Спостереження з першої лінії виставки в Мюнхені: що відбувається в галузі MCU?

2026 року на початку липня в Шанхаї, на виставці Munich Shanghai Electronica, стенди виробників вбудованих систем були значно жвавішими, ніж раніше. Інженери, які відвідували виставку, вже не просто запитували про ціни та терміни поставки; більше людей зупинялися біля демонстрацій вправних рук людиноподібних роботів та плат розробки периферійного ШІ. Отже, яким є головний тренд у галузі вбудованих систем цього року?

Як просувається впровадження AI MCU?

Концепція "AI MCU" була запропонована вже давно, але який реальний стан впровадження?

Texas Instruments (TI) на місці продемонстрував периферійне рішення для розпізнавання цифр на основі ШІ з інтегрованим TinyEngine NPU. TinyEngine NPU — це спеціалізований апаратний прискорювач від TI, який забезпечує продуктивність 2,56 GOPS, спеціально розроблений для глибокого навчання та інференційних обчислень. Однак галузеві експерти зазначають, що обчислювальна потужність AI MCU зазвичай знаходиться в діапазоні десятих часток TOPS, що дозволяє запускати лише невеликі нейронні мережі з 10–40 тисячами параметрів, переважно для "класифікації", наприклад, класифікація жестів за допомогою міліметрових хвиль, виявлення аномалій у вібраційних сигналах двигуна тощо. Співробітники TI визнали, що такі вбудовані пристрої за своєю суттю не призначені для централізованої обробки, а для "маленьких завдань" у вузьких сценаріях. Вони також випустили інструмент IDE "для чайників", який, за їхніми словами, може "крок за кроком" провести через збір даних, анотування, навчання та розгортання, і навіть безпосередньо вивести файли заголовків, компілюючи ваги мережі в проект. Що ще цікавіше, TI вже інтегрував ШІ у власне інтегроване середовище розробки CC Studio, безпосередньо під'єднавшись до великих моделей, реалізуючи послугу "від формулювання вимог до автоматичного кодування, автоматичного запису та автоматичної налагодження". Як сказав один інженер на виставці, "вам більше не потрібно мати навички програмування, достатньо лише розуміти, що робити". Фактично, функції MCU самі по собі не є надто складними, а допоміжне програмування ШІ має найбільшу перевагу саме в "простих сценаріях", оскільки надто складні завдання просто не помістяться в пам'ять та обчислювальну потужність MCU, що обмежує їх ефективність.

STMicroelectronics (ST) привіз чіп периферійного ШІ STM32N6 з продуктивністю 0,6 TOPS, вбудованим власним NPU, що виконує стандартні моделі комп'ютерного зору для розпізнавання жестів та виявлення ключових точок. У своїй доповіді Чень Деюн, менеджер з продуктів мікроконтролерів ST у Китаї, підкреслив, що периферійні розгортання ШІ повинні відповідати "двом малим і двом низьким": малий Flash, малий RAM, низьке енергоспоживання, низька затримка. Він також повідомив, що ST почав розробляти тестові чіпи NPU ще в 2015 році, і зараз має понад 5000 моделей MCU/MPU на основі платформи ARM, а також є єдиним у світі виробником, що надає онлайн-платформу для бенчмаркінгу MCU; 73% розробників ML Perf Tiny обрали STM32. Однак існує проблема втрати точності при перетворенні моделей ШІ з плаваючої точки на цілочисельний тип для MCU; ST радить спочатку "вичавити" модель до максимуму з плаваючою точкою на етапі навчання, а потім перетворити на Integer 8 для розгортання, досягаючи балансу між використанням Flash та часом інференції.

ARM у своїй технічній доповіді просував "Zephyr RTOS", маючи на меті прокласти шлях для міграції з Cortex-M на Cortex-A. ARM вважає, що периферійний ШІ потребує більшої обчислювальної потужності, але розробники не хочуть переходити з систем реального часу прямо в повільний Linux. Zephyr зберігає легкість та передбачуваність RTOS, але при цьому дозволяє використовувати MMU та багатоядерний SMP Cortex-A, що дозволяє плавно оновлювати вбудований код. ARM також зазначив, що його серія NPU Ethos-U (U55/U65/U85) вже може працювати з Cortex-M та Cortex-A, і середовища виконання TensorFlow Lite та PyTorch вже готові.

