今年上半年，ARM發(fā)布了針對MCU場景的首款microNPUEthosU55系列。該microNPU主打超低功耗，根據(jù)用戶需求可以搭載32-256個MAC（乘法累加器）單元，最高可以提供0.5TOPS的算力。ARM給EthosU55搭配的處理器是高端CortexM系列處理器（例如CortexM55），可見在當時EthosU55設(shè)計的初衷就是賦能中高端MCU市場。

在過了半年多時間之后，ARM在最近又發(fā)布了EthosU65系列，作為EthosU55的升級版本。EthosU65是ARM和主要合作方NXP一起定義和設(shè)計，相對于EthosU55的主要區(qū)別在于EthosU65中的MAC單元數(shù)量從原來的最多256增加到了512，從而將最大的算力從0.5TOPS提升到了1TOPS。此外，在NXP的系統(tǒng)設(shè)計中，整體系統(tǒng)中除了EthosU65除了搭配CortexM之外，還配上了一個CortexA系列處理器。

我們認為，ARM在一年中連續(xù)發(fā)布兩代針對MCU的microNPU，一方面說明了MCU市場對于AI和AI加速器確實有很強的需求，而另一方面，我們也看到了隨著智能家居等新品類的出現(xiàn)和流行，MCU和APU之間的間隔正在縮小，這也將為未來的智能MCU生態(tài)帶來新的變化。

MCU搭配AI加速器正在成為主流

在2017年之后，智能MCU慢慢進入了大眾的視野。例如，在2017年意法發(fā)布了ProjectOrlando作為實驗性質(zhì)的MCU超低功耗AI加速器單元，而瑞薩也在2018年發(fā)布了針對MCU的可編程可重構(gòu)協(xié)處理器DRP。在經(jīng)過了三年發(fā)展之后，我們認為在MCU中加入AI加速器正在變得越來越主流，而且在需要AI相關(guān)算力的應(yīng)用中，使用專用AI加速器的收益往往大于加強處理器性能。

從應(yīng)用的角度來說，AI加速器搭配MCU更加主流的主要原因是需要AI的場景越來越普遍，而且從具體的算法和模型來看正在收斂到少數(shù)幾個模型，例如機器視覺（人臉識別，物體識別）和語音喚醒詞中需要的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及在一些較為先進的語音識別中需要的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。如果說在三年前，未來AI算法和應(yīng)用生態(tài)前景還不夠明確，因此會出現(xiàn)走專用化（AI加速器）和通用化（加強處理器性能以及可編程協(xié)處理器）兩條道路的話，那么在應(yīng)用和相關(guān)算法都已經(jīng)很集中的今天，AI加速器已經(jīng)成為較為明確的選擇了，因為一方面使用專用化的AI加速器可以提供最佳的性能和能效比，而且另一方面在芯片設(shè)計門檻上事實上也并不太高，事實上更考驗設(shè)計能力的反而是編譯器和相關(guān)的軟件/模型優(yōu)化。因此，我們認為在未來會有更多智能MCU相關(guān)的產(chǎn)品和解決方案出現(xiàn)。

MCU與APU的融合

我們觀察到的另一個趨勢是MCU和APU，至少在一些熱門的場景中（例如智能家電），正在走向融合以組成新的系統(tǒng)。

在過去的家用電器中，MCU是常見的元件，它主要用于家用電器的控制，并且能執(zhí)行一些簡單的預(yù)定義程序。上一代家用電器中，需要用到計算的場景幾乎沒有，所以MCU除了控制之外，并不需要負責(zé)計算。而在上一代的MCU和APU的分工定位中，MCU通常意味著低功耗，低成本，低處理能力；而APU則代表著高性能，高成本以及高功耗。在對于成本需求較高的家電領(lǐng)域，使用高成本APU的機會很少。

