文 | 半导体产业纵横
边缘 AI 的爆发，正在彻底改写 MCU 的生存逻辑。
过去，MCU 的核心价值是 " 稳定控制 "，比如操控家电开关、监测设备温度；如今，终端产品需要更复杂的 AI —— 识别用户语音指令、判断机械故障、分析环境数据，这些需求倒逼 MCU 必须拥抱 AI。
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。
为什么 AI 成为 MCU 的 " 必选项 "？
" 用 MCU 的功耗，实现近 SoC 的智能 "，这是 AI MCU 的核心价值。
" 低功耗 + 高性能 + AI 能力 " 正逐渐成为 MCU 的核心竞争力。背后是三重核心诉求的驱动：
第一点，算力升级需求。传统 MCU 主打低功耗、低成本，但面对图像识别、数据建模等任务时力不从心。以智能家居为例，若想通过摄像头判断 " 是否有人在家 "，传统方案需要依赖云端计算，不仅延迟高，还会产生额外流量成本；而集成 AI 的 MCU 能在本地完成图像分析，响应速度快，且无需依赖网络。
第二点，MCU 相较于 MPU 或 FPGA 更具成本优势。若为了实现智能功能改用 MPU（微处理器）或 FPGA，成本会大幅上升，还可能面临功耗过高、无法适配小型设备的问题。AI MCU 则能以接近传统 MCU 的成本，实现低算力场景下的智能需求，比如工业传感器的故障预判、车载设备的环境感知，这让它在批量应用中具备极强的性价比优势。
第三点，边缘 AI 是智能设备发展的重点。边缘设备往往依赖电池供电或对能耗敏感，比如智能穿戴设备、无线传感器。AI MCU 具备低功耗、实时性、开发周期短等特性，正适用于对成本和功耗敏感的边缘智能设备。
AI MCU，落地场景
智能家居是 AI 模型在 MCU 中应用最为广泛的领域之一。通过集成 AI 模型的 MCU，智能家居设备如智能灯泡、智能插座、智能门锁等能够识别用户的习惯和需求，自动调整家居环境，提高居住舒适度。比如：智能灯泡可以根据室内光线强度和用户活动情况自动调节亮度；智能门锁则可以通过人脸识别或语音识别技术实现无钥匙开锁。
在汽车电子领域，AI MCU 的技术赋能贯穿智能驾驶、智能座舱与车身控制全链条。随着自动驾驶向高阶演进，AI MCU 可高效融合雷达、摄像头等多源传感器数据，通过实时分析与快速决策支撑高级驾驶辅助功能，同时满足车规级安全标准对可靠性与低延迟的严苛要求；智能座舱中，其凭借语音交互、环境感知等能力，实现人机对话的自然流畅与座舱环境的智能调节，大幅提升用户体验。
工业自动化是 AI MCU 的核心应用阵地，在工业 4.0 的推动下，其在预测性维护、电机控制与机器视觉等场景中展现出不可替代的价值。值得注意的是，人形机器人的智能化依赖大模型。高算力 AI 芯片配上大模型，能让机器人在标准化场景里搞定语义理解、任务规划等高层任务，" 智力 " 肉眼可见地提升。可一旦遇上要实时响应的个性化场景，大模型就显得力不从心，而 MCU+AI，正是补上这块短板的关键方案。
AI MCU，国际龙头抢占先机
面对 AI MCU 的广阔市场，国际芯片巨头早已纷纷出手，通过不同技术路径打造核心竞争力，形成了三类主流方案：
越来越多的芯片厂商开始在 MCU 内部集成 NPU（神经网络处理单元）。通过专用硬件电路处理 AI 任务中的核心运算（如卷积、矩阵乘法），避免通用 CPU 的算力瓶颈，是应对中高复杂度 AI 场景的主流选择。典型案例包括：
恩智浦 ( NXP ) - i.MX RT700 系列
恩智浦早在 2018 年就推出了面向边缘 AI 的 eIQ 软件平台，逐步构建自主的 NPU 架构，显著提升了智能家居、消费医疗等应用的性能表现。
去年 9 月，恩智浦推出全新 i.MX RT700 跨界 MCU 系列，旨在为支持智能 AI 的边缘端设备赋能。i.MX RT700 在单个设备中配备多达五个强大的内核，包括在跨界 MCU 中首次集成 eIQ Neutron NPU，可将 AI 相关应用的处理加速高达 172 倍，同时将每次推理的能耗降低高达 119 倍。i.MX RT700 跨界 MCU 还集成了高达 7.5MB 的超低功耗 SRAM，与前几代产品相比，功耗降低了 30-70%。
