MCU的AI化，正在深刻改变IoT的未来...

MCU加上AI能力，在边缘AI发展热火朝天的现在，似乎已经成为MCU企业竞争的焦点之一。前不久我们特别撰文探讨了Arm Helium技术——一种用于在控制器核心微架构层面加速DSP, AI/ML性能的技术。此前我们也在进博会上看到单纯凭借MCU，搭配普通摄像头就能进行人物检测的解决方案。

而在最近英飞凌的物联网与边缘人工智能媒体沟通会上，英飞凌展示借助其MCU新品，进行水果种类的识别——以前这是2.4GHz的x86 CPU才能干的活儿——即英飞凌今年4月才发布的PSOC Edge MCU，基于Cortex-M55微控制器内核，搭配Ethos-U55神经网络加速器，就能完成这一AI负载。

运行在PSOC Edge上的视觉模型，能够分类不同物体；PSOC Edge（M55+U55 @400MHz）推理时间41.68ms

这类TinyML应用场景所需的不单是AI算力，还要求实时响应和低功耗，AI MCU就成为个中关键。除了PSOC Edge以外，英飞凌科技股份公司物联网、计算及无线事业部执行副总裁Sam Geha还给我们介绍了PSOC Control、PSOC Connect产品线。借着这个机会，我们亦可从中窥见嵌入式应用及MCU的发展趋势。

确立新的PSOC MCU产品线

对英飞凌PSoC产品线熟悉的读者应该知道，早在2002年英飞凌就启用了PSoC微控制器品牌——原本这里的P意为“programmable”可编程。PSoC本身有不同的产品线，在可编程模拟和数字模块的集成及灵活性上是比较知名的。

Sam在媒体会上提到，2016年英飞凌收购博通的无线业务，英飞凌也就具备了在Wi-Fi和蓝牙方面更出色的能力；2020年收购Cypress，英飞凌将XMC与PSoC产品线做了融合；到如今，英飞凌“将所有未来微控制器产品统一到PSOC品牌下”，巩固英飞凌在IoT领域内的市场地位。

所以也就有了这次新发布的3个PSOC微控制器产品系列PSOC Edge——具备出色HMI人机交互、且特别加入了机器学习能力的MCU；PSOC Control——主要用于电机控制和功率转换的MCU；以及PSOC Connect，将MCU与无线技术做了结合的系列产品。

强化MCU品牌可被理解为后续大力发展IoT的关键一步。Sam提供了有关IoT未来发展的市场趋势数据。比如说预计到2027年，全球范围内的IoT设备会达到430亿，而2022年这个数字是300亿；2025年，IoT设备产生的数据总量会达到79.4ZB；仅是2022一年，全球范围内的IoT恶意攻击就达到了1.12亿次。

这些数字都是能够体现IoT物联网的发展现状与巨大潜力的。推动IoT发展的，除了社会老龄化、城市巨型化、资源变得匮乏等客观因素以外，近5年在持续推进的全社会数字化，以及现如今生成式AI促成数字化新高潮的大趋势，都让IoT的市场机遇可能比预期得更大。

在英飞凌看来，英飞凌身处IoT的核心位置，驱动涵盖智慧城市、医疗健康、汽车、智能家居、工业IoT、可穿戴设备等各种应用的数字化。“英飞凌所做的是提供解决方案，通往数字世界；包括感知、制动、连接、计算，以及安全多方面。”Sam说，“我们提供完整的解决方案，让这些产品实现数字化。”

以英飞凌为代表的芯片企业，现如今普遍构建了全信号链覆盖的系统解决方案，覆盖传感、模拟、数字、电源不同环节，并且提供软件和算法，MCU是其中的一个组成部分。英飞凌将PSOC品牌聚合描述为“Taking our legacy to the next level”，可见对新产品是寄予了厚望的。

PSOC Edge，着眼于边缘AI

ABI Research对于边缘AI、机器学习设备出货量的预期是，2023-2028年CAGR增速32%——这是个远高于IoT平均增速的数字。所以英飞凌对PSOC Edge系列的期望很高。

如前所述PSOC Edge是强化了机器学习能力的MCU产品及解决方案。文首已经提过，AI技术应用于IoT，需求低延迟与实时响应、高能效与低功耗，以及需要关注安全与数据隐私。这些也是PSOC Edge的关注点。

4月英飞凌发布的PSOC Edge产品主要有E81, E83, E84这三款，皆为Cortex-M55内核。其中PSOC Edge E81的机器学习加速基于Helium和英飞凌NNLite加速器，更着眼于低功耗ML应用；而PSOC Edge E83/E84则配了Arm Ethos-U55 NPU——机器学习能力提升480倍。有关外设集、片上存储、安全与连接外设等此处不做赘述。

