微控制器 (MCU) 越來越推動端點智能。那么我們對未來十年的 MCU 有什么期待呢？我們確定了這些芯片如何通過日益復雜的應用進一步改變我們的生活的七個關鍵預測。

微處理器是每臺計算機和智能手機的核心，一直是嵌入式系統中勤奮的低功耗微控制器更智能、更快的表親。

然而，隨著設計人員利用片上系統組件在“邊緣”（即在本地、靠近數據源而不是“在云端。”

該微控制器最近在工業設備的預測性維護和消費產品的語音處理等方面表現出色。在邊緣使用微控制器可以快速產生結果，并且無需系統將數據發送到耗電的數據中心進行處理。此類系統也不需要專門的應用處理器，例如用于導航的自動駕駛汽車或用于監視的無人機。這是因為今天的微控制器已經足夠復雜，可以在很小的功耗預算下運行 ML 模型。

微控制器目前的優勢只是向更低成本、更低功耗的 MCU 發展的新趨勢的開始，該 MCU 具有內置于傳感器中的人工智能和機器學習功能——例如可以區分玻璃聲音的智能加速度計窗戶打破和一個哭鬧的嬰兒。

邊緣的微控制器減少了能源使用并消除了將數據發送到耗電大的數據中心進行處理的延遲。事實上，當今復雜的微控制器有時可以取代物理設備中成本更高的專用應用處理器。

與傳統的計算機學習模型不同，ML 模型是針對特定情況在一組特定數據上進行訓練的。一旦捕獲了這些數據，在邊緣設備中支持 ML 的控制器內運行的模型就可以實時識別輸入、分析輸入并確定結果。

未來十年 MCU 應用趨勢：我們的預測

以下是未來十年我們可能會看到的更加復雜的 MCU 應用的七個預測。所描述的應用和模型只是一個開始，但它們指出了 MCU 改善我們生活的潛力：

交通：攝像頭中的嵌入式 MCU 可以收集視覺數據以分析交通模式以優化公共交通路線，還有一些可以捕獲數據點以支持自動駕駛汽車導航。可以部署大量智能 MCU 來實時監控城市的基礎設施和交通狀況。這些數據可用于預測事故發生的可能性，并在事故發生之前提醒相關方。它們還可用于根據歷史數據識別最佳交通模式，然后將特定車輛以最有效的路線發送到目的地，同時避免擁堵和其他道路危險。

物流：集裝箱中的 MCU 可以學習根據有關該港口的典型運輸時間的歷史數據來預測下一批貨物何時到達其最終目的地；如果它檢測到數據流中的異常情況，它將發出警報通知貨運公司、分銷商、批發商和零售商。

醫療保健：MCU 可用于人體，以創建可以警告潛在健康問題的網絡。他們甚至可以管理藥物。

樓宇自動化：借助嵌入式 MCU，建筑物中的智能建筑材料可以監控結構完整性，幫助人類檢查員進行例行審查，或在地震等災難后幫助緊急救援人員。監控可以使用嵌入式微控制器來完成，這些微控制器收集數據，例如 GPS 位置、加速度計數據、溫度和濕度、金屬物體的彎曲、檢測混凝土墻裂縫的紫外線強度，或檢測建筑物周圍管道泄漏的壓力傳感器。

智能家居：在家用電器和家庭自動化應用中已經很常見的微控制器可能不再需要從中央控制或數據中心發送和接收命令。相反，他們可以在從連接設備中的傳感器收集數據后自己生成命令。

基礎設施：微控制器將用于監控電力線和其他公用設施基礎設施，以在異常造成災難性損壞之前檢測它們。例如最近的颶風艾達（Ida）等大風暴后的自動檢查，或可能在干旱地區引發野火的電力變壓器火花警報。

工業：微控制器可用于優化工廠運營流程。例如，MCU 可以實時監控工業設備的性能并調整該設備的運行參數，以提高產品質量并減少浪費。

在接下來的幾年里，工程師們將設計能夠適應這些新功能的系統和結構。促成這些趨勢的 MCU 硬件改進令人興奮，但如果沒有保護整個數據流以保存敏感信息的安全性，這將是不切實際的。強大的安全和安保技術對于保護從核心到端點的關鍵任務部署至關重要。

當然，物聯網 (IoT) 等技術已經在邊緣處理中使用微控制器，從而改變了創新格局。半導體公司面臨的持續挑戰是使 MCU 芯片能夠處理更復雜的 ML 算法，同時繼續縮小硬件尺寸和功耗。這是當前的趨勢，但我們只是一個開始。

通過靈活、小型、廉價和集成，MCU 將在未來幾年繼續推進端點智能。