AI技术正在加速向终端渗透，MCU（微控制器）作为嵌入式系统的核心组件，与AI的融合趋势越发显著。
德勤中国发布的《技术趋势2025》报告显示，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企业竞争的新方向。
AI与MCU融合潜力无穷
从智能家居中的智能插座、温控器，到工业自动化中的生产线传感器、自动化设备，再到汽车电子中的发动机控制系统、自动驾驶辅助系统，MCU的身影无处不在。如今，物联网、工业控制、汽车电子等领域正处于发展提速期，对设备的智能化、实时性和低功耗等特性提出了更高要求，传统MCU已难以胜任，AI技术的融入则成为破局关键。
兆易创新MCU事业部产品市场总监陈思伟表示：“边缘计算的需求正在推动AI算法与MCU的深度结合。MCU不再局限于传统控制功能，而是逐渐集成AI推理能力，用于图像识别、语音处理、设备预测性维护等场景。”
边缘AI技术可以使MCU兼顾更高性能的数据处理任务，实现实时决策功能。例如，在智能工控领域，需要系统执行太阳能和储能系统中的电弧故障检测，以及用于预测性维护的电机轴承故障检测等功能。边缘AI帮助MCU对设备和传感器收集的数据进行实时分析和处理，提供更准确的决策，使系统实现更高的故障检测准确率。
AI与MCU的双向奔赴，为半导体行业带来了新的发展机遇，也为智能设备的普及和产业升级注入了强大动力。ABI Research预测，2021年至2026年，具有边缘机器学习功能的设备出货量将以24.5%的年复合增长率增长。
瑞萨电子全球销售与市场副总裁、瑞萨电子中国总裁赖长青指出，当前，AI正在从云端向边缘端延伸，以实现更快速、更实时的数据处理和分析。在这种趋势下，MCU需要做出以下调整以增强AI计算能力：一是集成AI加速器，如神经网络加速器或者专用的向量处理器，以提升AI推断与训练任务的执行速度；二是优化能效比，旨在保持卓越性能的同时，有效减少功耗，从而延长设备的运行时间；三是强化安全保障，在芯片上集成数据加密、安全引导和安全存储，以保护用户数据不受攻击；四是支持多模态感知；五是优化系统集成，通过提供丰富的硬件接口和强大的软件支持，方便开发人员将AI功能无缝融入边缘设备之中。
MCU企业各显神通
重重挑战中寻求最优解
AI为MCU开辟了一条全新的发展路径，在带来新机遇的同时，内存限制、算法适配与优化、功耗管理、安全性与隐私保护等挑战也接踵而来。
MCU的片上内存通常由闪存（Flash）和随机存取存储器（SRAM）组成。专家表示，以一款广泛应用于工业控制领域的主流32位MCU为例，其片上Flash容量一般在几十kB到几MB之间，常见的为128kB或256kB，主要用于存储程序代码；SRAM容量则更为有限，大多在几kB到几十kB，用于存储运行时的数据和变量。这种内存配置在传统的MCU应用场景中，能够满足程序运行和少量数据存储的需求，但当面对AI功能引入时，其内存的局限性便暴露无遗。
此外，AI庞大的运算量需要MCU的处理器核心在高频下持续运行，从而导致功耗大幅增加，这对于依赖电池供电或对功耗有严格限制的边缘设备来说，可能会导致设备续航时间大幅缩短，发热严重，甚至影响设备的正常运行。
为了应对存储空间狭小和功耗过高的挑战，业界采取了多种功耗管理策略并取得了一定的实践成果。在制造工艺方面，不断提升制程工艺是降低功耗的有效途径之一。随着技术的发展，MCU的制程工艺逐渐从传统的65nm、40nm向更先进的28nm、16nm甚至7nm迈进，更先进的制程工艺能够减少芯片内部晶体管的电阻和电容，降低信号传输延迟，从而减少能量损耗。
在低功耗管理技术上，采用动态电压频率调整（DVFS）技术，可根据MCU的工作负载实时调整电压和频率，当执行AI任务时，若计算量较小，可降低电压和频率以减少功耗；当任务量增加时，再提高电压和频率以保证性能。
算法适配与优化也是降低功耗的关键策略。对AI算法进行优化，采用轻量级的神经网络模型，减少模型的参数量和计算复杂度，从而降低计算过程中的功耗。
数据安全和隐私保护也是AI MCU需要面临的关键难题。
在智能家居场景中，AI赋能的MCU被广泛应用于汽车控制、工业物联网、智能家具等领域的设备中，这些设备会采集大量用户的位置、使用状态、图像、声音、生物特征等敏感数据，若在数据采集、存储和传输过程中，隐私保护措施不到位，就可能导致数据被窃取或篡改。
为了保障数据安全，硬件加密模块发挥着关键作用。许多MCU厂商在芯片设计中集成了硬件加密模块，如采用AES（高级加密标准）加密算法的硬件模块，可对存储在MCU中的数据进行加密处理。
在安全环境设计方面，构建安全的运行环境至关重要。比如，采用可信执行环境（TEE）技术，在MCU内部创建一个安全的执行区域，确保AI算法和数据在这个受信任的环境中运行；通过安全启动机制，在MCU启动时对系统固件进行完整性验证，以防止固件被篡改。
未来，随着技术的不断成熟和市场需求的进一步释放，AI MCU有望在更多领域实现突破，如智能医疗设备、智能农业等，通过持续创新，AI与MCU的融合将为全球科技产业带来更多变革，推动智能时代的加速到来。