【前景趋势】一文读懂2023年MCU行业未来发展前景

内容概况： 受益于物联网快速发展、工业4.0对自动化设备需求的增长及汽车电子渗透率的提升等因素影响，MCU应用领域不断扩大，全球MCU市场规模呈现持续增长的态势。据资料显示，2022年全球MCU行业市场规模约为238.8亿美元，同比增长8.2%。

关键词：MCU行业发展趋势 MCU行业竞争格局 MCU行业市场规模 MCU产量

一、概述

MCU即为控制单元，又称单片机，是把中央处理器（CPU）的频率与规格做适当缩减，并将内存、计数器、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口，甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上，形成芯片级计算机，从而实现终端控制的功能，具有性能高、功耗低、可编程、灵活度高等优点。按照总线宽度的不同，MCU主要可分为8位、16位、32位。位数越高，运算能力越强，但相应的功耗也更高。

二、行业政策

近年来，中国MCU行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。国家陆续出台了多项政策，鼓励MCU行业发展与创新，如2020年发布的《关于新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展若干政策的通知》指出聚焦高端芯片、集成电路装备和工艺技术、集成电路关键材料、集成电路设计工具、基础软件、工业软件、应用软件的关键核心技术研发。

三、产业链

MCU行业产业链上游主要为原材料及设备供应环节，主要包括硅片、光刻胶、CMP抛光液、光掩模等原材料及光刻机、刻蚀机等设备；中游为MCU生产供应环节；下游主要应用于消费电子、通信电子、汽车电子、工业控制、家电、航空航天、物联网等领域。

MCU的下游应用极为广泛，主要覆盖汽车电子、工业控制、消费电子、计算与存储、网络通信六大下游市场，从全球来看，MCU下游市场中汽车电子占比最高。 据资料显示，2021年全球MCU下游应用领域中，汽车电子占比达39%，且呈现逐年升高的态势，这与新能源汽车革命对汽车电子的需求和性能要求的提高密不可分；其次为工业控制类应用，占比在25%左右，近年来占比相对稳定，工业自动化和机器人技术的发展是其主要驱动力。

四、发展现状

受益于物联网快速发展、工业4.0对自动化设备需求的增长及汽车电子渗透率的提升等因素影响，MCU应用领域不断扩大，全球MCU市场规模呈现持续增长的态势。据资料显示，2022年全球MCU行业市场规模约为238.8亿美元，同比增长8.2%。

近年来，在“国产替代”“芯片短缺”背景下，国内相关企业加快MCU芯片的研发、制造和应用能力，逐步完成了中低端MCU领域的国产化，并持续向高端领域渗透，我国MCU行业市场竞争力逐步提升。同时，伴随物联网的逐步落地、工业自动化水平的提升和汽车智能化、电动化、网联化发展，我国MCU行业规模快速扩张。据资料显示，2022年我国MCU行业市场规模约为390.3亿元，同比增长6.4%；产量约为52.74亿片，同比增长5.7%；需求量约为86.4亿片，同比增长4.9%。

相关报告：智研咨询发布的《中国MCU行业发展模式分析及未来前景规划报告》

五、竞争格局

目前我国MCU八成市场被国外厂商占据，但国内厂商凭借成本优势、服务能力的助力，逐步完成中低端MCU领域的国产化，并积极布局中高端市场。目前，兆易创新、中颖电子、晟矽微电、灵动微电等本土企业，已经掌握32位MCU技术，加上我国物联网和汽车电子的发展位于世界前列，在全球MCU持续缺货的背景下，许多终端制造厂纷纷选择使用国产MCU替代，有望给国内厂商带来机遇。

六、发展趋势

汽车“三化”趋势推动行业发展。汽车电动化、智能化和网联化的“三化”趋势使得汽车产业对电子元器件的需求水涨船高，提高了汽车电子在新能源整车制造中的成本比重，拓宽了车规MCU的成长空间，因而带动了MCU价值量近年来不断提高，未来随着新能源汽车渗透率进一步提高，智能驾驶级别不断升高，智能座舱体验不断升级，会有愈来愈多的场景需要高性能的MCU来支持复杂的计算和实时的操作，有望推动车规级MCU量价齐升，进而带动我国MCU行业的发展。

工业自动化推动行业发展。工业控制是仅次于汽车的全球MCU第二大应用市场，工控MCU广泛应用于PLC控制器、驱动电机、仪器仪表、工业机器人等关键应用场景，在数据采集分析、设备互联互通、控制逻辑运算及执行等环节扮演着举足轻重的作用，是工业自动化不可或缺的控制中枢。随着我国制造业智能化水平的不断升级，数控机床、精密机械、锂电设备、新能源汽车、机器人等科技含量更高的新兴产业逐渐崭露头角，MCU作为工业自动化所必需的“大脑”，也势必朝向更高算力、更高智能和更低功耗的方向发展，从而带动工控MCU的需求和性能不断升级。

