三層次AI MCU策略
一、場(chǎng)景配套型MCU
面向具身智能與高性能邊緣設(shè)備，如人形機(jī)器人、機(jī)器狗等，承擔(dān)關(guān)節(jié)/電機(jī)、傳感與通訊控制。在工業(yè)控制與數(shù)據(jù)通信領(lǐng)域的長(zhǎng)期積累，使其在光模塊等市場(chǎng)具備一定滲透率；同時(shí)積極切入AI服務(wù)器數(shù)字電源等新賽道，新品已獲多家國(guó)內(nèi)外客戶的設(shè)計(jì)導(dǎo)入。無(wú)線互聯(lián)新品則為邊緣設(shè)備接入云端大模型能力，覆蓋AI玩具、智能家居等場(chǎng)景。隨著AI應(yīng)用擴(kuò)張，此類MCU出貨量有望持續(xù)提升。
二、用AI算法賦能既有MCU家族
在現(xiàn)有MCU平臺(tái)上疊加AI算法/工具鏈，滿足客戶對(duì)異常檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等智能化需求。典型案例是面向光伏場(chǎng)景的AI拉弧檢測(cè)方案，已在頭部客戶項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)替代，帶動(dòng)H7、G5等新產(chǎn)品銷量增長(zhǎng)。
三、內(nèi)置NPU的AI MCU
將NPU集成至MCU以增強(qiáng)AI算力，定位于更“端”的應(yīng)用（endpoint AI），滿足對(duì)本地推理有特殊要求的場(chǎng)景。一款面向工業(yè)的AI MCU處于開(kāi)發(fā)階段，面向消費(fèi)類的AI MCU處于早期定義階段。
MCU產(chǎn)品線與2025上半年方向
已量產(chǎn)64大系列、700+款MCU，覆蓋廣泛應(yīng)用。
重點(diǎn)持續(xù)在兩方向深耕：
AI算法與解決方案：基于GD32H7的直流拉弧檢測(cè)方案配套整套AI工具，顯著提升檢測(cè)準(zhǔn)確率。
無(wú)線MCU+大模型：基于無(wú)線MCU推出的輕量化LLM方案，支持智能語(yǔ)音對(duì)話、翻譯、故事生成等，適用于智能陪伴玩具與智能家居等。
GD32H7：面向高性能與邊緣智能
核心與性能
Arm Cortex-M7（Armv7E-M），主頻最高600 MHz
雙精度FPU、DSP加速、TMU（三角函數(shù)）、FAC（濾波）
片上Flash 1024–3840 KB，SRAM 1024 KB（含可配置ITCM/DTCM）；L1 I/D Cache各64 KB
專為零等待關(guān)鍵指令/數(shù)據(jù)而優(yōu)化的緊耦合存儲(chǔ)
接口與外設(shè)
通訊：8×USART、4×I2C、6×SPI、4×I2S、2×SDIO、2×OSPI（兼容QSPI）
有線/現(xiàn)場(chǎng)總線：2×以太網(wǎng)、3×CAN-FD（部分型號(hào)）、EtherCAT從站控制器（特定型號(hào)）
USB：2×USB 2.0 OTG
顯示/多媒體：TFT LCD控制器、圖形加速器IPA、SAI、SPDIF、數(shù)字?jǐn)z像頭接口（8–14位）
定時(shí)與模擬：多路高級(jí)/通用/基本定時(shí)器；ADC（14位至4 MSPS，12位至5.3 MSPS）、比較器、DAC
適配電機(jī)控制、電源管理、儲(chǔ)能、無(wú)人機(jī)、音視頻與圖像處理等復(fù)雜場(chǎng)景
供電與安全
1.71–3.6 V供電，LDO/SMPS/直供與多種低功耗模式
多維安全機(jī)制，提升通信與數(shù)據(jù)保護(hù)
代表產(chǎn)品族
