MCU，變幻莫測

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人工智能的興起正在改變對微控制器（MCU）的需求。人工智能生成的代碼以及對人工智能推理日益增長的需求，再加上網絡安全標準（例如網絡彈性法案 (CRA)）對系統安全性的要求，正在改變微控制器在系統設計中的應用方式。向更先進的 22 納米工藝技術的過渡，使得諸如 MRAM 等新型存儲器技術能夠以更低的成本實現更高的性能，從而推動了新型 MCU 架構進入市場。所有這些都將在本周于德國紐倫堡舉行的嵌入式世界展覽會上展出。

內存安全

SCI Semiconductor 展示了其 ICENI 安全 32 位微控制器的首款芯片，這是首款采用 CHERI（功能硬件增強型 RISC 指令）安全存儲器架構的商用設備。

ICENI設備將 RISC-V RV32E 指令集與 CHERI 硬件架構相結合，因此只需簡單重新編譯，即可利用硬件中嵌入的安全功能，使遺留代碼和 AI 生成的代碼更加安全。

SCI Semiconductor 首席執行官 Haydn Povey 告訴eeNews Europe：“漏洞利用和對問題根源的理解之間似乎存在巨大差距。”

他旨在利用人工智能編碼的蓬勃發展，確保人工智能生成的代碼在微控制器上安全運行。

“由于我們有意采用代碼重用、CodeForge 等工具以及人工智能生成的代碼，CHERI 的開發成本將會更低。運行起來很安全，你不需要使用 Linux 來實現線程隔離，因為它在硬件層面就已經實現了，而且能耗也會降低，”他說道。

這種內存安全是通過與微軟和劍橋大學合作開發的 CHERI 硬件強制執行能力模型實現的。該模型用不可偽造的、有界的能力取代了傳統的指針，這些能力包含指定精確內存區域及其權限的元數據。通過確保軟件組件只能訪問顯式分配給它們的內存，ICENI 從根本上實現了強大的空間內存安全，從而在攻擊發生之前就阻止了整類攻擊的發生。

“首先，利用內存安全來消除漏洞的工作量很小，只需要重新編譯代碼以使用指令集架構 (ISA) 擴展，”他說道。“但這種重新編譯已經盡可能地輕量級，無論是使用 C、C++ 還是 Rust，所以你都不需要對代碼做任何修改。在嵌入式開發中，每個人在進行小改動時都會重新編譯，因此這種方法很容易被接受。這可以消除 70% 的關鍵漏洞。下一步是通過對調用堆棧進行插樁來實現代碼隔離，從而提升系統的彈性。這只會對代碼造成不到 2% 的影響。”

這種代碼模塊化設計限制了任何突破性攻擊的“影響范圍”。這種方法能夠有效控制故障或漏洞，避免傳統微控制器保護模型帶來的復雜性和性能損失，也無需使用更大、更耗電且帶有內存管理單元的微處理器。

ICENI 微控制器采用 GlobalFoundries 位于德累斯頓的工廠生產的低功耗 22FDX 絕緣體上硅 (SOI) 工藝制造。“這意味著我們擁有歐洲自主權，這對我們最初的幾家公司來說至關重要，而且也使我們能夠在美國生產。這很有意義，”Povey 說道。

Silicon Labs

與此同時，Silicon Labs 正在為被德州儀器收購做準備，計劃推出其 Series 3 系列 MCU 。

Silicon Labs 的首席技術官 Daniel Cooley 告訴eeNews Europe：“Series 3 22nm 平臺最大的不同之處在于數字內容，客戶軟件與無線堆棧并行運行。”

“這意味著更高價值的應用需要實時操作系統和片外閃存來實現就地執行 (XIP)，因為客戶一直受到緩存未命中問題的困擾。”

“我們與客戶探討智能緩存時發現，這對 XIP 來說并非難事，而且移出芯片也不會造成太大的性能損失。這意味著他們可以擁有更具可擴展性的軟件。”