智研咨询 发布的《中国MCU行业发展模式分析及未来前景规划报告 》依据国家统计局、政府机构、行业协会发布的权威数据，结合深度调研数据、专家反馈数据、内部运营数据等全域数据的收集与分析，提升客户的商业决策效率。本报告对中国MCU 行业现状与市场做了深入的调查研究，并根据行业的发展轨迹对未来的发展前景与趋势作了审慎的判断，为投资者寻找新的市场投资机会，进入MCU 行业投资布局提供了至关重要的决策参考依据。

智研咨询 是中国产业咨询领域的信息与情报综合提供商。公司以“用信息驱动产业发展，为企业投资决策赋能”为品牌理念。为企业提供专业的产业咨询服务，主要服务包含精品行研报告、专项定制、月度专题、可研报告、商业计划书、产业规划 等。提供周报/月报/季报/年报 等定期报告和定制数据，内容涵盖政策监测、企业动态、行业数据、产品价格变化、投融资概览、市场机遇及风险分析等。

AI下沉，MCU能做什么？

在人工智能和机器学习的推动下，边缘计算的需求正在逐渐增加。相关机构预测，全球被创建、采集和复制的数据将急剧扩张，至2025年达到175ZB（泽字节）。为减轻数据在云端处理的负荷，越来越多的数据也将被置入边缘侧进行运算。作为电子设备的主控制芯片，MCU对于边缘计算设备的数据处理和决策能力提升有着重要作用，将在边缘AI的浪潮中迎来新的发展机遇，同时也面临着更多的挑战。

边缘AI浪潮来袭 拓展MCU市场空间

物联网（IoT）设备、工控、智能家居和智能穿戴等领域的需求，正在带动MCU市场的增长。从长期来看，在保证低功耗、强实时性的前提下，让MCU具备更强的边缘侧计算和智能决策能力成为了下游市场的期许。

在这个过程中，边缘AI成为智能设备发展的重点。边缘AI是在物理世界的设备中部署AI应用程序。之所以称其为“边缘AI”，是因为这种AI计算在靠近数据的位置完成。对比云端运算，边缘AI具备强实时性，数据处理不会因为长途通信而产生延迟，而是能更快响应终端用户的需求，同时也可保证数据的隐私和安全。对比传统边缘计算只能响应预先完成的程序输入这一特性，边缘AI又具备更强的灵活性，从而允许更多样的信号输入（包括文本、语音及多种声光信号等）和针对特定类型任务的智能解决方案。

边缘AI的以上特性，与MCU有着较强的契合度。一方面，MCU具备低功耗、低成本、实时性、开发周期短等特性，适合对成本和功耗敏感的边缘智能设备。另一方面，人工智能算法的融入也能补强MCU，使其兼顾更高性能的数据处理任务。因此，“MCU+边缘AI”正在图像监控、语音识别、健康状况监测等越来越多的领域得到应用。此外，在IoT的基础之上，MCU和边缘AI的结合也将推动AIoT（人工智能物联网）的发展，使各种设备能够更加智能地互联互通。数据机构Mordor Intelligence预测，边缘人工智能硬件市场在2024至2029年间将以19.85%的年复合增长率增长，2029年将达到75.2亿美元。

“未来的MCU将面向专业化、智能化方向发展。”北京奕斯伟计算技术股份有限公司首席市场官刘帅告诉《中国电子报》记者，“其中智能化体现在两方面，一是强化对AI算法和机器学习模型的支持，使得MCU拥有一定智能决策能力；二是性能提升，高端产品将采用多核设计以提升处理能力，满足高性能的需求。”

集成AI加速器 强化MCU性能

边缘AI为MCU带来了诸多市场机遇，而想要满足智能设备在边缘侧进行人工智能的运算需求，强化MCU的AI性能是重中之重。

“面向边缘AI和端侧AI需求，MCU需要做出以下调整以增强AI计算能力。”兆易创新MCU事业部产品市场总监陈思伟表示，“一是集成AI加速器，如神经网络加速器或者专用的向量处理器，以加速AI推断和训练任务；二是优化能效比，在保持性能的同时降低功耗，延长设备续航时间；三是增强安全性，包括数据加密、安全引导和安全存储，以保护用户数据不受攻击；四是支持多模态感知；五是优化系统集成，提供更多的硬件接口和软件支持，使得开发人员能够更轻松地将AI功能集成到边缘设备中。”

