Observação em primeira linha da Exposição de Munique, o que está a acontecer na indústria de MCU?

Em Xangai, no início de julho de 2026, no meio da multidão da Electronica China, os estandes dos fabricantes de sistemas embarcados estavam mais movimentados do que nunca. Os engenheiros que visitavam a feira já não perguntavam apenas sobre preços e prazos de entrega; muitos paravam em frente a demonstrações de mãos hábeis para robôs humanoides e placas de desenvolvimento de IA de borda. Então, qual é o verdadeiro ponto de viragem da indústria de sistemas embarcados este ano?

Como está a implementação dos MCU de IA?

O conceito de "MCU de IA" já foi proposto há muito tempo, mas como está realmente a sua implementação?

Texas Instruments (TI) exibiu no local uma solução de reconhecimento digital de IA de borda integrada com a NPU TinyEngine. A NPU TinyEngine é um acelerador de hardware dedicado lançado pela TI, que oferece 2,56 GOPS de desempenho computacional, especificamente projetado para aprendizagem profunda e operações de inferência. No entanto, profissionais do setor afirmam que a potência computacional dos MCU de IA geralmente se situa na casa dos décimos de TOPS, conseguindo apenas executar pequenas redes neurais com dezenas a centenas de milhares de parâmetros, principalmente usadas para "classificação", como classificação de postura com radar de ondas milimétricas ou deteção de anomalias em sinais de vibração de motores. Funcionários da TI admitiram que este tipo de dispositivo embarcado não é para processamento centralizado, mas sim para "pequenas tarefas" em cenários específicos. Eles também lançaram uma ferramenta IDE simples, alegando que pode "guiar passo a passo" na recolha de dados, anotação, treino e implementação, podendo até gerar diretamente ficheiros de cabeçalho e compilar os pesos da rede no projeto. Mais notavelmente, a TI já integrou a IA no seu ambiente de desenvolvimento integrado CC Studio, conectando-se diretamente a grandes modelos para fornecer um serviço completo de "apresentar requisitos → codificação automática → gravação automática → depuração automática". Nas palavras de um engenheiro no local, "basicamente já não precisas de ter capacidades de programação, desde que consigas entender o que está à frente." Na verdade, as funções nos MCU não são particularmente complexas, e a programação assistida por IA tem a sua maior vantagem exatamente em "cenários simples", pois se a tarefa for demasiado complexa, a memória e a potência computacional do MCU não a conseguem suportar, limitando o seu desempenho.

STMicroelectronics (ST) trouxe o chip MCU de IA de borda STM32N6, com 0,6 TOPS de potência computacional, uma NPU proprietária integrada, e executa modelos CV padrão, permitindo reconhecimento de gestos e deteção de pontos-chave. Chen Deyong, da Divisão de Produtos de Microcontroladores da ST na China, enfatizou numa palestra paralela que a implementação de IA de borda deve satisfazer "dois pequenos e dois baixos": pequena Flash, pequena RAM, baixo consumo de energia e baixa latência. Ele também revelou que a ST começou a fazer chips de teste NPU em 2015, tendo agora mais de 5000 MCU/MPU baseados na plataforma ARM, sendo a única fornecedora global a disponibilizar uma plataforma online de testes de benchmark para MCU, com 73% dos programadores do ML Perf Tiny a escolher STM32. No entanto, os MCU de IA também enfrentam o problema de perda de precisão na conversão de modelos "de ponto flutuante para inteiro". A sugestão da ST é: na fase de treino, usar primeiro ponto flutuante para "comprimir o modelo ao máximo", depois converter para Integer 8 para implementação, equilibrando a ocupação da Flash e o tempo de inferência.

ARM promoveu o "Zephyr RTOS" numa apresentação técnica, com o objetivo de abrir um caminho de migração do Cortex-M para o Cortex-A. A ARM acredita que a IA de borda necessita de maior escalabilidade de potência computacional, mas os programadores não querem saltar de um sistema operativo em tempo real para um Linux pesado. O Zephyr mantém a leveza e previsibilidade do RTOS, ao mesmo tempo que utiliza a MMU e o SMP multi-núcleo do Cortex-A, permitindo uma atualização suave do código embarcado. A ARM também mencionou que a sua série Ethos-U NPU (U55/U65/U85) já pode ser usada com Cortex-M e Cortex-A, e os runtimes TensorFlow Lite e PyTorch já estão prontos.

