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MCU的AI竞赛，已经打响下载方式:

①通过浏览器下载

打开“MCU的AI竞赛，已经打响”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【mobile.m.afjxgr.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“MCU的AI竞赛，已经打响”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

MCU的AI竞赛，已经打响安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问MCU的AI竞赛，已经打响官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://mobile.m.afjxgr.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择MCU的AI竞赛，已经打响。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载MCU的AI竞赛，已经打响软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用MCU的AI竞赛，已经打响软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动MCU的AI竞赛，已经打响软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：MCU的AI竞赛，已经打响软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

MCU的AI竞赛，已经打响使用讲解

🎢第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加MCU的AI竞赛，已经打响”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸mobile.m.afjxgr.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

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🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入MCU的AI竞赛，已经打响教程

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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往隔壁的武韩……

> 厂商新闻《MCU的AI竞赛，已经打响》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-09 12:47

• 编辑:CN

边缘AI的爆发，正在彻底改写 MCU 的生存逻辑。

过去，MCU 的核心价值是 “稳定控制”，比如操控家电开关、监测设备温度；如今，终端产品需要更复杂的AI —— 识别用户语音指令、判断机械故障、分析环境数据，这些需求倒逼 MCU 必须拥抱 AI。

德勤中国发布的《技术趋势2025》报告显示，2025年全球AI芯片市场规模预计将超过1500亿美元。AI MCU正是其中的关键推动力之一，也成为各大MCU企业竞争的新方向。

01

为什么AI成为MCU的 “必选项”？

“用 MCU 的功耗，实现近 SoC 的智能”，这是 AI MCU 的核心价值。

“低功耗 + 高性能 + AI 能力” 正逐渐成为 MCU 的核心竞争力。背后是三重核心诉求的驱动：

第一点，算力升级需求。传统 MCU 主打低功耗、低成本，但面对图像识别、数据建模等任务时力不从心。以智能家居为例，若想通过摄像头判断 “是否有人在家”，传统方案需要依赖云端计算，不仅延迟高，还会产生额外流量成本；而集成 AI 的 MCU 能在本地完成图像分析，响应速度快，且无需依赖网络。

第二点，MCU相较于 MPU或FPGA更具成本优势。若为了实现智能功能改用 MPU（微处理器）或 FPGA，成本会大幅上升，还可能面临功耗过高、无法适配小型设备的问题。AI MCU 则能以接近传统 MCU 的成本，实现低算力场景下的智能需求，比如工业传感器的故障预判、车载设备的环境感知，这让它在批量应用中具备极强的性价比优势。

第三点，边缘AI是智能设备发展的重点。边缘设备往往依赖电池供电或对能耗敏感，比如智能穿戴设备、无线传感器。AI MCU具备低功耗、实时性、开发周期短等特性，正适用于对成本和功耗敏感的边缘智能设备。

02

AI MCU，落地场景

智能家居是AI模型在MCU中应用最为广泛的领域之一。通过集成AI模型的MCU，智能家居设备如智能灯泡、智能插座、智能门锁等能够识别用户的习惯和需求，自动调整家居环境，提高居住舒适度。比如：智能灯泡可以根据室内光线强度和用户活动情况自动调节亮度；智能门锁则可以通过人脸识别或语音识别技术实现无钥匙开锁。

在汽车电子领域，AI MCU 的技术赋能贯穿智能驾驶、智能座舱与车身控制全链条。随着自动驾驶向高阶演进，AI MCU 可高效融合雷达、摄像头等多源传感器数据，通过实时分析与快速决策支撑高级驾驶辅助功能，同时满足车规级安全标准对可靠性与低延迟的严苛要求；智能座舱中，其凭借语音交互、环境感知等能力，实现人机对话的自然流畅与座舱环境的智能调节，大幅提升用户体验。

工业自动化是 AI MCU 的核心应用阵地，在工业 4.0 的推动下，其在预测性维护、电机控制与机器视觉等场景中展现出不可替代的价值。值得注意的是，人形机器人的智能化依赖大模型。高算力 AI 芯片配上大模型，能让机器人在标准化场景里搞定语义理解、任务规划等高层任务，“智力” 肉眼可见地提升。可一旦遇上要实时响应的个性化场景，大模型就显得力不从心，而 MCU+AI，正是补上这块短板的关键方案。