“我們有軟件配置文件可以運行并優化嵌入式應用程序的緩存，還有一個經過身份驗證的 XIP 接口，這對于互聯網連接來說至關重要。”

“在人工智能領域，推理是一門大生意。任何傳感器數據都需要機器學習，而我們將使用多種加速器，并且已經將專有技術和基于標準的技術區分開來，”他說道。“我看到ARM正在推進一個很有吸引力的路線圖，其中包含U55和U85人工智能加速器。至于我們如何將這些技術打包，我們尚未公布。”

“我們看到的一點是，2018 年至 2022 年的微控制器采用的是專有加速器，但從 2024 年開始，加速器逐漸轉向授權許可的加速器。”

安全性對MCU來說也至關重要。“接下來是《社區再投資法案》（CRA），那才是真正的挑戰。影響將會非常巨大，”庫利說道。

同樣，SCI 為 ICENI 微控制器設定的目標是關鍵基礎設施，包括電網數字化。

“我們首先看到的重點領域是航空航天和國防，但在更主流的領域，我們也看到一些企業在關鍵基礎設施領域發揮作用，他們才是真正的領軍者，因為這類企業的產品上市時間更短，”波維說道。“以智能電網為例，財政部已經簽署了180億英鎊的撥款協議，但批評的聲音是進展太慢。然而，我們構建的智能電網需要具備50年的韌性和靈活性，因此，互聯互通的趨勢非常明顯。”

軟件生態系統是推廣應用的關鍵，SCI 與 AWS FreeRTOS 堆棧合作，將所有關鍵方面分離到不同的模塊中，以便在發現漏洞時縮小攻擊范圍。“在我們完成這項工作后，我們自動緩解了五個新出現的 CVE 漏洞，”Povey 說。

他指出，CHERI 聯盟及其合作伙伴正在為微控制器開發軟件，例如實時操作系統 (RTOS) 和今年生效的 CRA。

如何保持獨立

挪威的Nordic Semiconductor公司與Silicon Labs面臨著同樣的挑戰，即如何保持作為微控制器供應商的獨立性。與此同時，該公司收購了遠程故障檢測軟件開發商Memfault，以擴展其軟件生態系統。

Nordic 現已推出兩款尺寸更小的藍牙無線微控制器 (MCU)，旨在為可穿戴設備等更具成本效益、大批量應用提供解決方案。nRF54LS05A 和 nRF54LS05B 為開發人員提供了 nRF54L 系列的關鍵特性——強大的低功耗藍牙 (BLE) 連接、低功耗和易于使用的軟件——同時針對開發簡單、經濟高效的低功耗藍牙終端產品進行了優化。Nordic 的低功耗藍牙協議棧可作為入門級簡單應用（例如傳感器、標簽、信標、遙控器和 PC 外設）簡化開發的參考標準。

“我們希望通過 nRF54LS05A 和 nRF54LS05B 為開發者提供一個輕松、可靠的起點，” Nordic Semiconductor 短距離無線業務副總裁 ?yvind Str?m 表示。“這兩款 SoC 不僅具備我們標準藍牙低功耗 SoC 的基本功能，還結合了我們易于使用的軟件生態系統，將有助于為那些構建精簡、成本敏感型應用的用戶創造公平的競爭環境。”

這些微控制器 (MCU) 采用 128 MHz ARM Cortex M33 處理器和低漏電 RAM，可在緊湊、超低功耗的無線設計中實現高效、快速的處理。它們集成了 Nordic 的第四代多協議藍牙低功耗 (BLE) 無線電模塊、基礎安全功能，并與該系列中的部分 SoC 引腳兼容，便于擴展。

雖然兩款 SoC 都提供了相同級別的非易失性存儲器 (NVM)，均為 0.5 MB，但 nRF54LS05A 的 RAM 容量略微增加到 64 KB，而 nRF54LS05B 的 RAM 容量則增加到 96 KB。

