邊緣AI快速滲透 重構微控制器產業版圖
- 鄭茨云／DIGITIMES企劃
-
隨著異質整合、人工智慧與物聯網技術的快速融合，微控制器（MCU）正邁向更高效能、更智慧化的全新階段。為協助產業掌握市場脈動與技術發展趨勢，DIGITIMES於8月8日舉辦微控制器論壇，以「智控未來，MCU再進化」為主題，邀請來自國內外領先廠商與研究機構的專家，深入探討MCU在異質整合、AI加速、邊緣運算與物聯網應用等領域的創新與商機。
MCU大廠加速布局異質整合與AI應用 低功耗、高整合成市場競逐焦點
進入後摩爾定律時代，異質整合與微型化成為MCU應用發展的關鍵驅動力。USI環鴻科技技術長暨資深副總方永城指出，透過SiP可將多元元件整合於單一模組，兼顧高效能、空間優化與功能多樣化，廣泛應用於多種領域。
SiP模組藉由HD-SMT、雙面封裝、金屬／選擇性屏蔽與精密封裝技術，可有效縮減厚度與面積，並提升可靠度與電磁防護能力。例如車用領域的電池管理系統，已從傳統FPC連接方案進化至有線或無線SiP模組，藉此提升空間利用與系統穩定性；醫療與穿戴應用則包括膠囊內視鏡、智慧手錶與混合式腕錶等，透過模組化設計簡化主板裝配並延長電池壽命。
SiP平台亦整合Android、Linux、RTOS等軟體能力，支援預測試、API客製化、安全性更新與國際認證，加速產品上市時程。
AIoT與智慧化應用快速擴展，MCU正朝高效能、低功耗與多元連接能力發展。雅特力科技產品與行銷處長黃源旗表示，AT32 MCU系列採用Arm Cortex-M內核，涵蓋M0+至M7等多元產品線，時脈最高達288MHz，具備高效能運算與豐富週邊介面，並整合USB、CAN、Ethernet等多協定連接能力，適用於工控、自動化、智慧家電與車用等領域。
雅特力透過AT32 MCU串聯合作夥伴與開發資源，打造從晶片、韌體、驅動程式到應用模組的完整智慧生態，並提供豐富開發工具與技術支援，加速專案落地。針對AIoT需求，公司推出高整合度方案，支援即時感測、邊緣運算與低功耗管理，提升系統效率與續航力。黃源旗強調，雅特力將持續拓展產品線與應用場景，結合合作夥伴力量，推動智慧終端創新應用，實現「芯」未來的願景。
車用電子與微型智慧裝置需求持續攀升，市場對低成本、高整合且具功能安全的MCU解決方案愈加重視。TI產品應用工程師周雅淳指出，該公司MSPM0系列以全球最小QFN 2×2mm封裝、65nm製程與高度類比整合，為微型化應用裝置帶來新創可能。
TI產品線依應用分為最低成本的M0C、最低功耗的M0L及高運算性能的M0G，頻率自32MHz至80MHz，內建數學加速器、ADC、比較器、DAC等類比功能，並提供CAN/CAN-FD與LIN通訊選項。M0L待機電流低至1µA，適合長效電池裝置；M0G支援雙CAN-FD與高達512KB快閃記憶體，滿足高階車用控制需求。
全系列具Pin-to-Pin相容與多達15種封裝，簡化升級與供應鏈管理。開發生態包含MSPM0 SDK、LaunchPad開發板、SysConfig圖形化設定與完整第三方IDE支援，模組化子系統涵蓋通訊橋接、時間控制及感測應用，協助設計者快速導入低成本、高整合的微控制器解決方案。
邊緣AI與物聯網裝置對低功耗、高整合與智慧化的需求急速攀升，NXP推出新世代MCX微處理器，瞄準工業自動化、智慧家居、無線連網與安全應用等市場。資深應用工程師陳則理指出，MCX系列產品橫跨低成本、超低功耗、主流高效能、無線連結、功能安全與進階安全等定位，均採Cortex-M33或M0+核心，結合高整合類比、CAN-FD、乙太網與多協定無線通訊。
產品內建EdgeLock安全子系統、功能安全支援及多種封裝選項，並導入NPU、SmartDMA、MAU與PowerQuad DSP引擎，實現高達42倍的ML推論效能提升與顯著節能。MCX亦採用NXP專利的自適應動態電壓控制，可將主動功耗降至約20µA/MHz，滿足長時間常開、常測應用需求。
