深度丨MCU 拥抱AI ,下一个AloT市场将重构

方文三
随着MCU市场开始接纳AI技术,一个全新的AIoT时代即将来临。在接下来的百亿物联设备浪潮中,MCU行业将会经历一场巨变和重新洗牌。

本文来自微信公众号“AI芯天下”,作者/方文三。

随着MCU市场开始接纳AI技术,一个全新的AIoT时代即将来临。在接下来的百亿物联设备浪潮中,MCU行业将会经历一场巨变和重新洗牌。

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从MCU巨头市场数据看趋势

尽管在2022年,全球通胀大幅上升,半导体市场经历了周期性波动和需求低迷的困境,但MCU市场依然保持了强劲的发展势头,总体年收入增长了25%。

然而,进入今年,许多供应商开始担忧库存过剩的问题,以及受到消费市场支出急剧下降和供应过剩的影响,平均销售价格和收入将出现下滑。

根据technavio的报告预测,在2022年至2027年期间,MCU市场规模将以6.97%的复合年增长率增长,预计到2027年市场规模将增长到90.314亿美元。

根据Yole的统计数据,2022年全球MCU厂商营收排名中,意法半导体、英飞凌、瑞萨电子、恩智浦半导体和微芯科技位列前五名,Top10企业的市场份额合计占比高达93%。

根据IHS的预测,全球MCU市场规模在多种因素的推动下,未来数年有望迈上新台阶。

此外,我国的MCU市场也已步入快速发展的阶段。据相关数据显示,去年中国的MCU市场规模达到了390亿元,而今年的预测值则将达到420亿元。

至2026年,中国MCU市场规模将以约7%的复合年增长率增长至513亿元,保持稳定的增长趋势。

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MCU拥抱AI成为必经的趋势

根据Gartner的预测,未来2至5年内,具备人工智能功能的嵌入式产品有望成为市场的主导。

据预测,到2025年,75%的数据将在边缘侧进行处理,端侧AI MCU市场潜力巨大。

通过将AI功能集成到MCU上,AI算法可在设备本地进行实时处理和响应,无需依赖云端或其他远程服务器。

这种设计提高了系统的实时性和即时响应能力,使设备能够更迅速地做出决策和反应,且能在低功耗条件下实现高效的AI计算。

传统AI芯片的特点是计算能力强但功率和尺寸较大,主要针对计算速度和算力要求较高的应用。

若在边缘端使用FPGA(现场可编程门阵列)或GPU(图形处理器),成本将过高且无法使用电池供电。

随着MCU的算力持续提升,高频MCU的主频已达到GHz级别,已能满足边缘端低算力人工智能的需求。

将AI集成在MCU上,实现端侧部署的单芯片解决方案正成为新的趋势。

MCU领域的领军企业皆已整装待发,在MCU的AI软件方面充分准备,力求在自家的MCU产品中集成更深层次的边缘AI能力,以提供更完整、更易用的边缘AI解决方案。

近日,Arm发布了专为AI应用设计的Cortex-M52处理器,这款内核是大多数MCU的基础,其目标是取代现有的M33或M3/M4。

这标志着低端市场也将开始融入AI技术,MCU厂商将掀起新一轮的MCU升级换代潮,预计将有更多具备AI功能的MCU问世。

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AI深入到边缘和终端

AI正在推动边缘更加智能化,而边缘设备也让AI无处不在。

可以预见,未来十年,AI将成为推动MCU市场增长的主要力量。

随着AI深入到边缘和终端装置,边缘计算的发展成为推动全球MCU市场增长的主要趋势之一。

以前的AI运算和机器学习主要在云端完成,但现在它们正在逐渐向边缘端发展。

而边缘AI并不会止步于手机、电脑这些具备SoC级别算力的终端,而是会继续向着MCU为主控的物联网设备蔓延。

随着AI在边缘的落地,硬件CNN在端侧MCU的集成已经成为一种技术趋势。

NXP推出了MCX微控制器产品组合,这是一个融合了LPC和Kinetis传统优势的通用MCU平台。

这个组合在通用MCU中增加了一个硬件NPU,以专门加速边缘通用的AI运算。

英飞凌最近公布了PSoC Edge系列微控制器,这款产品为边缘操作机器学习(ML)设备提供了高性能和安全性。

德州仪器在过去的几年里推出的MCU都具备在边缘AI领域的优势。

今年5月,其收购了瑞典的TinyML和AutoML领域初创公司Imagimob AB。

此外,意法半导体于今年5月推出了其最新的64位微控制器STM32MP2。

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下一个loT市场将重构

将人工智能技术与MCU相融合,有望释放一个巨大的市场潜力,并成为未来物联网发展的关键推动力。

在Al+loT发展趋势下,物联网设备出货量持续保持高增长。

根据loTAnalytics的数据,2022年全球活跃的物联网设备连接数达到了143亿个,预计到2027年数量将达到297亿个,年复合增长率达16%。

从通用MCU到IoT MCU,再到具备TinyML特质的IoT MCU,微控制器的发展与整个消费电子设备的演进浪潮紧密相连。

单品MCU已经不足以满足当下IoT开发者的需求,选择一颗MCU即选择了一个完整的开发生态。

在AIoT时代,MCU的变化需要兼顾硬件和软件两个方面。

在硬件层面,要求更高的处理能力、更多的安全组件、多种连接能力以及更低功耗;

在软件层面,操作系统从任务调度发展为IoT OS平台,软件复杂度大幅增加,需要平台级软件及工具;

同时,在生态系统层面,各种云服务公司进入嵌入式系统生态圈,并且与算法公司、纯软件公司合作增多。

此外,生态层面的变化也正在拉开大幕。

在AIoT时代,众多云服务公司进入到嵌入式领域,MCU需要开放API接口等;

而且MCU需要与算法公司进行合作,以适配实现高效算力;操作系统层面云服务厂商的染指也将引发更多的争斗。

而无线模组硬件成本的大幅缩减往往意味着,AIoT行业正在从拓荒期进入成长期,从小规模的摸索尝试转向大规模的经验复制。

这表明AIoT时代的嵌入式系统由功能型向体验型方向转型,保持高效就需要分工,并要产生聚集效应实现规模化。

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结尾:

在人工智能时代,MCU这个芯片领域的资深前辈仍然能够保持其领先地位,展现出历久弥新的特质。在可以预见的未来,MCU将成为物联网边缘不可或缺的核心组件。

我们正在迈入AIoT时代,AI深入到边缘和终端装置,已经是一个长期必然的大方向。

做好技术准备国产厂商方能迎接未来转折窗口的挑战。

部分资料参考:电子工程世界:《低端MCU,都要有AI了》,半导体行业观察:《MCU巨头,殊途同归》,天天IC:《AIoT时代的MCU是“改良”还是“革命”?》,土人观芯:《国产MCU,做好AI化的准备了吗?》,电子发烧友网:《端侧智能化,在MCU中集成AI功能》

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