該系列產品支持多種無線協議，包括藍牙低功耗 (Bluetooth LE)、Matter、Thread、Zigbee 和 2.4 GHz 頻段，目前已準備好進行評估和開發。預計將于 2026 年第三季度開始量產。

人工智能加速器

與此同時，德州儀器推出了搭載 TinyEngine 神經處理單元 (NPU) 硬件加速器的微控制器 (MCU)。MSPM0G5187 和 AM13Ex MCU 集成了 TinyEngine NPU，可在邊緣處理時降低延遲并提高能效。

德州儀器 (TI) 表示，MSPM0G5187 基于 ARM Cortex-M0+ MSPM0 MCU，對于嵌入式設計人員而言，其千片售價低于 1 美元，代表著一次根本性的變革。片上 TinyEngine 可將每次 AI 推理的延遲降低高達 90 倍，并將每次 AI 推理的能耗降低 120 倍以上。

MCU 由新版 CCStudio 集成開發環境 (IDE) 提供支持，該 IDE 使用生成式 AI 功能，使工程師能夠使用簡單的語言，通過與 TI 數據相結合的行業標準代理和模型來加速代碼開發、系統配置和調試。

德州儀器 (TI) 嵌入式處理和數字光處理產品高級副總裁 Amichai Ron 表示：“TI 在近 50 年前發明了數字信號處理器 (NPU)，為當今的邊緣 AI 處理奠定了基礎。現在，TI 正引領下一階段的創新，將 TinyEngine NPU 集成到我們整個微控制器產品組合中，包括通用型和高性能實時 MCU。通過在我們的軟件、工具、設備和生態系統中實現 AI，我們正在讓每個客戶和每個應用都能輕松便捷地使用邊緣 AI。”

“雖然全球大部分注意力都集中在大型SoC中的AI加速和NPU上，但事實證明，一些更有趣、更具深遠意義的AI應用可以在微控制器等小型芯片中實現，”TECHnalysis Research總裁兼首席分析師Bob O'Donnell表示。“基于邊緣的AI加速應用可以使消費電子設備更加智能，工業設備更加高效。此外，如果能將這些芯片與利用AI來構建AI功能的軟件開發工具相結合，就能將AI加速的強大功能帶給更廣泛的工程師和設備設計人員。”

可穿戴人工智能

低功耗人工智能微控制器初創公司Ambient Scientific與印度虛擬現實公司Dimension NXG合作，拓展其在可穿戴傳感器領域的業務。Dimension利用Ambient的GPX-10人工智能微控制器，開發了一款名為MAI的女性安全可穿戴設備，該設備具備始終開啟的人工智能功能，電池續航時間長達兩周。

MAI可穿戴設備采用Ambient Semiconductor公司的GPX10 AI微控制器。

GPX-10 MCU 采用內存處理技術，10 個 MAC 模塊同時包含數字和模擬組件，以實現低功耗，并配備 ARM M4 內核。

MAI是一款專為女性打造的健康伴侶，內置安全防護層。它能夠追蹤心率、血氧飽和度等日常生命體征，并可根據傳感器配置提供血壓分析，將日常信號轉化為可執行的健康信息。

“這款手環旨在通過生物信號追蹤和內置人工智能功能（包括跌倒檢測）來保障女性的健康和安全。在東南亞市場，安全是一個普遍存在的問題，能夠實時檢測襲擊并觸發警報至關重要。” Ambient 首席執行官 GP Singh 告訴eeNews Europe。“它還內置算法，可以檢測女性的健康狀況，確保醫療數據保存在設備上，電池續航時間長達兩周。GPX10 作為主控制器，搭載 ARM M4 處理器，包含 10 個我們自主研發的內核，用于控制通信芯片。”

MAI可穿戴設備將于下周進入實地測試階段，屆時將向印度各地的預購客戶和測試參與者分發數千臺設備。Dimension NXG計劃在年底前將產品規模擴大到1萬臺以上，前提是該產品能夠獲得更多醫療級認證。

