向AI进化：带NPU的MCU

　　随着AI技术的不断发展和普及，边缘AI处理器逐渐成为市场主流。为了实现高效、低成本的AI计算，MCU成为理想选择。通过集成AI功能，MCU能够在本地实时处理和响应，提高设备决策速度和反应能力，同时降低功耗。据预测，到2025年，75%的数据将在边缘侧处理，端侧AI MCU市场潜力巨大。

　　在AI应用中，硬件的算力支持至关重要，而NPU（Neural-network Processing Unit）作为专用于人工智能硬件加速的微处理器，是提升算力的关键。相比于CPU和GPU，NPU在硬件架构上更适合神经网络运算，无需考虑神经网络并不需要的一些计算单元。目前，很多支持AI应用的消费类处理器都集成了NPU，如苹果的A15、特斯拉的FSD芯片等。随着AI向边缘下沉，MCU产品也开始集成NPU模块，成为解决问题的优选。

　　MCU大厂们早已开始布局AI市场。例如，NXP推出了MCX N微控制器产品，融合了传统优势并增加了自研硬件NPU；ST推出了带有NPU神经网络硬件处理单元的通用微控制器STM32N6，其推断速度相比前代提高了25倍；英飞凌推出了PSoC Edge系列微控制器，支持Cortex-M55 DSP和Ethos-U55 NPU；瑞萨电子推出了内置视觉AI加速器的RZ/V2MA系列产品，并再次推出RA8系列MCU部署了Arm Helium技术。此外，还有ADI的MAX7800X系列MCU等。这些产品都展示了MCU在AI领域的强大潜力和市场前景。

　　未来，MCU的进化需要兼顾硬件和软件两个方面。在硬件层面，要求更高的处理能力、更多的安全组件、多种连接能力以及更低功耗；在软件层面，操作系统从任务调度发展为IoT OS平台；在生态系统层面，各种云服务公司进入嵌入式系统生态圈。这解释了为什么NXP、ST、瑞萨电子、英飞凌等MCU大厂在不断加码MCU+AI的同时，也在加强AI软件和生态系统建设与产业合作。未来MCU可能会集成更多功能和技术以满足日益增长的市场需求。