Однак впровадження AI MCU все ще застрягло на двох аспектах: "збір даних" та "регулювання". Співробітники TI зазначили, що супутній радар 60 ГГц міліметрового діапазону для збору даних для AI MCU ще не має чітких відкритих стандартів у Китаї; "не сказано, що не можна використовувати, але й не сказано, що можна", але конкуренти можуть скористатися цим, щоб подати скаргу, що робить промислових клієнтів загалом обережними; крім того, рішення для збору даних з камер мають проблеми з конфіденційністю; а лазерні радари дорогі — один радар коштує тисячі юанів, тоді як один AI MCU коштує лише десятки юанів. Що стосується напрямків застосування, TI також згадав про потенційні сценарії, такі як догляд за літніми людьми та оздоровлення, але наразі такий попит ще не почав активно проявлятися. Загальна думка багатьох виробників: периферійні AI MCU зараз "не дуже популярні", справжній прорив відбудеться лише тоді, коли дозріють сценарії застосування та регуляторна база.

Чи є MCU для людиноподібних роботів новим "блакитним океаном"?

Якщо AI MCU все ще чекають вітру, то MCU для людиноподібних роботів вже стоять на порозі переходу від попередніх досліджень до дрібносерійного виробництва.

Одне з найбільш привабливих демо на виставці — ST демонстрував вправну руку з шістьма ступенями свободи, кожен палець якої приводиться в рух безщітковим двигуном з порожнистим ротором, а згинання пальця тягне за собою вище розташовані суглоби, що дозволяє короткочасно утримувати вантаж у десятки кілограмів. Співробітники ST розібрали чип-рішення: для управління пальцями використовується MCU з ядром M4, для координації всієї руки — MCU з ядром M33, а в наступній версії буде додано чіп N6 для периферійного сприйняття. Вартість чіпів у всьому рішенні не перевищує 100 юанів, але основна вартість припадає на двигуни: один безщітковий двигун з порожнистим ротором коштує 700-800 юанів, рука вміщує 6 таких, а всього робота двигунів ще більше, тому вартість значно перевищує вартість MCU. За інформацією, деякі MCU ST для людиноподібних роботів вже виробляються в Китаї на заводах місцевих OEM-виробників, а також експортуються за кордон. Співробітники зазначили, що ланцюжок постачання для людиноподібних роботів у Китаї вже дуже зрілий, і витрати за кордоном просто не можна знизити; більшість компонентів для роботів Tesla також закуповуються в Китаї.

GigaDevice продемонстрував рішення для людиноподібних роботів, які виділялися на виставці своєю повнотою охоплення та глибиною впровадження. Було показано чотири передові рішення для управління роботами з високим ступенем свободи: по-перше, рішення для шестиосьового маніпулятора на основі GD32H75E; по-друге, чотириногий робот "Gangbeng L1", розроблений спільно з Zhishen Technology, з глибокою інтеграцією кількох GD32 MCU; по-третє, рішення для приводу суглобів робота на основі GD32H75E; по-четверте, шестивимірне рішення для вимірювання сили на основі GD30AD3642. Співробітники розповіли, що вимоги до MCU для різних частин робота значно відрізняються: нижні кінцівки використовують планетарні редуктори, які потребують високої потужності, стійкості до високих температур і тривалого терміну служби, але вимоги до точності невисокі; верхні кінцівки та вправні руки вимагають високої точності, і в майбутньому навіть можуть підтримувати операції на рівні хірургії або масажу. Двоногий людиноподібний робот може потребувати до сотень MCU, і чим вищий ступінь свободи, тим більша кількість.

Geehy Semiconductor продемонстрував ще більш агресивний підхід до співвідношення ціни та якості. Їхній чіп APM32M3514 (ядро M0+, 72 МГц) для керування двигунами роботів коштує лише близько 3 юанів за штуку; більш продуктивний APM32F425 (ядро M4F, 240 МГц) використовується для плечей та ніг, у поєднанні зі спеціалізованим MCU G32R430 (ядро M52, 128 МГц) для енкодерів, що отримують кут двигуна. Geehy визнає, що більшість проектів людиноподібних роботів зараз все ще на стадії попередніх досліджень, і для серійного виробництва потрібен час, але виробники чіпів повинні зайняти позиції заздалегідь.

Infineon продемонстрував інший технологічний шлях: рішення для керування суглобовим двигуном на основі 1 кВ нітриду галію (GaN) з MCU PSOC Control C3. Це рішення інтегрує головний контролер, силову частину та сенсори, використовуючи високочастотні характеристики GaN, щоб довести частоту перемикання до 100 кГц, що значно вище, ніж у традиційних рішень на основі кремнію, таким чином знижуючи втрати при перемиканні та тепловиділення при тій же потужності. Це означає, що суглоби робота можуть досягати більшої щільності потужності в меншому об'ємі, що особливо важливо для високопотужних суглобів, таких як нижні кінцівки. Infineon обрав синергію широкозонного напівпровідника (GaN) та спеціалізованого MCU для досягнення вищої енергоефективності.