No entanto, a implementação dos MCU de IA ainda está bloqueada por "recolha de dados" e "regulamentação". Funcionários da TI mencionaram que o radar de ondas milimétricas de 60 GHz, que acompanha a recolha de dados dos MCU de IA, ainda não tem um padrão claramente definido na China, "não se diz que não pode ser usado, nem que pode ser usado", mas os concorrentes podem aproveitar-se disso para apresentar queixas, levando os clientes industriais a serem geralmente cautelosos. As soluções de recolha de dados com câmaras levantam preocupações de privacidade; no caso dos LiDAR, o preço é elevado, custando milhares de yuan por unidade, enquanto um MCU de IA custa apenas dezenas de yuan. Em termos de direções de aplicação, a TI também mencionou cenários futuros potenciais como cuidados a idosos e bem-estar, mas atualmente esta procura ainda não se materializou realmente. A opinião comum de vários fabricantes é que os MCU de IA do lado da borda estão atualmente "nem quentes nem frios", e o verdadeiro avanço terá de esperar pela maturidade adicional dos cenários de aplicação e da regulamentação.

Os MCU para robôs humanoides são um novo oceano azul?

Se os MCU de IA ainda estão à espera do vento, os MCU para robôs humanoides já estão no limiar da pré-pesquisa para a produção em pequena escala.

Uma das demonstrações mais cativantes no local da feira foi uma mão hábil com seis graus de liberdade exibida no estande da ST. Cada base dos dedos é accionada por um motor sem escovas de copo oco, e a flexão dos dedos puxa as articulações superiores em movimento, conseguindo agarrar temporariamente dezenas de quilogramas. Funcionários da ST detalharam a solução de chips interna: um MCU com núcleo M4 para controlar os dedos, um MCU com núcleo M33 para coordenar toda a mão, e uma próxima versão incluirá o chip N6 para perceção de borda. Em toda a solução, o custo do chip não ultrapassa 100 yuan, mas o verdadeiro custo principal é o motor: um motor de copo oco custa 700-800 yuan, e uma mão contém 6 deles; todo o robô tem ainda mais motores, tornando o custo total muito superior ao dos MCU. Sabe-se que alguns dos MCU para robôs humanoides da ST já estão a ser produzidos em colaboração com fábricas chinesas locais, com produção localizada na China, e até exportados para o estrangeiro. Os funcionários afirmaram que atualmente a cadeia industrial de robôs humanoides já está muito madura na China, sendo impossível baixar os custos no estrangeiro; a maioria dos componentes do robô Tesla também são adquiridos na China.

O estande da GigaDevice exibiu soluções relacionadas com robôs humanoides, com uma abrangência e profundidade de implementação notáveis nesta feira. O destaque foram quatro soluções de controlo de ponta para robôs de alta liberdade: primeiro, um esquema de braço robótico de seis eixos baseado no GD32H75E; segundo, um robó de quatro patas "Steel Coin L1" em cooperação com a Zhishen Technology, com múltiplos GD32 MCU profundamente integrados; terceiro, uma solução de acionamento de articulações robóticas também baseada no GD32H75E; quarto, uma solução de deteção de força de seis eixos baseada no GD30AD3642. Os funcionários revelaram que diferentes partes do robô têm requisitos muito diferentes para os MCU: as articulações inferiores usam redutores planetários, enfatizando alta potência, resistência a altas temperaturas e longa vida útil, com baixa exigência de precisão; as articulações superiores e as mãos hábeis exigem alta precisão, e no futuro terão mesmo de suportar micro-operações de nível cirúrgico ou de massagem. Um robô humanoide bípede pode precisar de até uma centena de MCU em todo o corpo; quanto maior o grau de liberdade, maior o número.

A Geehy Semiconductor apresentou uma rota de relação custo-benefício ainda mais extrema. O seu chip APM32M3514 (núcleo M0+, 72 MHz) para controlo de motores de robôs custa apenas cerca de 3 yuan por unidade, enquanto o APM32F425 (núcleo M4F, 240 MHz) de maior desempenho é usado para os ombros e pernas, combinado com um codificador G32R430 baseado num MCU dedicado (núcleo M52, 128 MHz) para obter o ângulo do motor. A Geehy admitiu que a maioria dos projetos de robôs humanoides está atualmente na fase de pré-pesquisa, sendo necessário tempo para a produção em massa, mas os fabricantes de chips têm de se posicionar antecipadamente.

A Infineon demonstrou outra via técnica: uma solução de acionamento de articulações robóticas com 1 kV de nitreto de gálio (GaN) baseada no MCU PSOC Control C3. Esta solução integra controlo, potência e sensorização, utilizando as características de alta frequência dos dispositivos GaN para elevar a frequência de comutação até 100 kHz, muito superior às soluções tradicionais baseadas em silício, reduzindo assim as perdas de comutação e o aquecimento para a mesma potência. Isto significa que as articulações robóticas podem alcançar uma densidade de potência mais elevada num volume menor, especialmente importante para articulações de alta potência como as das pernas. A Infineon optou por uma sinergia entre semicondutores de banda larga (GaN) e MCU dedicados para obter uma melhor relação de eficiência energética.