在AI加速器方面，数字信号处理器（DSP）和神经网络处理器（NPU）都成为在MCU中集成的重要加速组件，让MCU能够在边缘运行AI算法。具体而言，DSP更适合信号处理任务，包括音频、视频、通信等，而NPU则更聚焦于高效处理大量的矩阵运算和并行计算任务。

为此，各大厂商积极布局。意法半导体于2023年推出STM32N6，采用Arm Cortex-M55内核，集成ISP和NPU以提供机器视觉处理能力和AI算法部署。恩智浦推出MCX N系列MCU，具有双核Arm Cortex-M33，并集成了eIQ Neutron NPU，据了解，该NPU可将机器学习推理性能提升约40倍。

作为大多数MCU内核的供应方，Arm也在边缘侧NPU上发力。4月，Arm推出Ethos-U85 NPU，作为一款AI微加速器，其支持Transformer架构和CNN（卷积神经网络），配合Armv9 Cortex-A CPU可提供4TOPS的端侧算力，助力AI推理。

“许多不同的处理器都可以实现人工智能。AI可以在Arm核中运行，也可以在NPU、DSP当中，不同处理器将会运行不同算法，那么功耗也会不同。”恩智浦执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor表示，“是否在Arm核或者DSP中实现AI功能，这取决于工程团队的技术专长。我们使用NPU来做，是因为（从我们的技术出发）速度更快，而且能耗更小。当然，如果客户对特定机器学习算法有要求，也可以继续使用DSP。”

实现性能功耗成本平衡 构建平台化方案

尽管可以通过集成NPU等AI加速器使MCU支持AI算法，但是高性能往往会带来更高的功耗。因此在提升性能的同时，也要保证MCU在功耗和成本等诸多要素之间达到平衡。这不仅考验MCU厂商的芯片设计能力，也对公司整体成本和功耗优化提出了更高要求。

使用自研NPU成为厂商平衡成本与效能的选择之一。据悉，意法半导体所发布的STM32N6采用了自研的Neural-Art加速器，恩智浦MCX N系列所集成的eIQ Neutron NPU同样为自研。这既有利于降低授权成本，也能保证在自身技术路径下对NPU迭代节奏的合理把控。

eIQ Neutron神经处理单元框图（图片来源：恩智浦）

同时，内核架构的选项也在增加。当前在MCU市场中，除少部分8位MCU使用CISC架构，Arm架构的Cortex-M系列核由于功耗表现较好占据主流，而随着RISC-V架构逐渐发展，这一新兴架构也逐渐获得厂商的青睐。据悉，ADI推出的MAX78000/2在集成专用神经网络加速器的基础上，提供了Arm核与RISC-V核两种方案，可在本地以低功耗执行AI处理，最大程度地降低CNN运算的能耗和延迟。

刘帅向记者表示，采用RISC-V架构能够为MCU厂商带来更多优势，一方面，RISC-V内核灵活可裁剪，可根据具体应用需求进行定制；另一方面，由于RISC-V架构更加简洁，功耗也更低。此外，相比ARM架构，作为开源架构的RISC-V也能降低授权费用和开发成本。

而站在客户的视角，除了需要MCU产品在高性能、低功耗、低成本等多方面达成平衡，也希望MCU厂商能够提供平台化的整套解决方案。

“过去客户的选择是自下而上的——先选择芯片，再思考需要何种软件、应用等。现在则是从应用层开始，自上而下到芯片，以获取技术支撑。”Rafael Sotomayor指出，“这些技术非常复杂，不仅涉及人工智能，还涉及信息安全、功能安全、视觉、音频等。因此，帮助客户简化技术的复杂性，成为厂商为客户提供产品和服务的核心价值。”今年4月，恩智浦宣布与英伟达合作，将英伟达TAO工作组件集成在恩智浦eIQ机器学习开发环境中，以便开发者加速开发，并部署经过训练的AI模型。

ADI基于MAX78000/2，提供了开发工具MAX78000EVKIT#，以帮助开发者实现平稳的评估和开发体验。意法半导体同样推出云端开发者平台STM32Cube.AI，支持使用者在云端对已有资源进行配置，进一步降低边缘人工智能技术开发的复杂度。

综合来看，面对边缘AI浪潮所带来的挑战，MCU厂商正在积极探索，并展示出多样化的发展路径。尽管架构及AI加速器等方案的“最优解”目前还未有定数，但是对于MCU而言，在保证低功耗和低成本等基本特性的前提下，不断提升计算能力和安全性能来适应越发复杂的边缘计算环境，已是大势所趋。

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