開發支援方面，透過MCUXpresso開發環境、FRDM開發板與豐富的軟體範例，設計者可快速原型化並量產，推動邊緣AI應用在資源受限裝置上的創新落地。
邊緣AI快速滲透至各領域，市場對低功耗、高安全性且具備即時AI推論能力的MCU需求持續升溫。英飛凌業務產品經理許重傑提到，該公司的PSOC Edge E8x系列結合Cortex-M55與Cortex-M33雙核心架構，搭配NNLite或Ethos-U55 NPU，實現高效ML推論並支援語音、手勢、影像辨識與異常檢測等應用。
此系列內建高達5MB SRAM、512KB RRAM、豐富類比介面、多協定通訊與PSA L4等級的Secured Enclave，確保資料安全與系統可靠性。PSOC Edge提供超低功耗模式，並支援多種封裝與工規／消費級溫度範圍，適用於智慧家電、HMI、工業感測與智慧門鎖等場景。
開發者可透過ModusToolbox與DEEPCRAFT Studio進行模型訓練、部署與優化，或直接使用官方Ready Models快速導入AI功能，加速從原型到量產的時程，推動低功耗AI的普及化應用。
邊緣裝置智慧化需求日益增加，市場對高效能且兼具安全與低功耗的MCU解決方案需求顯著攀升。瑞薩電子FAE張齊文表示，瑞薩電子的RA8P1系列為首款採用Cortex-M85核心的MCU，運算效能較M7提升約20%，並支援Arm Helium技術與DSP運算。
該系列最高時脈480MHz，內建最高2MB SRAM與TrustZone安全架構，結合硬體加密引擎、真亂數產生器與安全啟動，滿足工業與物聯網的資安需求。RA8P1具備豐富的高效能週邊，包括高速USB、CAN-FD、以太網、I3C與多通道ADC/DAC，並支援外部存儲與顯示介面，方便開發HMI與多媒體應用。
功耗管理方面，採用動態電壓調整與多種低功耗模式，兼顧運算性能與能源效率。開發生態方面，瑞薩提供FSP、e² studio與多種開發板，並與AI夥伴合作提供模型優化與部署支援，可加速邊緣AI解決方案從設計到量產的落地，為智慧終端開啟新世代應用可能。
AI驅動MCU策略轉型 邊緣智慧化與多協定融合成未來競爭核心
AIoT、電動車與低功耗裝置等市場需求不斷擴張，MCU產品正朝高效能、低功耗與高整合方向加速演進。DIGITIMES研究中心分析師姚嘉洋指出，2025年MCU業者策略聚焦於四大趨勢：首先，高效能化驅動AI推論在終端側的落地，帶動更多採用Cortex-M33、M55甚至M85核心的產品，並導入DSP與NPU以提升ML運算效能；其次，低功耗設計持續優化，包括動態電壓調整、深度睡眠模式與亞微安級待機，滿足長效電池應用需求；第三，功能安全與資安能力強化，尤其在汽車、工控與智慧城市應用中，更多產品導入ASIL-B/D與PSA L4等級的安全機制；最後，無線連接與多協定支援成為標配，涵蓋Wi-Fi 6/6E、BLE、Zigbee、Thread與Sub-GHz等，以支撐智慧家庭與工業物聯網場景。
產業競爭面則呈現兩極化，大廠透過平台化產品線與完整開發生態搶佔市場，中小型廠商則聚焦利基應用與差異化設計。展望未來，MCU市場將持續融合AI、感測與通訊功能，推動智慧終端裝置在多元場景的創新應用。
各類終端設備快速導入AI技術，具備高算力的MCU成為推動端側智慧化的關鍵。新唐科技產品經理謝欣志指出，該公司的Endpoint AI可直接在微控制器或感測器等裝置上運行AI模型，具備超低延遲、離線運作、高能效與隱私保護等優勢，適用於智慧家庭、工業設備、醫療照護與互動玩具等場景。
新唐推出的NuMicro AI MCU—M55M1，搭載Arm Cortex-M55 CPU與Ethos-U55 NPU，運行頻率皆為220MHz，內建1.5MB SRAM與2MB Flash，並支援Arm TrustZone與多種安全機制。透過NuML工具套件與TensorFlow Lite Micro，可實現人臉辨識、物件偵測、手勢辨識、異常檢測等AI應用，並內建智慧動態偵測與低功耗管理功能。
