端側(cè)智能化，在MCU中集成AI功能！

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）近些年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)正在快速增長。根據(jù)IoT Analytics數(shù)據(jù)，2022年活躍連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將達到144億，2025年將增長至270億。

作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中必不可少的控制與計算的大腦，MCU的市場規(guī)模也將持續(xù)提升。另外隨著AI、5G技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備對MCU也提出了新的要求。

在MCU中集成AI功能

IoT應(yīng)用由感知、計算、執(zhí)行、連接和安全幾部分組成。工作流程基本是：首先，由傳感器檢測環(huán)境信息，將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，傳遞給MCU；接著，MCU對這些數(shù)據(jù)進行計算分析和處理，得出決策結(jié)果，傳遞給執(zhí)行層；再接著，執(zhí)行層根據(jù)指令完成相應(yīng)的動作。在這個過程中，必要的數(shù)據(jù)也會通過無線連接的方式上傳到云端進行云AI運算或存儲。

過去AI運算多在云端，現(xiàn)在逐漸向邊緣端發(fā)展。目前的情況是一般在云端進行機器學(xué)習(xí)（簡稱ML）訓(xùn)練，推理除了在云端完成，也可以在設(shè)備端進行。在邊緣端進行ML的處理，可以提高本地的設(shè)備響應(yīng)，減少云端上傳的數(shù)據(jù)帶寬，提高本地數(shù)據(jù)的安全性。當(dāng)前一些企業(yè)會在MCU中添加特定加速器，通過專用算力進行ML的運算，從而釋放CPU的通用算力。

隨著5G技術(shù)的發(fā)展，人們對傳統(tǒng)產(chǎn)品的延遲和能耗提出了更高的要求。在MCU中融入人工智能算法，可以將MCU低功耗、低成本、實時性、穩(wěn)定性、開發(fā)周期短、廣闊的市場覆蓋率等特性與人工智能強大的處理能力相結(jié)合，從而更有利于終端智能化。

在應(yīng)用層面，圖像和語音處理是MCU+AI的重要應(yīng)用方向，比如圖形識別、語音助手喚醒詞處理以及其他用于各種安全系統(tǒng)的聲音分類等應(yīng)用。人工智能終將會滲透進人們生活的方方面面，而通過MCU來完成一些AI運算，也是未來的重要趨勢。

越來越多的廠商布局

從目前的情況來看，全球主要幾家MCU廠商都已經(jīng)在該領(lǐng)域有所布局，包括意法半導(dǎo)體、瑞薩、恩智浦、英飛凌等等。

意法半導(dǎo)體從2007年起開始設(shè)計基于ARM Cortex-M的STM32 32位MCU系列，目前意法半導(dǎo)體通用MCU銷量已位居全球首位，擁有基于ARM Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7/M33，ARM Cortex A7等多個內(nèi)核，超過1200個料號的多系列、多功能覆蓋的全面MCU產(chǎn)品線。

該公司此前表示，近幾年，智能家電的快速發(fā)展，對MCU的性能、互聯(lián)提出了越來越高的要求，基于MCU平臺運行人工智能和機器學(xué)習(xí)，發(fā)展性能更高、功耗更低的邊緣計算，正在成為行業(yè)熱點。面對這樣的趨勢，意法半導(dǎo)體很早就開始布局智能的MCU。

意法半導(dǎo)體的軟件工具STM32CubeMX中就集成了AI模塊，可以方便客戶將訓(xùn)練好的AI模型轉(zhuǎn)換為MCU上運行的軟件，使MCU可以方便實現(xiàn)AI功能。

瑞薩電子在MCU領(lǐng)域也有很深的積累。今年6月9日，該公司宣布買下美國從事機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的新創(chuàng)企業(yè)Reality AI。

Reality AI公司的強項在于聲音和視覺之外的傳感器數(shù)據(jù)解析，例如工廠偵測異音或是汽車的語音辨識等都可應(yīng)用到相關(guān)技術(shù)。瑞薩買下Reality AI，將可以結(jié)合自家MCU 產(chǎn)品，以及該公司的開發(fā)環(huán)境和推論軟體等，對外提供支持AI運算的MCU。此前，雖然瑞薩有自行研發(fā)機器控制用途的MCU，但AI相關(guān)應(yīng)用軟件都是向外部合作伙伴購買的。

恩智浦也推出了內(nèi)置NPU的MCU，該公司表示，AI應(yīng)用最開始是在云端，而現(xiàn)在有一個很明顯的趨勢，從PC到嵌入式端的需求越來越多。人臉/語音識別門鎖、以及包括語音識別、物體識別等在內(nèi)的各種識別裝置，都提出了在本地實現(xiàn)更多推理的需求。

以前的應(yīng)用對一款微控制器的要求是，按下按鈕就有很快的反應(yīng)?，F(xiàn)在就不止這些了，人們希望處理器本身具有預(yù)知性，這就需要增加人工智能技術(shù)。

恩智浦推出了針對MCU現(xiàn)有應(yīng)用場景進行升級的內(nèi)置NPU的MCX，在傳統(tǒng)控制應(yīng)用基礎(chǔ)上增加AI元素，在醫(yī)療設(shè)備、無人機或者工業(yè)控制中加上智能識別、故障檢測、語音控制等。

基于NPU的MCX可以應(yīng)用在一些更新的場景中，比如可以識別物體的秤，只需把物體放在秤上就可以直接結(jié)賬；在醫(yī)學(xué)檢測中，可以用于檢測含瘧疾的紅細胞；在交通出行中，可以幫助智能車識別障礙，自動做出判斷和處理等等。

小結(jié)

整體而言，隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展，作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中必不可少的計算大腦的MCU，也迎來了很好的市場增長機會。同時隨著AI、5G技術(shù)發(fā)展，一些新興應(yīng)用場景也給MCU提出了新的要求，需要具備一定的AI功能。因此過去幾年越來越多的廠商在MCU中集成AI功能。