慕尼黑本周举办的electronica展会重点展示了工业应用低功耗嵌入式微控制器的重大进展。包括嵌入式AI和工业网络多协议支持在内的各种硬件加速器模块，都有助于降低功耗。这些器件主要面向工业设备，但也越来越多地应用于机器人领域。
例如，北欧半导体（Nordic Semiconductor）将Wi-Fi、蓝牙低功耗（Bluetooth LE）、Thread和设备端AI集成到单颗芯片上，可由电池供电。利用现有的软件和工具，nRF71系列比当前的nRF70系列Wi-Fi设备待机时间长20倍。
这种能效提升可为智能家居、可穿戴设备和工业物联网等电池供电Wi-Fi设备的应用开辟新场景，因为该器件针对最低总平均电流消耗进行了优化。
集成的Axon神经处理单元（NPU）运行机器学习模型的速度比单独的256 MHz ARM Cortex-M33处理器快10到17倍。nRF71系列还能运行开发者使用北欧半导体Neuton软件基于自有数据构建的超小型AI模型，从而仅依靠该处理器即可运行边缘AI。
这意味着边缘AI推理现在可以直接在单颗芯片上运行，无需外部AI处理器，因此设备响应更快、功耗更低且所需元器件更少。使用nRF71系列，关键词识别、异常检测和图像分类在电池供电设备上变得切实可行。
睡眠模式功耗在1.44 μA至4.68 μA之间（@ 3.6 V），连接待机模式下Wi-Fi在2.4 GHz时的电流消耗为14 μA，在5 GHz和6 GHz时为8 μA（@ 3.6 V）。
这意味着电池供电的智能家居中枢、Matter网桥或Thread边界路由器设计现在可以在单颗芯片上运行Wi-Fi、Thread和蓝牙低功耗，支持Matter的智能门锁、安防面板、可穿戴设备和工业传感器也是如此。两个具有独立射频和处理模块的独立无线电收发器使这成为可能：一个Wi-Fi无线电和来自最新一代nRF54系列无线SoC的北欧半导体2.4 GHz多协议无线电。两个无线电同时接收，使设备在保持Wi-Fi云端连接的同时，能够监听蓝牙低功耗或Thread流量，而无需任一协议等待另一个。
“边缘AI将成为每个联网设备的一部分，但对于电池供电的设备而言，Wi-Fi所需的功耗预算是它们无法承受的，”北欧半导体执行副总裁兼Wi-Fi与电源管理业务负责人Kjetil Holstad表示。“通过nRF71系列，北欧半导体消除了这一障碍。我们将Wi-Fi和边缘AI引入开发者在蓝牙低功耗方面已经信任的同一超低功耗平台和工具中，因此下一代智能产品可以连接到任何网络，在设备端做出决策，并依然依靠电池运行数年。”
首批nRF71系列SoC为nRF7120和nRF7120E。nRF7120提供双频Wi-Fi 6，而nRF7120E增加了三频Wi-Fi 6E以及用于硬件加速边缘AI的Axon NPU。两款器件均配备4 MB片上非易失性存储器和1 MB用户可用RAM。
挪威的Nanopower将其超低功耗管理芯片扩展为支持始终开启架构中的六个器件。nPZ2100为电池供电设备带来了一层超低功耗的自主系统控制，允许系统监控传感器、管理外设，并仅在真正需要时唤醒主处理器。
nPZ2100的典型空闲电流为200 nA，轮询电流为1 µA，可通过I²C或SPI自主管理多达六个传感器和外设。
它还集成了四个外设电源开关和一个专用主机电源开关，带有256字节SRAM用于数据记录，以及一个带电池监控的三通道ADC。
为了进一步提升边缘AI的能效，意法半导体（ST）在ARM Cortex-M7内核之外增加了硬件信号处理器（HSP）和Neural-ART神经处理单元（NPU）。HSP是一个功能强大、成本优化且节能的DSP加速器，用于矩阵、向量和数字信号处理操作。通过将这些工作负载从主CPU卸载，HSP有助于释放Cortex-M7内核，并可减少对外部专用DSP的需求。与Cortex-M7上的软件实现相比，它将快速傅里叶变换（FFT）的时间缩短了多达五倍。
Neural-ART NPU将边缘AI工作负载从软件限制中解放出来，提高了效率，并允许使用更大的网络和更复杂的模型。为STM32H7P系列带来高达85 GOPS的算力，该NPU已证明在运行意法半导体用于太阳能逆变器安全的AI电弧故障断路器（AFCI）模型时，推理速度比软件快40倍。异常检测模型的运行速度被证明快20倍，AI电池管理系统（BMS）模型快15倍。
“STM32H7P扩展了经过验证的STM32H7系列，在520 MHz Cortex-M7内核旁配备了两个专用硬件加速器，其性能是市场上替代产品的1.7倍，”意法半导体STM32营销总监Laurent Vera表示。“结合更高的实时性能以及针对DSP和边缘AI的高级硬件加速，这些MCU使工程师能够在工业、电力电子、传感和智能边缘应用中构建下一代智能、响应迅速的嵌入式系统。”
这些微控制器拥有更大的紧耦合存储器（TCM），用于快速访问指令和数据，从而最大化架构在实时控制、信号处理和AI推理方面的性能，同时提供高达2 MB的Flash用于非易失性代码和数据存储，价格点与之前的1 MB STM32H7系列相似。这使得通用和大众市场设计能够提供更强的实时性能和更高的存储密度，而无需转向成本更高的平台。
