微控制器（MCU）作為嵌入式系統的核心組件，憑借其強大的控制能力和廣泛的適用性，在工業控制、汽車電子、消費電子、物聯網等眾多領域中扮演著不可或缺的角色。在剛剛過去的2024年，MCU也隨著AI的賦能發生蛻變，眾多廠商推出帶AI功能或集成NPU的MCU，促進了新能源汽車和工廠智能化等技術的發展，也激活了MCU市場，因此，2024年也被稱為MCU的AI元年。從企業業績表現來看， MCU市場從2024年下半年開始回暖，尤其第三季度是一個明顯的轉折點，眾多MCU企業在該季度交出了亮眼的成績單。

步入2025年，伴隨著AI技術的進一步深度賦能，以及汽車、工業、消費電子、物聯網等領域的新一輪強勁需求，MCU行業將迎來技術革新與市場變革的關鍵節點，諸多趨勢逐漸浮現。

呈現三大技術發展趨勢

當前，MCU在技術層面呈現出三大發展趨勢，分別為AI融合、集成度提升、架構創新與制程迭代，這也是各大企業技術競爭的關鍵焦點。

當前，在智能物聯、智能工控、汽車電子等新興領域的快速發展下，MCU的應用場景不斷拓寬，市場需求不斷提升。但這些新興領域對于MCU的性能要求也在提升，包括更低的功耗、成本，更高的實時性、可靠性等。將邊緣AI技術融入MCU就成了廠商解決這一難題的秘訣。

兆易創新MCU事業部產品市場總監陳思偉表示：“邊緣計算的需求正在推動AI算法與MCU的深度結合。MCU不再局限于傳統控制功能，而是逐漸集成AI推理能力，用于圖像識別、語音處理、設備預測性維護等場景?！?/p>

邊緣AI技術可以使MCU兼顧更高性能的數據處理任務，實現實時決策功能。例如，在智能工控領域，需要系統執行太陽能和儲能系統中的電弧故障檢測，以及用于預測性維護的電機軸承故障檢測等功能，邊緣AI幫助MCU對設備和傳感器收集的數據進行實時分析和處理，提供更準確的決策，使系統實現更高的故障檢測準確率。

因此，AI與MCU融合成為了當下MCU技術發展的核心趨勢和重要突破點。

市場研究機構預測，到2025年，具備AI功能的MCU產品將在市場中占據重要地位，其應用場景將覆蓋汽車電子、智能家居、智能穿戴、工業自動化、智能安防等多個領域。在此趨勢下，眾多MCU大廠紛紛布局此賽道。

德州儀器推出的TMS320F28P55x系列C2000 MCU

例如，瑞薩推出的RA8系列MCU，是業界首款基于Arm Cortex-M85（CM85）內核的32位MCU，其內部部署了Arm Helium技術，相比基于Arm Cortex-M7處理器的MCU，該技術可將數字信號處理器(DSP)和機器學習(ML)的性能提高4倍；德州儀器推出其首款集成神經處理單元(NPU)的實時MCU產品（TMS320F28P55x系列C2000 MCU），這款MCU借助邊緣AI的計算能力，可以實現高精度、低延遲的故障檢測，故障檢測準確率達到99%；兆易創新推出了GD32F5、GD32H7、GD32G5等系列產品，滿足下游市場對于高性能、低功耗和靈活擴展的需求，推動工業智能化和邊緣計算的發展。

此外，輕量級AI框架（如TensorFlow Lite for Microcontrollers）正在不斷發展和完善，也為AI與MCU的融合提供了技術保障。這些框架能夠在有限的硬件資源下高效運行AI算法，降低了開發門檻，使得更多的MCU開發者能夠將AI技術應用到自己的產品中。

瑞薩推出的業界首款集成AI功能的MCU-Arm Cortex-M85

瑞薩電子全球銷售與市場副總裁、瑞薩電子中國總裁賴長青指出，當前，AI正在從云端向邊緣端延伸，以實現更快速、更實時的數據處理和分析。在這種趨勢下，MCU需要做出以下調整以增強AI計算能力：一是集成AI加速器，如神經網絡加速器或者專用的向量處理器，以提升AI推斷與訓練任務的執行速度；二是優化能效比，旨在保持卓越性能的同時，有效減少功耗，從而延長設備的運行時間；三是強化安全保障，在芯片上集成數據加密、安全引導和安全存儲，以保護用戶數據不受攻擊；四是支持多模態感知；五是優化系統集成，通過提供豐富的硬件接口和強大的軟件支持，方便開發人員將AI功能無縫融入邊緣設備之中。

