电子发烧友网报道(文/李弯弯)近些年,物联网设备连接数正在快速增长。根据IoT Analytics数据,2022年活跃连接的物联网设备将达到144亿,2025年将增长至270亿。
作为物联网设备中必不可少的控制与计算的大脑,MCU的市场规模也将持续提升。另外随着AI、5G技术的发展,物联网终端设备对MCU也提出了新的要求。
在MCU中集成AI功能
IoT应用由感知、计算、执行、连接和安全几部分组成。工作流程基本是:首先,由传感器检测环境信息,将模拟信号转换为数字信号,传递给MCU;接着,MCU对这些数据进行计算分析和处理,得出决策结果,传递给执行层;再接着,执行层根据指令完成相应的动作。在这个过程中,必要的数据也会通过无线连接的方式上传到云端进行云AI运算或存储。
过去AI运算多在云端,现在逐渐向边缘端发展。目前的情况是一般在云端进行机器学习(简称ML)训练,推理除了在云端完成,也可以在设备端进行。在边缘端进行ML的处理,可以提高本地的设备响应,减少云端上传的数据带宽,提高本地数据的安全性。当前一些企业会在MCU中添加特定加速器,通过专用算力进行ML的运算,从而释放CPU的通用算力。
随着5G技术的发展,人们对传统产品的延迟和能耗提出了更高的要求。在MCU中融入人工智能算法,可以将MCU低功耗、低成本、实时性、稳定性、开发周期短、广阔的市场覆盖率等特性与人工智能强大的处理能力相结合,从而更有利于终端智能化。
在应用层面,图像和语音处理是MCU+AI的重要应用方向,比如图形识别、语音助手唤醒词处理以及其他用于各种安全系统的声音分类等应用。人工智能终将会渗透进人们生活的方方面面,而通过MCU来完成一些AI运算,也是未来的重要趋势。
越来越多的厂商布局
从目前的情况来看,全球主要几家MCU厂商都已经在该领域有所布局,包括意法半导体、瑞萨、恩智浦、英飞凌等等。
意法半导体从2007年起开始设计基于ARM Cortex-M的STM32 32位MCU系列,目前意法半导体通用MCU销量已位居全球首位,拥有基于ARM Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7/M33,ARM Cortex A7等多个内核,超过1200个料号的多系列、多功能覆盖的全面MCU产品线。
该公司此前表示,近几年,智能家电的快速发展,对MCU的性能、互联提出了越来越高的要求,基于MCU平台运行人工智能和机器学习,发展性能更高、功耗更低的边缘计算,正在成为行业热点。面对这样的趋势,意法半导体很早就开始布局智能的MCU。
意法半导体的软件工具STM32CubeMX中就集成了AI模块,可以方便客户将训练好的AI模型转换为MCU上运行的软件,使MCU可以方便实现AI功能。
瑞萨电子在MCU领域也有很深的积累。今年6月9日,该公司宣布买下美国从事机器学习模型开发的新创企业Reality AI。
Reality AI公司的强项在于声音和视觉之外的传感器数据解析,例如工厂侦测异音或是汽车的语音辨识等都可应用到相关技术。瑞萨买下Reality AI,将可以结合自家MCU 产品,以及该公司的开发环境和推论软体等,对外提供支持AI运算的MCU。此前,虽然瑞萨有自行研发机器控制用途的MCU,但AI相关应用软件都是向外部合作伙伴购买的。
恩智浦也推出了内置NPU的MCU,该公司表示,AI应用最开始是在云端,而现在有一个很明显的趋势,从PC到嵌入式端的需求越来越多。人脸/语音识别门锁、以及包括语音识别、物体识别等在内的各种识别装置,都提出了在本地实现更多推理的需求。
以前的应用对一款微控制器的要求是,按下按钮就有很快的反应。现在就不止这些了,人们希望处理器本身具有预知性,这就需要增加人工智能技术。
恩智浦推出了针对MCU现有应用场景进行升级的内置NPU的MCX,在传统控制应用基础上增加AI元素,在医疗设备、无人机或者工业控制中加上智能识别、故障检测、语音控制等。
基于NPU的MCX可以应用在一些更新的场景中,比如可以识别物体的秤,只需把物体放在秤上就可以直接结账;在医学检测中,可以用于检测含疟疾的红细胞;在交通出行中,可以帮助智能车识别障碍,自动做出判断和处理等等。
小结
整体而言,随着物联网时代的发展,作为物联网设备中必不可少的计算大脑的MCU,也迎来了很好的市场增长机会。同时随着AI、5G技术发展,一些新兴应用场景也给MCU提出了新的要求,需要具备一定的AI功能。因此过去几年越来越多的厂商在MCU中集成AI功能。
