ماذا يحدث في صناعة MCU؟ ملاحظة مباشرة من معرض ميونخ

2026年7月初の上海、慕尼黒上海電子展の人波の中で、組み込みメーカーのブースはこれまで以上に賑わっていた。展示会に訪れるエンジニアはもはや価格と納期だけを尋ねるのではなく、多くの人が人型ロボットの器用な手のデモやエッジAI開発ボードなどに足を止めている。では、今年の組み込み業界のトレンドは一体どこにあるのか？

AI MCUの実装状況は？

「AI MCU」のコンセプトは長い間提案されてきたが、実際の実装状況はどうなっているのか？

**テキサス・インスツルメンツ（TI）**は、TinyEngine NPUを統合したエッジAI数字認識ソリューションを現場で展示した。TinyEngine NPUはTIが開発した専用ハードウェアアクセラレータで、2.56GOPSの計算性能を提供し、ディープラーニングや推論演算専用に設計されている。ただし、業界関係者は、AI MCUの演算能力は一般的に0.x TOPSの範囲に収まり、数十Kから数百Kパラメータの小型ニューラルネットワークしか実行できず、主に「分類」に使用されると述べている。例えば、ミリ波レーダーによる姿勢分類やモーター振動信号の異常検出などである。TIのスタッフは、このような組み込みデバイスはもともと集中処理ではなく、細分化されたシナリオの「小さなタスク」を処理するものだと認めている。また、彼らはバカチョンなIDEツールも提供しており、データ収集、ラベリング、トレーニングからデプロイまで「手取り足取り」ガイドし、さらにはヘッダーファイルを直接出力してネットワークの重みをプロジェクトにコンパイルできると主張している。さらに注目すべきは、TIがAIを自社のCC Studio統合開発環境に接続し、大規模モデルと直接連携して、「要件提示→自動コーディング→自動書き込み→自動デバッグ」のオールインワンサービスを実現している点である。現場のエンジニアの言葉を借りれば、「基本的にプログラミング能力はもう必要なく、内容を理解できれば十分だ」とのこと。実際、MCU上の機能自体はそれほど複雑ではなく、AI支援プログラミングはまさに「単純なシナリオ」で最も有利であり、タスクが複雑すぎるとMCUのメモリと演算能力では対応できず、逆に制約を受ける。

**STマイクロエレクトロニクス（ST）**は、STM32N6というエッジAI MCUチップを展示した。0.6 TOPSの演算能力を持ち、自社開発のNPUを内蔵し、標準CVモデルを実行し、ジェスチャ認識やキーポイント検出などが可能である。ST中国地区マイクロコントローラ製品部門の陳徳勇氏は、同時期のレポートで、エッジAIの展開には「2つの小ささと2つの低さ」、すなわち小Flash、小RAM、低消費電力、低遅延を満たす必要があると強調した。また、彼はSTが2015年からNPUテストチップの開発を開始しており、現在ではARMベースのMCU/MPUが5000種類以上あり、世界で唯一MCUベンチマークテストのオンラインプラットフォームを提供するメーカーであり、ML Perf Tiny開発者の73%がSTM32を選択していると明かした。ただし、AI MCUではモデル変換における「浮動小数点から整数への変換」による精度損失の問題も存在する。STの提案は、トレーニング段階でまず浮動小数点を使ってモデルを「極限まで絞り込み」、その後Integer 8に変換して展開し、Flash使用量と推論時間のバランスを取ることである。

ARMは、テクニカルレポートで「Zephyr RTOS」を主推し、Cortex-MからCortex-Aへの移行パスを開くことを目指している。ARMは、エッジAIにはより大きな演算能力の拡張が必要だが、開発者はリアルタイムOSからいきなり肥大化したLinuxに移行したくないと考えている。ZephyrはRTOSの軽量性と予測可能性を維持しつつ、Cortex-AのMMUとマルチコアSMPを活用し、組み込みコードのスムーズなアップグレードを可能にする。ARMはまた、Ethos-UシリーズNPU（U55/U65/U85）がすでにCortex-MおよびCortex-Aと組み合わせて使用でき、TensorFlow LiteとPyTorchランタイムも準備が整っていると述べた。

