MCU将如何在未来十年推进边缘人工智能的发展

微控制器 (MCU) 正在日益推进端点智能化变革。那么，对 MCU 未来十年有何期待？日前瑞萨电子战略市场业务拓展总监Carmelo Sansone做了七个关键预测。

对于每台计算机和智能手机，微处理器一直是嵌入式系统中最核心部分，并且无论是在低功耗还是智能化上的需求都最为迫切，但目前微控制器也加入到边缘智能这一浪潮中，并且相比SoC的功耗、成本、面积等优势更为明显

微控制器最近在工业设备的预测性维护和消费产品的语音处理等方面表现出色。在边缘使用微控制器可以快速产生结果，并且无需系统将数据发送到耗电的数据中心进行处理。此类系统也不需要专门的应用处理器，例如用于导航的自动驾驶汽车或用于监视的无人机。这是因为今天的微控制器已经足够复杂，可以在很小的功率预算下运行 ML 模型。

微控制器目前的优势只是向成本更低、功耗更低的 MCU 发展的新趋势的开始，MCU可将人工智能和机器学习内置于传感器中——例如可以区分出玻璃破碎声和婴儿啼哭声的智能加速度计。

边缘的微控制器减少了能源使用并消除了将数据发送到数据中心的延迟。事实上，当今复杂的微控制器有时甚至可以取代更昂贵的专用应用处理器。

与传统的机器学习模型不同，ML 模型是针对特定情况在一组特定数据上进行训练的。捕获这些数据后，在边缘设备中支持机器学习的控制器内运行的模型可以实时识别输入、分析输入并决定结果。

未来十年MCU的七大趋势

以下是我们在未来十年可能会看到的更加复杂的 MCU 应用的七项预测。所描述的应用程序和模型只是一个开始，但它们指出了 MCU的潜力：

交通：摄像头中的嵌入式 MCU 可以收集视觉数据以分析交通模式以优化公共交通路线，还可以捕获数据点以支持自动驾驶车辆导航。可以部署大量智能 MCU 来实时监控城市的基础设施和交通状况。此类数据可用于预测事故发生的可能性，并在事故发生之前向相关方发出警报。它们还可根据历史数据确定最佳交通模式，然后将特定车辆以最有效的路线送到目的地，同时避免拥堵和危险。

物流：集装箱中的 MCU 可以学习根据有关该港口典型运输时间的历史数据预测下一批货物何时到达其最终目的地；如果它在数据流中检测到异常，它会发出警报以通知货运公司、分销商、批发商和零售商。

医疗保健：MCU 可用于人体以警告潜在的健康问题，或者可以用来管理药品。

楼宇自动化：由于嵌入式 MCU，建筑物中的智能电路可以监控结构完整性，帮助人类检查员进行例行检查，或在地震等灾难发生后帮助应急人员。监控可以使用嵌入式微控制器来完成，这些微控制器收集 GPS 位置、加速度计数据、温度和湿度、金属的弯曲度、紫外线强度以检测混凝土墙的裂缝或压力传感器检测建筑物周围管道的泄漏等数据。

更智能的家庭：微控制器在家用电器和家庭自动化应用中已经很常见，可能不再需要从中央控制或数据中心发送和接收命令。相反，他们可以在从连接设备中的传感器收集数据后自行生成命令。

基础设施：微控制器将用于监控电力线和其他公用事业基础设施，以在异常情况导致灾难性损坏之前对其进行检测。例如，在最近的飓风艾达等重大风暴之后进行自动检查，或者电力变压器产生火花后发出警报避免引燃野火。

工业：微控制器可用于优化工厂运营流程。例如，MCU 可以实时监控工业设备的性能并调整设备的参数，以提高产品质量并减少浪费。

在接下来的几年里，工程师将设计能够适应这种新功能的系统和结构。实现这些趋势的 MCU 硬件改进令人兴奋，但离不开数据流的安全。强大的功能安全和信息安全技术对于保护从核心到端点的关键任务部署至关重要。

当然，物联网 (IoT) 等技术已经在边缘处理中采用了微控制器，从而改变了创新格局。半导体公司面临的持续挑战是使 MCU 芯片能够处理更复杂的 ML 算法，同时继续缩小硬件尺寸和功耗。这是当前的趋势，而我们只是开始。

通过灵活、小巧、廉价和集成，MCU 将在未来几年继续推进端点智能的浪潮。

本文编译自https://www.embedded.com/how-mcus-will-advance-endpoint-intelligence-over-the-next-decade/