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传感器+MCU构成智能传感器在物联网中大有可为!(附50家国产MCU厂商信息&报告下载)

2021-09-16
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摘要 本文来自《国产MCU的黄金时代》报告,因公众号篇幅有限,仅整理出报告的精要部分,如需《国产MCU的黄金时代》报告全文,可在新利18国际娱乐公众号主页回复关键词【国产MCU黄金时代】获取保存、下载链接。

传感器与MCU密不可分,并且今后会越来越紧密,甚至二合为一,变成智能传感器,这个趋势已经在进行中。


物联网、自动驾驶、人工智能、可穿戴式设备……我们所能想到的新技术,这些正在改变世界,正在从实验室走向现实生活的科技,都需要用到大量传感器。


大量传感器带来的大量数据处理需求,促进了带有MCU的智能传感器的发展。同时,MCU的发展也对传感器起到协同效应。


本文作者根植于国内MCU市场,对国内TOP10的MCU厂商、芯片等都做了分析,整理了TOP50厂商名单,并基于这些数据推测接下来MCU及传感器的发展趋势。


本文来自《国产MCU的黄金时代》报告,因公众号篇幅有限,仅整理出报告的精要部分,如需《国产MCU的黄金时代》报告全文,可在新利18国际娱乐公众号主页回复关键词【国产MCU黄金时代】获取保存、下载链接。


报告内容目录

1、全球和中国MCU市场趋势

2、MCU六大应用市场

3、未来MCU设计的六个方向 

4、国产MCU发展的五大驱动力

5、10大国产MCU上市公司

6、10大国产MCU芯片

7、10大车规级MCU芯片

8、10大AIoT 领域的MCU/SoC芯片

9、10大RISC-V MCU/SoC芯片

10、50家国产MCU厂商信息汇总


全球和中国MCU市场趋势

据权威市调机构统计预测,2020年全球MCU市场规模约为177.9亿美元,出货量超过280亿颗。预计今年的MCU规模将达到184.8亿美元,从2021至2028年的复合年增长率(CAGR)为10.1%,2028年将增长到361.6亿美元。


另据IC Insights报告显示,MCU全球营收在2018年创下空前纪录,达到176亿美元;2019年下滑7%;2020年继续下降8%,至149亿美元。2020年车用MCU销售额为60亿美元;工业MCU营收占比为29%,约为43亿美元。预计2021年全球MCU市场总销售额可达到190亿美元,其中汽车和工业市场占据了70%,消费电子、家电,以及计算机和通信等市场占据了剩下的30%。



预计全球汽车MCU销售额将在2021年猛增23%,达到创纪录的76亿美元,随后2022年将增长14%,2023年增长约为16%。



从车用MCU类型来看,超过四分之三的是32位MCU,预计今年销售额约为58亿美元;16位占17.6%,为13.4亿美元;8位占比不到6%,为4.41亿美元。32位MCU较高的平均售价(ASP)也会推高今年的销售额,部分原因是因为市场供应紧张,MCU供应商开始涨价。预计32位MCU的平均售价在2021年上涨13%,增至0.72美元。


我们再来看国内MCU市场。据 IHS数据统计,2008-2018 年间,中国 MCU 市场年平均复合增长率(CAGR)为 7.2%,是同期全球 MCU市场增长率的 4 倍。2019 年中国 MCU 市场规模达到256亿元,2020年达到269亿元,但主要被海外大厂霸占,国产MCU渗透率较低。


图片中国MCU应用市场主要集中在家电/消费电子、计算机网络和通信、汽车电子、智能卡,以及和工控/医疗等领域。其中汽车电子和工业控制应用对MCU的需求增长是最快的,预期到2023年工业/医疗电子的市场份额将赶上消费电子,达到92亿元人民币。



国产MCU厂商主要集中在消费电子和家电等细分市场,而汽车和工业控制等中高端市场则被国际大厂垄断。然而,在新兴的物联网应用领域,国产MCU厂商跟国际大厂几乎站在同一起步线上。


MCU六大应用市场

从MCU行业竞争来看,全球主要供应商仍然以国际厂商为主,其中意法半导体、瑞萨、恩智浦、德州仪器、英飞凌(包括赛普拉斯)等厂商占据主导地位。这五大国际厂商主要以汽车电子和工业应用为主,而在消费电子、家电、计算机和网络通信,以及新兴物联网等市场,Silicon Labs、台湾厂商和众多中国本土厂商则占据了更大份额。


