AIoT裝置需求攀升，MCU就是實現智慧物聯的重要角色。面對終端裝置的智慧化需求，MCU供應商在低功耗設計以外，積極提供客戶可實踐智慧應用的平台與工具。
在人工智慧(AI)的應用熱潮下，物聯網裝置的智慧化需求攀升，而能夠實現智慧物聯網(AIoT)的重要角色就是MCU。面對終端裝置的智慧化需求，MCU供應商無不在低功耗設計以外，提供可實踐智慧應用的平台與工具。例如提供可執行AI模型的MCU，協助開發者結合TinyML的技術，在邊緣裝置效能與功耗有限的前提下，實現影像辨識或語音控制等智慧功能。
資料驅動次世代AI應用
可預期下一個世代的資料量會爆發性成長，發展成由資料驅動的應用趨勢。意法半導體技術行銷經理王柏雄(圖1)說明，MCU在包含工業等多元領域皆有廣泛應用，面對資料量大幅成長，MCU的效能需要隨之提升，提供更快速的傳輸介面。在終端應用方面，產品開發者新的挑戰在於，物聯網裝置除了既有的聯網功能，也需要結合人工智慧，以實現AIoT裝置。
因此MCU供應商需要回應聯網裝置智慧化的需求，提供功耗、效能與成本相應的產品，開發有助於客戶導入AI的工具。例如在智慧製造領域中，AI開發工具NanoEdge AI Studio有助於客戶導入AI。工廠可以透過採用開發工具中內建的機器學習功能，實現馬達的預測性維護，強化工廠的營運效率。
邊緣裝置彈性處理資料
在MCU的應用中，攜帶型裝置跟大型裝置在功耗、算力、尺寸、成本與應用場景皆有明顯的差異。安馳科技應用工程部協理吳明宗(圖2)指出，例如在道路上行駛的自駕車，其應用狀況無法輕易在實驗室中模擬，需要採用專用的模擬軟體。自駕車的開發人員會在模擬軟體中建立場景，用以模擬車輛與道路的變化。攜帶型裝置則不需要與自駕車相同的運算效能，而更重視低功耗設計。
另一方面，裝置的連網功能包含邊緣與雲端，許多邊緣運算裝置，也能連接到雲端。當裝置既能在邊緣端運作，又能即時支援雲端更新，就能建立彈性的結構。在低功耗裝置的設計中，開發人員會在感測器端執行部分的資料處理。這些處理包含了資料的歸類或者預處理，再透過事件觸發(Event Trigger)的機制，靈活取用應用當下需要的資訊。
低功耗MCU實現多元應用
現階段包含汽車、智慧音響等裝置，都加入語音與手勢控制功能，帶動MCU的市場需求。雅特力科技產品與行銷處長杜立博(圖3)認為，MCU的應用重點不在於像CPU或GPU的超高效能，而是在終端產品的應用中，提供足夠支援產品的算力、記憶體與低功耗設計，並且能夠彈性滿足客戶的多元需求。MCU有助於開發人員縮短開發時間，並成功設計出方便攜帶的行動裝置。例如在物聯網裝置中，可能不適用CPU，因為CPU容易發生溫度過高的問題。MCU則能簡化裝置的散熱設計難度，同時實現裝置的無線通訊等功能。
面對終端應用在功耗方面的需求，以雅特力的入門級MCU AT32L021為例，該產品在低耗電模式(Low-mode)下的功耗表現，在市場中具有競爭力，同時具備快速進入、喚醒低功耗模式與低待機功耗的功能。該產品可以應用在車用的後裝(Aftermarket)市場，有助於汽車在低功耗的前提下，進行更多元的功能控制。