ただし、AI MCUの実装は依然として「データ収集」と「規制」という2つの課題に直面している。TIのスタッフは、AI MCUに付随する60 GHzミリ波レーダーのデータ収集は、中国ではまだ明確な開放基準がなく、「使用禁止とは言われていないが、使用可とも言われていない」と述べ、競合他社がこれを理由に告発する可能性があり、産業用顧客は一般的に慎重であると指摘した。また、カメラによるデータ収集ソリューションにはプライバシーの懸念があり、LiDARは高価で、1台数千元するのに対し、AI MCUは数十元である。応用方向としては、TIは介護や健康管理などの将来の潜在的なシナリオにも言及したが、現時点ではこれらの需要はまだ本格的に解放されていない。複数のメーカーの共通認識は、エッジ側のAI MCUは現在「低調」であり、真の爆発はアプリケーションシナリオと規制のさらなる成熟を待つ必要があるというものである。

人型ロボットMCUは新しいブルーオーシャンか？

AI MCUがまだ風を待っているとすれば、人型ロボットMCUはすでに予備研究から小ロット生産の閾値に立っている。

展示会で最も注目を集めたデモの1つは、STのブースに展示された6自由度の器用な手である。各指の根元はコアレスブラシレスモーターで駆動され、指の曲げが上部の関節の連動を引き起こし、短時間で10数kgを掴むことができる。STのスタッフは内部のチップ構成を解説した：指の制御にはM4コアMCU、手全体の統括にはM33コアMCUを使用し、次のバージョンではN6チップを追加してエッジ認識を行う予定である。この構成全体で、チップコストは100元を超えないが、実際のコストの大部分はモーターであり、コアレスモーター1つで700～800元、手に6つ詰め込むと、ロボット全体ではさらに多くのモーターが必要となり、コストはMCUをはるかに上回る。関係者によると、STの人型ロボット用MCU製品の一部はすでに国内のOEM工場と協力して中国現地生産を実現し、海外にも輸出されている。スタッフは、現在人型ロボットのサプライチェーンは中国で非常に成熟しており、海外ではコストを抑えられないと述べ、Teslaのロボットもほとんどの部品を中国から調達しているという。

**兆易創新（GigaDevice）**のブースでは、人型ロボット関連のソリューションが展示され、その展開の広さと実装の深さは、今回の展示会で際立っていた。現場では、高自由度ロボット向けの4つの最先端制御ソリューションが重点的に紹介された：第一に、GD32H75Eベースの6軸ロボットアームソリューション。第二に、智身科技（Zhishen Technology）と協業した「鋼鏰L1」四足ロボットで、内部に複数のGD32 MCUを深く統合。第三に、同じくGD32H75Eベースのロボット関節駆動ソリューション。第四に、GD30AD3642ベースの6次元力検出ソリューション。スタッフは、ロボットの部位によってMCUへの要求が大きく異なることを明かした：下肢関節には遊星減速機を使用し、高出力、耐高温、長寿命が重視され、精度への要求はそれほど高くない。一方、上肢と器用な手には高精度が要求され、将来的には手術やマッサージレベルの微細操作もサポートする必要がある。二足歩行の人型ロボット一台では、全身に100個以上のMCUが必要になることもあり、自由度が高ければ高いほど数は増える。

**極海半導体（Geehy Semiconductor）**は、さらに極限のコストパフォーマンス路線を展示した。ロボットモーター制御用のAPM32M3514チップ（M0+コア、72 MHz）は単価わずか3元程度、より高性能なAPM32F425（M4Fコア、240MHz）は肩や脚に使用され、専用MCU（M52コア、128 MHz）を搭載したG32R430エンコーダーと組み合わせてモーター角度を取得する。極海側は、人型ロボットプロジェクトは現在ほとんどが予備研究段階にあり、量産にはまだ時間がかかるが、チップメーカーは事前にポジションを確保する必要があると認めている。

**インフィニオン（Infineon）**は、別の技術経路を展示した：PSOC Control C3 MCUベースの1kV GaN関節モーター駆動ソリューションである。このソリューションは、主制御、電力、センシングを統合し、GaNデバイスの高周波特性を活用してスイッチング周波数を100kHzまで引き上げることができ、従来のシリコンベースのソリューションよりもはるかに高い。これにより、同じ電力でスイッチング損失と発熱を低減できる。つまり、ロボットの関節はより小さな体積でより高い電力密度を実現でき、下肢などの高電力関節にとって特に重要である。インフィニオンは、ワイドバンドギャップ半導体（GaN）と専用MCUの協調を選択し、より高いエネルギー効率比を実現した。