在集成度方面，MCU正朝著更高集成度的方向發展，通過將多個功能模塊（如AI加速器、通信模塊、傳感器、存儲器等）集成到單個MCU芯片中，簡化設計復雜性，減少設備的整體尺寸和功耗，從而降低成本并提高可靠性。

比如英特爾Atom系列MCU，就集成了多核處理器、圖形處理單元、I/O接口等功能，滿足物聯網等領域對設備小型化、多功能化的需求。預計2025年，集成度超過50個功能的MCU產品將占據市場主導地位。

在架構與制程方面，隨著MCU需要處理的數據量不斷增加，對計算性能的要求越來越高。因此，多核異構將成為MCU發展的重要趨勢。通過引入多核處理器，MCU可以同時處理多個任務，提高系統的并行處理能力。此外，不同應用對于資源需求的多樣化，促使MCU設計向定制化方向發展，以支持用戶根據特定應用需求定制硬件和軟件資源，從而提供更強的靈活性。制程工藝的進步也對MCU性能提升和功耗降低起到了關鍵作用。目前，28納米、18納米甚至更微縮的先進制程技術正逐漸被MCU采用。采用先進制程工藝的MCU在運行相同任務時，功耗相比傳統制程工藝可降低30%~50%，性能提升2~3倍，為構建低功耗、高性能的MCU產品提供了有力支持。

三大領域驅動產業高速增長

近年來，全球MCU市場雖然有過較為低迷的時段，但整體展現出增長勢頭，Yole的研究報告顯示，2023年全球MCU市場規模約為282億美元，預計至2028年，將以5.5%的年復合增速達到388億美元，到2030年更有望攀升至582億美元，其增長潛力不容小覷。其中，中國MCU市場隨著國內產業升級、智能制造戰略的深入推進，以及物聯網、汽車電子等領域的快速發展，市場需求旺盛。預計到2025年，中國MCU市場規模將超過3000億元，并成為全球MCU產業增長的重要引擎。

從應用領域來說，汽車電子是MCU市場的主要驅動力。在汽車電動化、智能化、網聯化的變革浪潮下，每輛汽車所搭載的MCU數量呈爆發式增長。傳統汽車一般僅需幾十個MCU，而新能源汽車和智能汽車對MCU的需求高達數百個。從發動機控制、車身控制、安全系統，到智能座艙、智能駕駛、電池管理等各個環節，MCU都發揮著不可替代的關鍵作用。

以智能駕駛為例，隨著自動駕駛級別從L2向L4、L5邁進，對MCU的處理性能、安全性和可靠性要求呈指數級提升。為了處理來自雷達、攝像頭、激光雷達等多種傳感器的海量數據，并在短時間內做出精準的駕駛決策，高性能、高可靠性的車規級MCU成為市場的迫切需求。并且在車聯網系統中，MCU不僅需要支持多種通信協議和接口，還需要集成更多的功能模塊和外設資源，以支持車聯網中的各種應用場景。預計到2025年，全球汽車MCU市場規模將持續增長，中國車規級MCU市場規模將達到45.93億美元，復合年均增長率為11.22%。

未來，隨著新能源汽車滲透率進一步提高，MCU在汽車領域的應用前景將更加廣闊。賴長青在接受《中國電子報》記者采訪時表示：“一方面，汽車零部件的電子化轉型將催生巨大的增量市場，例如電動后備廂、電動吸合車門、座椅電動調節、隱藏門把手等細分應用場景，均離不開MCU的精準控制。另一方面，智能座艙和智能駕駛技術的不斷升級，越來越多的場景需要高性能MCU來支撐復雜的計算和實時的操作需求，有望推動車規級MCU量價齊升?！?/p>

工業控制是全球MCU的第二大應用領域，其在PLC控制器、電機、儀表和工業機器人中起到關鍵作用。在工業4.0的進程中，MCU不僅是數據處理與控制的核心，更是實現實時響應與能效管理的關鍵。

隨著工業智能程度不斷提高，MCU也需要朝著更高算力、更智能和更低功耗的方向發展。例如，在智能制造生產線中，MCU能夠實時采集和處理大量的生產數據，實現設備的精準控制和協同工作，以提高生產效率和產品質量，從而降低生產成本、減少風險。同時，MCU還將集成更多的通信接口，如以太網、CAN總線等，以實現設備之間的無縫連接和數據交換。在機器人方面，MCU將助力機器人實現更加智能和高效的運動控制和感知能力。比如，通過在MCU集成更多的傳感器接口和數據處理算法，可以實現機器人姿態、位置和環境的實時監測和控制。同時，利用更高級的AI算法和深度學習模型，機器人能夠具備自主學習和決策的能力，從而更加適應復雜多變的生產環境。

