当前趋势显示，人工智能正从云端扩展至终端设备。微控制器（MCU）厂商敏锐察觉到这一转变带来的机遇与挑战。

传统上，AI芯片领域由GPU和专用ASIC主导，但这些方案通常功耗高、灵活性不足，难以满足电池供电或尺寸受限的终端需求。相比之下，MCU具备低功耗和高度可定制的优势，在边缘智能时代展现出巨大潜力。

过去几年，MCU厂商主要通过软件工具包（SDK）添加AI功能来增强产品性能，然而自去年起，硬件层面集成成为主流方向，特别是MCU与神经处理单元（NPU）的结合，标志着硬件在AI应用中的潜力被全面释放。

Gartner数据显示，AI芯片市场预计从2019年的120亿美元增长至2024年的430亿美元，其中边缘AI是重要驱动力。将AI部署于嵌入式设备面临诸多限制，如功耗、算力和内存等。因此，“能运行AI的低功耗MCU”成为关键解决方案。

六大MCU巨头已纷纷布局AI战术：意法半导体（ST）推出搭载自研Neural-ART加速器的STM32N6；恩智浦（NXP）开发eIQ Neutron NPU，并将其集成于i.MX RT700跨界MCU和S32K5汽车MCU中；英飞凌借助Arm Cortex-M55 + Ethos-U55组合切入AI赛道；德州仪器（TI）主打实时控制+AI的C2000 MCU系列；瑞萨电子通过Cortex-M85 + Helium技术实现无NPU的优化路线；芯科科技（Silicon Labs）专注物联网领域的极致AI能效。

国内厂商同样表现活跃，国芯科技推出首颗端侧AI芯片CCR4001S，兆易创新GD32G5系列MCU具备一定AI算法处理能力，澎湃微则推出TinyML能力的32位MCU。

未来，AI将成为MCU的内置能力，而非增值插件。完整的生态体系将决定MCU的生命周期。MCU厂商正围绕不同细分市场需求，沿着自研NPU、授权IP、软件加速等多条技术路线布局。随着AI加速单元成熟，混合CPU+NPU架构或将重塑产品定义及产业分工。

综上所述，MCU上的AI之战既是技术创新的前沿，也是产业模式重塑的风口。软硬一体的生态体验与垂直场景的精准落地将是长期竞争的关键。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。