**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窒化ガリウム関節モーター駆動ソリューション。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活用してスイッチング周波数を100kHzにまで高めることができる。これは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く、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容積でより高いパワー密度を実現でき、下肢などの高パワー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（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追求している。
ミュンヘン展示会最前線観察、MCU業界で何が起きているのか？
2026年7月初の上海、慕尼黑上海電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。来場し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、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ブームは一体どこにあるのか？
AI MCUの実装状況は？
「AI MCU」というコンセプト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展示した。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、深層学習や推論演算向けに設計されている。ただし、業界関係者は、AI MCUの演算能力は一般的に0.数TOPSの範囲に留まり、数十Kから数十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、モーター振動信号の異常検出などである。TIの担当者は、このような組み込み機器はそもそも集中処理ではなく、細分化されたシーン向けの「小さなタスク」であると説明した。また、付属のIDEツールは「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実行でき、ヘッダ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」のワンストップサービスを実現したことだ。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で、内容を理解できれば十分」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「シンプルなシーン」で最も有利であり、タスクが複雑すぎるとMCUのメモリや演算能力では対応できず、逆に機能が制限されてしまう。
**STマイクロエレクトロニクス（ST）**は、エッジAI MCUチップであるSTM32N6を出品した。0.6 TOPSの演算能力を持ち、自社開発のNPUを内蔵し、標準的なCVモデルを実行して、手のジェスチャー認識やキーポイント検出などが可能。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、同時開催のレポートで、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、低遅延を満たす必要があると強調した。また、同氏はSTが2015年にはNPUテストチップの開発を開始しており、現在では5000以上のARMベースのMCU/MPUを提供していること、さらに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もあり、STはトレーニング段階でまず浮動小数点でモデルを「極限まで絞り込み」、その後Integer 8に変換してデプロイすることで、Flash使用量と推論時間のバランスを取ることを推奨している。
ARMは、技術レポートで「Zephyr RTOS」を主に推し、Cortex-MからCortex-Aへの移行パスを開通しようとしている。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保持しつつ、Cortex-AのMMUやマルチコアSMPを活用できるため、組み込みコードのスムーズなアップグレードが可能になる。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可能であり、TensorFlow LiteとPyTorchランタイムも準備済みであると述べた。
ただし、AI MCUの実装は依然として「データ収集」と「法規制」の両面で課題を抱えている。TIの担当者は、AI MCUに付随するデータ収集用の60 GHzミリ波レーダーは中国でまだ明確な標準が開放されておらず、「使ってはいけないとも、使えるとも言われていない」が、競合他社がこれを理由に告発できるため、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、一つのレーダーが数千元するのに対し、AI MCU一粒は数十元である。応用方向としては、TIは介護・健康管理等の将来の潜在的なシーンにも言及したが、現時点ではこうした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として、エッジ側のAI MCUは現在「盛り上がりに欠けており」、真の爆発は応用シーンと法規制のさらなる成熟を待つ必要がある。
人型ロボットMCUは新しいブルーオーシャンか？
AI MCUが風を待っている状態なら、人型ロボットMCUはすでに予備研究から小ロット生産への敷居を越えている。
展示会場で最も人目を引いたデモの一つは、STのブースで展示された6自由度の器用な手で、各指の根元はコアレスブラシレスモーターで駆動され、指の屈曲が上部の関節を連動させ、短時間で十数kgの把持が可能。STの担当者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感知を行う。このソリューション全体のチップコストは100元未満だが、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で、コストはMCUをはるかに上回る。STの一部の人型ロボット向けMCU製品はすでに国内のOEM工場と協力し、中国で現地生産され、海外にも輸出されている。担当者は、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きれず、テスラのロボット部品もほとんどが中国から調達されていると述べた。
**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、その展開の広さと実装の深さは、今回の展示会で特に際立っていた。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業した「钢镚L1」四足ロボットで、内部に複数のGD32 MCUを深く統合、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。担当者は、ロボットの部位によってMCUへの要求は大きく異なり、下肢の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、上肢や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。二足歩行人型ロボット一台には全身で最大100個以上のMCUが必要であり、自由度が高いほど数は増える。
**極海半導体（Geehy Semiconductor）**は、より極限的なコストパフォーマンスの路線を展示した。ロボットのモーター制御に使用する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角度を取得する。極海半導体は、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述べた。
**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窒化ガリウム関節モーター駆動ソリューション。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活用してスイッチング周波数を100kHzにまで高めることができる。