Керування людиноподібним роботом залежить не лише від обчислювальної потужності одного MCU, але й від ефективності зв'язку мережі MCU. NXP продемонстрував рішення i.MX RT1180, де шина I3C з'єднує головний MCU з 5 MCU керування двигунами, забезпечуючи синхронний зв'язок зі швидкістю 12,5 Мбіт/с через 2 сигнальні лінії, без необхідності зовнішнього кварцового генератора, що економить BOM та простір на платі на підлеглій стороні. Це рішення підключає локальну шину I3C вправної руки до загальної шини EtherCAT всього робота, що означає, що при розгортанні сотні MCU по всьому роботу локальне керування та загальне керування можуть координуватися через стандартизовану шину з високою пропускною здатністю та малою кількістю ліній, а не покладатися на стек точкового асинхронного зв'язку.

Окрім керування рухом та зв'язку вправної руки робота, оновлення сенсорного шару так само важливе. ADI продемонстрував багатомодальне тактильне рішення, яке інтегрує високощільну тактильну матрицю 32×32 з периферійним ШІ; тактильна мережа може синхронно сприймати розподіл тиску, дрібні вібрації, стан контакту та температуру з частотою кадрів на рівні кГц. Вправна рука робота більше не покладається лише на візуальне керування з відкритим контуром, а може через тактильний зворотний зв'язок досягати точного захоплення крихких предметів, контролю ковзання та складання з малими допусками.

Під час інтерв'ю багато виробників дійшли спільної думки: поточний обсяг відвантажень роботів ще дуже малий; навіть якщо Unitree продає десятки тисяч штук на рік, для виробника чіпів це лише "кілька мільйонів штук", тоді як їхній місячний обсяг відвантажень часто вимірюється сотнями мільйонів. Тому зараз займатися MCU для роботів "не вигідно" — це чиста ставка на майбутнє. Справжня вартість людиноподібних роботів — не MCU, а редуктори: оскільки стандарти ще не визначені, кожен виробник розробляє власні, немає ефекту масштабу, ціни залишаються високими. ST навіть заявив, що бізнес роботів "орієнтований на майбутнє, наразі важко набрати оберти", а MCU працюють за принципом "великий обсяг, малий прибуток".

Чи зможе RISC-V замінити ARM у вбудованих системах?

За межами екосистеми ARM, RISC-V є ще одним напрямком MCU, який стає все більш помітним на цьогорічній виставці.

MCU серії "Qingke" від WCH (Nanjing Qinheng Microelectronics) є типовим представником, спеціалізуючись на інтерфейсних чіпах. Вони повністю перейшли на RISC-V ще в 2018 році, розробляючи власні ядра, а продукція ARM майже не виробляється. Інженери на місці навели прості причини: по-перше, безпека — відсутність впливу геополітики; по-друге, дешевизна — безпосередня економія витрат для клієнтів; по-третє, продуктивність не гірша — CH32V203 порівнюють з STM32F103, і він має переваги за показниками CoreMark та енергоспоживанням.

Silergy також пішов шляхом RISC-V. Їхня серія MCU SA32D заснована на високопродуктивному та високонадійному ядрі RISC-V, має надзвичайно високу обчислювальну потужність та багату периферію, в основному використовується в сценаріях, де потрібне високобезпечне централізоване керування та обчислення на периферії, таких як регіональні контролери (ZCU), блоки керування батареями (BMU) для систем керування силовими батареями, керування головним приводним двигуном, шасі та деякі додатки ADAS. Продукція відповідає стандарту AEC-Q100 та функціональній безпеці ISO 26262 ASIL-D. Silergy зазначає, що IP-форми RISC-V вже різноманітні, від рівня M0 до 64-бітних серверних рівнів, а екосистема поступово переходить від споживчої до промислової та автомобільної. Щодо концепції "AI MCU", Silergy займає більш стриману позицію: всі дивляться, але обчислювальна потужність NPU на MCU становить лише 0,3–0,5 TOPS; "що можна зробити з такою слабкою потужністю? Ключове — чи принесе сценарій цінність."

MRAM стане новим рішенням для вбудованої пам'яті в майбутньому

Еволюція вбудованих мікросистем завжди обертається навколо продуктивності, вартості та надійності. А постійне підвищення вимог у сценаріях, таких як периферійний ШІ-інференція, керування суглобами роботів у реальному часі та високочастотне промислове вимірювання, не лише змінює ядро мікросистеми — MCU, але й змушує всю систему пам'яті синхронно оновлюватися. Традиційна Flash-пам'ять, обмежена кількістю циклів стирання/запису, швидкістю запису та блочним режимом роботи, вже не може одночасно задовольнити численні вимоги високої швидкості, високої кількості циклів та високої надійності. MRAM, як представник нового типу енергонезалежної пам'яті, стає новим технологічним шляхом для підтримки підвищення продуктивності вбудованих мікросистем.

