摘要：到2030年，全球微控制器单元 (MCU) 市场规模将接近300亿美元。根据IoT Analytics长达91页的《2025-2030年物联网MCU市场报告》（发布于2025年10月），到2024年，MCU支出将达到232亿美元。该市场由物联网和非物联网MCU

物联网MCU市场正朝着 70 亿美元迈进。

到2030年，全球微控制器单元 (MCU) 市场规模将接近300亿美元。根据IoT Analytics长达91页的《2025-2030年物联网MCU市场报告》（发布于2025年10月），到2024年，MCU支出将达到232亿美元。该市场由物联网和非物联网MCU组成，预计到2030年，其复合年增长率将达到3.9%，届时IoT Analytics预测市场规模将达到294亿美元。这一增长是在互联技术大规模扩展的背景下实现的，预计到2030年，全球物联网连接设备的安装基数将超过400亿台。

MCU 是现代电子产品的隐形支柱。如今，MCU 已嵌入到各行各业数十亿执行控制、传感和通信任务的设备中。通过将处理、内存和输入/输出外设集成到单个低功耗芯片上，MCU 可广泛应用于从家用电器、可穿戴设备到汽车和工业机械等各种应用。其高效、经济和紧凑的设计使其成为驱动日益增长的互联、自动化和智能系统的关键。

物联网 MCU 是互联物联网设备的大脑。与传统 MCU 不同，物联网 MCU 专为互联设备而设计，通常将处理和控制功能与集成或支持的通信接口相结合。随着物联网部署的扩展，这些互联 MCU 正成为实现低功耗、始终在线应用（从智能电表、工业传感器到互联汽车）的核心，并推动分布式网络的新一轮智能化浪潮。

2020-2030 年全球物联网 MCU 市场

物联网 MCU 市场正朝着 70 亿美元迈进。根据市场报告，全球物联网 MCU 市场规模在 2024 年达到 51 亿美元，较 2023 年下降 9%。这一萎缩是由整个供应链的广泛库存消化所致。然而，对 2025 年上半年的市场分析显示出明显的转机，随着需求复苏、交货时间和价格趋于稳定，物联网 MCU 收入同比增长 1.8%。报告分析预测，到 2030 年，物联网 MCU 市场规模将保持 6.3% 的复合年增长率，达到 73.2 亿美元。

自动化升级的压抑需求： 2023年和2024年，工业物联网市场增长放缓，为自2014年IoT Analytics开始研究物联网市场以来的最低水平，其中硬件领域（包括自动化和半导体细分市场）受到的冲击最为严重。因此，许多公司推迟了硬件升级。然而，根据IoT Analytics的《全球物联网企业支出（2025年第一季度更新）》报告，预计2025年将出现加速增长。预计各公司将积极响应被压抑的自动化升级需求，这些需求主要依赖于基于MCU的PLC、IPC和网关，这有望推动物联网MCU市场的增长。

基于低功耗广域网 (LPWAN) 的项目需要物联网 MCU： 预计到 2025 年，在 NB-IoT 和 LoRaWAN 部署的推动下，LPWAN 芯片组将同比增长 8%。交通运输、智慧城市以及楼宇和基础设施是增长最快的领域，而智能电表的装机量最大。政府智能电表的强制要求，包括印度到 2027 年实现 2.5 亿台安装的目标以及欧洲正在进行的项目，正在引发大规模部署。每个 LPWAN 设备都需要一个 MCU 作为通信模块的主机，以确保持续的需求。

AI 正在向边缘迈进，MCU 也在其中： AI 与 MCU 的集成（下文将进一步讨论）可实现边缘的始终在线推理。IoT Analytics 认为边缘 AI 是工业 AI 的潜在下一个重大突破，而 MCU 等专用边缘计算硬件的成熟，正助力制造商将边缘 AI 打造为一个切实可行的目标。

亚洲，尤其是中国，是市场增长的中心。物联网微控制器市场的地理中心正稳步向亚洲转移。根据《2025-2030 年物联网微控制器市场报告》市场数据，所有地区在 2024 年都经历了市场萎缩，预计亚洲将在 2025 年实现最大程度的复苏。中国是推动这一增长的主要动力。

中国这一增长的背后，是近期对能源基础设施项目的几项大规模投资，物联网 MCU 将在其中发挥至关重要的作用。例如，2025 年 1 月，中国国家电网宣布将向国家电网投资创纪录的 880 亿美元，重点用于优化电网和加强配电基础设施。

展望未来，预计到2030年中国市场仍将保持增长最快的地位。

技术转变1：采用RISC-V架构

RISC-V已成为战略重点。

RISC-V 为专有芯片提供灵活的替代方案。即使没有官方的使用政策，供应商也已越来越多地采用 RISC-V 作为专有芯片灵活、经济高效且节能的替代方案。与ARM等需要获得预先设计内核许可的专有架构不同，RISC-V 采用开放、免版税的模式运行。这使得企业能够设计和定制用于特定工作负载的处理器内核，而无需支付许可费用，从而减少对少数主流供应商的依赖，并提供更大的设计自由度。

RISC-V 的适应性推动了 MCU 在汽车领域的应用。汽车行业已成为 MCU 创新的关键领域。RISC-V 正日益被采用，以推动向软件定义汽车 (SDV) 和智能出行的转变，因为它的适应性非常适合为关键车载系统（例如安全性、连接性和 AI 驱动功能）开发定制处理器。