低成本微控制器

意法半導體（STMicroelectronics）正通過大幅降低單價至0.64美元，將其微控制器（MCU）推向更多領域。最新一代入門級ARM M33微控制器STM32C5的目標應用包括智能恒溫器、電子門鎖、工業智能傳感器、機器人執行器、可穿戴電子設備和計算機外設等。

采用 40nm 工藝的全新設計，在 144MHz 頻率下實現了更高的性能，從而提升了傳感性能和控制流暢度，并集成了更多安全功能。這些功能包括抵御側信道攻擊和片上加密。

該系列產品已針對驅動程序進行了優化，以減少內存大小，其變體提供高達 1024 KB 的閃存和 256 KB 的 SRAM，以及以太網、OctoSPI 和 FDCAN 接口。

這些器件的尺寸從 UFQFPN20 封裝的 3mm x 3mm 到 LQFP144 封裝的 20mm x 20mm 不等：

“STM32C5 提升了具有競爭力的價格型微控制器的精度、速度和可靠性，從而充分發揮了這些機遇的潛力。它建立在 STM32 二十年的技術傳承之上，也是我們致力于提供最廣泛、最具可擴展性和安全性的產品組合的一部分，涵蓋從入門級器件到重新定義嵌入式系統應用范圍的高級微控制器，”意法半導體集團副總裁兼通用及汽車微控制器事業部總經理 Patrick Aidoune 表示。

ST 的 Nucleo 評估板和 Riverdi 的顯示擴展板（配備用于構建入門級圖形用戶界面的 TouchGFX 開發軟件）已準備好協助開發。

機器人

GlobalFoundries 收購 MIPS 系列微控制器和微處理器，對市場而言是一次重大變革。

如今，SCI與德國Inova Semiconductors的合作旨在為先進人形機器人和物理AI邊緣平臺打造一個參考平臺。該平臺基于Inova在汽車領域分區架構方面的專業技術，能夠實現混合關鍵性計算，具備實時控制回路和安全AI工作負載等特性，并采用與SCI的ICENI微控制器相同的22FDX工藝制造。

Inova 的 APXpress 高速接口將與 MIPS Atlas M8500 RISC-V 高性能 MCU IP、MIPS Atlas S8200 RISC-V AI 處理器 IP 和混合信號一起使用，為機器人工作負載創建一個定制的片上系統 (SoC)。

MIPS 首席執行官 Sameer Wasson 表示：“我們與 Inova 攜手打造了一個物理 AI 參考平臺，該平臺簡化了機器人設計，降低了物料清單成本，并為制造商提供了一條開放的、基于標準的路徑，以創建具有低延遲和功能安全連接的完整產品系列。”

“機器人技術發展迅猛，領先者將以快速且經濟高效的方式擴大規模。通過將 INOVA 的高速通信鏈路與 MIPS 的開放式 RISC-V 計算和混合信號技術相結合，這一可擴展的參考平臺將‘感知-思考-行動-溝通’轉化為物理人工智能構建模塊，從而降低風險、降低成本并加快產品上市速度。”

“先進的人形機器人需要安全、確定性的連接以及可擴展的控制主干。我們為機器人制造商提供了一個基于 RISC-V 的區域架構藍圖，它能降低復雜性和成本，從而幫助人形機器人和先進機器人更快地從原型階段過渡到量產階段，”Inova 首席執行官 Robert Isele 表示。“為先進機器人創建參考區域架構，將使人形機器人和其他機器人形態的開發更加簡單快捷。”

用戶可通過 MIPS Atlas Explorer 平臺提前體驗該平臺，這是一個基于仿真的軟硬件協同設計平臺。該平臺使軟件開發人員能夠訪問計算單元和微控制器的虛擬表示，從而開始優化視覺語言動作模型，為機器人控制參考架構的基礎模型做好準備。

（來源：編譯自eenews）

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