物聯網領域的興起，也為MCU市場注入了強大動力。物聯網技術與消費電子的融入程度不斷提高，各類消費電子——諸如智能家居、智能穿戴、家用醫療器械等場景對于小型、低功耗、高實時性的嵌入式MCU主控芯片的需求也與日俱增。尤其智能家居正通過智能化、變頻化、互聯互通性和個性化定制等功能，重塑傳統白電產品的用戶體驗。屆時，MCU作為消費電子在智能控制、通信互聯、能源管理和數據采集分析以及邊緣計算的核心硬件，也有望迎來價值重估。

賴長青強調，在這種小型化和輕量化的智能應用場景中，“MCU+AI”的硬件設計需求將有所提高。這是由于單純依靠MCU有限的算力去運行一些復雜的AI算法，在數據效率、能耗等方面難以達到預期。而采用MCU+AI加速器的設計，可以為AI推理過程提供實時控制和邏輯分配動態功耗，從而在提升應用智能化水平的同時降低整體功耗。

三大難題亟待突破

在2025年，MCU雖然迎來了諸多發展機遇，但也面臨著三大難題。

首先，隨著AI在MCU中的廣泛應用，數據安全性和隱私性問題日益凸顯。在AI項目開發階段，為了訓練AI模型實現特定的功能，需要準備大量的樣本數據，如何避免這些數據資產的意外流失成為關鍵議題。業內專家表示，一些傳統的AI開發模式和團隊，使用“重資產”的方式管理數據，自建私有存儲倉庫，依賴物理設備的安全性維持數據安全。但在如今大數據應用的場景下，這種方式費時費力，維護成本高昂，安全性也難以得到足夠保障。

當下，部分MCU廠商已經從開發階段就開始重視用戶數據隱私保護，在導入和部署AI模型時，確保算法和模型僅用于技術支持，保障用戶數據控制權；產品內置豐富硬件加密模塊，確保AI算法和數據處理在端側進行，減少數據上傳云端或傳輸至外部服務器的風險，規避數據通信過程中的泄露問題。像是兆易創新的GD32H7系列MCU支持多種安全機制，通過硬件加解密、哈希算法、ECC校驗、RTDEC模塊等措施，抵御潛在威脅。

二是汽車“新四化”趨勢對MCU的處理性能、響應速度和可靠性提出了極高的要求。同時，隨著汽車電子系統的復雜性不斷增加，對MCU的功能安全和信息安全也提出了更嚴格的標準。例如，功能安全標準ISO 26262要求MCU在發生故障時，能夠采取相應的安全措施，確保車輛和乘客的安全。在新能源汽車控制系統中，MCU需要具備更高的能效比和集成化程度，以滿足車輛對長續航里程和高效性能的需求。然而，目前的MCU技術在應對這些復雜需求時，仍存在一定的局限性，需要不斷進行技術創新和突破。

三是性能功耗平衡問題。物聯網、邊緣計算等應用場景對MCU性能要求的不斷攀升，需要MCU在有限的功耗預算內實現高性能計算。MCU自身計算資源與存儲空間受限，實現高算力 AI功能更是難上加難。舉例來說，在智能安防攝像頭中，需要MCU實時處理大量圖像數據，進行目標識別與分析，這對算力要求極高；但同時，攝像頭常需電池供電，功耗必須嚴格控制，否則續航能力將大打折扣。

提高加速器主頻雖能提升算力，卻會顯著增加功耗。芯片廠商在保證MCU實現AI功能的同時，需嚴格控制對計算和存儲資源的需求。盡管一些廠商嘗試通過提升制造工藝來減少功耗，在不增加芯片面積的情況下，提高晶體管密度和性能；或是采用低功耗管理策略，當“MCU+AI”中某協處理器未被使用時，將其置于休眠或掛起狀態，節省功耗。但這些方法在面對復雜應用場景時，仍難以完全滿足性能與功耗的雙重需求，距離理想的平衡狀態還有很長的路要走。

展望2025年，業內專家普遍對MCU的發展持樂觀態度。在物聯網、自動駕駛、邊緣AI以及工業自動化的驅動下，各行各業對于MCU的需求將會提升。同時，隨著全球供應鏈的逐步穩定和技術創新的加速，預計MCU的出貨量和收入將趨于穩定增長勢態，市場規模不斷擴大，技術水平不斷提升。