Observation de première ligne au salon de Munich, que se passe-t-il dans l'industrie des MCU ?

2026年7月初の上海、慕尼黑上海電子展の人波の中で、組み込みメーカーの展示ブースはこれまで以上に賑わっていた。来場したエンジニアはもはや価格や納期だけを問うのではなく、より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た。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だろうか？

AI MCUの実装状況は？

「AI MCU」という概念はかなり前から提唱されているが、実際の実装状況はどうなっているのだろうか？

**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披露した。TinyEngine NPUはTIが提供する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用に設計されている。しかし、業界関係者によれば、AI MCUの計算能力は一般的に0.数TOPSの範囲に留まり、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。例えば、ミリ波レーダーによる姿勢分類、モーター振動信号の異常検知などである。TIのスタッフは、このような組み込み機器はもともと集中処理向けではなく、細分化されたシナリオの「小タスク」向けであると認めている。さらに、TIは「手取り足取り」データ収集、ラベリング、トレーニングからデプロイまでを行えると謳う、簡単なIDEツールも提供しており、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することも可能だ。さらに注目すべきは、TIがすでに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」のワンストップサービスを実現していることだ。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、ものが理解できればそれでいい」という。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」で最も強みを発揮する。なぜなら、タスクが複雑すぎると、MCUのメモリと計算能力では対応できず、かえって能力が制限されるからだ。

**STマイクロエレクトロニクス（ST）**は、STM32N6というエッジAI MCUチップを発表した。0.6 TOPSの計算能力を持ち、内蔵の自社開発NPUを搭載し、標準的なCVモデルを実行して、手振り認識やキーポイント検出などが可能である。ST中国区マイクロコントローラー製品部の陳德勇氏は、同時期の報告で、エッジAIの展開には「二小二低」、すなわち「小Flash、小RAM、低消費電力、低遅延」が必須であると強調した。また、STは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プラットフォームベースのMCU/MPUを5000以上提供しており、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世界で唯一のメーカーであり、ML Perf Tinyの開発者の73%がSTM32を選択していると明かした。ただし、AI MCUにはモデル変換における「浮動小数点から整数への変換」による精度低下の問題がある。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「極限まで絞り込んで」から、Integer 8に変換してデプロイし、Flash使用量と推論時間のバランスを取ることだ。

ARMは、技術報告で「Zephyr RTOS」を主に推し、Cortex-MからCortex-Aへの移行パスを開くことを意図している。ARMは、エッジAIにはより大きな計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を活用して、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はさらに、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可能であり、TensorFlow LiteおよびPyTorchランタイムも準備完了であると述べた。

しかし、AI MCUの実装は依然として「データ収集」と「法規制」の両面で行き詰まっている。TIのスタッフは、AI MCUのデータ収集に付随する60 GHzミリ波レーダーは中国ではまだ明確な開放基準がなく、「使えないとは言われていないが、使えるとも言われていない」ため、競合他社がこれを利用して申告することができ、産業顧客は一般的に慎重であると述べた。また、カメラ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は価格が高く、1つのレーダーで数千元、AI MCUはわずか数十元である。応用分野としては、TIは介護や健康維持などの将来の潜在的なシナリオにも言及したが、現時点ではそのような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「不温不火」であり、真の爆発には応用シナリオと法規制のさらなる成熟を待たなければならないというものである。

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一つは、STのブースで展示された6自由度の器用な手で、各指の基部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を連動させ、短時間で十数kgの物体を掴むことができる。STのスタッフは内部のチップソリューションを分解して説明した：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、次バージョンではN6チップを追加してエッジ認識を行う。全体のソリューションで、チップコストは100元以下だが、本当のコストの大部分はモーターであり、1つのコアレスモーターが700～800元、手に6個詰め込まれ、ロボット全体ではさらに多くのモーターがあり、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、中国国内で生産され、海外にも輸出されているという。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、海外ではコストを下げることができず、テスラのロボットのほとんどの部品も中国から調達していると述べた。

**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、その展開の充実度と実装の深さは、今回の展示会でかなり際立っていた。現場では、4つの高自由度ロボット向け先進制御ソリューションが重点的に展示された：1つ目は、GD32H75Eベースの6軸ロボットアームソリューション。2つ目は、智身科技と協力した「鋼鏰L1」四足ロボットで、内部に複数のGD32 MCUが深く統合されている。3つ目は、同じくGD32H75Eベースのロボット関節駆動ソリューション。4つ目は、GD30AD3642ベースの6軸力検出ソリューション。スタッフによると、ロボットの部位によってMCUに対する要求は大きく異なる：下肢関節は遊星減速機を使用し、高出力、耐高温、長寿命が強調され、精度への要求は高くない。上肢と器用な手は高精度が要求され、将来は手術やマッサージレベルの微細操作をサポートする可能性もある。一台の二足歩行人型ロボットは全身に100個以上のMCUを必要とすることもあり、自由度が高ければ高いほど、数は増える。

**極海半導体（Geehy）**は、より極端なコストパフォーマンスの路線を示した。同社のロボットモーター制御用APM32M3514チップ（M0+コア、72 MHz）の単価は約3元で、より高性能なAPM32F425（M4Fコア、240MHz）は肩と脚部に使用され、専用MCU（M52コア、128 MHz）のG32R430エンコーダと組み合わせてモーター角度を取得する。極海は、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留まり、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述べた。

**インフィニオン（Infineon）**は、別の技術パスを示した：PSOC Control C3 MCUベースの1kV窒化ガリウム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、窒化ガリウムデバイスの高周波特性を利用してスイッチング周波数を100kHzまで押し上げることができ、従来のシリコンベースのソリューションをはるかに上回り、同じ電力でスイッチング損失と発熱を低減する。これは、ロボット関節がより小さな体積でより高い出力密度を実現できることを意味し、下肢などの高出力関節にとって特に重要である。インフィオンは、ワイドバンドギャップ半導体（窒化ガリウム）と専用MCUの協調を選択し、より高いエネルギー効率比を得ている。

