Observasi langsung di pameran Munich, apa yang terjadi di industri MCU?

2026年7月初の上海、慕尼黑上海电子展の人混みの中で、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。展示会に訪れたエンジニアは、もはや価格や納期だけを尋ねるのではなく、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の実用化はどうなっているのか？

「AI MCU」の概念は長い間提唱されてきたが、実際に実用化されている状況はどうなっているのだろうか？

Texas Instruments (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展示した。TinyEngine NPUはTIが開発した専用のハードウェアアクセラレータであり、2.56GOPSの計算性能を提供し、深層学習や推論演算向けに設計されている。しかし、業界関係者は、AI MCUの演算能力は一般的に0.数TOPS程度であり、数十Kから数百Kのパラメータを持つ小規模な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やモーター振動信号の異常検出などだと述べている。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向けではなく、細分化されたシナリオの「小さなタスク」向けであると率直に述べている。また、彼らは初心者向けのIDEツールも提供しており、データ収集、ラベル付け、トレーニングからデプロイまでを「手取り足取り」サポートし、最終的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することも可能だと謳っている。さらに注目すべき点は、TIが既にAIを自社のCC Studio統合開発環境に組み込み、大規模モデルと直接連携して、「要件の提示→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不要になり、内容を理解できればそれで十分」ということだ。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」で最も優位性を発揮する。なぜなら、タスクが複雑すぎるとMCUのメモリと演算能力では対応できず、かえって能力を制限してしまうからだ。

STMicroelectronics (ST) は、エッジAI MCUチップであるSTM32N6を発表した。0.6 TOPSの演算能力を持ち、自社開発のNPUを内蔵しており、標準的な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中国地域マイクロコントローラ製品部の陳德勇氏は、同時期の報告で、エッジAIの展開は「2小2低」、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、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開発者の73%がSTM32を選択していることを明らかにした。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り、STの推奨は、トレーニング段階でまず浮動小数点を使ってモデルを「限界まで絞り込み」、その後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、テクニカルレポートで「Zephyr RTOS」を主に推奨し、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からいきなり重厚な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を活用できるため、組み込みコードをスムーズにアップグレードできる。ARMはまた、Ethos-UシリーズNPU（U55/U65/U85）が既に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の実用化は依然として「データ収集」と「規制」の両面で壁に直面している。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」が、競合他社がそれを理由に通報する可能性があるため、産業顧客は概して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は高価で、1つのレーダーで千元以上するのに対し、AI MCUは1つ数十元である。応用方向としては、TIは養老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、真の爆発は応用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だ。

人型ロボットMCUは新たなブルーオーシャンか？

AI MCUが風を待っているとすれば、人型ロボットMCUはすでに先行研究から少量生産への敷居に立っている。

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ていた6自由度の器用な手であり、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を連動させ、短時間で十数kg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、次期バージョンではN6チップを追加してエッジ認識を行う予定である。このソリューション全体で、チップコストは100元を超えないが、真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は700～800元で、手に6個搭載され、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よりもはるかに高い。STの人型ロボット向けMCU製品の一部は、既に国内のOEM工場と協力して中国で現地生産され、さらには海外に輸出されている。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ることができず、テスラのロボットの大部分の部品も中国から調達されていると述べた。

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ており、その展開の充実度と実用化の深さは、今回の展示会で際立っていた。重点的に展示されたのは、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：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「钢镚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次元力検出ソリューションである。スタッフは、ロボットの部位によってMCUに対する要件が大きく異なると述べた：下肢関節は遊星減速機を使用し、高出力、耐高温、長寿命が求められ、精度への要求はそれほど高くない；上肢と器用な手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をサポートする必要もある。1台の二足歩行人型ロボット全身には、最大で数百個のMCUが必要となり、自由度が高いほどその数は増える。

Geehy Semiconductor は、より極端な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）は単価約3元、より高性能なAPM32F425（M4Fコア、240MHz）は肩や脚部に使用され、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の角度を取得する。Geehyは、人型ロボットプロジェクトは現在ほとんどが先行研究段階であり、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述べた。

Infineon は、別の技術パスを展示した：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よりもはるかに高いため、同じ電力でスイッチング損失と発熱を低減できる。これは、ロボット関節がより小さな体積でより高い電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。Infineonは、ワイドバンドギャップ半導体（GaN）と専用MCUの連携を選択し、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、外部水晶発振器を必要としないため、従属側のBOMとPCBスペースを節約できる。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、ロボット全身に数百個のMCUが配置された場合、ローカル制御と全身主制御が高帯域幅、低配線数のバス標準化によって協調できることを意味し、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い。

