公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 前言 在很长一段时间里，嵌入式计算的世界是稳定而克制的。 在MCU的几大巨头——TI、英飞凌、NXP、ST、瑞萨眼中，行业正在经历一场革命，AI不再只是跑 在MCU上的软件，而是开始反向塑造MCU本身的架构，不仅是生产工艺从传统40nm迈向22nm、 16nm甚至更先进节点，还集成了包括NPU在内的多个模块，同时新型存储器也从幕后走向台前。 至此，MCU的发展已走出全新脉络。市场真正需要的，不是单纯"更快"的MCU，而是能在坚守传统 优势的基础上，原生支持AI工作负载的全新架构。 为什么要塞NPU？ 相信不少人都有一个疑问：为什么连MCU都要塞NPU模块呢？ 实际上，这一轮MCU集成NPU的逻辑，与手机、服务器完全不同。在移动端和数据中心，NPU的目 标是追求更高的TOPS数值、更快的推理速度、更复杂的模型支持。但在嵌入式领域，NPU更多是确 保整个系统运行的稳定性。 目前的工业和汽车场景本质是实时控制系统。在电机控制、电源管理、ADAS决策这些应用中，系统 必须在几微秒到几毫秒的固定时间窗口内完成响应。传统架构下，如果让CPU同时承担控制和AI推 理，就会出现 ...