物联网催生大商机 MCU可塑性及通用性发挥重要作用
IHS早前预估针对连网汽车、可穿戴设备、建筑物自动化以及其他有关物联网应用的MCU市场预计将以11%的CAGR成长,2019年时达到28亿美元的市场规模。IHS Technology资深分析师Tom Hackenberg表示:“事实上,如果少了物联网应用成长的影响,MCU市场将会在未来10年停滞不前。”需要指出的是IHS将物联网市场划分为三个不同的类型:控制器、基础架构以及节点。Hackenberg进一步指出,物联网的发展趋势与MCU市场的关系密不可分,无论是连接用的小型节点、收集与记录数据的传感器中枢,主要都以MCU平台为基础。
广州周立功单片机科技有限公司产品经理郭志锐接受《华强电子》采访时表示:“MCU在物联网时代的价值可以从两方面去看,一方面物联网整个产业链都还有很多不确定性,行业的需求也在定型当中,MCU的可塑性对整个行业有很强的适应性,非常适合做新产品的开发和调研。当然,MCU有丰富规格供选择,32位Cortex-M系列MCU从M0、M0+、到更高性能M4、M7,以及更为复杂的A7、A9,可以涵盖从终端到网关到后台的监控的应用。另一方面,MCU本身通用性很好,并且也已经做了多年的推广,不会增加用户的学习成本,常用的ARM的不同平台其实都大同小异,升级换代也很简单,MCU无疑是物联网时代非常好的选择。”
迎来“第三个春天”与物联网众多应用密切相关的人工智能同样将促进MCU市场的增长。富邦证券预估人工智能所创造的半导体芯片产值2025年将超过700亿美元,AI在机器智能学习发展的突破中催生了ASIC芯片需求,也衍生了IP、SSD、MCU的大商机。其中,机器人、工业应用、机器视觉、听觉等需求增加使模拟数据的产出也明显提升,利用MCU与传感器来得到外界信息的解决方案需求也将随之上扬。
更具体来说,意法半导体(ST)MCU市场部区域经理彭祖年接受采访时表示:“现在大部分人工智能都是在处理器或服务器级别的计算设备上实现的,MCU以前都是做一些相对简单的实时性应用,数据处理应用比较少。随着MCU制造工艺的变化使其与CPU之间的界限也开始变得模糊,MCU性能的提升使其可以多做一些算法,也能辅助人工智能的开发。ST推出的Cortex-M7内核高性能的MCU可以辅助大数据处理计算系统,也可以满足对实时性要求比较高的应用。比如在人工智能的一些神经网络引擎,已经可以在MCU上实现,可以帮助用户实现诸如场景识别等算法;另一方面,MCU所能提供的低功耗运行,将为消费类电子的AI算法应用带来更佳的用户体验。”
物联网催生大商机 MCU可塑性及通用性发挥重要作用
IHS早前预估针对连网汽车、可穿戴设备、建筑物自动化以及其他有关物联网应用的MCU市场预计将以11%的CAGR成长,2019年时达到28亿美元的市场规模。IHS Technology资深分析师Tom Hackenberg表示:“事实上,如果少了物联网应用成长的影响,MCU市场将会在未来10年停滞不前。”需要指出的是IHS将物联网市场划分为三个不同的类型:控制器、基础架构以及节点。Hackenberg进一步指出,物联网的发展趋势与MCU市场的关系密不可分,无论是连接用的小型节点、收集与记录数据的传感器中枢,主要都以MCU平台为基础。
广州周立功单片机科技有限公司产品经理郭志锐接受《华强电子》采访时表示:“MCU在物联网时代的价值可以从两方面去看,一方面物联网整个产业链都还有很多不确定性,行业的需求也在定型当中,MCU的可塑性对整个行业有很强的适应性,非常适合做新产品的开发和调研。当然,MCU有丰富规格供选择,32位Cortex-M系列MCU从M0、M0+、到更高性能M4、M7,以及更为复杂的A7、A9,可以涵盖从终端到网关到后台的监控的应用。另一方面,MCU本身通用性很好,并且也已经做了多年的推广,不会增加用户的学习成本,常用的ARM的不同平台其实都大同小异,升级换代也很简单,MCU无疑是物联网时代非常好的选择。”
迎来“第三个春天”与物联网众多应用密切相关的人工智能同样将促进MCU市场的增长。富邦证券预估人工智能所创造的半导体芯片产值2025年将超过700亿美元,AI在机器智能学习发展的突破中催生了ASIC芯片需求,也衍生了IP、SSD、MCU的大商机。其中,机器人、工业应用、机器视觉、听觉等需求增加使模拟数据的产出也明显提升,利用MCU与传感器来得到外界信息的解决方案需求也将随之上扬。
更具体来说,意法半导体(ST)MCU市场部区域经理彭祖年接受采访时表示:“现在大部分人工智能都是在处理器或服务器级别的计算设备上实现的,MCU以前都是做一些相对简单的实时性应用,数据处理应用比较少。随着MCU制造工艺的变化使其与CPU之间的界限也开始变得模糊,MCU性能的提升使其可以多做一些算法,也能辅助人工智能的开发。ST推出的Cortex-M7内核高性能的MCU可以辅助大数据处理计算系统,也可以满足对实时性要求比较高的应用。比如在人工智能的一些神经网络引擎,已经可以在MCU上实现,可以帮助用户实现诸如场景识别等算法;另一方面,MCU所能提供的低功耗运行,将为消费类电子的AI算法应用带来更佳的用户体验。”
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