应用场景：包括可穿戴设备、消费医疗设备、智能家居设备和 HMI 平台。
意法半导体（ST）：STM32N6 系列
去年 12 月，ST 意法半导体正式推出首个集成 NPU 的新的微控制器 STM32N6 系列。STM32N6 基于 Cortex-M55 内核，主频高达 800MHz，提供 600GOPS 的强大处理能力，是现有最高性能 STM32H7 的 600 倍，同时功耗极低，每瓦可达 3TOPS。这种创新架构使得 STM32N6 能够在保持传统 MCU 优势的同时，实现高效的 AI 计算，为机器学习任务提供了强有力的支持。
应用场景：包含智能家居、工业自动化、智能驾驶、医疗设备等。
第二种，扩展指令集，主打 " 轻量高效 "。
通过对 Arm Cortex-M 处理器架构的指令集扩展，提升通用 CPU 的 AI 运算能力，主打 " 轻量高效、低复杂度 "，适合对 AI 任务精度要求不高、追求系统简洁性的场景。
其核心技术支撑是 Arm Helium 矢量扩展 —— 作为 Armv8-M 架构的重要特性，它为 Cortex-M 处理器新增了矢量运算指令，可同时处理多组数据。
该方案的显著优势在于 " 低门槛 "：无需额外集成独立 NPU 硬件，不仅减少了芯片设计复杂度与成本，还能复用传统 Cortex-M 的软件开发生态（如编译器、调试工具），开发者无需学习全新的 NPU 编程逻辑，即可快速将 AI 功能融入原有嵌入式系统。典型案例包括：
瑞萨：RA8x1 系列
瑞萨电子处于 MCU 行业领先地位，随着 RA8 系列 MCU 推出，成为业内第一家基于 Cortex-M85 内核的 MCU 供应商。
今年 7 月，瑞萨电子又正式发布 RA8P1 系列 MCU，这款产品专为语音和视觉边缘 AI 应用而设计，配备双 Arm 内核—— 1GHz 的 Cortex-M85 和 250MHz 的 Cortex-M33 ——以及一个 Arm Ethos-U55 NPU，可提供高达 256 GOPS 的 AI 算力。在安全性方面，这款新型 MCU 支持 Arm TrustZone 安全执行环境、硬件信任根、安全启动，以及先进的加密引擎，确保在关键边缘应用中的安全部署。
瑞萨还发布了面向高性能边缘 AIoT 和人机界面的 64 位 RZ/G3E MPU。该处理器集成了四核 Arm Cortex-A55 CPU、Cortex-M33 内核以及先进的图形处理功能。RZ/G3E 内嵌 Arm Ethos-U55 NPU，提供高达 512 GOPS 的 AI 算力，可分担主 CPU 负载，用于图像分类、语音识别和异常检测等任务。
应用场景：包含电机控制、机器视觉、语音交互等。
值得注意的是，国际领先的芯片 IP 设计与服务提供商 Arm 近日宣布，正式推出自主研发的第三代高能效嵌入式芯片 IP —— " 星辰 "STAR-MC3。该产品基于 Arm v8.1-M 架构，向前兼容传统 MCU 架构，集成 Arm Helium 技术，显著提升 CPU 在 AI 计算方面的性能，同时兼具优异的面效比与能效比，实现高性能与低功耗设计，面向 AIoT 智能物联网领域，为主控芯片及协处理器提供核芯架构，助力客户高效部署端侧 AI 应用。
第三种，采用多核异构计算方案。
多核异构方案通过在单颗 MCU 中集成不同类型的计算核心（如通用 CPU、NPU、DSP），让各类核心各司其职 —— 通用 CPU 负责系统控制与任务调度，专用核心（NPU/DSP）处理 AI 运算或信号处理，实现 " 计算资源按需分配 "，是工业控制、智能驾驶辅助等对实时性与算力均有要求场景的优选。典型案例包括：
英飞凌 :PSOC Edge MCU
PSOC Edge 是基于高性能的 Arm Cortex -M55 内核，支持 Arm Helium DSP 指令集的微控制处理器。它不仅有自研的加速器，同时还采用了 Arm Ethos -U55 神经网络处理器，以及 Cortex -M33 内核搭配英飞凌超低功耗 NNLite（一种用于加速神经网络的专有硬件加速器）。其中 U55 的性能更强，而 NNlite 的功耗则更低，可方便用户在不同的场景下使用。
