人工智能驱动的物联网设备兴起正在挑战现有微控制器单元（MCU）的极限。虽然语音识别、人脸识别、物体检测和手势控制等AI感知应用正逐渐成为智能家居到工业自动化的关键功能，但支持这些应用的硬件却未能跟上步伐。问题在于，大量传统32位MCU无法满足AI工作负载所带来的需求。

尽管半导体厂商推出了一些新方案（如AI MCU），但整体体验仍然不够理想。这些架构过于死板，软件和工具仍是专有的，解决方案也过于复杂。

此外，当前市场上许多支持AI的设备，往往采用原本为移动、云计算、汽车或通用嵌入式计算设计的芯片重新改造。这类架构尽管功能强大，但并未针对物联网设备所需的超低功耗、始终在线运行进行优化。这导致了AI生态系统的碎片化，设计师往往只能在低、中、高AI处理能力之间进行选择，从而不得不在性能、能效和成本之间做出妥协。

更糟糕的是现有系统架构的低效性。许多AI MCU采用的是僵化的设计，无法平衡计算能力和能源效率。在物联网环境中，…

The rise of AI-driven IoT devices is pushing the limits of today’s microcontroller unit (MCU) landscape. While AI-powered perception applications—such as voice, facial recognition, object detection, and gesture control—are becoming essential in everything from smart home devices to industrial automation, the hardware available to support them is not keeping pace. The challenge? The broad 32-bit traditional MCU install base cannot handle the…