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近日，恩智浦宣布推出全新i.MX RT700跨界MCU系列，支持智能AI的邊緣端設備，例如可穿戴設備、消費醫(yī)療設備、智能家居設備和HMI平臺。據(jù)官方介紹，新款MCU旨在顯著節(jié)省功耗，可在邊緣端提供高達172倍的AI加速。

MCU集成NPU支持AI功能

恩智浦推出的這款i.MX RT700內(nèi)部集成了恩智浦自研的eIQ Neutron NPU，這是一種可擴展的硬件加速器架構，專為AI和ML應用而設計。NPU的引入大幅提升了設備的AI工作負載性能和能效，使得本地部署AI模型成為可能。

MCU集成NPU是當前技術發(fā)展的一個重要趨勢。隨著AI技術的普及和邊緣計算需求的增加，傳統(tǒng)的MCU已經(jīng)難以滿足高效處理復雜AI任務的需求。因此，將NPU集成到MCU中，成為提升設備智能化水平和響應速度的關鍵技術之一。

NPU專為神經(jīng)網(wǎng)絡運算設計，能夠大幅提升MCU在處理AI算法時的運算速度和效率。這使得MCU能夠執(zhí)行更復雜的AI任務，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。

相比傳統(tǒng)的CPU或GPU，NPU在處理神經(jīng)網(wǎng)絡運算時具有更低的功耗。這對于需要長時間運行的設備，如可穿戴設備、智能家居設備等，尤為重要。

在智能家居領域，集成NPU的MCU能夠實時處理傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能家居設備的智能聯(lián)動和場景控制。例如，通過圖像識別技術，智能門鎖可以識別主人的面部特征，實現(xiàn)無鑰匙進入；智能照明系統(tǒng)可以根據(jù)室內(nèi)光線和人員活動情況自動調(diào)節(jié)亮度和色溫。

在工業(yè)自動化領域，集成NPU的MCU可以執(zhí)行更復雜的機器視覺和機器學習任務，如產(chǎn)品質(zhì)量檢測、生產(chǎn)流程監(jiān)控等。這有助于提高生產(chǎn)效率、降低人工成本并提升產(chǎn)品質(zhì)量。

在醫(yī)療設備領域，集成NPU的MCU可以實時處理醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療決策。例如，在智能診斷系統(tǒng)中，NPU可以快速分析患者的影像資料，提供初步的診斷建議。

在汽車電子領域，集成NPU的MCU可以實現(xiàn)高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛功能。例如，通過圖像識別和傳感器融合技術，汽車可以實時感知周圍環(huán)境并做出相應的駕駛決策。

目前，多家MCU廠商已經(jīng)推出了集成NPU的產(chǎn)品，除了恩智浦之外，意法半導體、英飛凌等都推出有集成NPU的MCU，如意法半導體的STM32N6系列，是其首款配備NPU的MCU，這使得該系列MCU能夠在邊緣端執(zhí)行復雜的AI算法，極大地提高了處理能力和效率。

據(jù)意法半導體微控制器、數(shù)字IC和射頻產(chǎn)品部總裁Remi El-Ouazzane表示，STM32N6提供了與配備AI加速器的四核處理器相同的AI性能，但成本僅為十分之一，功耗僅為十二分之一。這主要得益于其高效的架構設計和優(yōu)化的功耗管理。

STM32N6系列由于其強大的AI處理能力和低功耗特性，非常適用于對功耗和性能有嚴格要求的邊緣計算場景，如：在智能城市和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，STM32N6可以作為智能傳感器的核心處理單元，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集、處理和傳輸。

利用其內(nèi)置的NPU，STM32N6可以執(zhí)行圖像識別、物體檢測等機器視覺任務，為智能安防、自動駕駛等領域提供技術支持。在嵌入式系統(tǒng)中，STM32N6能夠顯著提升設備的智能化水平，使設備具備更強大的數(shù)據(jù)處理和決策能力。

再如英飛凌，該公司今年4月發(fā)布了全新的新型PSOC Edge E81、E83和E84微控制器，搭載高性能的Arm Cortex-M55內(nèi)核，支持Arm Helium DSP并搭配Arm Ethos-U55的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器，以及Cortex-M33內(nèi)核搭配著英飛凌超低功耗NNLite。NNLite是一種用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡的專有硬件加速器。

這些完全集成的系統(tǒng)級芯片針對在網(wǎng)絡邊緣互聯(lián)系統(tǒng)上運行的機器學習應用進行了優(yōu)化，使設計人員能夠為物聯(lián)網(wǎng)和消費級應用帶來先進的AI功能。

PSOC Edge MCU的目標應用包括家電和工業(yè)設備中的人機界面（HMI）、智能家居和安全系統(tǒng)、機器人和可穿戴設備等。這些設備需要高性能、低功耗和強大的安全性來支持復雜的機器學習應用和用戶交互體驗。

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