编者按：MCU（微控制器）是承担系统控制、执行运算等核心功能的芯片级处理器，是各类电子设备不可或缺的主控芯片。随着消费电子、汽车、工业等应用领域的智能化需求成为主流，MCU迎来新的市场空间。相应的，各个领域电子设备的智能化发展，也对MCU的技术规格、功能集成、定制能力、生态搭建、成本管理等提出了更高要求。在此背景下，《中国电子报》以“芯擎万物 智控未来”为主题推出MCU专题，面向汽车电子、智能工控等应用领域全面拥抱联网化、智能化的趋势，盘点MCU的市场需求变化和创新升级方向。

MCU被誉为现代电子设备的“神经中枢”，是嵌入式电子系统中控制各种功能的核心器件。当前，边缘AI、具身智能、新能源汽车、制造业数智转型等新业态，正在为MCU开辟更多增量市场，并倒逼MCU技术升级。MCU厂商通过架构创新、工艺迭代、工具链等一系列创新举措，推动MCU的功能扩容和性能跃迁，满足下游应用对定制化设计与贴身化方案的需求。在市场需求与技术创新的碰撞下，MCU五大趋势脱颖而出。

趋势一：打破eFlash限制 迈向22nm及以下制程

MCU制程已经突破40nm，正在向22nm、18nm乃至16nm下探。今年3月，恩智浦发布S32K5系列汽车MCU，为业界首款带有嵌入式MRAM（磁随机存储器）的16nm FinFET MCU。据悉，该系列MCU采用台积电的16nmFinFET嵌入式MRAM技术，具有100万个更新周期的耐久性，支持回流焊，在150℃条件下数据可保留20年。意法半导体推出了基于18nm全耗尽型绝缘体上硅（FD-SOI）工艺并集成ePCM（相变存储器）的制程技术，首款基于该技术的STM32 MCU计划2025年下半年投入量产。相比当前采用的40nm嵌入式eNVM（非易失性存储器）技术，18nm FD-SOI与ePCM的组合将带来50%以上的能效比提升，2.5倍的非易失性存储器密度提升。据悉，该技术由意法半导体与三星代工联合开发。不难看出，MCU厂商采用更先进制程的同时，也同步嵌入新型存储。此前，MCU常用的代码和数据存储器为eFlash，但传统的eFlash方案在28nm以下工艺节点面临成本和可靠性挑战，也限制了MCU的制程微缩。在此趋势下，MRAM、RRAM等新型存储器被视为28nm及以下工艺节点中嵌入式存储的主要解决方案。恩智浦方面表示，Flash存储器更新20MB的代码需要约1分钟时间，而MRAM只需3秒左右，缩短了软件更新带来的停机时间。此外，MRAM提供100万个更新周期，耐久性远超闪存。瑞萨电子于今年7月推出的22nm RA8P1 MCU，也集成了嵌入式MRAM。瑞萨方面表示，与闪存相比，MRAM具备更快的写入速度、更高的耐久性和更强的数据保持能力。

趋势二：具身智能与人形机器人成为新蓝海

具身智能被视为AI的下一个浪潮，人形机器人是具身智能的最佳载体。前者对MCU提出了新的设计要求，后者则拓宽了MCU的市场容量。从数量来看，仅全身关节控制这一类任务，就可能用到30个以上的MCU。兆易创新MCU事业部产品市场总监李懿在NEPCON China的演讲中表示，一个机器人有20个左右的自由度和关节，每个关节都有特定的负载要求。在完成一个动作时，各关节之间需要精准协调。兆易创新采用Arm Cortex-M33内核的GD32G553系列MCU适合控制大的关节，采用Arm Cortex-M7内核的GD32H7系列MCU更加合适需要精密运动控制、对算法实时性要求更高的精细关节。“有的客户一个机器人整体算下来会用到20多个M7内核的MCU，再加上十多个M33内核的MCU去做不同的关节任务，这些关节之间通过内置的总线进行通信，以保障每个关节之间的运动同步和数据同步。”李懿表示。

人形机器人关节（来源：兆易创新官网）

而具身智能这一技术范式，将人工智能融入机器人等物理实体，赋予其像人一样感知、学习及与环境动态交互能力，也对MCU提出了多项需求。一是更高集成度，将算力、存储、ESC（EtherCAT从站控制器）、PHY（外部信号接口芯片）等集成到更紧凑的封装中；二是更高的实时性与通信数据带宽，且能够与传感、AI推理、伺服、执行器等单元实现低延迟通信，比如通过I3C串行通信协议与更多传感器进行高速、低功耗的通信；三是构建从配置可信的启动、执行到加密存储的数据安全机制。

趋势三：MCU+AI趋势深化

AI向边侧、端侧下沉的趋势，使边缘AI成为MCU厂商的必争之地。为增强MCU的AI计算能力，越来越多的厂商在MCU集成NPU等AI加速器，以提升AI推断与训练任务的执行速度。意法半导体认为，将NPU引入MCU将触发边缘AI应用新场景的“aha moment”。其STM32N6搭载了意法半导体自研NPU，运算吞吐量达600 GOPS（每秒6000亿次操作），比不具备NPU的STM32H7高出600倍。相比在STM32N6的Cortex-M55内核运行图像分类、对象检测、语音识别等神经网络模型，在STM32N6的NPU运行这些神经网络模型时，推理性能提升了26倍到134倍。