ロボットの器用な手の運動制御と通信に加えて、センシング層のアップグレードも同様に重要である。ADI 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級のフレームレートで圧力分布、微細振動、接触状態、温度を同期して認識できる。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するのではなく、触覚による閉ループフィードバックを通じて、壊れやすい物体の正確な把持、滑り止め制御、微細な公差の組み立てを実現できる。

インタビューでは、複数のメーカーが共通認識を形成していた：現在のロボットの出荷量は非常に少なく、宇樹科技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、彼らの月間出荷量は通常数億個単位である。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だけである。人型ロボットの真のコストはMCUではなく、減速機である——規格が未標準化であり、各社が独自に開発しているため、規模の効果がなく、価格が高止まりしている。STは、ロボット事業は現在「将来を見据えているが、現時点で量を増やすのは難しい」と述べ、MCUは「大量販売、薄利多売」の路線である。

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エコシステム以外に、RISC-Vは今年の展示会でもう一つの明確なMCU路線となっている。

WCH（南京沁恒微電子） の「青稞」MCUは典型的な例であり、主にインターフェースチップに注力している。彼らは2018年から全面的にRISC-Vに移行し、自社開発のコアを使用しており、ARM製品の出荷はほとんどない。現場のエンジニアが挙げた理由は率直で、第一にセキュリティ、地政学的影響を受けないこと、第二に安価で、直接顧客のコストを削減できること、第三に性能が悪くなく、CH32V203はSTM32F103と比較してCoreMarkスコアと消費電力で優位性があることだ。

Silergy（矯力杰） もRISC-Vのパスを選択した。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、主にゾーンコントロール（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。Silergy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→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、Silergyの態度は比較的冷静で、皆が見ているが、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、シナリオが価値をもたらすかどうかだ」と述べた。

MRAMは将来の組み込みストレージの新たな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してきた。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、高速性、高書き込み耐性、高信頼性という複数の要求を同時に満たすことが困難になりつつある。MRAMは、新しい不揮発性メモリの代表として、組み込みマイクロシステムの性能アップグレード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、地元メーカーの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持ち込み、杭州臨安青山湖に12インチMRAM製造ラインを設置しており、現在国内で唯一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、消去不要、電源オフ時も不揮発性で、書き込み回数は1兆回以上可能であり、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超える。次世代技術のSOT-MRAMは研究開発段階にあり、読み書き速度はナノ秒レベルに向上可能で、関連成果はIEDMトップジャーナルに発表されている。容量面では、現状のスタンドアロンチップは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）——MRAMをMCU/SoC内部に直接統合し、従来の組み込みFlashやキャッシュを置き換えるものであり、驰拓はすでに国内の主要MCU企業と協力している。

実用化シナリオとしては、SRAM+バッテリーの電源断保護ソリューションと比較して、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などの従来のメモリ価格が高騰し続ける中、MRAMはSCM（ストレージクラスメモリ）市場にも到達可能であることだ。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。一方、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、産業用および車載用アプリケーションにおいてより確実性が高い。産業分野では、既に産業用PLC/DCS、商業用エネルギー貯蔵などの分野に参入しており、協力顧客には国内の主要な産業制御企業やエネルギー貯蔵企業などが含まれる。代表的な製品はAECQ100-Grade1車載認証を取得しており、現在自動車メーカーやTier1/2サプライヤーに販売促進中である。

現在、驰拓科技の組み込みMRAM製品は、依然としてTSMC、Samsungなどの国際的なリーダーに追いつこうとしている段階だが、スタンドアロンMRAM製品は海外企業と競争できるレベルにある。自社製品以外にも、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、国内では希少な新しいメモリと微細加工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は将来的にAIチップでより大きな価値を発揮する可能性があり、現在は産業、エネルギー貯蔵、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と考えている。

振り返ってみると、組み込みシステムの競争焦点は、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、誰がアーキテクチャをより自律的に制御できるか、誰がストレージ基盤をより再構築できるかへと移行している。AI MCUの0.数TOPSの演算能力は驚くべきものではないが、細分化されたシナリオのスマー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、運動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の容量はまだ高くないが、産業用および車載用分野で不揮発性メモリの新しい基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、重なり合うことで、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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