O controlo de robôs humanoides não depende apenas da potência computacional de um único MCU, mas também da eficiência de comunicação da rede de MCU. A solução i.MX RT1180 da NXP conecta o MCU principal a 5 MCU de acionamento de motores através do barramento I3C, com 2 fios de sinal a permitir comunicação síncrona a 12,5 Mbps, eliminando a necessidade de um oscilador externo, poupando espaço na PCB e na BOM do lado escravo. Esta solução liga o barramento I3C local da mão hábil ao EtherCAT de todo o corpo, significando que, quando o robô tem uma centena de MCU em todo o corpo, o controlo local e o controlo principal do corpo podem ser coordenados de forma padronizada através de um barramento de alta largura de banda e baixo número de fios, em vez de depender de uma acumulação de comunicação assíncrona ponto a ponto.

Para além do controlo de movimento e comunicação da mão hábil do robô, a atualização da camada de perceção é igualmente crucial. A solução de perceção tátil multimodal da ADI integra uma matriz tátil de alta densidade 32×32 com inferência de IA de borda, permitindo que a rede tátil detete síncronamente a distribuição de pressão, vibrações pequenas, estado de contacto e temperatura a uma taxa de quadros de kHz. A mão hábil do robô já não depende apenas do controlo em malha aberta baseado na visão, mas pode, através de feedback tátil em malha fechada, alcançar uma pega precisa de objetos frágeis, controlo antiderrapante e montagem de tolerâncias finas.

Nas entrevistas, vários fabricantes formaram um consenso: o volume atual de envios de robôs ainda é muito pequeno; mesmo que a Unitree venda dezenas de milhares de unidades por ano, para os fabricantes de chips isso representa apenas "alguns milhões de unidades", enquanto eles enviam frequentemente centenas de milhões por mês. Portanto, atualmente, os MCU para robôs "não dão lucro", são puramente uma aposta no futuro. O verdadeiro custo dos robôs humanoides não são os MCU, mas sim os redutores: devido à falta de padronização de especificações, cada empresa desenvolve os seus próprios, sem economias de escala, mantendo os preços elevados. A ST chegou mesmo a afirmar que o negócio de robôs está atualmente "a olhar para o futuro, é difícil aumentar o volume agora", e que os MCU seguem a rota de "grande volume, margem baixa".

Pode o RISC-V substituir a arquitetura ARM no domínio dos sistemas embarcados?

Fora do ecossistema ARM, o RISC-V é outra rota de MCU cada vez mais clara nesta feira.

O MCU "Qingke" da WCH é um exemplo típico, especializado em chips de interface. Já em 2018, a empresa se voltou completamente para o RISC-V, desenvolvendo o seu próprio núcleo, e os produtos ARM são agora raramente enviados. A razão dada pelo engenheiro no local foi clara: primeiro, segurança, não sujeito a influências geopolíticas; segundo, barato, poupando custos diretamente ao cliente; terceiro, o desempenho não é pior; usando o CH32V203 para competir com o STM32F103, tem vantagens em pontuação CoreMark e consumo de energia.

A Silergy também seguiu a via RISC-V. A sua série SA32D de MCU é baseada num núcleo RISC-V de alto desempenho e alta fiabilidade, com capacidade de computação ultra-elevada e periféricos ricos, usada principalmente em cenários de controlo e computação de borda de alta segurança, como nas unidades de controlo de zona (ZCU), na unidade de gestão de bateria (BMU) em sistemas de gestão de baterias de potência, no controlo do motor de tração principal, em aplicações de chassis e em algumas aplicações ADAS. O produto está em conformidade com a norma AEC-Q100 e com o requisito de segurança funcional ISO 26262 ASIL-D. A Silergy afirmou que a forma IP do RISC-V já é rica, desde o nível M0 até ao nível de servidor de 64 bits, e o ecossistema está a transmitir-se do consumo → indústria → automóvel. Quanto ao conceito de "MCU de IA", a atitude da Silergy é relativamente calma: todos estão a observar, mas a potência computacional NPU nos MCU é apenas de 0,3 a 0,5 TOPS, "o que se pode fazer com uma potência tão fraca? A chave é ver se o cenário traz valor."

MRAM tornar-se-á a nova solução de armazenamento embarcado no futuro

A evolução dos microssistemas embarcados tem girado sempre em torno do desempenho, custo e fiabilidade. A atualização contínua de cenários como inferência de IA de borda, controlo em tempo real de articulações robóticas e amostragem industrial de alta frequência não está apenas a remodelar o núcleo dos microssistemas — o próprio MCU —, mas também a forçar a iteração síncrona de todo o sistema de armazenamento. A Flash tradicional, limitada pelo número de ciclos de apagamento/escrita, pela velocidade de escrita e pelo modo de operação por blocos, já não consegue satisfazer as múltiplas necessidades de alta velocidade, alta resistência a ciclos de escrita e alta fiabilidade. A MRAM, como representante dos novos dispositivos de armazenamento não volátil, está a tornar-se uma nova via técnica para suportar a atualização do desempenho dos microssistemas embarcados.

