出货超40亿颗,STM32未来规划曝光

2019-04-29 14:00:15 来源: 半导体行业观察

意法半导体(以下简称ST)在MCU领域的地位是毋庸置疑的。

根据IHS 的数据统计显示,2018年,ST MCU(不含汽车和安全MCU)的全球出货量位居全球第二。其通用加汽车MCU在中国的出货量更是高居第一,领先于排名第二的的NXP。

STM 32 过去九年的的出货量

尤其是其STM32 MCU的出货,更是表现惊人。据IHS统计,过去四年,STM32的平均年复合增长率高达30%,去年公司的STM32出货量更是达到了12亿颗。统计2007年到现在的数据,公司的STM32出货量更是超过40亿片,服务的客户也超过四万家。能获得这样的成绩主要得益于公司过去多年来在产品和技术上的投入。

在日前于深圳举办的“STM32中国峰会”上,意法半导体微控制器和数字IC (MDG)产品部副总裁、微控制器事业部总经理Ricardo De-Sa-Earp表示,公司自2007年推出世界首个Cortex-M MCU开始到现在,公司共推出了14个系列的STM 32产品,公司也在这个发展历程中一步步夯实了自己的地位。

STM 32迄今为止的14个系列产品

但随着技术的发展,人工智能和物联网等应用的兴起,市场对MCU提出了新的要求,ST也面临着新的挑战。在这种新趋势下,该公司的微控制器事业部全球市场总监Daniel Colonna于日前的“STM32中国峰会”上揭露了STM32未来的发展方向。根据Daniel Colonna介绍,STM32系列处理器在未来将会围绕 价格更亲民(STM32 G0系列)、更安全、更多硬件加速器和模拟外设、更高能效比和低功耗、更多无线射频(STM32WB)与更强计算性能(STM32 H7和STM MP1) 六个方向发展。

STM 32未来发展的六大方向

首先看价格更亲民方面;

Daniel Colonna表示,STM的STM 32 G0系列都是28-64引脚的产品,但公司下一步会将产品推进到20引脚封装,让其拥有多大18个I/O管脚。公司再下一步的目标是打算推八引脚封装、闪存32KB、RAM 8KB、多达6个I/O管脚和1%精度内部时钟的产品。

其次看安全方面, STM21系列从之前的SBSFU库、SFI安全安装程序,再到强化IP隔离、可信任的TF-M固件,再到强化加密和密钥功能、硬件DPA攻击防护,意法半导体在一步步地巩固STM32的安全,为物联网等应用保驾护航。

在高性能模拟外设方面 ,ST计划为其STM32 G4系列带来算法加速器、更先进的比较器(16.7ns传播延迟)、高性能运放(13Mhz增益带宽、45V/us压摆率)、更先进的ADC(4 MSPS、7.5 MSPS interleaved)、双扇区闪存。另外,在其X CUBE MCSDK 5.4上,意法半导体也打算为其带来多样的支持。

STM 32高性能的模拟外设和算法加速器

至于硬件加速方面 ,Daniel Colonna指出,意法半导体的目标是让大多数的STM32产品都支持AI深度学习,而STM 32 Cube AI则在他们这个计划中扮演非常重要的角色。

资料显示,STM32Cube 是 ST 提供的一套性能强大的免费开发工具和嵌入式软件模块,能够让开发人员在 STM32 平台上快速、轻松地开发应用。它包含两个关键部分:图形配置工具(STM32CubeMX)—— 允许用户通过图形化向导来生成 C 语言工程;嵌入式软件包(STM32Cube 库)—— 包含完整的 HAL 库(STM32 硬件抽象层 API),配套的中间件(包括 RTOS,USB,TCP/IP 和图形),以及一系列完整的例程。

而STM 32 Cube AI则是新的STM 32 Cube MX扩展,能将预算训练好的人工神经网络带到STM32应用里面,通过低功耗的MCU将AI带到了边缘端,接近传感器。

据意法半导体官方资料介绍,STM32Cube.AI附带即用型软件功能包,其中包括用于识别人类活动和音频场景分类的代码示例,可在ST SensorTile 参考板和ST BLE Sensor mobile app移动应用程序上立即使用这些代码示例。ST合作伙伴计划和人工智能(AI)和机器学习(ML)专用社区STM32在线社区内的资质合作伙伴将为开发人员提供技术支持,例如,工程服务。而开发人员可以用STM32Cube.AI将预先训练的神经网络转成可在STM32 微控制器上运行的C代码,调用经过优化的函数库。

STM32Cube.AI的下一步计划

据介绍,STM32Cube.AI现在支持大众市场和浮点计算,在未来的IoT节点中,ST想为其带来对量化、MCU版Tensor Flow和更多软件层的支持。在功能包方面,ST也打算从之前的手写、感知,演进到未来的维护、视觉、语音示例。这些功能与ST合作伙伴的AI专项计划、STM32线上社区一起配合,能将AI迅速推广到边缘端。