03

AI MCU，国际龙头抢占先机

面对 AI MCU 的广阔市场，国际芯片巨头早已纷纷出手，通过不同技术路径打造核心竞争力，形成了三类主流方案：

第一种方式，采用专用硬件加速器，应对中高复杂度 AI 场景。

越来越多的芯片厂商开始在MCU内部集成NPU（神经网络处理单元）。通过专用硬件电路处理 AI 任务中的核心运算（如卷积、矩阵乘法），避免通用 CPU 的算力瓶颈，是应对中高复杂度 AI 场景的主流选择。典型案例包括：

恩智浦(NXP) - i.MX RT700系列

恩智浦早在2018年就推出了面向边缘AI的eIQ软件平台，逐步构建自主的NPU架构，显著提升了智能家居、消费医疗等应用的性能表现。

去年9月，恩智浦推出全新i.MX RT700跨界MCU系列，旨在为支持智能AI的边缘端设备赋能。i.MX RT700在单个设备中配备多达五个强大的内核，包括在跨界MCU中首次集成eIQ Neutron NPU，可将AI相关应用的处理加速高达172倍，同时将每次推理的能耗降低高达119倍。i.MX RT700 跨界MCU还集成了高达7.5MB的超低功耗SRAM，与前几代产品相比，功耗降低了30-70%。

应用场景：包括可穿戴设备、消费医疗设备、智能家居设备和HMI平台。

意法半导体（ST）：STM32N6系列

去年12月，ST意法半导体正式推出首个集成NPU的新的微控制器STM32N6系列。STM32N6基于Cortex-M55内核，主频高达800MHz，提供600GOPS的强大处理能力，是现有最高性能STM32H7的600倍，同时功耗极低，每瓦可达3TOPS。这种创新架构使得STM32N6能够在保持传统MCU优势的同时，实现高效的AI计算，为机器学习任务提供了强有力的支持。

应用场景：包含智能家居、工业自动化、智能驾驶、医疗设备等。

第二种，扩展指令集，主打“轻量高效”。

通过对 Arm Cortex-M 处理器架构的指令集扩展，提升通用 CPU 的 AI 运算能力，主打“轻量高效、低复杂度”，适合对 AI 任务精度要求不高、追求系统简洁性的场景。

其核心技术支撑是 Arm Helium 矢量扩展 —— 作为 Armv8-M 架构的重要特性，它为 Cortex-M 处理器新增了矢量运算指令，可同时处理多组数据。

该方案的显著优势在于“低门槛”：无需额外集成独立 NPU 硬件，不仅减少了芯片设计复杂度与成本，还能复用传统 Cortex-M 的软件开发生态（如编译器、调试工具），开发者无需学习全新的 NPU 编程逻辑，即可快速将 AI 功能融入原有嵌入式系统。典型案例包括：

瑞萨：RA8x1系列

瑞萨电子处于MCU行业领先地位，随着RA8系列MCU推出，成为业内第一家基于Cortex-M85内核的MCU供应商。

今年7月，瑞萨电子又正式发布RA8P1系列MCU，这款产品专为语音和视觉边缘AI应用而设计，配备双Arm内核——1GHz的Cortex-M85和250MHz的Cortex-M33——以及一个Arm Ethos-U55 NPU，可提供高达256 GOPS的AI算力。在安全性方面，这款新型MCU支持Arm TrustZone安全执行环境、硬件信任根、安全启动，以及先进的加密引擎，确保在关键边缘应用中的安全部署。

瑞萨还发布了面向高性能边缘AIoT和人机界面的64位RZ/G3E MPU。该处理器集成了四核Arm Cortex-A55 CPU、Cortex-M33内核以及先进的图形处理功能。RZ/G3E内嵌Arm Ethos-U55 NPU，提供高达512 GOPS的AI算力，可分担主CPU负载，用于图像分类、语音识别和异常检测等任务。

应用场景：包含电机控制、机器视觉、语音交互等。

值得注意的是，国际领先的芯片IP设计与服务提供商Arm 近日宣布，正式推出自主研发的第三代高能效嵌入式芯片IP——“星辰”STAR-MC3。该产品基于Arm v8.1-M架构，向前兼容传统MCU架构，集成Arm Helium 技术，显著提升CPU在AI计算方面的性能，同时兼具优异的面效比与能效比，实现高性能与低功耗设计，面向AIoT智能物联网领域，为主控芯片及协处理器提供核芯架构，助力客户高效部署端侧AI应用。

第三种，采用多核异构计算方案。

多核异构方案通过在单颗 MCU 中集成不同类型的计算核心（如通用 CPU、NPU、DSP），让各类核心各司其职 —— 通用 CPU 负责系统控制与任务调度，专用核心（NPU/DSP）处理 AI 运算或信号处理，实现 “计算资源按需分配”，是工业控制、智能驾驶辅助等对实时性与算力均有要求场景的优选。典型案例包括：