配套的NuMaker-M55M1開發板整合CMOS影像感測器、MEMS麥克風、陀螺儀、Ethernet與Wi-Fi等介面，並提供開源模型資源與BSP支援，加速AI應用開發與落地，展現MCU在新世代端側AI領域的運算與整合優勢。
AI與生成式AI持續推進至端側物聯網裝置，運算架構正歷經從嵌入式、連網到智慧化的三階段演進。Arm首席應用工程師Blade Lin指出，Arm的Cortex-M系列結合Helium向量擴展與Ethos-U系列NPU，可突破MCU在AI運算的限制。
Arm提供完整AI開發流程，從模型建立、訓練、壓縮、Vela編譯，到在MCU或A-class處理器上以TFLite Micro或LiteRT部署，並透過CMSIS-NN最佳化核心與運算卸載機制提升效能。可針對不同平台，Arm提供Ethos-U驅動與Linux直驅等軟體流程，支援TensorFlow、PyTorch、ONNX等框架，加速關鍵應用如人臉辨識、物件偵測、語音關鍵詞觸發與異常檢測。
搭配Kleidi運算函式庫、ML Embedded Evaluation Kit與IoT參考設計平台，Arm能為OEM與生態夥伴建立高效能、低功耗且安全的邊緣AI解決方案，推動端側智慧化應用的普及。
智慧家庭、工業物聯網與智慧城市應用快速成長，市場對多協定支援、低功耗AI推論與高安全性設計的需求持續攀升。Silicon Labs Staff FAE林仕文指出，動態與並行多協定技術可讓Zigbee、Thread、BLE等協定於單一平台上穩定共存，避免因切換造成的連線中斷，並提升系統整體效能。
其搭載的AI/ML硬體加速器，能於端點即時完成語音辨識、影像分析、感測數據推論等運算，降低雲端依賴，兼顧低延遲與隱私保護。
安全性方面，平台支援安全啟動、加密儲存與OTA韌體驗證，滿足智慧門鎖、能源管理、醫療監測等對資安要求嚴格的場景。Silicon Labs亦提供完整的軟體開發套件與範例專案，協助開發者快速部署跨協定且具智慧化的物聯網終端。林仕文強調，未來智慧邊緣將以「多協定融合＋端側AI」為核心，加速多元裝置間的無縫協作，推動物聯網進入更高效能、更智慧化的新階段。
在論壇的座談會環節中，以「邊緣AI趨勢下，MCU的機會與挑戰」為題，由工研院南分院科技產業發展組專案組長黃建智主持，並邀請Skymizer行銷長暨執行副總經理魏國章分享前瞻觀察。
魏國章指出，當前已進入「軟體定義」的時代，從汽車的Software Defined Vehicle、Skymizer專注的Software Defined AI Chip，到軍事領域的Software Defined Battlefield，軟體定義正全面重塑系統設計思維。隨著Agentic AI興起，MCU在AIoT中有望擺脫過去碎片化應用與標準不一的限制，重新找到定位—作為「神經末梢」負責感知與控制，核心任務是提供穩定、標準化的資料收集與傳輸能力，確保ground-truth data品質。
透過ZIPP、MQTT等標準通訊協議，MCU可形成模組化的LEGO式架構，快速組合部署。技術上，MCP能協調Agentic AI與MCU間的任務呼叫與資料處理，結合LPU等Edge AI加速元件，構築分層協同架構。應用面涵蓋人形機器人、智慧家庭、穿戴裝置、工廠製造、能源管理與車用電子，軍工產業更因軟體定義化而迎來供應鏈重組契機。
魏國章也強調，資安將是關鍵門檻，Zero Trust架構與不可偽造的Device ID將成標配。對台灣業者而言，突破點在於建立System-Level系統層級能力，從硬體製造延伸至系統設計與通訊協議優化，並培養system architect人才，積極接軌新型Edge AI平台。整體而言，MCU正從單點控制器躍升為Agentic AI前線節點，軟體定義與模組化驅動新商業模式，為台灣在軍工、智慧製造、人形機器人與車用電子等高成長市場創造領先契機。
