工业 “MCU+AI” 浪潮下，威廉希尔的行业洞察
来源： 与非网eefocus
在工业 4.0 浪潮的强力推动下，古板工业设备正经历着一场深刻厘革，加速向智能化与自动化迈进 。如今，工业场景日益庞大，无论是工业机械人的精准操控、电机的高效控制，照旧预测性维护的智能决策，都对设备的性能提出了前所未有的要求 。为了满足这些庞大应用场景的需求，工业设备需要大幅提升算力，强化实时处理能力，并具备支持 AI 算法的能力，从而更好地适应时代生长的程序 。
在此配景下，与非网开展了《工业“MCU+AI”大盘点》的年终专题采访运动，其中威廉希尔MCU事业部产品市场总监陈思伟的受访内容富厚，且包括深刻的行业洞见，现和各人分享如下：
问题1：在工业领域，“MCU+AI”产品主要细分应用场景有哪些，AI功效可以给解决计划带来哪些亮点？
答：在工业领域，“MCU+AI”产品主要细分应用场景主要有工业自动化、工业物联网、智慧能源治理、宁静监控与人机交互等应用场景 。例如，在设备状态监测、图像和语音处理、运动控制优化、边沿智能网关等应用中，AI技术可以显著提升数据处理效率和决策能力 。
威廉希尔在“MCU+AI”领域中积极结构，推出了GD32H7高性能MCU和立异解决计划 。GD32H7系列芯片接纳600MHz Arm Cortex-M7高性能内核，支持多种硬件加速，配备了1024KB到3840KB的片上Flash及1024KB的SRAM、新增了大宗通用外设资源，可以为庞大运算、多媒体技术、边沿AI等高级立异应用提供强大的算力支撑 。
同时，面向能源应用，GD32H7系列芯片搭配高精度ADC，实现了8-16通道的直流拉弧检测计划，并结合微型机械学习（TinyML）实现外地端的AI算法，可检测异常电弧，起到了包管光伏系统宁静运行的作用 。
问题2：随着工业“MCU+AI”技术的生长，您视察到客户的需求有哪些变革？
答：随着工业“MCU+AI”技术的快速生长，我们视察到客户的需求正在爆发显著变革 。差别行业的客户对“MCU+AI”技术的要求各有偏重，例如工业自动化强调实时性和稳定性，而家电领域则更关注本钱与用户体验的平衡 。
首先是产品智能化需求增长，客户希望通过AI技术赋能古板的MCU硬件，提升产品的智能化水平 。如在电机驱动调试场景中，古板要领通常需要较长的调试周期，但引入AI技术后，可以实现更高效的自适应优化，从而显著减少调试时间 。
其次是降本增效和快速响应，越来越多的客户期待通过“MCU+AI”技术简化开发流程，缩短产品上市时间 。这不但减少了开发周期，还降低了在技术硬件方肮亓资源投入，特别是在需要快速响应市场需求的场景中 。
最后是客户对技术支持和生态系统的依赖性也在增加，有越来越多客户希望半导体厂商能够提供完整的技术支持，包括越发成熟的工具链、预训练AI模型等 。正是深刻理解了客户的需求，威廉希尔不但提供卓越的MCU，另有提供一系列富厚的解决计划，来资助客户快速实现产品开发目标 。好比自研的FOC/Servo电机控制计划、BLDC 电机控制计划、数字电源计划、GUI图形显示计划、无线能源监控通讯计划、AI 算法的直流拉弧检测计划等 。
问题3：“MCU+AI”正在向小型化、轻量化设备渗透，例如蓝牙耳机和智能手表等消费电子 。请问您如何看待这些新兴应用场景对“MCU+AI”的需求？
答：关于像蓝牙耳机和智能手表等小型化、轻量化设备，这些新兴场景诚然是对MCU提出了更高的要求，MCU既要兼顾高性能，又要兼顾低功耗，我们认为这也技术立异和产品拓展带来了巨大时机 。