未来的AI示例

另外,意法半导体还计划通过最新收购的TouchGFX 实现2D图形加速。

据介绍,TouchGFX是一款非常先进和优化的微控制器图形用户界面解决方案,能为嵌入式图形用户界面(GUI)提供出色的图形处理性能和流畅的动画效果,同时对资源的需求和功耗极低。将其运行在32位微控制器上,更是能实现完全媲美今天的智能手机标准的高端图形处理性能,适用于智能家居和楼宇自动化系统、家电、可穿戴设备、音视频系统等各种设备和系统。ST也计划将其推向STM32全系列。

支持STM32的全系列图形界面设计

为了实现更强的计算性能,意法半导体则推出了性能强悍的频率超过500Mhz的STM32 H7和基于Cortex-A开发的、支持Linux的STM32MP1 MPU。

按照意法半导体介绍,公司将在下一代的H7中嵌入280MHz高性能Cortex-M7、内置大容量2 MB闪存和1.4MB SRAM、内置显示接口,引脚数量少至64-100、片外SPI存储器的动态安全加解密,并使得其在280Mhz频率的运行模式下,功耗做到160µA/MHz,而STOP2模式,全RAM工作的功耗仅为34µA。

下一代H7

而整合Arm Cortex -A和Cortex -M两颗不同核心的STM32MP1微处理器系列 (MPU),则能为客户带来异构计算架构的支持。这一灵活的异构计算架构在单一芯片上执行快速数据处理和实时任务是能始终实现最高的能效。此外,STM32MP1嵌入了3D图形处理器(GPU),以支持人机界面(HMI)显示器;外部存储器支持各种DDR SDRAM和闪存。此外,STM32MP1嵌入了大量外设,可以无缝分配给Cortex-A / Linux或Cortex-M / 实时操作。STM32MP1系列采用多种BGA封装,支持成本最低的PCB板结构,电路板空间占用极小。这个兼备高能效实时控制和高功能集成度,有助于简化工业制造、消费电子、智能家居、医疗应用高性能解决方案的开发。

STM 32 MP1双核带来的双重好处

来到更多无线方面;为了满足未来不同制式物联网的需求,意法半导体计划为其STM 32带来BLE , 802.15.4 和Lora集成支持。其将STM 32 L4与Lora射频集成的STM32 WL就是其中一个典型例子。

长距离 Sub-1GHz 射频STM32

此外,公司在之前还发布过一款双核无线通信芯片STM32WB产品,集成了开放的2.4G射频多协议模块,支持Bluetooth蓝牙5.0以及THREAD和ZigBee的协议栈。支持多协议和开发射频,BLE 5.0协议栈,数据速率提高2倍、支持2Mbps高速模式,支持BLE Mesh技术、提高网络覆盖面;支持最新的IEEE 802.15.4无线通信标准,OpenThread协议栈,在动静态模式下同时运行BLE and OpenThread;支持专有协议栈(例如BLE或802.15.4),同类最好的射频收发器、输出功率高达+6dBm、射频链路预算102dB;接收功耗仅为3.8mA,发射功耗5.5mA(@ 0dBm),适合能耗敏感的应用;集成balun巴伦平衡器,降低物料清单成本。

这些无线产品势必会增强意法半导体在物联网市场的影响力。

ST MCU的多产品线战略

从ST的这场峰会上我们也可以看到,除了其STM 32产品外,公司在STM8、传感器产品上,也有不错的表现。尤其是在传感器上,意法半导体还创新性地为其引入机器学习核心,让人工智能的相关工作可以在传感器硬件上完成,在和应用处理器相比时,可以节省10到1000倍的功耗,这就为未来的终端应用带来更多的可能。

ST传感器的20年历程

另外,公司还有模拟、工业功率转换IC、汽车专用IC、专业图像传感器、分立器件和功率晶体管和基于ST专利技术的ASIC芯片,基于这些高性能的产品,他们和阿里云、移远、上海庆科和RT-Thread等企业建立了紧密的合作关系,能为产业提供更多的支持,公司也在这个过程中获取了巨大的收益。

ST的部分合作伙伴

财报显示,意法半导体2018年营收96.64亿美元,较之2017年上升了15.8%;毛利也达到38.61美元,同比增长了18%;净利润更是从前年的2亿狂飙60.4%到2018年的12.87亿元。虽然进入到今年一季度,在全球贸易环境和终端市场的双重影响下,公司的营收、毛利、营业利润和净利润都有了下降。

但意法半导体总裁兼首席执行官Jean-Marc Chery表示,预计公司第二季度营收恢复环比增长,工业、汽车和个人电子终端市场销售收入在下下半年也环比增长强劲,公司2019年全年净营收也会回到94.5亿至98.5亿美元之间。

当然,MCU将会在当中扮演一个很重要的角色。

责任编辑:Sophie

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