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從2022年MCU現況 看2023年後市
2023/03/22 08:00:00瀏覽304|回應0|推薦0

文/季平

堪稱「邊緣裝置大腦」的MCU(Microcontroller Unit)即眾人耳熟能詳的微控制器、單晶片微電腦,可以執行少量、簡單的資料運算,由中央處理器(CPU)、快閃存儲器、輸入/輸出(I/O)、定時器/計算器、數位/類比周邊裝置、通訊介面所組成,依等級可分4位元、8位元、16位元與32位元。隨著電子產品走向智能化,車用、網通、工控等高階需求促使高階32位元MCU晶片成為主流。

8位元與32位元MCU分庭抗禮

從發展趨勢觀察,4位元與16位元MCU晶片使用案例愈來愈少,目前市場上較活躍的是8位元及32位元MCU晶片。過去,在以機械控制、簡單指令控制為主流的年代,8位元MCU單晶片曾有過輝煌時光,常應用於遙控器、電源開關、顯示器及鍵盤、滑鼠控制等執行工作,產品如馬達、工具機、美容儀等。隨著物聯網蓬勃發展,高階需求促使新設備向32位元MUC單晶片靠攏,如讀卡機、感應器、電子鎖、藍芽、空拍機等產品應用。

使用者在選擇MCU單晶片時一般會將系統規模、產品大小、成本、可訪問性、延遲性、RAM效率、控制及處理能力等因素納入考量。8位元MCU單晶片可以執行簡單的邏輯運算,如加、減、乘、除,相較於32位元MCU單晶片,8位元儲存空間較小,計算能力較弱,多應用於簡單、小型的系統,優點是可支援老式程式語言;32位元單晶片具有可訪問性,可應用於複雜系統,同時具有較佳的控制和處理能力,而且能控制較多模組及設備,支援C++資料庫的Cortex-M架構,開發人員甚至可以輕鬆地編寫韌體。若以效率而言,8位元MCU單晶片在處理簡單的運算工作時效率較高,32位元MCI單晶片則是在處理複雜度高的運算工作時效率較高。

近年來,洗衣機、洗碗機、爐具、電冰箱、空調、微波爐等白色家電逐漸朝物聯網靠攏,智能化需求促使不少產品的內部晶片全面升級,如按鍵式操作鈕轉換為內建觸控螢幕操作模式,這類升級需求加上車用、網通及工控需求,推升32位元MCU單晶片需求,主流地位立於不敗。

MCU龍頭企業與台灣供應鏈業者

研調機構IC Insights指出,2021年MCU市場產值年成長達21%,市場規模為200.2億美元。台廠新唐擠進前十大MCU供應商中,也是台灣唯一進入全球前十大的MCU廠。由於嵌入式車用及各式感測器需求提升,帶動MCU市場需求,其中,2021年前五大廠荷蘭恩智浦(NXP)、美國微芯(Microchip)、日本瑞薩(Renesas)、瑞士意法半導體(STM)及德國英飛凌(Infineon)的MCU合併營收年成長幅度都逾20%,五大廠個別市占率逾10%,占比最高的恩智浦市占率達18.8%。排名6-10名的業者分別為美國德州儀器(TI)、台灣新唐、日本羅姆(Rohm)、韓國三星(Samsung)及日本東芝(Toshiba)。6-10名MCU大廠銷售額達23億美元,市占率合計達11.4%,至於非全球前十大MCU供應商市占率達6.5%。

看好MCU後續商機,國內代表性MCU業者如新唐、盛群、笙泉、雅特力等各有布局,如32位元MCU營收比重達整體MCU業績50%的新唐布局醫療、工控、車用及消費性供應鏈;盛群32位元MCU已打入美系通訊大廠光纖收發模組供應鏈,可應用於32G雲端儲存設備;笙泉32位元MCU主要應用於電池管理系統、工業儀表、感測器及會議系統等,今年推出程式碼生成器;雅特力近年布局人工智慧物聯網(AIoT)及工業物聯網(IIoT)等邊緣運算(Edge Computing)應用領域,順利打進車用、工控、5G基地台等市場。

邊緣運算加速MCU高階技術發展

隨著邊緣運算技術快速發展,眾人期待MCU具備更快的處理速度、更多記憶體及安全功能,以及更好的連線能力。另一方面,工業4.0、IIoT使更多感測器、儀器設備或裝置相互連網,以便蒐集及分析資料,提高產能與效率,因此,無縫互連所有裝置、避免通訊延遲、高網路安全性變得愈來愈重要,這些要求連帶促使嵌入式記憶體和SRAM需求變高。MCU低延遲、低功耗、高記憶體、高精確度及資料保護、通訊傳輸能力,可協助與AIoT及IIoT等邊緣運算(Edge Computing)有關的應用設備發揮即戰力,其中,低功耗、通訊傳輸及資料保護特性尤其重要。

雅特力產品與行銷處長杜立博指出,邊緣設備多半在短時間內快速執行資料蒐集與通訊傳輸,需要低功耗MCU,而串連IoT系統有賴MCU提供穩定的通訊傳輸能力,至於連網過程中產生的敏感資料則需嚴加保護,因此,在資料存儲、保護及編程規劃、操作的過程中,MCU的訪問權限應用及管理就變得相當重要。在嵌入式機器學習(Embedded ML)、微型機器學習(Tiny ML)等領域中,MCU低功耗、開發速度快、低成本等優勢有助AI運算、數位訊號處理器(DSP)等應用,也可以應用於嵌入式機器學習的感測、語音等偵測、分類、辨識、預測及推理判斷,高階MCU甚至有能力執行電腦視覺與成像應用。(Learn More)(圖/微芯AVR DA系列MCU。Source:Microchip官網)

( 知識學習科學百科 )
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