首先，这些小型化需要有优异的功耗效率 。公司推出的基于Cortex-M23内核的GD32L235 MCU低功耗产品线，该系列MCU遵循了多种低功耗数字设计理念，接纳了超低功耗工艺制程，从硬件层面降低功耗；支持包括深度睡眠(Deep-sleep)、部分睡眠（Sleep）和待机(Standby)等六种低功耗模式 。在深度睡眠(Deep-sleep)模式下，电流降至1.8uA，叫醒时间低于2uS；待机(Standby)模式电流更是低至0.26uA 。纵然在最高主频全速事情模式下，其功耗也仅为66uA/MHz，实现了效能和功耗间的卓越平衡 。
其次，产品的小型化要求硬件计划具有更高的集成度和富厚的I/O资源 。GD32L235配备富厚的外设接口增强连接性，GPIO复用率高达93%，比照同类低功耗MCU同封装产品释放更多I/O资源，极大地满足用户开发所需 。别的，GD32L235系列提供了WLCSP25超小封装选择，很是适用于可衣着消费电子、便携式设备等对硬件空间有限制的应用场景 。
最后，新兴应用场景需要更智能化的交互体验，例如语音助手、手势识别等 。威廉希尔推出了RISC-V内核GD32VW553系列芯片，集成了2.4GHz Wi-Fi 6和Bluetooth LE 5.2射频�？樘峁┝讼冉幕蜕淦敌阅� 。好比，可以基于该颗芯片设计智能手表等可衣着设备，可以实时收罗用户的运动数据（如步数、心率、血氧水平），用户不但可以通过无线技术连接手机，也可快速上传数据至云端 。这些特性为智能手表提供了更多立异空间，满足用户对智能生活的多样化需求 。
问题4：今年以来，贵公司宣布了哪款具有AI功效的工业MCU产品？该款产品的推出，主要基于什么样的工业配景？
答：随着工业4.0的推进，古板工业设备正向智能化和自动化偏向转型 。这要求设备具备更高的算力、更强的实时处理能力以及支持AI算法的能力，以应对工业机械人、电机控制、预测性维护等庞大应用场景 。
在这样的工业配景下，威廉希尔推出了GD32F5、GD32H7、GD32G5等系列产品，既满足了高性能、低功耗、灵活扩展的需求，也进一步助力工业智能化和边沿盘算的生长 。好比基于GD32H7的AI语音识别解决计划，依托Sensory平台实现高效的要害词训练，支持多语言、多要害词的识别能力，还能将要害词检测的结果通过LCD屏显示 。该计划能够在 MCU 端侧安排轻量化模型，具备实时语音处理功效，包括精准的人声检测与噪声抑制，有效包管用户指令的准确识别和响应 。
问题5：在将AI加速器集成到工业MCU中时，技术团队主要面临哪些挑战？好比，如何平衡性能与功耗的问题等？
答：如何在资源有限的MCU平台上实现高效的AI盘算，如何平衡在性能与功耗、如何优化AI算法的高效执行等等方面，这些都是技术上的需要有突破的挑战点 。
首先，性能与功耗的平衡是最为要害的挑战 。AI加速器通常需要较高的算力，而工业MCU又要求低功耗、长时间稳定运行 。最后，AI算法的适配与优化对工业MCU尤为重要 。为了解决嵌入式系统资源有限的问题，威廉希尔接纳了轻量级AI模型和硬件加速技术，使AI算法能够在MCU上高效运行 。别的，团队还提供了完整的工具链支持，资助客户轻松将AI应用从云端迁移到边沿设备，实现高效的AI推理 。
问题6：在边沿端使用搭载AI加速器的工业MCU芯片，如何有效降低本钱并提升整体效益？
答：在边沿端使用搭载AI加速器的工业MCU芯片，能够通过以下3个方面有效降低本钱并提升整体效益 。