我们将中国MCU市场按应用领域大致分为六个类别,分别是:家电和消费电子、物联网、智能表计/IC卡和安全、计算机和网络通信、工业控制、汽车电子。下表列出了每个应用类别的主要国产MCU厂商。



1. 家电和消费电子


据IDC 数据显示,中国智能家居市场规模将由2018 年的116 亿美元增长至2024 年的368 亿美元,6年年均复合增长率为21.22%;出货量将由2018 年的1.56 亿台增长至2023 年的4.53 亿台,5 年年均复合增长率为21.5%。


在国产MCU厂商中,中颖电子和深圳中微半导体在家电市场布局较早,有相对市场优势。随着美的、格力和海尔等家电巨头转向智能家电领域,甚至自己开始启动芯片研发项目,国产MCU厂商在这一市场将获得持续的增长,将在全球市场上处于主导地位。


随着技术瓶颈不断突破,无线充电市场规模逐年增长。根据智研咨询数据,2019年全球无线充电市场规模为87亿美元,2024年全球无线充电市场规模将增长至150亿美元,年均复合率达到12%。伴随着全球无线充电市场的强劲发展,中国无线充电市场规模也在不断增加。2018 年到2026 年,预计实现从3.6 亿元至239.4 亿元的市场规模增长。在消费电子领域,手机是无线充电的最大市场。伏达半导体和深圳中微半导体等国产厂商在无线充电发射和接受芯片,以及相应的MCU和SoC芯片领域处于领先地位。


2. 物联网


随着物联网的快速发展,传感器市场需求不断增长。2019 年,全球传感器市场规模为2,263 亿美元,同比增速11.63%;预计到2023 年,全球传感器市场规模将达到2,985 亿美元,较2019 年年均复合增长率为7.14%。中国传感器市场与美国、日本、德国相比仍存在较大差距,但增长速度整体领先于全球。2019 年,中国传感器市场规模为243 亿美元,同比增速13.45%;预计到2023 年,中国传感器市场规模将达到388 亿美元,较2019 年年均复合增长率为12.44%。


在物联网应用领域,传感器与MCU结合构成智能传感器将有较大的发展空间。汇顶科技、芯海科技、兆易创新(收购思立微)和艾为电子等国产厂商在触控、智能传感器和高精度ADC方面都有一定的技术实力和市场应用优势。


3. 智能表计、IC卡及安全


国内智能电表行业经过近20 年发展,电能计量芯片、智能电表MCU 和载波通信芯片等核心元器件已经基本实现全面国产化。以智能电表MCU为例,当前主控MCU芯片普遍采用32位ARM Cortex-M内核,运行频率从十几到几十MHz,一般采用180-90nm 嵌入式闪存工艺制造,集成128KB - 512KB 大容量嵌入式闪存,8KB - 64KB 嵌入式SRAM,并集成了包括ADC、温度传感器、LCD液晶驱动、UART/SPI/I2C 等通信接口、高精度实时时钟等丰富外设功能,具有极低的运行功耗和休眠功耗。


在智能卡与安全芯片方面,国民技术、复旦微电子、紫光同芯、中电华大科技为国内相关领域的主流厂商。恩智浦在该领域处于国际领先地位,但因为缺乏含有商用密码算法的产品,在国内安全市场领域的竞争力逐步降低。紫光同芯、中电华大科技由于较早进入智能卡与安全芯片行业,具有一定的先发优势,在国内金融卡领域的市场占有率较其它公司具有优势。


4. 计算机和网络通信


5. 工业控制


中国工控和自动化市场规模持续扩大,预计到2022年将达到2085亿元。工业MCU产品主要用于电机控制、仪器仪表、低压配电、电动工具、工业机器人等应用场景,其功能主要是电机控制运算、数据采集控制等。随着工业设备复杂度的提升,工业MCU单机使用数量持续增长。以工业机器人为例,单机至少使用十余颗MCU芯片。


