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[爆卦]mcu應用領域是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇mcu應用領域鄉民發文沒有被收入到精華區：在mcu應用領域這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 mcu應用領域產品中有31篇Facebook貼文，粉絲數超過19萬的網紅StockFeel 股感，來自生活，也在其Facebook貼文中提到， 【大熊產業透視鏡 EP09】MCU 產業 大家好！歡迎來到每週四的 #大熊產業透視鏡 ，我是大熊 🐻 - 本週要與各位投資朋友分享的是 💭 💭 在2021 年的後疫情時代，其中一個快速復甦的產業 —— #MCU產業 新冠肺炎的疫情衝擊了全球幾乎所有的產業 🌧 🌪 像是 2020 年的汽車產業，全年銷...

「mcu應用領域」的推薦目錄
  • StockFeel 股感，來自生活

    mcu應用領域 在 StockFeel 股感，來自生活 Facebook 的最佳解答

    2021-09-02 21:01:00
    有 23 人按讚

    【大熊產業透視鏡 EP09】MCU 產業
    大家好！歡迎來到每週四的 #大熊產業透視鏡 ，我是大熊 🐻
    -
    本週要與各位投資朋友分享的是 💭 💭
    在2021 年的後疫情時代，其中一個快速復甦的產業 —— #MCU產業
    新冠肺炎的疫情衝擊了全球幾乎所有的產業 🌧 🌪
    像是 2020 年的汽車產業，全年銷量就比去年減少了超過 30% ❄️❄️
    不過隨著疫苗施打的日漸普及 💉💉 全球疫情逐漸趨緩
    預計今年汽車（包含新能源車）🚘 市場，將有望重拾往年雄風 😎
    上述所提到的汽車 🚗 🚕 🚙，其實就是今天要講的「MCU」的一大應用領域呦 ✅ ✅！
    當然 MCU 的終端應用還有很多很多種呢！
    究竟 MCU 產業是什麼？未來的展望又在哪裡？
    不急不急，讓大熊 🐻 帶您一起一一揭曉！
    -
    🔎 下文重點：
    1.MCU 是什麼？
    2.MCU 的應用領域
    3.MCU 相關廠商（全球、台灣）
    4.MCU 市場現況
    5.MCU 未來展望
    -
    每週帶你透視一個產業，下週同一時間，我們股感見 🐻
    #大熊在這編
    https://www.stockfeel.com.tw/mcu-%e7%b0%a1%e4%bb%8b-%e6%a6%82%e5%bf%b5%e8%82%a1-%e5%b8%82%e5%a0%b4%e7%8f%be%e6%b3%81-%e5%b1%95%e6%9c%9b/

  • 我是產業隊長 張捷

    mcu應用領域 在 我是產業隊長 張捷 Facebook 的最讚貼文

    2021-07-09 10:10:28
    有 382 人按讚

    這個趨勢跟我們夏季班第3堂課提到的股票有關係，
    大家知道是什麼嗎？？

    #車輛電動化趨勢　MCU、CIS需求上升
    車用半導體擴張的推動力，來自於自動駕駛、輔助駕駛系統等汽車控制相關需求，例如微控制器（MCU），也就是目前車用晶片缺貨之中的大宗，還有感測用的雷達與CMOS影像感測器（CIS）等外 就來自於環保車輛與節能減碳的趨勢，也就是功率半導體領域。

    在微控器方面，Semiconductor Portal報導，市占率最高的是日廠瑞薩電子（Renesas），先進的微控制器良率控制可將瑕疵品壓低到0.1 ppm以下，也就是1,000萬分之1以下。瑞薩已量產搭載28奈米製程Flash Memory的微控制器，在車輛的電控系統（ECU）幾乎都搭載微控制器，而且傾向於加強安全性的效能冗餘，使微控制器的需求將進一步提高。

    而10年來年複合成長率（CAGR）達16%的CIS市場，雖然在2020年受疫情衝擊，據IC Insights統計成長率僅3%，不過預估2021年，將成長19%，達228億美元，未來5年年複合成長率約12%，到2025年達336億美元。若以數量計算，2020年67億件的CIS，將以14.9%的年複合成長率，到2025年可年產135億件。

    雖然CIS的主要需求，仍來自於5G普及帶動的手機銷售，手機鏡頭CIS的年複合成長率6.3%，2025年可達157億美元市場規模，但以成長速度來說，車用CIS成長最快。IC Insights估計，未來5年車用CIS的年複合成長率可達33.8%，到2025年可達到51億美元。

    其他應用領域，如醫療與科學系統、安防監控、機器人與物聯網等工業用途，雖然2025年預估的市場都比手機用與車用CIS來得小，但成長速度都高於手機用CIS。

    在車用CIS相關的市場，富士奇美拉總研（Fuji Chimera Research Institute）的報告預估，先進駕駛輔助系統（ADAS）與自動駕駛所需的車用攝影模組，由於環繞影像系統（Surround View）普及，使觀測攝影機（View camera）被採用的數量增加。