意法半导体对比MCU未配备和配备NPU的处理能力（来源：意法半导体官网）

随着AI用例复杂性提升，多模态场景更加广泛。MCU需持续提升系统集成能力，配置丰富的硬件接口，以满足高实时性场景下的多模态处理需求。比如XMOS推出了集成AI加速器、高性能DSP、控制MCU和灵活I/O的边缘多核控制器，支持音频、图像、视觉和其他多种传感信号，实现实时、持续工作的AI应用。该控制器也可以作为大模型、云和网络的接口，提供传感器信息预处理，用于人脸检测、特征提取、身份验证、图像分类、离线本地自主运行、智能传感器接口。由于边侧、端侧设备往往靠电源供电，还需要MCU优化能效比，在完成AI负载的同时保证设备的续航能力。此外，MCU+AI运行人脸检测、语音交互等功能时，会涉及用户的个人数据，需要MCU的安全标准从“功能安全”向“AI可信计算”升级。

趋势四：积极拥抱RISC-V

为更好地满足下游应用的定制化需求，MCU正在积极拥抱RISC-V开源架构，在汽车、智能终端、行业领域多点开花。在汽车领域，基于RISC-V架构设计的车规级MCU将在今、明两年加速上车。今年4月，东风汽车研发总院宣布，其完全国产化的车规级高性能MCU芯片DF30已完成第一次流片验证，计划明年量产上市。据悉，DF30芯片基于RISC-V多核架构，采用国内40nm车规工艺，功能安全等级达到ASIL-D。近日，南京紫荆半导体宣布其高性能车规级MCU M100的量产版本顺利回片，预计2025年第三季度进入量产阶段，将率先应用于长城汽车蓝山、高山、坦克300、坦克400、坦克500等车型。据悉，紫荆M100基于开源RISC-V内核构建，采用模块化设计、内核可重构，4级流水线使其具备更快的处理速度和更少的耗时，满足ASIL-B等级要求。在终端领域，海思面向白电的智能化需求，在今年3月上新Hi3066M。该MCU使用海思自有RISC-V内核，内置eAI引擎，支持200MHz主频，可应用于空调、冰箱、洗衣机的端侧AI等创新应用场景，如支持空调AI节能，洗衣机AI称重和偏心检测以及冰箱AI降噪和节能。此外，上海海思正在推动RISC-V与OpenHarmony深度适配，累计向开源社区贡献代码数百万行。海思技术有限公司RISC-V首席专家张涛在今年5月的演讲中表示，RISC-V打造核芯底座，支撑技术创新，OpenHarmony打造软总线，支撑万物互联。在海思的“RISC-V+开源鸿蒙”的MCU芯片及解决方案中，集成了高性能自研RISC-V内核、开源鸿蒙分布式任务调度、原生安全OTA升级等技术，具备高精度HRPWM、纳秒级硬件刹车保护等硬件特性，并支持端侧嵌入式AI应用。

上海海思RISC-V创新逻辑（来源：海思公众号）

同时，各行业领域也在加速对RISC-V MCU的探索。今年7月，智芯公司与华北电力大学共建的“RISC-V MCU联合实践教学基地”，将以华电优势学科为基础，与智芯公司在能源电力领域芯片场景化应用方面开展深度研发合作，加速新型电力系统建设。

趋势五：开发体验持续提升

面向智能化时代的设计需求，几乎所有MCU企业都在强调开发者生态。在智能制造领域，恩智浦为i.MX RT系列跨界MCU构建了软硬件开发支持。软件方面，恩智浦提供了MCUXpresso开发者体验，支持行业多种IDE开发环境，并提供MCUXpresso IDE与VS Code版本，以及MCUXpresso SDK软件代码包。此外，其应用代码中心提供多种基于应用的例程。硬件方面，i.MX RT1180跨界MCU提供配套的开发套件EVK，帮助用户快速评估芯片的各项功能。在车规领域，芯钛为其Alioth车规级MCU提供了自主研发的TTstudio集成开发环境，为客户提供从代码编写、调试到固件烧录的一站式解决方案。可提供MCAL（微控制器抽象层）库，简化了嵌入式系统的开发过程，提高了开发效率。同时，为了满足功能安全和信息安全的需求，还提供了安全库，可实现ASIL-D等级的安全性和加密功能。在边缘AI领域，瑞萨RA8P1 MCU为开发者提供了包含硬件和软件开发工具的软件包，以及包含AI软件平台，提供AI开发、模型优化和转换所需的全套工具并集成e2 studio（瑞萨电子MCU基于Eclipse的集成开发环境）的RUHMI（瑞萨统一异构模型集成）框架。基于开发环境、开发工具包、开发套件、方案库、开发板等资源支持，开发者能够简化和加速开发，实现产品的定制化设计和高效部署。对于MCU企业而言，完善的开发生态支持，也能够提升用户黏性，完善产品体验，形成正向循环。