人型ロボットの制御は、単一のMCUの計算能力だけでなく、MCUネットワークの通信効率にも依存する。**NXP（恩智浦）**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、外部水晶発振器を必要とせず、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に接続することを意味し、ロボットの全身に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は、ポイントツーポイントの非同期通信のスタッキングに依存するのではなく、高帯域幅、低配線のバスを介した標準化された協調が可能になる。

ロボットの器用な手のモーションコントロールと通信に加えて、センシング層のアップグレードも同様に重要である。**ADI（アナログ・デバイセズ）**が展示したマルチモーダル触覚センシングソリューションは、32×32の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、温度を同期して感知できる。ロボットの器用な手はもはや視覚による開ループ制御のみに依存せず、触覚による閉ループフィードバックによって、壊れやすい物体の正確な把持、滑り防止制御、微細な公差の組立を実現できる。

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、宇樹科技が年間数万台を販売したとしても、チップメーカーにとっては「数百万個」に過ぎず、彼らの月間出荷台数はしばしば億単位である。したがって、現時点でロボット用MCUを製造しても「儲からない」、純粋に将来に賭けているのである。人型ロボットの本当のコストもMCUではなく、減速機である。仕様が標準化されておらず、各社が独自に開発しており、規模の効果がなく、価格が高止まりしている。ST側は、ロボット事業は現在「将来を見据えており、今すぐ量産化するのは難しい」と述べ、MCUは「大量生産、薄利多売」の路線であると述べた。

RISC-Vは組み込み分野でARMアーキテクチャを代替できるか？

ARMエコシステムの外で、RISC-Vは今年の展示会でますます明確になってきているもう一つのMCU路線である。

**沁恒微（WCH）**の「青稞（QingKe）」MCUは典型的な代表であり、主にインターフェースチップを対象としている。同社は2018年に全面的にRISC-Vに切り替え、コアを自社開発し、ARM製品の出荷はごくわずかである。現場のエンジニアが挙げた理由は非常に率直で、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、顧客に直接コストを削減できること、第三に性能が悪くないこと、CH32V203でSTM32F103と比較し、CoreMarkスコアと消費電力の両方で優位性があることである。

**矽力杰（Silergy）**もRISC-Vの路線を採用している。同社が展示したSA32DシリーズMCUは、高性能・高信頼性のRISC-Vコアをベースにしており、超高演算性能と豊富なペリフェラルを備え、主にゾーン制御（ZCU）、パワーバッテリー管理システムのBMU、主駆動モーター制御、シャーシアプリケーション、および一部の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の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。矯力杰側は、RISC-VのIPフォームはすでに充実しており、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→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、矯力杰の態度は比較的冷静で、皆が様子を見ているが、MCU上のNPUの計算能力はわずか0.3～0.5 TOPSであり、「このような弱い計算能力で何ができるのか？重要なのは、そのシナリオが価値を生み出せるかどうかである」と述べた。

MRAMは将来の組み込みストレージの新たな選択肢となるか

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高度化は、マイクロシステムの核心である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期反復を促している。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約により、高速、高書き込み回数、高信頼性の複数の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しい技術パスとなりつつある。

今回の展示会では、中国本土のメーカーである浙江驰拓科技有限公司（Zhejiang Chituo Technology Co., Ltd.）がMRAM関連ソリューションを携えて登場した。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。主力製品の読み取り/書き込み速度は数十ナノ秒で、ビット単位の読み取り/書き込みをサポートし、消去は不要で、電源オフ時も不揮発性であり、書き込み回数は1兆回以上と、Flashのマイクロ秒レベルの書き込み速度と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、読み取り/書き込み速度はナノ秒レベルに向上し、関連成果はすでにIEDMトップジャーナルに発表されている。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やキャッシュを代替するもので、驰拓は中国の主要MCU企業と協力している。

応用シナリオとしては、SRAM＋バッテリーの停電保護方式と比較して、MRAMはバッテリーを必要とせず、防爆や遠隔地でのメンテナンスの問題を完全に解決する。さらに注目すべきは、DRAMなどの従来型メモリの価格が高騰し続ける中、MRAMはSCM（ストレージクラスメモリ）市場にもリーチできることだ。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は不揮発性の特性により、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、同じく新しいメモリである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、産業用や車載用アプリケーションでの確実性が高い。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、協力顧客には中国の大手産業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サプライヤーへの販売が進められている。

現在、驰拓科技の組み込みMRAM製品は、TSMC、サムスンなどの国際的なリーダーにまだ追いついている段階であるが、ディスクリートMRAM製品は海外企業と互角に競争できる。自社製品に加えて、大学、研究機関、スタートアップ半導体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メモリおよびマイクロ/ナノ製造プラットフォームである。

驰拓は、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する可能性があると考えている。現在はまず、産業、エネルギーストレージ、汎輸送などのシナリオから参入し、徐々にAI分野へと拡大していく。

振り返ってみると、組み込みシステムの競争の焦点は、パラメータから、誰がより正確にシナリオに適合できるか、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、へと移っている。AI MCUの0.数TOPSの計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100個以上のMCU使用量は誇張ではないが、モーションコントロール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の容量はまだ高くないが、産業用および車載用の分野で新しい不揮発性ストレージの標準を確立するには十分である。これらの変化は個々に見れば劇的ではないが、重なり合うことで、組み込みシステムの境界を再定義している。

本文の出典：半導体産業の縦横

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