物聯網多應用刺激32位MCU迅猛增長

物聯網的發展趨勢與MCU市場的關係密不可分，無論是連線用的小型節點、收集與記錄資料的感測器中樞，主要都以MCU平臺為基礎。IHS早前預估針對連網汽車、可穿戴裝置、建築物自動化以及其他有關物聯網應用的MCU市場預計將以11%的CAGR成長，2019年時達到28億美元的市場規模。嵌入式主機板

AI在機器智慧學習發展的突破中催生了ASIC晶片需求，也衍生了IP、SSD、MCU的大商機。其中，機器人、工業應用、機器視覺、聽覺等需求增加使模擬資料的產出也明顯提升，利用MCU與感測器來得到外界資訊的解決方案需求也將隨之上揚。

意法半導體(ST)MCU市場部相關人士表示現在大部分人工智慧都是在處理器或伺服器級別的計算裝置上實現的，MCU以前都是做一些相對簡單的實時性應用，資料處理應用比較少。隨著MCU製造工藝的變化使其與CPU之間的界限也開始變得模糊，MCU效能的提升使其可以多做一些演算法，也能輔助人工智慧的開發。ST推出的Cortex-M7核心高效能的MCU可以輔助大資料處理計算系統，也可以滿足對實時性要求比較高的應用。比如在人工智慧的一些神經網路引擎，已經可以在MCU上實現，可以幫助使用者實現諸如場景識別等演算法;另一方面，MCU所能提供的低功耗執行，將為消費類電子的AI演算法應用帶來更佳的使用者體驗。

傳統的聯網方式在中高階MCU產品中都已經有了，MCU整合無線連線技術已經成為了趨勢，Wi-Fi、藍芽、LoRa、NB-IoT都會整合到MCU的方案裡，未來我們會根據具體的需求和應用場景決定整合的連線技術供客戶選擇，同時也將加快產品的開發速度以滿足市場的需求。

除了聯網功能，高效的感測器介面、各種功能和整合也是關鍵。有業內人士表示，將各種功能整合到MCU中有許多益處，包括更低的解決方案成本、更小的佔板面積和更高的功能整合度，進而可產生更高的效能和更低的能耗。

核心和工藝限制MCU效能的提升，與CPU需要把所有程式都放到記憶體執行不同，MCU是將程式放到片上Flash進行讀取和執行，Flash的工藝包括讀取速度都影響MCU效能的提升。不過隨著新的IP技術的出現，比如ART加速器在MCU內部的廣泛應用，這些限制效能的瓶頸已經被突破。功耗方面，之前MCU普遍採用180nm甚至更高製程工藝，現在市面有推出的量產MCU基於40nm工藝，新的工藝不僅能降低功耗，也能對效能提升有所幫助。

從效能規劃上來看，無論是50MHz、100MHz還是高效能400MHz、500MHz的系列都會有低功耗的產品。目的就是儘量在不降低效能和減少功能的前提下做到功耗最低，讓客戶有更好的選擇。當然，要達到這個目標除了硬體方面的優化，軟體方面也需要進行優化。因此不僅需要MCU廠商去努力，也需要方案廠商等的共同努力。另外，MCU的價效比在不斷提升，與專用晶片的價效比越來越接近，這有利於MCU在物聯網市場的推廣。

隨著32位MCU 開發應用的成本逐漸降低，在消費電子、通訊產品、工業、醫療等領域已經得到了廣泛的應用，32位MCU出貨量急起直追，但仍未超越8位MCU。其中很重要的原因就是8位MCU效能的持續提升以及本身的價格優勢。

為了滿足物聯網智慧家居、智慧汽車、智慧製造以及可穿戴裝置、人工智慧等眾多應用的需求，MCU的連網效能、豐富的介面、更多的整合必不可少，效能、功耗、安全性的提升同樣不容忽視。在人工智慧、智慧汽車等智慧化應用的推動下，繼全球領先的MCU企業之後大部分MCU企業都已經全面進軍32位MCU領域，32位MCU將迎來更大幅度的增長。