GD32H75E：支持EtherCAT從站，最高600 MHz，最高3840 KB Flash、1024 KB SRAM，BGA240封裝等；與GDSCN832（EtherCAT從站控制器）協(xié)同，適配伺服、變頻、PLC與工業(yè)通訊模塊等。
GD32H759/GD32H757：支持CAN-FD，豐富多媒體與有線接口，提供LQFP與BGA多封裝組合。
GD32H737：支持CAN 2.0B，其余高性能資源配置與家族一致，封裝覆蓋LQFP與BGA常見(jiàn)規(guī)格。
應(yīng)用上，GD32H7因高主頻與大容量存儲(chǔ)，適合機(jī)器學(xué)習(xí)/邊緣計(jì)算等對(duì)實(shí)時(shí)性與吞吐有要求的任務(wù)。
無(wú)線MCU：GD32VW553 與 GD32W515
LLM邊緣方案定位
隨著生成式AI普及，端側(cè)對(duì)低時(shí)延、弱網(wǎng)可用與隱私的要求提升。基于GD32無(wú)線MCU的輕量化LLM方案，依托射頻性能、安全架構(gòu)、外置存儲(chǔ)擴(kuò)展與豐富總線，在成本與功耗之間取得平衡，適合語(yǔ)音交互與多模態(tài)的輕量應(yīng)用。
方案與平臺(tái)對(duì)接
通過(guò)WebSocket等協(xié)議與火山引擎、科大訊飛、百度、小智AI等平臺(tái)建立實(shí)時(shí)雙向連接
支持16 kHz音頻采樣，覆蓋語(yǔ)音對(duì)話、翻譯、內(nèi)容生成等應(yīng)用
型號(hào)參數(shù)概覽
GD32VW553
RISC-V內(nèi)核，最高160 MHz
4 MB SiP Flash、320 KB SRAM
集成Wi?Fi 6與Bluetooth LE 5.2
信息安全功能完善
工業(yè)溫度范圍：-40～105 ℃
QFN32/QFN40封裝
GD32W515
Arm Cortex?M33，最高180 MHz
2 MB SiP Flash、448 KB SRAM
集成Wi?Fi 4，支持TrustZone
工作溫度：-40～85 ℃
QFN36/QFN56封裝
選型與應(yīng)用建議
若需高算力邊緣控制與本地DSP/ML推理：優(yōu)先考慮GD32H7，關(guān)注ITCM/DTCM與Cache配比、外設(shè)實(shí)時(shí)性與EtherCAT/CAN-FD等工業(yè)互聯(lián)需求。
若以語(yǔ)音/聯(lián)網(wǎng)與云端大模型協(xié)同為主：GD32VW553（Wi?Fi 6 + BLE 5.2）更具前瞻性；對(duì)安全域隔離有明確要求時(shí)可考慮GD32W515（TrustZone）。
面向更“端”的本地AI推理且受功耗/成本限制：關(guān)注后續(xù)內(nèi)置NPU的AI MCU動(dòng)向。
開(kāi)發(fā)落地要點(diǎn)
工具鏈與模型裁剪
使用CMSIS?DSP、DSP庫(kù)或供應(yīng)商AI工具進(jìn)行算子加速與定點(diǎn)化
優(yōu)先采用量化/蒸餾的小型模型；語(yǔ)音任務(wù)可結(jié)合VAD/關(guān)鍵詞喚醒以降低系統(tǒng)負(fù)載
存儲(chǔ)與帶寬規(guī)劃
對(duì)GD32H7：將關(guān)鍵中斷與時(shí)間關(guān)鍵路徑置于ITCM/DTCM；善用I/D Cache與AXI總線帶寬
對(duì)無(wú)線MCU：合理配置外部Flash映射與音頻緩沖，避免WebSocket與音頻I/O互相阻塞
功耗與實(shí)時(shí)性
按場(chǎng)景切換LDO/SMPS/直供與多級(jí)低功耗；對(duì)硬實(shí)時(shí)控制環(huán)路預(yù)留高優(yōu)先級(jí)中斷
安全與連接
啟用安全啟動(dòng)、密鑰管理與固件完整性校驗(yàn)；云端對(duì)接采用TLS與證書輪換策略
