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在过去的几十年里，互联网引领了人类生活的巨大变革，而物联网的出现将推动这种变革达到一个新的高度。据IoT Analytics数据显示，2022年活跃连接的物联网设备已经达到了144亿，2025年将增长至270亿。我们已经加速进入物联网时代。而AI技术的加入，也给物联网端侧设备的发展带来了不断的技术创新和挑战，而作为物联网设备中必不可少的控制与计算大脑，MCU的应用也将迎来变革。
那应用于物联网端侧设备的MCU产品与通用的MCU产品有何不同呢？兆易创新MCU事业部产品市场资深经理张卫华认为主要有以下四个方面：
一是低功耗方面。传统的低功耗MCU主要关注低静态待机功耗（可降低至10uA及其以下）。而物联网技术的发展和应用场景的多元化，对物联网端侧设备的MCU提出了新的需求，其中非常重要的一点便是动态运行功耗和平均运行功耗的优化。
二是封装尺寸方面。在工业及传统应用领域，客户端普遍采用的通用MCU多采用LQFP等大尺寸封装。然而，物联网端侧设备的紧凑结构设计，要求主控MCU必须采用较小尺寸的封装方案。
三是安全性方面。相较于通用领域，物联网端侧设备的安全问题受到了更多重视。除了加强网络层面的安全措施，端侧设备自身的安全设计同样不可或缺，这便要求MCU需要具备硬件加解密能力。
四是无线连接能力方面。网络连接能力对物联网端侧设备而言是实现智能化、自动化以及与用户及其他设备和服务进行互动的基础，这一关键功能可通过外接无线网卡模块或者采用内置Wi-Fi功能的MCU来实现。
未来，随着边缘AI技术的加入，应用于物联网端侧的MCU也会有着与往常不同的发展趋势。张卫华认为：“在主流市场，TinyML on MCU趋势方兴未艾。现阶段，Edge AI技术已从以ARM Cortex-A核为主的SoC芯片延伸至以ARM Cortex-M核为主的MCU芯片。
与此同时，以TensorFlowLite为代表TinyML(微机器学习)框架已经成熟商用，这项技术使得神经网络算法能够轻松运行在常见的主流MCU中，该技术赋能主流MCU，使得数百亿的存量MCU具备了Edge AI处理能力，形成“普惠式”Edge AI解决方案。
利用TinyML技术，MCU产品仅需消耗数KB SRAM/数十KB Flash便可轻松处理传感器融合数据，为工业设备异常检测、可预测性维护等应用场景赋能。即便是应用最广泛的智能语音/机器视觉等边缘人工智能应用，TinyML based神经网络算法也可以在中高端MCU（100MHz工作主频，数十KB SRAM，数百KB Flash）上流畅运行。”
而对于更为高端的市场，张卫华认为，内置算力硬件的Edge AI MCU与应用处理器/SoC将逐渐形成跨界(CrossOver)竞争。这些算力硬件通常包括矢量指令集扩展CPU核（如支持ARM Helium 技术的Cortex-M55/M85,符合RVE规范的RISC-V核）和轻量级低功耗NPU。对Edge AI MCU而言，INT8 0.5TOPS已成为算力临界值，而轻量级算力与低功耗相结合则是Edge AI MCU获得市场的重要策略。
但张卫华同时也表示：“虽然头部MCU厂商纷纷推出了Edge AI MCU，但在除TWS耳机和智能语音助手之外的传统MCU应用场景尚未出现突破性的杀手级应用。这主要是因为两方面的原因：一方面，传统MCU碎片化的应用场景不能为Edge AI技术提供必需的大数据支持；另一方面，传统MCU开发人员通常只擅长开发面向应用的解决方案，而要求他们快速掌握神经网络算法的裁剪优化、训练与部署等新技术，则存在一定的难度和挑战。”
对于低端的MCU市场，ARM 32bits MCU正迅速取代8bit/16bit MCU是一个主要趋势，许多头部MCU厂商也纷纷推出了高性价比M0+产品。
物联网端侧市场的应用具有多样化且越来越智能化的特点，他们对于MCU的需求也在不断变化，想要在这样多变且庞大的市场中占领一席之地，也需要MCU厂商进行提前布局。作为国内领先的MCU厂商之一，兆易创新也已经在这一领域积极部署。据张卫华介绍，兆易创新主要从三个方向上对物联网端侧设备的MCU产品进行规划布局：
首先，在低功耗MCU产品线领域，兆易创新正不断加大研发投入，以此构建更为丰富的产品组合，覆盖不同的性能和多样性；
同时，连接是物联网领域重要的底层技术。在无线连接MCU产品线领域，兆易创新聚焦Wi-Fi、BLE等短距离连接技术，已成功量产Wi-Fi 4、Wi-Fi 6+BLE等芯片，未来还计划开发Wireless NIC芯片，使得每一颗GD32 MCU都具备无线接入能力；
并且，在Edge AI技术与软硬件方案方面，兆易创新目前也正致力于探索并发掘具有潜力的Edge AI应用需求，采用现有的主流MCU开发TinyML based Edge AI Solution，解决细分行业应用及客户的普遍痛点。现阶段，兆易创新已投入多个创新Edge AI软硬件解决方案的研发。
可以说，AI技术的引入，为物联网注入了智慧的‘灵魂’，但想要充分发挥这种智慧，还需底部硬件的支持，如MCU等，这对于这些厂商来说既是一次机遇也是一次挑战。
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