Quan sát trực tiếp tại triển lãm Munich, ngành MCU đang xảy ra điều gì?

2026年7月初の上海、ミュンヘン上海電子展の人混みの中で、組込みメーカーのブースは以前よりもはるかに賑わっていた。展示会に訪れたエンジニアはもはや価格と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」の概念はかなり前から提唱されているが、実装状況は実際どのようなものか？

**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デジタル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、深層学習や推論演算のために設計されている。ただし、業界関係者は、AI MCUの演算能力は一般的に0.数TOPSの範囲にあり、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動作できず、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、このような組込みデバイスはそもそも集中処理ではなく、細分化されたシナリオの「小さなタスク」であると認めている。また、彼らは付随して初心者向けのIDEツールを提供しており、データ収集、ラベリング、トレーニングからデプロイまでを「手取り足取り」行い、さらにはヘッダファイルを直接出力してネットワーク重みをコンパイルしてプロジェクトに組み込むことができると謳っている。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「要件を出す→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、「基本的にあなたがプログラミング能力を持つ必要はなく、物を見て理解できれば十分」だという。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到底収まらず、逆に能力を制限してしまうからだ。

**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の演算能力を持ち、内蔵の自社開発NPUを搭載し、標準的なCVモデルを実行し、ジェスチャー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徳勇氏は同時期の報告会で、エッジAIの展開には「2つの小ささと2つの低さ」、すなわち小さいフラッシュ、小さいRAM、低消費電力、低遅延が必須であると強調した。また彼は、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種類以上提供しており、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」による精度損失の問題もあり、STのアドバイスは次の通りである：トレーニング段階では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に変換して展開し、フラッシュ占有と推論時間のバランスを取ること。

ARMは技術報告会で「Zephyr RTOS」を主に推し進め、Cortex-MからCortex-Aへの移行パスを開こうとしている。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に飛び込み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やマルチコアSMPを活用し、組込みコードをスムーズにアップグレードできるようにする。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可能であり、TensorFlow LiteとPyTorchランタイムも準備完了であると述べた。

ただし、AI MCUの実装は依然として「データ収集」と「規制」の両方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、「使用できないとは言われていないが、使用できるとも言われていない」状態であり、競合他社がこれを利用して報告する可能性があるため、産業用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は価格が高く、1つのレーダーで数千元、一方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も挙げているが、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、本格的な爆発に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の敷居に立っている。

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ある。各指の付け根はコアレスブラシレスモーターで駆動され、指の屈曲が上関節を連動させ、短時間で十数キログラム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コアのMCU、手全体の統括にはM33コアの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。このセット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つのコアレスブラシレスモーターは700～800元、手に6個詰め込み、ロボット全身にはさらに多くのモーターがあり、コストはMCUよりもはるかに高い。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、中国での現地生産を行い、海外にも輸出されている。スタッフによると、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、テスラのロボットもほとんどの部品を中国から調達している。

ギガデバイスのブースでは、人型ロボット関連のソリューションが展示され、その展開の網羅性と実装の深さは、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つの先端制御ソリューションである：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つ目は知身科技と協力した「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、ロボットの部位ごとにMCUへの要求が大きく異なることを明かした：下肢の関節には遊星減速機が使用され、高パワー、耐高温、長寿命が重視され、精密さ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がある。二足歩行人型ロボット全身では場合によっては数百個のMCUが必要となり、自由度が高ければ高いほど数は増える。

極海半導体は、より極端なコストパフォーマンス路線を展示した。同社のロボットモーター制御用チップAPM32M3514（M0+コア、72 MHz）の単価はわずか3元程度、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の段階に留まり、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。

インフィニオンは、別の技術パスを展示した：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、パワー、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よりもはるかに高く、同じパワー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パワー密度を実現できることを意味し、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、個々の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を5つのモータ駆動MCUに接続し、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に接続されることを意味しており、ロボット全身に数百個のMCUが配置される場合、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連携し、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するのではなく、触覚による閉ループフィードバックにより、壊れやすい物体の正確な把持、滑り防止制御、細かい公差の組立を実現する。

