从2018年STM32峰会看Arm核MCU发展趋势
时间：2018-05-22 10:55:09
作者：程文智
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在意法半导体(ST)2018年STM32峰会上，其中国微控制器事业部市场及应用总监曹锦东认为，IoT不仅需要低成本、低功耗的MCU做节点，还需要MCU做网关，做实时控制处理，“因为IoT是生态系统，包括应用端，处理端，云端，再回到最终的控制端，都离不开MCU。”
去年的STM32峰会上，意法半导体微控制器事业部市场总监Daniel Colonna曾自豪地表示自2007年推出STM32产品后到2017年，十年间MCU的累计出货量达到了20多亿颗。而今年，“现在，我们在全球每秒交付32颗STM32，相当于每年10亿颗的出货量。而且我们已经大大增加了产能。” Daniel Colonna在主题演讲中表示。
图1：STM32近三年来的全球出货量。
在曹锦东看来，未来MCU会有三个主要发展方向，一是更高的性能；二是更强的通信功能，因为未来所有的设备都会联网，而且联网的同时还需要处理数据；三是安全性。
而从Daniel Colonna对STM32产品规划与市场策略的解读中，我们窥探到Arm核MCU的发展趋势。
图2：意法半导体微控制器事业部市场总监Daniel Colonna。
在Daniel Colonna看来，创新是非常重要的。在STM32发展的11年间，已经有11个系列产品量产，但今年ST带来了一个全新的产品系列，那就是STM32家族中的第12个系列STM32WB，Daniel Colonna解释说，“W代表无线，B代表蓝牙，它融合了STM32的生态系统和架构，以及开放射频。”
Daniel Colonna表示，虽然ST有很多无线产品，比如射频收发器SPIRIT，还有集成了一个CPU和射频收发器的BlueNRG。但现在IoT中的协议，网络规格等越来越复杂，所以就要有更多的产品组合，推出更多的射频产品，于是就有了STM32WB。
图3：STM32WB。
STM32WB有2个CPU，2个调制解调器，和射频收发器，能够覆盖更多的应用，特别是无线的应用，大家可以基于不同的应用选择不同的产品或者解决方案。
他同时强调，ST的目的是为了使开发者的工作能够变得更加简单，STM32WB的双核中，M0+负责协议栈；M4负责应用。“如果您会用L4产品就会使用STM32WB产品，这款产品仍然可以用STM32的生态系统。应该在今年年底就能够大规模上市，推向大众市场，现在我们的样片已经出来了。”
如何降低成本，也是系统厂商需要考虑的事情。ST今年还将推出最小的STM32L4，该产品将会有2个12位ADC，片上闪存容量下探至64KB，可帮助客户实现成本节约。
据Daniel Colonna介绍，ST还会推出更高性能的双核STM32H7产品，新产品将会基于双核（Arm Cortex-M7 @ 480 MHz + Arm Cortex-M4 @ 240 MHz），可以用于更为复杂的应用。
此外，STM32将会加入Linux系统支持。Daniel Colonna表示，“因为现在越来越多的嵌入式应用公司不仅仅采用RTOS。”
Daniel Colonna认为，安全性是ST非常关注的方面，ST将会推出基于Arm Cortex-M33 的STM32产品，支持Trust Zone。通过采用STM32架构，可以实现更高的安全性，且不仅是在微控制器里的安全性，而且还可以提供更多的安全性方面的服务。这个产品今年也会推出样片。
图4：开发STM32物联网安全工具箱。
除了在芯片端加入安全功能，ST在生态系统方面也一直都在关注MCU的安全性问题。Daniel Colonna在演讲中表示，“在STM32上实现可扩展的嵌入式安全功能，比如STM32Trust.CodeProtect，保证用户代码安全且完整地写入可信的STM32产品，包括安全安装、安全编程；STM32Trust.DataProtect，保护有价值的数据不被窃取，包括数据保护、关键存储保护；STM32Trust.ExecutionProtect，将应用程序分为可信和不可信两部分，包括代码执行隔离。”
为了帮助工程师更好地进行开发，ST新近收购了软件开发工具专家Atollic公司，该公司开发出了业内知名的获得高度好评的TrueSTUDIO集成开发环境(IDE)，专注Arm Cortex-M微控制器的嵌入式开发社区，例如，意法半导体的STM32系列MCU。“这个公司是我们微控制器事业部的合作伙伴，我们现在就会推出STM32的开发工具。它会成为我们开发工具的一部分。” Daniel Colonna表示。
人工智能(AI)是新的发展方向，很多公司都在人工智能方面进行投入，而ST的思路是想要确保尽可能有一些简单的工具，实现STM32上的人工智能。
在此次峰会上，ST推出了一个STM32Cube.AI工具，该工具可帮助工程师将运行在其他平台上的AI算法转换成可以在STM32 MCU上运行的算法。可以运行的人工智能算法包括图像分类、语音识别等等。
图5：基于STM32的人工智能。
图6：STM32峰会展台1。
图7：STM32峰会展台展示2。
