工业机器人MCU大脑添AI、集成度再升级
来源：Silicon Labs(芯科)
发布时间：2025-10-14
脑力更“AI”
“当工业机器人加入具身智能新形态，就从只有固定轨迹的执行器升级成为可自主感知、推理、执行的综合体。面对机器人功能要求的爆发式增长，在工业机器人中充当“大脑”的MCU，得具备更强的高级处理能力和机器学习能力才能“接得住招”。
芯科科技高级产品营销经理Chad Steider称，在AI技术驱动和制造业升级改造的背景下，下游客户对MCU的性能提出了更高要求。他们期望新的工业MCU能够融合AI、具备无线传输功能和更高的安全性。例如，边缘计算需求推动AI与MCU深度结合并用于图像识别、语音处理等场景。
集成度要求再升级
在工业生产环节，生产流程管理、制造现场管理和设备维护等场景都需要采用MCU控制与AI及边缘计算融合的模式。Chad Steider表示：“这需要在MCU中进一步集成AI加速单元，扩大片上存储的容量和通用接口（GPIO）数量，以提升用于制造和智慧城市等许多场景的边缘计算能力，高效地实现本地实时控制和小模型推理。”他表示，这种集成已经在智能安防、工业检测等场景中得到验证，无需依赖云端即可快速完成图像识别、声音处理和设备及环境异常监测等任务，不仅降低对云端的依赖，还能提升响应速度并节省成本。
多模态感知，也是具身智能工业机器人正在经历的技术革命。为了实现自主判断与行动，机器人需要实现视觉、力觉、温度、位置等复杂的传感信息捕捉。这样的结果是，同一款机器人能够通过信息获取与机器学习，从只能服务于单纯场景，向能够同时满足不同场景、多样化任务转型。这样一来，工业机器人任务负载转换的灵活性增强。但这样一款能够在不同场景下复用的机器人，需要处理的信号通路数量，尤其是传感器挂载数量将急剧增长。
高竞争力MCU具备三点特征
在经历了较长时期的去库存调整后，工业MCU市场正在重回增长区间。智慧工厂建设和老旧工厂的数智化转型，为工业机器人及工业MCU市场带来创新活力。
Chad Steider表示，随着制造业向高端化、智能化、可持续和人性化方向发展，工业制造的各个环节都将引入更多的传感器和执行器，对工业MCU的需求量也将不断增加。
在AI技术驱动、制造业升级改造的趋势下，满足以下四类要求的MCU将在较长的时间内保持旺盛需求：
一、支持边缘AI推理。边缘AI推理市场容量正在快速增长。先进的边缘AI处理器能够在本地独立做出关键决策，无需依赖云端，从而能够提升响应速度，实现数据隐私保护且降低系统运行成本。
二、高能效，低能耗。在边缘部署电池供电、能源供给受限的场景中，低功耗产品具有更高的市场竞争力；尤其是AI功能部署使得边缘算力需求提高，更需要处理器能够支持低功耗。
三、高安全性、可靠性。在数据安全方面，需要MCU具备硬件级安全模块，集成加密引擎；在功能安全方面，需要满足ICE61508工业功能安全规范。
四、支持高效的实时决策。工业生产自动化程度的提高，要求数据处理能够实现更快的响应。要实现这一目标，最便捷的方法是将决策过程移至更接近数据收集的地方。这意味着MCU不仅要负责收集数据，还必须对数据进行处理并将结果传输给整个系统。
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