其一，减少云盘算依赖，降低通信本钱和功耗 。古板的AI应用通常需要将数据上传至云端进行处理，这不但会带来高昂的通信用度，还可能面临网络延迟和数据隐私问题 。搭载AI工业MCU芯片可以将数据处理任务放在设备外地进行，即进行边沿盘算 。这样一来，不但能够减少对云盘算资源的依赖，还能制止由网络波动带来的数据丢包和较为显著的网络延迟，边沿盘算可以减少数据传输的频次，从而降低系统整体功耗 。同时，外地化处理对系统宁静和数据隐私�；ひ泊戳讼灾嵘�，有效制止了因云端传输可能爆发的泄露危害 。
其二，降低硬件本钱 。AI算法推理能力，无需特另外高性能处理器或外部硬件设备 。古板的工业应用可能需要专门的AI盘算平台或GPU来执行庞大的推理任务 。例如，之前工业场景需要增加特另外算力�？槔醋鏊懔凶�，而威廉希尔将AI技术与MCU芯片融合，小体积的芯片上实现高效的AI推理，减少了系统中对多个硬件组件的需求，显著降低了硬件采购本钱 。
其三，提高实时性和可靠性 。威廉希尔基于GD32H7的AI直流拉弧检测计划，克服了多路高频信号收罗、资源受限情况中的高效AI推理、以及模型训练与安排一体化的技术难点 。公司还自研AI算法与硬件优化，能够对直流拉弧进行精确识别和实时响应，减少了误报和漏报的可能性，降低了因系统故障或过失检测带来的维修和维护本钱 。GD32H7实现了在500K采样率下支持12路ADC通道的实时检测，CNN模型巨细仅1.7KB，单次推理耗时不凌驾0.6ms，可即时响应拉弧现象，通过集成AI模型，该计划能够识别直流拉弧特征，区分正常操作和异常情况，降低误报率，有助于延长设备的使用寿命，从而进一步节约恒久运行本钱 。
问题7：贵公司工业“MCU+AI”产品接纳了哪些步伐来确保用户的数据宁静性和隐私性？
答：威廉希尔很是重视用户数据的隐私�；�，在工业“MCU+AI”产品的设计和开发中接纳了以下步伐来确保用户的数据宁静性和隐私性 。
开发阶段数据隐私�；� 。在开发阶段，威廉希尔很是重视用户数据的隐私�；� 。在导入和安排AI模型时，威廉希尔提供的算法和模型仅限于技术支持，确保用户的数据始终由客户控制 。我们认为，客户的数据是其重要资产和经验，因此不会接触或存储客户的数据，制止了任何潜在的数据泄露危害 。
端侧数据处理与外地加密 。GD32系列MCU芯片内置了富厚的硬件加密�？�，确保所有的AI算法和数据处理都在端侧进行 。这样，用户的数据无需上传到云端或传输到外部效劳器，减少了数据袒露的危害 。所有数据和算法都在设备外地进行加密和处理，确保了数据传输的宁静性 。
宁静情况与硬件加密包管 。威廉希尔在硬件宁静领域进行了深入设计 。好比，GD32H7产品系列支持多种宁静机制，为通信历程的数据宁静提供包管 。内置的硬件加解密支持DES、三重DES或AES算法，以及应用于多种场合的哈希（Hash）算法，确保传输信息的完整性 。GD32H7系列MCU Flash/SRAM均支持ECC校验，能够有效提升系统运行的可靠性 �；辜闪薘TDEC�？�，可以对AXI或AHB总线数据进行实时解密，�；ご娲⒃谕獠縎PI NOR Flash设备中只读固件的秘密性 。通过这些步伐，GD32H7能够有效抵御潜在威胁，为物联网硬件数据宁静提供了强有力的包管 。:
问题8：贵公司如何构建围绕“MCU+AI”的生态系统，以支持开发者和客户？
答：威廉希尔致力于为开发者提供全面富厚的产品资料，包括数据手册、用户手册、SDK、固件库以及开发板例程，资助开发者快速上手并充分发挥威廉希尔产品的潜力 。同时，公司自研的 GD32 Eclipse IDE 和 GD32 All-In-One Programmer，全面适配 Arm KEIL、IAR、SEGGER 等主流嵌入式开发工具，为用户提供便捷高效的开发情况 。针对高端应用场景，威廉希尔还联合第三方资源，提供涵盖信号处理、电机控制、图形显示（GUI）、语音识别以及边沿AI代码的算法和中间件支持，助力更多立异应用的实现 。