而在這一代的智能家電中，隨著AI的普及，對于計算的要求越來越高，這也是MCU越來越多搭配AI加速器的原因。除此之外，“智能化”的另一個涵義通常是能和人做交互，因此在這些智能家電中，往往還需要跑一個操作系統(tǒng)，這樣的需求就會需要一個類似APU的核來完成。在這樣的需求下，使用APU搭配能處理AI算力的MCU就是一個合理的選擇。這里的MCU不再是傳統(tǒng)上用于watchdog的APU周邊設(shè)備，而是一個能以高能效比處理大量實際任務(wù)的重要模塊。舉例來說，在需要聲控喚醒的智能設(shè)備中，就可以采用這樣的方案：高功耗的APU絕大多數(shù)時候處于深度睡眠狀態(tài)，同時帶有AI處理能力的低功耗MCU則處于監(jiān)聽狀態(tài)，當MCU上以低功耗運行的AI加速器檢測到喚醒詞時，MCU負責(zé)喚醒APU，同時APU則執(zhí)行更復(fù)雜的語音識別算法并且完成相應(yīng)的操作，例如播放音樂，或者語音通話等等。在這樣的一個系統(tǒng)中，智能MCU和APU各負其責(zé)，由于絕大多數(shù)時間APU處于深度睡眠狀態(tài)，因此整體功耗可以控制到較低的水準；同時，我們看到MCU需要監(jiān)聽環(huán)境，執(zhí)行AI算法并且在需要的時候準備喚醒APU，因此MCU中的高能效比AI處理能力就成了關(guān)鍵。

此外，另一個推動APU+智能MCU方案的因素是智能家居對于成本的需求不再那么苛刻。一方面，不少消費者愿意為智能家居中的AI能力付相應(yīng)的溢價；另一方面，許多智能家居的背后有著互聯(lián)網(wǎng)巨頭的加持，智能家居更多是一個使用互聯(lián)網(wǎng)巨頭相應(yīng)服務(wù)的一個入口，因此相對于成本互聯(lián)網(wǎng)公司更關(guān)心的是智能家居能實現(xiàn)的功能特性。因此，智能家居對于成本的要求不再像上一代家用電器那么苛刻，從而APU+智能MCU的方案也會得到更多的應(yīng)用。

市場生態(tài)將如何發(fā)展？

智能MCU未來的市場生態(tài)，我們認為可以從多個維度去分析。

首先是RISC-V和ARM之間的競爭格局。從智能MCU的技術(shù)生態(tài)方面做分析，我們認為RISC-V在這個智能領(lǐng)域并沒有特別的優(yōu)勢。如前所述，智能MCU的主流技術(shù)路徑是MCU搭配AI加速器，而AI加速器的設(shè)計通常和處理器指令集（即使用ARM還是RISC-V）關(guān)系不大。另一方面，AI加速器中事實上軟件編譯器是一個重要難點，而這一方面擁有較大團隊和時間投入的ARM顯然更有優(yōu)勢一些。另一方面，RISC-V在這個領(lǐng)域的使用往往是考慮到可定制性和可控知識產(chǎn)權(quán)，因此我們認為更有可能是一些對于深度定制產(chǎn)品的大公司有更大的動力去使用RISC-V來實現(xiàn)芯片-軟件-產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計。一個典型的例子就是阿里巴巴對于RISC-V的大力投入，我們認為未來中國基于RISC-V的智能MCU很可能會首先在阿里巴巴的物聯(lián)網(wǎng)和智能家居產(chǎn)品中成為主力。

其次，我們還可以分析智能MCU中AI加速器方案的生態(tài)。目前，除了以ARM的microNPU為代表的AI加速器之外，還有以CadenceHiFi系列為代表的的DSP也在積極布局這個市場。DSP在這個市場的主要優(yōu)勢在于語音相關(guān)的AI應(yīng)用，因為DSP技術(shù)在音頻相關(guān)應(yīng)用已經(jīng)有了幾十年的積累，因此在加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持后就可以覆蓋語音相關(guān)的AI場景，而目前我們看到的是智能語音占領(lǐng)了智能MCU中很大的一塊市場需求，這也為DSP方案提供了很強的支撐。而在以機器視覺為主的方案中，一個專門為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做優(yōu)化的AI加速模塊目前來從性能和能效比還是會更強一些。

最后，我們還看到了許多以低功耗為主打的AI芯片公司也在積極布局這個市場，例如能實現(xiàn)微瓦級別機器視覺任務(wù)加速的識時科技等。以傳統(tǒng)公司立足MCU并加入AI加速模塊賦予MCU以智能不同，AI芯片公司對于這個市場的打法是基于自己的AI處理器方案，搭配一個MCU來實現(xiàn)智能MCU。這樣的方案更適合對于人工智能處理有極致需求的場景（比如需要超低功耗超高能效比的AI處理能力，類似智能門鎖等），因此隨著未來AI應(yīng)用場景進一步下沉，我們預(yù)計會看到會有越來越多的AI芯片公司進入這個市場。