人型ロボットの制御は、単一のMCUの演算能力だけでなく、MCUネットワークの通信効率にも依存する。NXPが展示したi.MX RT1180ソリューションは、I3Cバスを介して主制御MCUと5つのモーター駆動MCUを接続し、2本の信号線で12.5Mbpsの同期通信を実現し、外部水晶発振器を不要にしてスレーブ側のBOMとPCBスペースを節約する。このソリューションは、器用な手のローカルI3Cバスから全身のEtherCATに接続されることを意味し、ロボット全身に100個以上のMCUが展開される場合、ローカル制御と全身主制御が高帯域幅、低ケーブル数のバス標準化された協調によって接続され、ポイントツーポイント非同期通信の積み重ねに依存しなくなる。

ロボット器用な手のモーション制御と通信に加えて、認識層のアップグレードも同様に重要である。ADIが展示したマルチモーダル触覚認識ソリューションは、32×32高密度触覚アレイとエッジAI推論を統合し、触覚ネットワークはkHzレベルのフレームレートで圧力分布、微小振動、接触状態、温度を同期認識できる。ロボット器用な手はもはや視覚によるオープンループ制御だけに頼らず、触覚によるクローズドループフィードバックを介して壊れやすい物体の正確な把持、滑り防止制御、微細な公差の組み立てを実現できる。

インタビューの中で、複数のメーカーが共通の認識に達した：現在のロボットの出荷台数はまだ非常に少なく、宇樹科技（Unitree）が年間数万台を販売しても、チップメーカーにとっては「数百万個」に過ぎず、彼らの月間出荷は通常億単位である。したがって、現時点でロボットMCUを手掛けるのは「儲からない」ことであり、純粋に将来に賭けているに過ぎない。人型ロボットの真のコストはMCUではなく、減速機である。規格が標準化されておらず、各社が独自開発しているため、規模の経済が働かず、価格が高いままである。ST側は、ロボット事業は現在「将来を見据えており、今すぐ量産するのは難しい」と述べ、MCUは「大量販売、薄利」の路線であると語った。

RISC-Vは組み込み分野でARMアーキテクチャを置き換えられるか？

ARMエコシステム以外にも、RISC-Vは今年の展示会でますます明確になってきたもう一つのMCU路線である。

**沁恒微（WCH）**の「青稞（QingKe）」MCUはその代表例で、インターフェースチップに特化している。彼らは2018年から全面的にRISC-Vに移行し、自社開発のコアを採用しており、ARM製品はほとんど出荷されていない。現場のエンジニアが挙げた理由は明白で、第一にセキュリティ、地政学的影響を受けないこと。第二に安価、顧客に直接コスト削減をもたらすこと。第三に性能も悪くなく、CH32V203をSTM32F103と比較して、CoreMarkスコアと消費電力で優位性がある。

**矽力杰（Silergy）**もRISC-Vの道を歩んでいる。展示されたSA32DシリーズMCUは、高性能・高信頼性のRISC-Vコアをベースとし、超高演算性能と豊富な周辺機能を備え、主にゾーン制御（ZCU）、パワーバッテリ管理システムのBMU、主駆動モーター制御、シャーシアプリケーション、一部のADASアプリケーションなどの高安全主制御エッジコンピューティングおよび制御シナリオに使用される。製品はAEC-Q100規格と機能安全ISO 26262 ASIL-Dに準拠している。矽力杰側は、RISC-VのIP形態はすでに豊富で、M0レベルから64ビットサーバーレベルまであり、エコシステムはコンシューマーから産業、自動車へと伝播していると述べた。「AI MCU」の概念については、矽力杰の姿勢は比較的冷静で、皆が注目しているが、MCU上のNPU演算能力はわずか0.3～0.5 TOPSであり、「このような弱い演算能力で何ができるのか？重要なのはシナリオが価値を生み出せるかどうかだ」と述べた。