作为物联网设备中必不可少的控制与计算的大脑,MCU的市场规模也将持续提升。另外随着AI、5G技术的发展,物联网终端设备对MCU也提出了新的要求。
在MCU中集成AI功能
IoT应用由感知、计算、执行、连接和安全几部分组成。工作流程基本是:首先,由传感器检测环境信息,将模拟信号转换为数字信号,传递给MCU;接着,MCU对这些数据进行计算分析和处理,得出决策结果,传递给执行层;再接着,执行层根据指令完成相应的动作。在这个过程中,必要的数据也会通过无线连接的方式上传到云端进行云AI运算或存储。
过去AI运算多在云端,现在逐渐向边缘端发展。目前的情况是一般在云端进行机器学习(简称ML)训练,推理除了在云端完成,也可以在设备端进行。在边缘端进行ML的处理,可以提高本地的设备响应,减少云端上传的数据带宽,提高本地数据的安全性。当前一些企业会在MCU中添加特定加速器,通过专用算力进行ML的运算,从而释放CPU的通用算力。
随着5G技术的发展,人们对传统产品的延迟和能耗提出了更高的要求。在MCU中融入人工智能算法,可以将MCU低功耗、低成本、实时性、稳定性、开发周期短、广阔的市场覆盖率等特性与人工智能强大的处理能力相结合,从而更有利于终端智能化。
在应用层面,图像和语音处理是MCU+AI的重要应用方向,比如图形识别、语音助手唤醒词处理以及其他用于各种安全系统的声音分类等应用。人工智能终将会渗透进人们生活的方方面面,而通过MCU来完成一些AI运算,也是未来的重要趋势。
越来越多的厂商布局
从目前的情况来看,全球主要几家MCU厂商都已经在该领域有所布局,包括意法半导体、瑞萨、恩智浦、英飞凌等等。
意法半导体从2007年起开始设计基于ARM Cortex-M的STM32 32位MCU系列,目前意法半导体通用MCU销量已位居全球首位,拥有基于ARM Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7/M33,ARM Cortex A7等多个内核,超过1200个料号的多系列、多功能覆盖的全面MCU产品线。
该公司此前表示,近几年,智能家电的快速发展,对MCU的性能、互联提出了越来越高的要求,基于MCU平台运行人工智能和机器学习,发展性能更高、功耗更低的边缘计算,正在成为行业热点。面对这样的趋势,意法半导体很早就开始布局智能的MCU。
意法半导体的软件工具STM32CubeMX中就集成了AI模块,可以方便客户将训练好的AI模型转换为MCU上运行的软件,使MCU可以方便实现AI功能。
瑞萨电子在MCU领域也有很深的积累。今年6月9日,该公司宣布买下美国从事机器学习模型开发的新创企业Reality AI。
Reality AI公司的强项在于声音和视觉之外的传感器数据解析,例如工厂侦测异音或是汽车的语音辨识等都可应用到相关技术。瑞萨买下Reality AI,将可以结合自家MCU 产品,以及该公司的开发环境和推论软体等,对外提供支持AI运算的MCU。此前,虽然瑞萨有自行研发机器控制用途的MCU,但AI相关应用软件都是向外部合作伙伴购买的。
恩智浦也推出了内置NPU的MCU,该公司表示,AI应用最开始是在云端,而现在有一个很明显的趋势,从PC到嵌入式端的需求越来越多。人脸/语音识别门锁、以及包括语音识别、物体识别等在内的各种识别装置,都提出了在本地实现更多推理的需求。
以前的应用对一款微控制器的要求是,按下按钮就有很快的反应。现在就不止这些了,人们希望处理器本身具有预知性,这就需要增加人工智能技术。
恩智浦推出了针对MCU现有应用场景进行升级的内置NPU的MCX,在传统控制应用基础上增加AI元素,在医疗设备、无人机或者工业控制中加上智能识别、故障检测、语音控制等。
基于NPU的MCX可以应用在一些更新的场景中,比如可以识别物体的秤,只需把物体放在秤上就可以直接结账;在医学检测中,可以用于检测含疟疾的红细胞;在交通出行中,可以帮助智能车识别障碍,自动做出判断和处理等等。
小结
整体而言,随着物联网时代的发展,作为物联网设备中必不可少的计算大脑的MCU,也迎来了很好的市场增长机会。同时随着AI、5G技术发展,一些新兴应用场景也给MCU提出了新的要求,需要具备一定的AI功能。因此过去几年越来越多的厂商在MCU中集成AI功能。
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