英飞凌:PSOC Edge MCU

PSOC Edge是基于高性能的Arm Cortex -M55内核，支持Arm Helium DSP指令集的微控制处理器。它不仅有自研的加速器，同时还采用了Arm Ethos -U55神经网络处理器，以及Cortex -M33内核搭配英飞凌超低功耗NNLite（一种用于加速神经网络的专有硬件加速器）。其中U55的性能更强，而NNlite的功耗则更低，可方便用户在不同的场景下使用。

英飞凌最新推出的PSOC Edge MCU根据阶梯式需求，涵盖三个系列E81、E83 和 E84，均拥有优化的ML学习能力。这些产品均基于高性能的Arm Cortex-M55内核开发，支持Arm Helium DSP指令集并搭配Arm Ethos-U55神经网络处理器，以及Cortex-M33内核搭配英飞凌超低功耗NNLite。

PSOC Edge E81 采用Arm Helium DSP技术和英飞凌NNLite神经网络（NN）加速器。PSOC Edge E83和E84内置Arm Ethos-U55微型NPU处理器，与现有的Cortex-M系统相比，其机器学习性能提升了480倍，并且它们支持英飞凌NNlite神经网络加速器，适用于低功耗计算领域的机器学习应用。

应用场景：主要面向物联网、可穿戴设备和工业机器人等领域。

04

AI MCU，国产厂商开始蓄力

在 AI MCU 技术浪潮下，国内 MCU 企业也正加速布局，从技术突破到产品落地全面发力，力求在这一赛道占据一席之地。

兆易创新是该领域的领军企业之一。

具体来看，兆易创新的AI MCU，分三个层次：

一、配合AI场景的MCU。此类MCU主要应用于人形机器人、机器狗等具身智能相关产品，负责关节控制、传感控制等方面。兆易创新在工控领域长期积累的技术优势，可直接应用于此类场景，目前在该市场已具备较高的渗透率。

二、通过AI算法和解决方案赋能现有MCU产品家族。通过AI算法和解决方案搭载现有广泛的MCU产品家族，去满足客户对AI的需求，如信号异常检测、AI语音识别、图像识别等。

三、内部集成NPU的MCU产品。兆易创新在MCU产品中内部集成NPU加速AI运算的产品，这适用于对AI算力有特殊要求的产品。

从硬件基础来看，其产品矩阵覆盖多元需求。兆易创新的GD32H7系列芯片采用600MHz Arm Cortex-M7高性能内核，支持多种硬件加速，配备了1024KB到3840KB的片上Flash及1024KB的SRAM、新增了大量通用外设资源，可以为复杂运算、多媒体技术、边缘AI等高级创新应用提供强大的算力支撑。

同时，面向能源应用，GD32H7系列芯片搭配高精度ADC，实现了8-16通道的直流拉弧检测方案，并结合微型机器学习（TinyML）实现本地端的AI算法，可检测异常电弧，起到了保障光伏系统安全运行的作用。

场景落地方面，其 AI MCU 已深度渗透家电、工业、消费电子等领域：在家电中实现智能温控、电机预测性维护与定制化交互；在工业领域支撑设备状态监测、运动控制优化；在消费电子中赋能健康数据采集与低功耗智能交互。

除了基于 Arm 架构的研发，国内厂商还在通过 RISC-V 架构探索自主创新路径。RISC-V 作为开源指令集架构，具有灵活性高、可扩展性强、成本低的优势，正成为边缘 AI 场景的新选择。国芯科技便是这一路径的代表：

去年，国芯科技首次推出基于RISC-V架构的端侧AI MCU芯片。

国芯科技AI MCU芯片CCR4001S采用公司自主开发的RISC-V内核CRV4H，主频230MHz。RISC-V作为开源指令集架构，因其极高的灵活性、出色的可扩展性以及显著的成本优势，正迅速成为芯片设计领域中的新选择。RISC-V内核的简洁性不仅可以明显提升芯片的性能，并具有低功耗的特点，非常适合于物联网设备及其他边缘计算场景。

从国际巨头的技术卡位到国产厂商的加速追赶，AI MCU 的赛道已进入 “群雄逐鹿” 的阶段。随着边缘 AI 需求的持续释放，以及芯片技术的不断迭代，MCU 的 “智能进化” 还将继续 —— 未来，它不仅是终端设备的 “控制中枢”，更将成为边缘智能的 “算力核心”，彻底重塑工业、消费、汽车等领域的智能形态。

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