最近基于 RISC-V 的示例包括：

瑞萨： 2024 年 3 月，日本半导体制造商瑞萨推出了其 R9A02G 系列32 位 MCU，该系列基于内部 RISC-V 内核构建，面向各种物联网、工业和消费应用。

Microchip： 2024 年 7 月，美国半导体制造商Microchip推出了其 PIC64GX RISC-V MCU 系列，该系列利用 64 位 RISC-V 子系统来提高电源效率和安全性，从而减少对侧信道威胁的暴露。

英飞凌： 2024 年 11 月，德国半导体制造商英飞凌在其AURIX TC4x 系列中推出了 RISC-V 选项，以支持向具有可扩展和安全平台的 SDV 迁移。

亿咖通科技：2025年5月，中国汽车解决方案公司亿咖通科技发布了其EXP01处理器，该处理器基于RISC-V设计，达到了最高级别的汽车功能安全（ASIL-D）。亿咖通科技董事长兼首席执行官沈子宇指出，RISC-V的“开放式架构能够加速创新并优化成本”。

技术转变2：能源效率成为主要设计原则

以能效为中心的 MCU 创新。如今，MCU 设计高度重视超低功耗，以实现长寿命、电池供电的物联网部署。随着物联网部署扩展到功耗受限的环境，MCU 供应商正在集成先进的电源管理功能，例如深度睡眠模式和自适应电压控制，以大幅降低能耗。这种对能效的关注直接转化为更低的运营成本，并支持基于“部署即忘”设备且电池寿命长达数年的全新商业模式。

节能 MCU 示例包括：

意法半导体： 2024 年 11 月，总部位于瑞士的半导体制造商意法半导体宣布推出STM32WL33，这是一款超低功耗无线片上系统 (SoC)，面向智能计量、智能建筑和工业物联网应用。该芯片在宽带仅接收模式下可实现低至 4.2 µA 的电流水平，与某些优化的传感器配合使用时，这些芯片的电池寿命可延长至 15 年。

恩智浦： 2025年1月，荷兰半导体制造商恩智浦推出了MCX L系列，这是新一代超低功耗微控制器，采用40纳米超低功耗工艺，并具有自适应动态电压控制（ADVC）功能。据报道，通过动态调整核心电压，MCX L系列具有极高的能效，可将功耗降低高达50%。

技术转变 3：边缘 AI 功能直接嵌入到 MCU 中

先进的人工智能和机器学习功能正在从云端迁移到芯片，从而实现更智能设备的实时推理。边缘人工智能的集成正在将 MCU 转变为智能决策中心。这种转变使供应商能够通过提升软件堆栈并从人工智能驱动的应用程序中获取收入，从而显著增加价值，这些应用程序可以降低延迟、增强数据隐私并降低对云基础设施的依赖。

MCU 上的边缘 AI 示例包括：

意法半导体： 2024 年 12 月，意法半导体推出了 STM32N6 微控制器系列，该系列配备了 Neural-ART 加速器，据称可提高机器学习 (ML) 性能。

英飞凌： 2024 年 4 月，英飞凌推出了 PSOC Edge E81、E83 和 E84 微控制器，旨在通过 ML 功能增强物联网、消费和工业应用。

这些技术进步必须在由强大的地缘政治和经济力量塑造的复杂全球环境中运作。

技术转变 4：安全 MCU 和硬件信任根正在成为物联网设备的必需品

基于硬件的安全正在成为物联网的关键基础。随着部署规模的扩大，设备必须保护敏感数据，防止克隆，并确保从芯片到云端的完整性。这导致安全 MCU 和专用硬件安全模块（例如安全元件 (SE) 或可信平台模块 (TPM)）的使用日益增多，以建立硬件信任根 (HRoT)。

安全 MCU 将安全启动、设备身份验证、加密数据存储和认证等功能直接集成到微控制器中，从而创建与常规操作隔离的可信执行环境。SE 和 TPM 提供与独立保险库类似的保护。它们共同巩固设备可信度，实现安全的固件更新，保护用户隐私，并防御恶意软件和软件级攻击。

随着物联网供应商认识到硬件安全不再是可选项而是基本要求，安全 MCU 和 HRoT 解决方案的采用正在加速。

集成硬件安全的示例包括：

NXP： 2025 年 1 月，NXP 宣布其 MCX L 系列（如上所述）将采用 NXP 的EdgeLock 安全元件。

英飞凌： 2024 年 11 月，英飞凌的AURIX TC4x 公告（上面也提到）包括 MCU 系列的首个成员 TC4Dx 符合 ISO/SAE21434 的最新网络安全标准，包括后量子密码支持。

供应商纷纷转向 RISC-V，以重获控制力和韧性。物联网 MCU 正在跨越一个门槛，架构选择、设备智能和内置安全性如今决定了竞争力。

MCU 正在演变为设备端 AI 赋能器，这是迈向智能边缘计算的关键一步。本地 AI 减少了对云的依赖，改善了延迟，增强了隐私保护，并支持分布式系统中的实时决策。MCU 供应商正在嵌入轻量级 AI 加速器和优化的工具链，以支持新的工业和消费用例。许多 MCU 厂商正在利用 TinyML 将传统的低功耗节点升级为智能终端。CPU 和 NPU 架构的组合正变得越来越受欢迎，这使得计算资源能够在通用处理和 AI 推理之间高效分配，并将 AI 功能扩展到之前受成本和功耗限制的终端。

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来源：半导体产业纵横