传统工控MCU领域向来是TI、ST、ADI和瑞萨等国际大厂的地盘,国内MCU厂商中只有华大半导体的MCU事业部在这一细分市场占据一席之地。最近几年,万高、航顺和极海半导体也可以发力工业MCU市场。比如,极海半导体目前已有基于M0+、M3、M4的MCU,工作温度覆盖-45℃~+125℃,已经应用到变频器、电机驱动器、伺服器、逆变器、BMS管理等工控行业。位于深圳的峰岹科技作为专注于高性能BLDC电机驱动控制芯片的设计公司,其产品涵盖电机驱动控制的全部关键芯片,包括电机主控芯片MCU/ASIC、电机驱动芯片HVIC、电机专用功率器件MOSFET、智能功率模块IPM等。


6. 汽车电子


作为车辆控制的核心器件,MCU主要用于车身控制、驾驶控制、信息娱乐和驾驶辅助系统。汽车MCU是一个相对成熟的市场,竞争格局比较稳定。恩智浦、英飞凌、瑞萨、意法半导体和德州仪器长期以来一直占据全球汽车MCU市场的前五名,2020年市场占比超过95%。


在国内众多MCU厂商中,杰发科技(AutoChips)、芯旺(ChipON)、赛腾微、琪埔维半导体(Chipways)和比亚迪半导体等少数公司已经批量生产MCU,并进入了汽车OEM厂商供应链,但他们的产品仍然局限于简单的控制应用,例如车窗、照明和冷却系统,而在动力总成控制、智能座舱和ADAS等复杂应用中仍不多见。


未来MCU设计的六个方向 

随着AI和IoT的发展与融合,微处理器(MCU)的设计也更加复杂,逐渐从传统单一功能的微控制器转向集成更多功能特性、计算性能更强的系统级芯片(SoC)。ASPENCORE《电子工程专辑》分析师团队识别出如下六个MCU设计的发展方向。


1. 更加智能(AI)


自2017年开始,MCU厂商尝试在MCU中添加AI功能。例如,ST的Project Orlando项目作为实验性质的MCU超低功耗AI加速器单元,瑞萨在2018年发布了针对MCU的可编程可重构协处理器DRP。经过三年的发展,在MCU中加入AI加速器正在变得越来越主流。在需要AI相关算力的应用场景,使用专用AI加速器往往比提升处理器性能更为有效。


从应用的角度来看,AI加速器搭配MCU渐成主流的主要原因是需要AI的应用场景越来越普遍。从具体的算法和模型来看,正在集中到少数几个模型,例如机器视觉(人脸识别,物体识别)和语音唤醒词中需要的卷积神经网络,以及在一些较为先进的语音识别中需要的循环神经网络(RNN)。


2. 更强算力(Performance)


Cortex-M系列基于ARMv7-M架构(用于Cortex-M3和Cortex-M4),而较低的Cortex-M0+基于ARMv6-M架构。首款Cortex-M处理器于2004年发布,当一些主流MCU供应商选择这款内核开始量产MCU芯片后,Cortex-M处理器迅速受到市场青睐。可以说,Cortex-M之于32位MCU就如同8051之于8位MCU,迅速成为业界标准微处理器内核,各家MCU供应商基于该内核进行自己的开发,在市场中提供差异化产品。


对于成本特别敏感的应用或者正在从8位迁移到32位的应用而言,Cortex-M系列的最低端产品可能是最佳选择。虽然Cortex-M0+的性能仅为0.95 DMIPS/MHz,比Cortex-M3和Cortex-M4的性能低一些,但仍可与同系列其他高端产品兼容。Cortex-M0+采用Thumb-2指令集的子集,而且这些指令大都是16位操作数(虽然所有数据运行都是32位的),这使得它们能够很好的适应Cortex-M0+所提供的2级流水线服务。


Cortex-M3和Cortex-M4是非常相似的内核,二者都具有1.25 DMIPS/MHz的性能,配有3级流水线、多重32位总线接口、时钟速率可高达200MHz,并配有非常高效的调试选项。二者最大的不同是,Cortex-M4的内核性能针对的是DSP。Cortex-M3和Cortex-M4具有相同的架构和指令集(Thumb-2)。然而,Cortex-M4增加了一系列特别针对处理DSP算法而优化的饱和运算和SIMD指令。