これは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く、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容積でより高いパワー密度を実現でき、下肢などの高パワー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（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追求している。
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が出品したi.MX RT1180ソリューションは、I3Cバスを介して主制御MCUと5つのモータードライブMCUを接続し、2本の信号線で12.5Mbpsの同期通信を実現。外部水晶発振器が不要で、スレーブ側の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に接続される。つまり、ロボットの全身に100個以上のMCUが搭載される場合、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クに依存するのではなく、高帯域幅・低配線数のバスによる標準化された協調が可能になる。
ロボットの器用な手の運動制御と通信に加えて、感知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感知ソリューションは、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、温度を同時に感知できる。ロボットの器用な手は、もはや視覚によるオープンループ制御だけに依存せず、触覚によるクローズドループフィードバックによって、壊れやすい物体の精密な把持、滑り防止制御、微細な公差の組み立てを実現できる。
取材の中で、複数のメーカーは共通認識を形成した：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を手掛けても「儲からず」、純粋に未来に賭けていると言える。人型ロボットの真のコストもMCUではなく、減速機である。規格が標準化されておらず、各社が独自に開発しているため、スケールメリットがなく、価格が高いままである。STはさらに、ロボット事業は現在「未来を見据えており、今すぐ量産するのは難しい」と述べ、MCUは「量が多く、利益が薄い」路線であるとしている。
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エコシステムの外で、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」MCUは代表例で、インターフェースチップを主軸としている。同社は2018年には全面的にRISC-Vに移行し、自社開発コアを採用し、ARM製品はごくわずかしか出荷していない。現場のエンジニアが挙げた理由は明白で、一つはセキュリティであり、地政学的な影響を受けないこと、二つ目は安価で、顧客のコストを直接削減できること、三つ目は性能が悪くなく、CH32V203でSTM32F103と比較しても、CoreMarkスコアと消費電力で優れていることである。
**矽力杰（Silergy）**もRISC-Vの経路を選択した。出展したSA32DシリーズMCUは、高性能・高信頼性のRISC-Vコアをベースに、超高演算性能と豊富なペリフェラルを持ち、主にゾーンコントロールユニット（ZCU）、パワーバッテリーマネジメントシステムのBMU、メインドライブモーター制御、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ーンで使用される。製品はAEC-Q100規格と機能安全ISO 26262 ASIL-Dに準拠している。矽力杰は、RISC-VのIP形態は既に豊富で、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」というコンセプトについては、矽力杰は比較的冷静な姿勢で、皆が見ているが、MCU上のNPU演算能力は0.3～0.5 TOPSであり、「この程度の弱い演算能力で何ができるのか？重要なのはシーンが価値を生み出せるかどうかだ」と述べている。
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いる。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ーンの継続的なアップグレードは、マイクロシステムの核である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反復を促している。従来のFlashは、書き換え回数、書き込み速度、ブロック操作モードに制限があり、高速、高書き換え、高信頼性の複数の要求を同時に満たすことが難しくなっている。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向上を支える新しい技術経路になりつつある。
今回の展示会では、地場メーカーの浙江馳拓科技有限公司がMRAM関連ソリューションを出品した。杭州臨安青山湖に12インチMRAM生産ラインを構築し、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、消去が不要で、不揮発性であり、書き換え回数は1兆回以上と、Flashのマイクロ秒単位の書き込み速度や10万回の書き換え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、読み取り/書き込み速度はナノ秒レベルに向上し、関連成果は既に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、将来的には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）であり、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、馳拓は既に国内の主要MCU企業と協力している。
実装シーンについて、SRAM+バッテリーの停電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、防爆や遠隔地でのメンテナンス問題を完全に解消する。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ーンでは、MRAMは不揮発性特性により、SRAMやDRAMのように継続的な電力供給を必要とせず、本質的に低消費電力の利点を持つ。また、同じ新しいメモリであるPCM（相変化メモリ）と比較して、MRAMは広温度域で優れており、産業用や車載用アプリケーションでより確定的な選択肢となる。産業分野では、既に産業用PLC/DCS、商業用蓄電などの分野に製品が導入されており、協力先には国内の主要産業用制御企業や蓄電企業などが含まれる。代表製品は既にAECQ100-Grade1車載規格認証を取得しており、自動車メーカーやTier1/2サプライヤーへの展開を進めている。
現在、馳拓科技の組み込みMRAM製品は、TSMC、サムスンなどの国際的な大手に追いつく途上にあるが、ディスクリートMRAM製品は海外企業と互角に競争できる。自社製品の他に、大学、研究機関、スタートアップ半導体企業向けに試作サービスも提供しており、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となっている。
馳拓は、メモリ内蔵コンピューティング技術の進化に伴い、MRAMは将来的にAIチップにおいてさらに大きな価値を発揮すると考えており、現在はまず産業、蓄電、汎交通などのシーンから参入し、徐々にAI分野へ拡大する方針である。
振り返ってみると、組み込みシステムの競争の焦点は、パラメータ競争から、誰がより正確にシーンにマッチするか、誰がより自律的にアーキテクチャを掌握できるか、誰がストレージ基盤を再構築できるか、という方向にシフトしている。AI MCUの0.数TOPSの演算能力は目を引くものではないが、細分化されたシーン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ち破るには十分である。MRAMの容量はまだ大きくないが、産業用や車載用の分野で不揮発性メモリの新たな標準を確立するには十分である。これらの変化は単独では激しいものではないが、組み合わさることで、組み込みの境界を再定義しつつある。
本文出典：半導体産業纵横
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