廠商則是追趕者。