MRAMは将来の組み込みストレージの新しいソリューションとなるか

組み込みマイクロシステムの進化は、常に性能、コスト、信頼性を中心に展開されてきた。そして、エッジAI推論、ロボット関節のリアルタイム制御、産業用高周波サンプリングなどのシナリオの継続的なアップグレードは、マイクロシステムの中核であるMCU自体を再形成するだけでなく、ストレージシステム全体の同時反復を促している。従来のFlashは、書き込み回数、書き込み速度、ブロック操作モードの制限により、高速、高書き込み、高信頼性の多重要件を同時に満たすことが難しくなってきており、MRAMは新しい不揮発性ストレージの代表として、組み込みマイクロシステムの性能向上を支える新たな技術経路となっている。

今回の展示会では、中国本土のメーカーである浙江馳拓科技有限公司（Zhejiang Chituo Technology Co., Ltd.）がMRAM関連ソリューションを展示し、杭州臨安青山湖に12インチMRAM生産ラインを設置しており、現在中国国内で唯一STT-MRAMの量産製造を実現しているメーカーである。主力製品の読み書き速度は数十ナノ秒で、ビット単位の読み書きをサポートし、消去が不要で、電源オフ時も不揮発性であり、書き込み回数は兆回以上と、Flashのマイクロ秒単位の書き込み速度と10万回の書き込み寿命をはるかに上回る。次世代技術のSOT-MRAMは研究開発段階にあり、読み書き速度をナノ秒レベルに向上させることができ、関連成果はすでにIEDMトップジャーナルに掲載されている。容量面では、現在のディスクリートチップの容量はKbレベルから64Mbまでをカバーし、128MbからGbレベルへの進化を計画している。もう一つの重要な事業は、組み込みMRAM（eMRAM）である。MRAMをMCU/SoC内部に直接組み込み、従来の組み込みFlashやキャッシュを置き換えるもので、馳拓はすでに国内の主要MCU企業と協力している。

関係者によると、実装シナリオにおいて、SRAM+バッテリーの電源断保護方式と比較して、MRAMはバッテリーを必要とせず、防爆や遠隔地での保守の問題を完全に解決する。さらに注目すべきは、DRAMなどの従来型ストレージの価格が急騰し続ける中で、MRAMはSCM（ストレージクラスメモリ）市場にもリーチできる点である。ウェアラブルデバイスなど消費電力に極めて敏感なシナリオでは、MRAMは不揮発性特性により、SRAMやDRAMのように継続的な電源供給を必要とせず、本質的に低消費電力の利点を持つ。また、同じく新しいストレージであるPCM（相変化メモリ）と比較して、MRAMは広い温度範囲で優れており、産業用および車載用アプリケーションでより確実性が高い。産業分野では、すでに産業用PLC/DCS、商業用エネルギーストレージなどの分野に参入しており、協力先には国内有数の産業用制御企業やエネルギーストレージ企業などが含まれる。代表的な製品はすでにAECQ100-Grade1車載認証を取得しており、自動車メーカーやTier1/2サプライヤーに拡販中である。

現在、馳拓科技の組み込みMRAM製品は、TSMCやSamsungなどの国際的なリーダーに追いついている最中であるが、ディスクリートMRAM製品は海外企業と競合できるレベルにある。自社製品に加えて、大学、研究機関、半導体スタートアップ企業に試作サービスを提供しており、中国国内では希少な新しいストレージおよびマイクロナノ製造プラットフォームである。

馳拓は、メモリ内コンピューティング技術の進化に伴い、MRAMは将来AIチップでより大きな価値を発揮できると考えている。現在はまず産業、エネルギーストレージ、汎交通などのシナリオから参入し、徐々にAI分野へ拡大していく予定である。

振り返ってみると、組み込みシステムの競争の焦点は、パラメータが誰により正確にシナリオにマッチするか、誰がより自律的にアーキテクチャを制御できるか、誰がストレージ基盤を再構築できるか、に移っている。AI MCUの0.x TOPSの演算能力は目を見張るものではないが、細分化されたシナリオのインテリジェント化を促進するには十分である。人型ロボットの数百個のMCU使用量は誇張ではないが、モーション制御のチップ需要曲線を再形成するには十分である。RISC-VのIPライセンスは複雑ではないが、ARMエコシステムへの単一依存を打破するには十分である。MRAMの容量はまだ大きくないが、産業用および車載用の分野で不揮発性ストレージの新しい標準を確立するには十分である。これらの変化は個別に見れば劇的ではないが、積み重なることで、組み込みの境界を再定義しつつある。

本記事の出典：半導体産業纵横

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