作为RISC-V微处理器的开路先锋,SiFive提供的RISC-V内核正好对标Arm的3个系列内核,分别是:E核 -- 32位嵌入式内核,针对边缘计算、AI和物联网应用,对标ARM Cortex-M系列;S核 -- 64位嵌入式内核,针对存储、AR/VR和机器人应用,对标ARM Cortex-R系列;U核 -- 64位应用处理器,面向数据中心、通信网络等领域,对标ARM Cortex-A系列。


本土RISC-V处理器内核开发商芯来科技也推出了四个不同性能级别的处理器内核,分别是:N100系列处理器内核主要面向极低功耗与极小面积的场景而设计;N200系列32位超低功耗RISC-V处理器为物联网IoT终端设备的感知、连接、控制以及轻量级智能应用而设计;N300系列32位超低功耗RISC-V处理器面向机制能效比高且需要DSP和FPU特性的场景而设计,适用于IoT和工业控制等场景;N600系列32位RISC-V处理器面向实时控制或高性能嵌入式应用场景,适用于AIoT边缘计算、存储或其他实时控制应用。


台湾晶心科技的RISC-V处理器系列包括:22内核应用于小型物联网及穿戴设备等入门级MCU,效能达同级别间最高的 3.95 Coremark/MHz,其高性能和精简设计,适合处理以高数据传输率运行中的协定封包;N25F内核适合浮点密集型的多元应用,例如声音处里、先进马达控制器、卫星导航、高精度传感器融合以及高阶智能电表等;45系列内核均采用有序的8级双发射超标量技术,N-系列支持RTOS的应用,D-系列则支持RISC-V的SIMD / DSP指令集(P扩展指令集)。


3.  更低功耗(Power)


消费电子、可穿戴设备及其它电池供电的物联网终端都低功耗都有严格的要求。系统功耗是物联网部署的主要考虑因素之一,很多应用场景下的IoT设备都是电池供电,而且要求可持续使用10 年以上。在很多应用中,MCU大部分时间都是处于低功耗睡眠模式,只是偶尔被唤醒读取传感器发送的一些数据,或处理和传送数据。


MCU子系统的功耗包括两部分——MCU工作时的动态功耗(与处理器主频成正比),以及MCU在睡眠状态下与漏电流相关的静态功耗(大部分是恒定的)。因此,总功耗受工作模式电流、睡眠模式电流和工作模式持续时间的影响。如果应用在大部分时间都处于关闭状态,睡眠电流甚至比工作电流更重要。32位MCU一般主频更高些,工作电流相应也大,但其处理速度也快,可以通过更快地完成处理任务和更快地进入睡眠模式来节省电量。此外,睡眠模式、发送和接收模式下的无线收发器电流消耗也是决定整体系统功耗的重要因素。


4. 更加安全(Security)


开始注重安全问题乃是一个领域发展到高级阶段的体现,因为安全的技术投入和产出经常不成比例,很多时候还影响开发进度,但安全的缺失却足以造成致命打击。从MCU层面开始融入安全技术,让供应链下游的开发者将安全融入到开发生命周期中去,本身对MCU生态就是个比较积极的信号。


5. 无线连接(Wireless)


过去几年,物联网 (IoT) 设备和无线连接产品(如无线传感器、智能电表、智能家居和可穿戴设备)出现了爆炸式增长。传感器和处理器等电子器件的成本逐渐降低,同时无线连接功能和AI性能的加持让许多产品变得更加“智能”,无需人工干预即可相互通信。然而,成功的AIoT产品必须满足特定应用的要求,比如低功耗、长无线连接范围,以及更高的计算处理能力等。


无线MCU将成为AIoT时代的标准处理器芯片,像Silicon Labs这样的国际厂商数年前就开始专注于IoT应用市场,甚至将其它业务剥离出去,而100%投入物联网,他们在各种无线连接通信协议的集成和支持上是值得关注的。而像乐鑫科技和联盛德等国内芯片厂商也开始在其芯片中集成更多的无线连接特性,他们有望把握住新兴的物联网机会,而成为AIoT时代的领导厂商。


6.  更小尺寸(Area)