这个demo展示的是PSOC Edge E84，借助毫米波雷达（XENSIV）检测手势来操控屏幕上的火箭安全着陆；除了手势的点云数据识别是基于机器学习，此处另外体现的是E84的低功耗2D图形加速能力

值得一提的是，低功耗模式下的always-on电源域涵盖LPPASS（低功耗可编程模拟子系统）、与传感器通信的SCB（串行通讯总线）可始终在线，在系统进入深睡模式时仍可保持工作，实现了所谓always-on的传感和响应，也就让PSOC Edge能够用在可穿戴这类电池驱动的设备上。低功耗与安全（PSOC Edge达成了PSA Level 4）在Sam看来也是在同类产品竞争中的绝对优势项。

E8x系列目标应用涵盖家电与工业设备中的HMI、智能家居、安全系统、机器人与可穿戴设备。特性上强调支持语音/音频感应的激活与控制；E83/E84则具备ML唤醒、视觉位置检测与人脸/物体识别特性。

“光有MCU是不行的，还需要软件，需要生态。”Sam说。AI软件方面，去年英飞凌收购了Imagimob，获得了AI软件方面的能力；并与英飞凌自家的Modus Toolbox工具结合，提供AI软件解决方案。Sam在采访中提到，如此一来英飞凌也就能够提供端到端的机器学习开发能力，从数据到模型部署。

甚至新手也可以借助Starter项目，及Imagimob的所谓Ready Models进行AI应用的开发，包括基于私有数据训练自己的模型，以及将模型部署到MCU上。Sam认为，软件、解决方案是英飞凌MCU的差异化竞争优势，“我们必须提供解决方案，比如低功耗语音唤醒、对象检测、面部识别、声纹识别等。”

另外Sam也提到了搭配英飞凌的传感器，与连接、安全解决方案产品，真正做到“完整解决方案”。PSOC Edge目前已经面向早期试用客户提供样品。“我们预计完成可靠性验证以后，很快就会投向市场。”

PSOC Control与PSOC Connect

另外两个PSOC新系列就是主要用于电机控制和功率转换的PSOC Control，以及融入无线连接特性的PSOC Connect了。对于PSOC Control而言，工业应用必然是其主场。电机控制未来5年的CAGR增长率约为7%，功率转换也有9%；这两个应用方向的MCU市场规模分别会达到23亿欧元和13亿欧元。

对电机控制而言，要求的是更高的系统效率——尤其实现系统成本的降低；功率转换毫无疑问追求的也是高效率和出色的性能——尤其表现在对宽禁带器件的驱动；工业通信方面，通信标准和用户界面都在向前走。

该系列产品特点包括资源的可伸缩（scalability）、快速执行的ADC、高性能库、超低功耗，以及丰富的存储和接口资源。另一方面也在于MCU之外，还提供驱动IC、功率开关，以及配套的软件和算法的完整解决方案——生态有嵌入式软件、GUI的配置和可视化、参考设计、服务和各种开发工具。

PSOC Connect基本可以理解为MCU+连接，主要是Wi-Fi和蓝牙连接能力。从英飞凌提供的资料来看，是在单芯片上提供Wi-Fi 6/7, 蓝牙BLE 5/6，以及下一代无线连接解决方案，应用场景包括智能家居、安全系统、可穿戴设备、无线BMS等——这里的无线BMS的确就是现在话题度十足的电动汽车趋势点之一，Sam透露说“我们针对这一用途正在做一款特别的芯片”，“这会是未来的趋势”。

Sam说英飞凌在无线连接方面的投入很大，一年R&D的投入就有2亿。英飞凌在全球范围内出货的Wi-Fi IoT设备超过了10亿，本身也参与不少无线标准机构的行业标准制定。不过对于PSOC Connect的产品，Sam并未提及太多，“我们会在未来的发布中做详细阐述。”

从英飞凌在媒体沟通会的表述来看，未来应该会有不少PSOC新品发布。比如基于不同的应用，PSOC Edge还会有一系列家族产品问世，比如成本更敏感的应用；还会有更高性能，比如面向视频应用，“包括对MIPI的支持”，“ADC精度提高”，“降低外设使用条件”等；

Sam认为边缘AI是未来将长期行进的历程（this is a journey），“未来大部分产品都需要具备机器学习能力。”“这是走向未来的方式。”“这只是个开端。”“我的看法是，这是每个人都需要的。”

Sam谈到，英飞凌未来尤其会在“音频、视觉与感知方面，做低功耗IP与加速的创新”，“借助PSOC Edge带来差异化”，“增加机器学习的能力，甚至我们会看到PSOC Control和PSOC Connect最终也将具备机器学习能力。”这是边缘AI带给MCU的发展趋势。

MCU的AI化，正在深刻改变IoT的未来...英飞凌的PSOC重新启航是这一发展历程的开端。