На цьогорічній виставці місцевий виробник Zhejiang Chituo Technology Co., Ltd. представив свої рішення на основі MRAM, розгорнувши виробничу лінію 12-дюймових пластин MRAM у гірському районі Ціншань, Ліньань, Ханчжоу. Це єдиний виробник у Китаї, який реалізував масове виробництво STT-MRAM. Їхній поточний основний продукт має швидкість читання/запису десятки наносекунд, підтримує побітове читання/запис без необхідності стирання, зберігає дані при відключенні живлення, а кількість циклів перезапису може перевищувати трильйон, значно перевершуючи мікросекундну швидкість запису Flash та ресурс у сто тисяч циклів. Наступне покоління технології SOT-MRAM знаходиться на стадії досліджень, швидкість читання/запису може бути підвищена до наносекундного рівня, відповідні результати вже опубліковані в провідному журналі IEDM. Щодо ємності, поточні окремі чіпи покривають діапазон від Kb до 64 Мб, а плани передбачають перехід до 128 Мб і навіть Gb. Іншим важливим напрямком бізнесу є вбудована MRAM (eMRAM) — інтеграція MRAM безпосередньо всередину MCU/SoC для заміни традиційної вбудованої Flash або кеш-пам'яті. Chituo вже співпрацює з провідними китайськими виробниками MCU.

За інформацією, в сценаріях впровадження, порівняно з рішенням SRAM+батарея для захисту від втрати даних при відключенні живлення, MRAM не потребує батареї, повністю вирішуючи проблеми обслуговування у вибухонебезпечних та віддалених місцях. Що ще важливіше, з огляду на постійне зростання цін на традиційну пам'ять, таку як DRAM, MRAM також може вийти на ринок SCM (Storage Class Memory). У пристроях, що носяться, та інших сценаріях з надзвичайно чутливим енергоспоживанням, MRAM завдяки енергонезалежності не потребує постійного живлення, як SRAM або DRAM, що надає їй природну перевагу в низькому енергоспоживанні. У порівнянні з іншою новою пам'яттю, PCM (фазовою пам'яттю), MRAM має перевагу в широкому температурному діапазоні, що робить її більш визначеною для промислових та автомобільних застосувань. У промисловості її продукція вже використовується в промислових ПЛК/РСУ, комерційних накопичувачах енергії тощо, співпрацюючи з провідними китайськими виробниками промислового керування та накопичувачів енергії. Її представницький продукт вже отримав автомобільну сертифікацію AECQ100-Grade1 і просувається до автовиробників та постачальників Tier1/2.

Наразі вбудовані MRAM продукти Chituo все ще наздоганяють таких міжнародних лідерів, як TSMC та Samsung, але їхні окремі MRAM продукти можуть конкурувати на рівні із зарубіжними компаніями. Окрім власних продуктів, компанія також надає послуги прототипування для університетів, науково-дослідних інститутів та стартапів-напівпровідникових компаній, що є рідкісною платформою в Китаї для нової пам'яті та мікро-нановиробництва.

Chituo вважає, що з розвитком технології "обчислення в пам'яті" (in-memory computing) MRAM у майбутньому може відігравати більшу роль у чіпах ШІ, а поки що вони починають з промисловості, накопичувачів енергії, загального транспорту та інших сценаріїв, поступово розширюючись у сферу ШІ.

Озираючись назад, фокус конкуренції у вбудованих системах зміщується в бік того, хто краще адаптує параметри до конкретних сценаріїв, хто краще контролює архітектуру, хто краще перебудовує основу пам'яті. Обчислювальна потужність AI MCU в десятих частках TOPS не вражає, але достатня для інтелектуалізації вузьких сценаріїв; використання сотень MCU в людиноподібних роботах не є перебільшенням, але достатньо, щоб змінити криву попиту на чіпи для керування рухом; ліцензування IP RISC-V не складне, але достатньо, щоб зламати монозалежність від екосистеми ARM; ємність MRAM ще невелика, але достатня, щоб встановити новий стандарт енергонезалежної пам'яті в промисловій та автомобільній сферах. Окремо ці зміни не є різкими, але разом вони переосмислюють межі вбудованих систем.

Джерело: Semiconductor Industry Vertical (半导体产业纵横)

Попередження про ризики та застереження

        Ринок несе ризики, інвестування вимагає обережності. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією і не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувачі повинні оцінити, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цій статті їхнім конкретним обставинам. Інвестиції на основі цього матеріалу здійснюються на власний ризик.