意法半导体的Edge AI Suite为嵌入式机器学习开发提供完整环境，包含案例研究以及一套工具和资源，帮助并加速在STM32上开发和部署AI模型。开发者还可以访问DSP软件和意法半导体的X-CUBE-MCSDK-2电机控制软件工具。
STM32H7P还将与升级后的STM32Cube生态系统连接，包括增强的STM32CubeMX2配置器以及最新的代码大小优化硬件抽象层HAL2。这是意法半导体战略的关键部分，以确保在相同环境中开发适用于广泛微控制器的嵌入式代码。
“在许多应用中，客户和开发者面临的挑战正从选择单一器件转向寻找在多个产品和不断变化的需求中重用软件、工具、架构和工程专业知识的方法，”意法半导体微控制器、数字IC和射频产品组总裁Remi El-Ouazzane表示。“换言之，价值正从单个MCU转向围绕它的更广泛的平台。”
针对严苛的工业环境，STM32H7P可在高达125°C的环境温度下工作，并被纳入意法半导体的工业长期支持计划。裸露焊盘LQFP封装选项进一步增强了散热，支持高温工业设计中的稳健运行。
STM32H7P系列现已向OEM客户（原始设备制造商）提供样品，计划于2027年1月量产。
带AI加速器的STM32H7P的封装与存储选项（来源：意法半导体）
意法半导体还通过STM32G5系列微控制器进军不断增长的数据中心系统市场，以提升能效。这些芯片基于运行频率为280 MHz的ARM Cortex-M33内核构建，配备了升级的高分辨率定时器、位置编码器、可编程逻辑阵列和硬件安全功能。
该定时器可用于实施精密算法，随着服务器工作负载变化导致功率需求改变时，动态重新配置电源单元以实现最大效率。此外，借助该定时器，STM32G5能够处理采用宽带隙碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）半导体构建的电源中更高的开关频率。
这有助于提高AI加速器的能效，因为即使是微小的效率提升也能减少能量损耗和冷却需求。
现已成为格芯（GlobalFoundries）一部分的MIPS，开发了一个节能的开放RISC-V平台，为片上系统设计集成了实时控制、推理和通信功能。
Actus平台结合了两个MIPS Atlas M8500实时RISC-V微控制器、加速的电机控制处理和边缘推理能力，可采用格芯节能的FDX FD-SOI工艺技术和MRAM存储器进行制造。
该平台还增加了确定性时间敏感网络（TSN）、功能安全支持和后量子安全功能，使机器人执行器能够作为一个系统进行通信、协调和运行。
“机器人将通过其自主和安全移动的方式来赢得信任，”MIPS首席执行官Sameer Wasson表示。“Actus通过在每个关节提供确定性控制并在机器人上构建安全的时间敏感网络，弥合了AI决策与物理动作之间的差距。结合我们的Acies和Aegis平台，它创建了一个基于开放、高效技术和格芯制造规模的完整物理AI基础。”
Actus使机器人关节能够作为一个协调、可信的系统进行通信和移动。集成的千兆以太网（带三端口时间敏感网络），以及CAN-FD和串行接口，允许关节控制器通过确定性网络与中央控制器交换位置和扭矩数据。带有后量子密码学的硬件安全模块保护每个节点，而对功能安全的支持有助于满足生产机器人的安全要求。
Actus完善了MIPS的物理AI平台组合，并将一个开放的RISC-V技术基础扩展到从AI决策到物理动作的完整路径。结合Acies推理AI平台和Aegis CPU平台，Actus为机器人制造商提供了一个涵盖AI模型、安全关键计算、确定性网络和执行器的集成架构。
瑞萨电子（Renesas Electronics）也为其面向机器人和工业设备的四核RZ/T2N微控制器增加了四轴电机控制硬件、工业以太网和应用处理器。与传统的多芯片配置相比，这减少了电路板面积和系统复杂性，使设备更小巧、开发更快速。
RZ/T2N拥有两个运行频率高达1.2 GHz的ARM Cortex-A55内核用于应用处理，以及两个运行频率高达800 MHz的Cortex-R52内核用于实时处理。它支持主要的工业以太网协议，包括EtherCAT、Profinet和EtherNet/IP。结合时间敏感网络（TSN），该器件支持下一代时间同步工业网络通信。
每个Cortex-R52内核拥有576 KB的大型紧耦合存储器（TCM），并在所有存储器（CPU TCM和高速缓存、片上SRAM和DDR存储器）中具备ECC纠错功能。这最大限度地减少了执行时间的波动，并实现了高精度的电机控制。RZ/T2N还集成了高达四轴的电机控制外设，支持SCARA和Delta机器人等工业机器人的单芯片电机控制。用于测量电机旋转角度等参数的编码器接口，每轴提供两个通道。
阅读全文，请访问：https://www.eenewseurope.com/en/electronica-2026-low-power-industrial-embedded-controllers/
来源: 海外媒体
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