    此外，在日本、歐洲、美國都開始強制採用自動緊急剎車系統（Autonomous Emergency Braking），也讓車前攝影機使用量上升。

    2021年後疫情時代車市慢慢恢復，上述兩種車用攝影機的需求也會明顯攀高。預估到到2026年，車用攝影機模組的市場規模，將達到9,930億日圓（約合91億美元），與2019年相比，增加93.8%。

    同樣使用攝影機的行車紀錄器，全球需求也在成長，不過各地區對於行車紀錄器對隱私的影響看法不同，部分國家增加速度較慢，但整體來說在安全性的需求下出貨仍會逐步上升，富士奇美拉總研預估，一般車輛使用的行車紀錄器的市場規模，到2026年會達到3,200億日圓（約合29.5億美元），比2019年增加2.2倍。環繞影像系統與行車紀錄器，都會拉高車用CIS的出貨量。

    #車用功率半導體廠擴產　#追趕電動化商機
    車用半導體之中，另一個項目是功率半導體。功率半導體在車輛與電機設備等都有使用，不過在車輛電動化的趨勢下，車用功率半導體的推升作用更加明顯。

    國際半導體產業協會（SEMI）曾在2019年預估，以8吋晶圓估算的半導體產能，會在2022年達到月產650萬片。不過，在純電動車（BEV）與油電混合車（HEV）需求與產能不斷提升，功率半導體可能出現供應不足問題，使相關廠商開始加大投資。

    例如英飛凌（Infineon Technologies）目前是最早投資功率半導體12吋晶圓廠的廠商，位於德國東部德累斯頓的第1座工廠已經開始量產，目前第2座12吋晶圓功率半導體廠，則在奧地利南部Villach興建中，預計將量產功率MOSFET與IGBT。車用零組件一級供應廠電裝（Denso）則是英飛凌的出資者之一，以穩定功率半導體供應來源。

    電裝在車用半導體的投資布局，也包括針對瑞薩電子，逐步提高持股比例，到2020年底為止，占瑞薩股份8.84為第2大股東。電裝也與功率半導體新創Flosfia建立資本合作關係，在氧化鎵（GaO）功率半導體的車用領域進行研發合作。而占有電裝股份20%以上的豐田汽車（Toyota），也正在把車用半導體、電子零組件等硬體的研製，轉移到電裝。

    安森美（ON Semi）則是以收購方式取得GlobalFoundries的美國紐約州Fishkill的12吋晶圓廠（fab 10），總價4億3,000萬美元，2019年已先付1億美元，到2022年底前會支付剩下的部分3億3,000萬美元。這座12吋晶圓廠雖然還沒有完全讓渡，但依據協議已開始為安森美生產半導體。

    目前看來，歐美的功率半導體場對於12吋晶圓廠較為積極。而在日廠方面，三菱電機（Mitsubishi Electric）預定會在日本熊本縣工廠引進12吋晶圓的量產產線。三菱電機在廣島縣福山工廠目前只有後段製程，不過熊本工廠將來如果產能已滿，福山工廠設置12吋晶圓產線也將成為選項。

    富士電機（Fuji Electric）在2021年度（2021.04～2022.03）的半導體設備投資額會拉高到410億日圓（約合3億8,000萬美元），年增1倍以上，以因應電動化車輛對於功率半導體的旺盛需求。而原本預計在2024年3月前的5年間，要完成的半導體設備投資1,200億日圓（約合11億美元），會在2023年3月前完成。

    雖然這些投資主要集中在8吋晶圓的前段製程，不過，富士電機也正在研發12吋晶圓製程。至於何時設置12吋晶圓量產產線，由於12吋產線所需投資額是8吋產線的2倍～3倍，因此要依據市況再來評估。但比起12吋矽晶圓產線，富士電機可能對新建碳化矽（SiC）產線更感興趣。富士電機的2021年度半導體研發費，將年增6%，至130億日圓（約合1億2,000萬美元），研發車用IGBT、SiC功率模組，以及工業用第8代IGBT技術。

    2021年第1季，富士電機的電動化車輛（BEV、HEV等）功率半導體訂單額，年增51%，金額與2020年第4季大致相同。預計到2021年第2季，也會維持第1季的同等級訂單額，此後則開始逐季成長。

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  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    mcu應用領域 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2021-03-12 13:50:11
    有 0 人按讚

    AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

    2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

    【作者： 王岫晨】

    物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

    新冠疫情加速 AI 部署

    根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

    企業組織正在提高對 AI 的投資

    超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

    超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

    儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

    對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

    AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

    物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

    根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

    而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

    震動

    包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

    語音

    語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

    視覺

    終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

    推動物聯網運算需求

    隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

    TinyML

    微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

    簡化程式碼的轉移性

    把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

    附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
    圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

    資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U

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