Nesta feira, a fabricante local Zhejiang Coto Technology Co., Ltd. (驰拓科技) apresentou as suas soluções MRAM. A empresa instalou uma linha de produção de MRAM de 12 polegadas na Qingshan Lake, em Hangzhou Lin'an, sendo atualmente o único fabricante nacional a conseguir a produção em massa de STT-MRAM. O seu produto principal atual tem velocidades de leitura/escrita de dezenas de nanossegundos, suporta leitura/escrita por bit sem necessidade de apagamento, é não volátil após desligamento e pode suportar mais de biliões de ciclos de escrita, ultrapassando largamente a velocidade de escrita de microssegundos e a vida útil de cem mil ciclos da Flash. A próxima tecnologia, SOT-MRAM, está em fase de investigação, podendo aumentar a velocidade de leitura/escrita para o nível de nanossegundos, com resultados já publicados na revista topo IEDM. Em termos de capacidade, os chips discretos atuais cobrem desde Kb até 64 Mb, com planos para evoluir para 128 Mb a Gb. Outro negócio importante é a MRAM embebida (eMRAM) — colocar a MRAM diretamente dentro do MCU/SoC, substituindo a Flash embebida tradicional ou a cache. A Coto já está a colaborar com empresas líderes nacionais de MCU.

Sabe-se que, em termos de cenários de implementação, comparado com a solução de proteção contra perda de energia com SRAM + bateria, a MRAM não necessita de bateria, resolvendo completamente os problemas de manutenção em cenários à prova de explosão ou remotos. Mais notavelmente, com o aumento contínuo dos preços do armazenamento tradicional como a DRAM, a MRAM também pode alcançar o mercado SCM (Storage Class Memory). Em cenários extremamente sensíveis ao consumo de energia, como dispositivos vestíveis, a MRAM, com a sua característica não volátil, não necessita de alimentação contínua como a SRAM ou DRAM, tendo inerentemente uma vantagem de baixo consumo. Em comparação com o PCM (armazenamento de mudança de fase), outro novo tipo de armazenamento, a MRAM é superior em termos de ampla faixa de temperatura, tornando-a mais determinística em aplicações industriais e automóveis. Na área industrial, os seus produtos já entraram em áreas como PLC/DCS industriais e armazenamento de energia comercial, com clientes incluindo empresas líderes nacionais de controlo industrial e armazenamento de energia. O seu produto representativo já obteve a certificação AECQ100-Grade1 para automóveis, estando a ser promovido junto de fabricantes de automóveis e fornecedores Tier1/2.

Atualmente, os produtos de MRAM embebida da Coto ainda estão a recuperar o atraso em relação aos líderes internacionais como TSMC e Samsung, mas os seus produtos MRAM discretos já conseguem competir com empresas estrangeiras no mesmo patamar. Além dos seus próprios produtos, a empresa também oferece serviços de fabricação de wafers (foundry) para universidades, institutos de investigação e startups de semicondutores, sendo uma plataforma rara de novo armazenamento e microfabricação na China.

A Coto acredita que, com a evolução da tecnologia de computação integrada com armazenamento (in-memory computing), a MRAM terá no futuro um papel mais importante nos chips de IA, começando agora pelos cenários de indústria, armazenamento de energia e transportes, expandindo-se gradualmente para a área da IA.

Olhando para trás, o foco da competição nos sistemas embarcados está a deslocar-se para quem consegue combinar com mais precisão os parâmetros com os cenários, quem consegue controlar de forma mais autónoma a arquitetura, e quem consegue reconstruir a base de armazenamento. Os décimos de TOPS de potência computacional dos MCU de IA não são impressionantes, mas são suficientes para impulsionar a inteligência de cenários específicos; os cem MCU de um robô humanoide não são exagerados, mas são suficientes para remodelar a curva de procura de chips para controlo de movimento; a licença IP do RISC-V não é complexa, mas é suficiente para quebrar a dependência única do ecossistema ARM; a capacidade da MRAM ainda não é alta, mas é suficiente para estabelecer um novo padrão de armazenamento não volátil nos domínios industrial e automóvel. Estas mudanças, isoladamente, não são drásticas, mas sobrepostas, estão a redefinir os limites dos sistemas embarcados.

Fonte deste artigo: Semiconductor Industry Vertical

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