如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 众多趋势表明，AI，不再只是"云端的特权"，而是正快速成为"终端的标配"。而在这一发展 趋势下，微控制器（MCU）大厂似乎早已嗅到其中端倪。 在AI芯片领域，曾长期由GPU和专用ASIC主导，但这些解决方案往往功耗高昂、灵活性不 足，难以适应电池供电、尺寸受限的终端设备。相比之下，MCU具备天然的低功耗、可定制 性强的优势。当AI的浪潮从数据中心涌向边缘设备，整个MCU行业也随之进入转型的风口。 MCU，这一曾经以成本、功耗和实时性著称的嵌入式主力军，如今正承载着越来越多智能化 的野心。 过去几年，MCU厂商们主要通过在软件工具包（SDK）中添加AI功能来提升现有产品，但自 去年开始，硬件层面的集成已成为行业发展的主流趋势。尤其是MCU与NPU（神经处理单 元）的集成，标志着MCU硬件在AI应用中的潜力被彻底释放。边缘智能时代的MCU竞争，已 然拉开帷幕。 为什么AI一定要走到终端？ 一句话总结：用户需求逼着AI"下沉"。 试想一下，我们在用扫地机器人、可穿戴设备、安防摄像头的时候，都希望设备能"自己做决定"， 而不是每次都把数据传到云端再等结果。这不仅慢，还容易涉及 ...

前几日，意法半导体（ST）收购加拿大AI初创公司Deeplite的消息引发行业关注。 Deeplite号称边缘AI的DeepSeek，该公司在模型优化、量化和压缩方面 有独特技术，可使AI大模型在边缘设备上运行得更快、更小、更节能。 自从DeepSeek带火了蒸馏模型以后，更多人开始关注AI大模型在边缘端的部署。而在过去，TinyML一直也在MCU领域很火热。现在，边缘AI走得更快 了，市场也正在走向爆发。 ST的期盼：打造先进的边缘AI系统 ST之所以在最近收购DeepLite是因为两家公司拥有很好的协同效应：该公司的优化、量化和压缩深度学习模型技术，无疑能够加速ST的首款高性能 STM32N6的采用。 在商业上部署深度学习模型时，面临的重大挑战是它们的运行规模、处理器量和功耗密集型程度。Deeplite 通过提供自动化软件引擎来优化 DNN（深度 神经网络）模型，并在任何设备上启用 AI 进行边缘计算，从而解决了这个问题。 说起来，DeepLite这家公司的产品很有意思，简单来说就是AI套娃，使用 AI 自动使其他 AI 模型更快、更小、更节能，从而创建高度紧凑、高性能的深度 神经网络，以部署在安全摄像头 ...

股价表现 - STMicroelectronics股价在过去六个月暴跌339%，显著逊于Zacks计算机与科技板块172%的跌幅和Zacks半导体-通用行业285%的跌幅[1] - 同期NVIDIA、德州仪器和Amtech Systems分别下跌29%、251%和22%，均优于STM的表现[1] 业绩与市场挑战 - 2024年第四季度营收同比骤降224%，主要受汽车和工业终端市场需求疲软拖累[2] - 2025年第一季度展望面临挑战，加剧市场看跌情绪[2] 碳化硅技术战略 - 2024年碳化硅产品营收达11亿美元，涵盖高性能MOSFET和二极管，并与Ampere达成战略合作[5] - 第四代碳化硅MOSFET技术提升功率效率、密度和耐用性，巩固市场地位[5] - 中国成为关键增长引擎，与吉利汽车签订长期碳化硅供应协议，并获最多本土车企合作项目[6] - 投资意大利卡塔尼亚碳化硅晶圆厂，预计2027年前实现数亿美元级年度成本节约[7] 设计合作与创新 - 在软件定义汽车架构领域获多项高价值设计订单，包括与Mobileye合作EyeQ6系列ADAS系统[8] - 工业领域设计订单涵盖数据中心、EV充电站、可再生能源及AI服务器电源等应用[9] STM32微控制器进展 - 推出STM32N6系列微控制器，集成专用神经网络处理单元支持边缘AI应用[12] - 第四季度发布STM32生态系统服务，加速客户产品开发周期[11] - 持续领跑32位微控制器市场，产品线覆盖多样化客户需求[13] 增长驱动因素 - 碳化硅技术、STM32产品组合创新及汽车/工业领域设计订单构成长期增长基石[14] - 公司获Zacks评级买入推荐，反映基本面优势和高增长市场潜力[15]