为迎合物联网应用的需求,MCU开发商需要在性能、功耗和尺寸(PPA)三方面达到最佳平衡。前面我们大致介绍了高性能和低功耗设计,现在来探讨一下小尺寸的设计挑战。IoT 终端节点的基本要求是小尺寸,因为这些器件通常被限制在很小的基底面内。例如,可穿戴设备的设计,体积小和重量轻是获得客户认可的关键。


国产MCU发展的五大驱动力

对国产MCU厂商来说,“国产替代”和“芯片短缺”反而成为推动其MCU产品线打入大中型OEM厂商供应链,甚至汽车供应链的驱动力。据《电子工程专辑》分析师团队调查了解,凡是能够保证代工厂和封测合作伙伴正常供应的国产MCU厂商,都享受到了销售和利润同时增长的甜头。


除了上述两大宏观经济和市场驱动力外,新兴物联网应用、RISC-V处理器架构和边缘AI的兴起,也将大力推动国产MCU的发展。下面我们对这个五大驱动因素逐一说明。


1.  国产替代:自从“中兴事件”和华为被禁以来,美国对中国在半导体技术和产品方面的出口限制逐渐收紧,即便特朗普下台,拜登政府在这一方面的正常也没有丝毫松动。像海康威视等很多中国厂商都被列入美国政府的“实体清单”,这引起了国内电子和半导体产业的极大恐慌。同时,国内厂商开始寻求“国产替代”,原来压根都不考虑国产芯片的企业采购人员开始主动邀请国产IC设计公司参与其产品设计、工程测试,甚至量产供货。MCU芯片作为通用性基础器件,应用领域十分广泛,“国产替代”的机会也更多。


2. 芯片短缺:据半导体业界专家预测,全球范围的芯片短缺要到2023年才能缓解。在半导体含量比较高的应用市场,特别是汽车行业的芯片短缺最为严重。而在汽车半导体中,作为汽车微型“大脑”的车规级MCU短缺尤其严重。汽车市场的MCU用量占到了全球MCU市场的40%,由此可以看出汽车MCU的市场规模之大。随着新能源智能网联汽车的发展,车规级 MCU 的应用更加广泛,覆盖从座舱安全、发动机传动制动控制到仪器表盘车身、环境控制、车载娱乐通信,直到ADAS和自动驾驶等。


3.  IoT:物联网新兴应用也为国产MCU带来很多新的机会,比如家电智能化、消费电子、可穿戴设备,以及智能卡和智能表计等工业物联网市场。传统的MCU(如8051和通用性32位MCU)功能相对简单,各家的产品同质化比较严重,在已经成熟的市场上难以有标新立异之处,国产厂商只能通过价格战来维持生存。而物联网的应用场景比较碎片化,传统通用型MCU难以满足不同应用的特殊需求,国内厂商开始尝试在微处理器内核上集成更多外围功能,比如ADC、传感器、射频、驱动、各种外设。对市场和客户需求反应速度快,灵活性强,而且可以根据客户的要求增加各种功能特性,这是国产MCU厂商擅长做的。


4. RISC-V:微处理器内核是MCU的核心,在Arm之外增加RISC-V可以让国产MCU厂商实现自主可控、增加选择灵活性、降低开发成本,并针对特定应用需求开发差异化的MCU产品。目前国内RISC-V的生态正在快速而健康地发展,阿里平头哥、芯来、赛昉和晶心等RISC-V内核IP供应商都在积极拓展物联网市场和国内MCU厂商客户。中国 RISC-V 产业联盟、中国开放指令生态(RISC-V)联盟(CRVA),以及国际RISC-V基金会等RISC-V行业组织结构都在积极参与中国市场和开发者社区的建设。


5. 边缘AI:跟AI关联的芯片设计主要涉及功能强大的CPU、GPU、FPGA,以及专门的AI芯片。主频和计算性能相对较低的MCU跟 AI有什么关系呢?随着 AI从云到边缘和终端的扩展,AI 计算引擎可让MCU突破嵌入式应用的极限,不但能够提升MCU的就地处理性能,而且可以提高网络攻击的实时响应能力和设备安全性。配备AI算法和功能模块的MCU 正在深入到人脸识别、智能语音服务和自然语言处理等新兴应用领域。AI还有助于提高物联网设备、可穿戴设备和医疗应用中电池供电设备的准确性和数据隐私性。


50家国产MCU厂商基本信息统计分布


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