取材の中で、複数のメーカーの間で共通認識が形成された：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。そのため、現時点でロボットMCUを製造しても「儲からない」、純粋に将来への賭けである。人型ロボットの真のコストもMCUではなく、減速機である：仕様がまだ標準化されておらず、各社が独自に開発し、規模の効果が得られず、価格が高いままだ。ST側は、ロボット事業は現在「将来を見据えており、今すぐ量を増やすのは難しい」と述べ、MCUは「量は多いが利益は薄い」路線を取っている。

RISC-Vは組込み分野で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」MCUはその典型であり、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に転換し、自社開発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ある：一つはセキュリティ、地政学的影響を受けないこと、二つ目は安さ、直接顧客のコスト削減につながること、三つ目は性能も悪くなく、CH32V203でSTM32F103と比較した場合、CoreMarkスコアと消費電力で優位性があることである。

**矽力杰（Silergy）**もRISC-Vの道を歩んでいる。同社が展示したSA32DシリーズMCUは、高性能で高信頼性のRISC-Vコアをベースとし、超高演算性能と豊富なペリフェラルを備えており、主にゾーン制御（ZCU）、パワーバッテリー管理システムの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な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。矯力杰側は、RISC-VのIP形態はすでに豊富であり、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から産業、自動車へと伝搬していると述べた。「AI MCU」の概念については、矯力杰の態度は比較的冷静である：皆様子を見ているが、MCU上のNPU演算能力は0.3～0.5 TOPSに過ぎず、「この弱い演算能力で何ができるのか？鍵はシナリオが価値を生み出せるかどうかである。

MRAMは将来の組込みストレージの新たなソリューションとなる

組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そのもの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。従来のフラッシュは、書き込み回数、書き込み速度、ブロック操作モードに制限があり、高速、高書き込み、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いる。MRAMは新しい不揮発性ストレージの代表として、組込みマイクロシステムの性能向上を支える新たな技術パスとなっている。

今展示会では、国内メーカーの浙江馳拓科技有限公司（Zhejiang Chi Tuo Technology Co., Ltd.）がMRAM関連ソリューションを展示した。杭州臨安青山湖に12インチMRAM生産ラインを設置し、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、電源断時不揮発性で、書き込み回数は兆回以上で、フラッシュ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する可能性があり、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容量はKbレベルから64Mbをカバーしており、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込みMRAM（eMRAM）である---MRAMをMCU/SoC内部に直接組み込み、従来の組込みフラッシュやキャッシュを代替するものだ。馳拓はすでに国内トップクラスのMCU企業と協力している。

実装シナリオについて、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決する。さらに注目すべきは、DRAMなどの従来のストレージ価格が高騰し続ける中、MRAMはSCM（ストレージクラスメモリ）市場にもアクセスできることだ。ウェアラブルデバイスなど消費電力に非常に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、同じく新しいストレージであるPCM（相変化メモリ）と比較して、MRAMは広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、商業用エネルギー貯蔵などの分野に導入されており、国内トップクラスの産業用制御企業やエネルギー貯蔵企業などと協力している。代表製品はすでにAECQ100-Grade1車載規格の認証を取得しており、自動車メーカーおよびTier1/2サプライヤーへの販売を進めている。

現在、馳拓科技の組込みMRAM製品は依然としてTSMC、サムスンなどの国際的な大手に追いつこうとしている段階だが、ディスクリートMRAM製品は海外企業と競争できる。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ウェーハ試作サービスを提供しており、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、メモリ内蔵型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。現時点ではまず産業、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分野へと拡大していく。

振り返ってみると、組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マッチするか、誰がより自律的にアーキテクチャをコントロールできるか、誰がストレージ基盤を再構築できるか、へと移行している。AI MCUの0.数TOPSの演算能力は目を見張るものではないが、細分化されたシナリオのスマート化を推進するには十分である。人型ロボットの数百個のMCUの使用量は大げさではないが、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基準を確立するには十分である。これらの変化はそれぞれ単独では激しくないが、重なり合うことで、組込みの境界を再定義している。

本文の出典：半導体産業纵横

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