物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢與MCU市場的關系密不可分，無論是連接用的小型節(jié)點、收集與記錄數(shù)據(jù)的傳感器中樞，主要都以MCU平臺為基礎。嵌入式主板AI在機器智能學習發(fā)展的突破中催生了ASIC芯片需求，也衍生了IP、SSD、MCU的大商機。其中，機器人、工業(yè)應用、機器視覺、聽覺等需求增加使模擬數(shù)據(jù)的產(chǎn)出也明顯提升，利用MCU與傳感器來得到外界信息的解決方案需求也將隨之上揚。

有業(yè)內人士表示，現(xiàn)在大部分人工智能都是在處理器或服務器級別的計算設備上實現(xiàn)的，MCU以前都是做一些相對簡單的實時性應用，數(shù)據(jù)處理應用比較少。隨著MCU制造工藝的變化使其與CPU之間的界限也開始變得模糊，MCU性能的提升使其可以多做一些算法，也能輔助人工智能的開發(fā)。目前在人工智能的一些神經(jīng)網(wǎng)絡引擎方面，也已經(jīng)可以在MCU上實現(xiàn)，可以幫助用戶實現(xiàn)諸如場景識別等算法；另一方面，MCU所能提供的低功耗運行，將為消費類電子的AI算法應用帶來更佳的用戶體驗。

傳統(tǒng)的聯(lián)網(wǎng)方式在中高端MCU產(chǎn)品中都已經(jīng)有了，MCU集成無線連接技術已經(jīng)成為了趨勢，Wi-Fi、藍牙、LoRa、NB-IoT都會集成到MCU的方案里，未來會根據(jù)具體的需求和應用場景決定集成的連接技術供客戶選擇，同時也將加快產(chǎn)品的開發(fā)速度以滿足市場的需求。               

除了聯(lián)網(wǎng)功能，高效的傳感器接口、各種功能和集成也是關鍵。有業(yè)內人士表示，將各種功能集成到MCU中有許多益處，包括更低的解決方案成本、更小的占板面積和更高的功能集成度，進而可產(chǎn)生更高的性能和更低的能耗。

內核和工藝限制MCU性能的提升，與CPU需要把所有程序都放到內存運行不同，MCU是將程序放到片上Flash進行讀取和執(zhí)行，Flash的工藝包括讀取速度都影響MCU性能的提升。不過隨著新的IP技術的出現(xiàn)，比如ART加速器在MCU內部的廣泛應用，這些限制性能的瓶頸已經(jīng)被突破。功耗方面，之前MCU普遍采用180nm甚至更高制程工藝，現(xiàn)在市面有推出的量產(chǎn)MCU基于40nm工藝，新的工藝不僅能降低功耗，也能對性能提升有所幫助。

從性能規(guī)劃上來看，無論是50MHz、100MHz還是高性能400MHz、500MHz的系列都會有低功耗的產(chǎn)品。目的就是盡量在不降低性能和減少功能的前提下做到功耗最低，讓客戶有更好的選擇。當然，要達到這個目標除了硬件方面的優(yōu)化，軟件方面也需要進行優(yōu)化。因此不僅需要MCU廠商去努力，也需要方案廠商等的共同努力。另外，MCU的性價比在不斷提升，與專用芯片的性價比越來越接近，這有利于MCU在物聯(lián)網(wǎng)市場的推廣。

隨著32位MCU 開發(fā)應用的成本逐漸降低，在消費電子、通訊產(chǎn)品、工業(yè)、醫(yī)療等領域已經(jīng)得到了廣泛的應用，32位MCU出貨量急起直追，但仍未超越8位MCU。其中很重要的原因就是8位MCU性能的持續(xù)提升以及本身的價格優(yōu)勢。

為了滿足物聯(lián)網(wǎng)智能家居、智能汽車、智能制造以及可穿戴設備、人工智能等眾多應用的需求，MCU的連網(wǎng)性能、豐富的接口、更多的集成必不可少，性能、功耗、安全性的提升同樣不容忽視。在人工智能、智能汽車等智能化應用的推動下，繼全球領先的MCU企業(yè)之后大部分MCU企業(yè)都已經(jīng)全面進軍32位MCU領域，32位MCU將迎來更大幅度的增長。