英飞凌最新推出的 PSOC Edge MCU 根据阶梯式需求，涵盖三个系列 E81、E83 和 E84，均拥有优化的 ML 学习能力。这些产品均基于高性能的 Arm Cortex-M55 内核开发，支持 Arm Helium DSP 指令集并搭配 Arm Ethos-U55 神经网络处理器，以及 Cortex-M33 内核搭配英飞凌超低功耗 NNLite。
PSOC Edge E81 采用 Arm Helium DSP 技术和英飞凌 NNLite 神经网络（NN）加速器。PSOC Edge E83 和 E84 内置 Arm Ethos-U55 微型 NPU 处理器，与现有的 Cortex-M 系统相比，其机器学习性能提升了 480 倍，并且它们支持英飞凌 NNlite 神经网络加速器，适用于低功耗计算领域的机器学习应用。
应用场景：主要面向物联网、可穿戴设备和工业机器人等领域。
AI MCU，国产厂商开始蓄力
在 AI MCU 技术浪潮下，国内 MCU 企业也正加速布局，从技术突破到产品落地全面发力，力求在这一赛道占据一席之地。
兆易创新是该领域的领军企业之一。
具体来看，兆易创新的 AI MCU，分三个层次：
一、配合 AI 场景的 MCU。此类 MCU 主要应用于人形机器人、机器狗等具身智能相关产品，负责关节控制、传感控制等方面。兆易创新在工控领域长期积累的技术优势，可直接应用于此类场景，目前在该市场已具备较高的渗透率。
二、通过 AI 算法和解决方案赋能现有 MCU 产品家族。通过 AI 算法和解决方案搭载现有广泛的 MCU 产品家族，去满足客户对 AI 的需求，如信号异常检测、AI 语音识别、图像识别等。
三、内部集成 NPU 的 MCU 产品。兆易创新在 MCU 产品中内部集成 NPU 加速 AI 运算的产品，这适用于对 AI 算力有特殊要求的产品。
从硬件基础来看，其产品矩阵覆盖多元需求。兆易创新的 GD32H7 系列芯片采用 600MHz Arm Cortex-M7 高性能内核，支持多种硬件加速，配备了 1024KB 到 3840KB 的片上 Flash 及 1024KB 的 SRAM、新增了大量通用外设资源，可以为复杂运算、多媒体技术、边缘 AI 等高级创新应用提供强大的算力支撑。
同时，面向能源应用，GD32H7 系列芯片搭配高精度 ADC，实现了 8-16 通道的直流拉弧检测方案，并结合微型机器学习（TinyML）实现本地端的 AI 算法，可检测异常电弧，起到了保障光伏系统安全运行的作用。
场景落地方面，其 AI MCU 已深度渗透家电、工业、消费电子等领域：在家电中实现智能温控、电机预测性维护与定制化交互；在工业领域支撑设备状态监测、运动控制优化；在消费电子中赋能健康数据采集与低功耗智能交互。
除了基于 Arm 架构的研发，国内厂商还在通过 RISC-V 架构探索自主创新路径。RISC-V 作为开源指令集架构，具有灵活性高、可扩展性强、成本低的优势，正成为边缘 AI 场景的新选择。国芯科技便是这一路径的代表：
去年，国芯科技首次推出基于 RISC-V 架构的端侧 AI MCU 芯片。
国芯科技 AI MCU 芯片 CCR4001S 采用公司自主开发的 RISC-V 内核 CRV4H，主频 230MHz。RISC-V 作为开源指令集架构，因其极高的灵活性、出色的可扩展性以及显著的成本优势，正迅速成为芯片设计领域中的新选择。RISC-V 内核的简洁性不仅可以明显提升芯片的性能，并具有低功耗的特点，非常适合于物联网设备及其他边缘计算场景。
从国际巨头的技术卡位到国产厂商的加速追赶，AI MCU 的赛道已进入 " 群雄逐鹿 " 的阶段。随着边缘 AI 需求的持续释放，以及芯片技术的不断迭代，MCU 的 " 智能进化 " 还将继续 —— 未来，它不仅是终端设备的 " 控制中枢 "，更将成为边缘智能的 " 算力核心 "，彻底重塑工业、消费、汽车等领域的智能形态。