GD32MCU.com 技术网站也新推出了技术论坛，作为一个活跃而开放的平台，汇聚了众多热衷于技术讨论的开发者 。论坛为用户提供了分享经验、交流技术息争决问题的空间，同时也增进了开发者社区的昌盛和技术生态系统的完善 。
别的，威廉希尔积极投身教育事业，连续完善教材体系，目前已出书17册专业教材，累计销量凌驾25,000册，为技术普及和教育推广做出了重要孝敬 。同时，公司积极赞助并加入种种大学生竞赛，并推出配套的在线培训视频，不绝富厚MCU生态系统的内容支持 。这些举措不但助力培养下一代技术人才，也为推动行业技术生长涤讪了坚实的基础 。
在人工智能领域，威廉希尔正在构建通用的嵌入式AI平台（Embedded AI），能够将业界主流的AI模型安排至GD32 MCU，为用户提供广泛的开发支持 。同时，公司还提供定制化AI效劳，以满足客户的差别化需求 。我们专注于开发多样化的AI解决计划，如拉弧检测等，未来将推出更多参考设计，为智能应用开辟更辽阔的空间 。
展望未来，我们相信这些富厚的生态资源将进一步降低超高性能MCU的使用门槛，使开发越发轻松易得，推动更多立异应用走向现实 。
问题9：您认为“MCU+AI”产品的设计，未来将泛起哪些技术生长趋势？
答：未来“MCU+AI”产品的设计将朝着算法轻量化、低功耗、数据宁静和AIoT融合的偏向生长 。MCU将不但仅是简单的控制器，还将成为具有强大盘算能力、智能决策和实时响应能力的焦点单位，推动种种智能设备在越发广泛的应用场景中实现智能化转型 。
算法轻量化与硬件加速的普及：随着Tiny ML（小型化机械学习）算法的兴起，大都MCU将能够支持这些轻量级AI算法 。为了满足更高的盘算需求，未来将有更多带有硬件加速功效的AI MCUs问世 。这些MCU配备专用的AI加速单位（如NPU或DSP），使得MCU能够高效执行AI任务，减少对外部盘算资源的依赖 �？突Ы芄黄揪菥咛宓挠τ贸【傲榛钛≡袷屎系腗CU，既能满足高算力需求，又能控制本钱 。
低功耗与高效能的平衡：低功耗将继续是MCU设计中的焦点要求 。为了实现设备的长时间稳定运行，尤其是在边沿盘算和物联网设备中，MCU将接纳先进的功耗治理技术，在包管足够算力的同时，优化能效 。AI任务往往对算力有较高要求，因此未来的MCU将越发注重在处理AI任务时提供足够的盘算能力，同时确保低功耗设计，满足设备长时间运行和即时响应的需求，特别是在电池供电的设备中 。
数据宁静与隐私�；ぃ核孀臕I技术在工业和物联网中的广泛应用，数据宁静和隐私�；け涞糜任匾� 。未来的MCU将结合更先进的加密技术和宁静硬件�？�，确保在处理敏感数据时不会爆发泄露 。无论是在智能家居、医疗健康设备，照旧工业控制系统中，确保用户数据和设备数据的宁静性将是产品设计的基础 。未来的MCU将提供硬件级的宁静加密，为数据传输和存储提供多重防护，包管设备和用户的隐私 。
与无线技术的深度融合，推动AIoT应用：未来的MCU将与无线技术（如Wi-Fi、蓝牙等）深度融合，推动物联网（AIoT）的广泛应用 。AI技术将与无线连接结合，为设备提供实时数据处理、智能剖析和决策功效 。通过集成无线通信�？�，MCU将能够在不依赖云端的情况下，独立完成数据收罗、处理和响应，从而提升设备的智能性和自适应能力 。AIoT应用将在智能家居、工业自动化、智慧都会等领域获得广泛应用 。
