Arm最近新推出了一款专门针对AI应用的低成本处理器——Arm Cortex-M52。此处理器采用了Arm Helium矢量处理技术并在Arm V8.1-M架构上实现，该技术可显著提升小型低功耗嵌入式设备的机器学习(ML)和数字信号处理(DSP)应用的性能。随着此次Cortex-M52的发布，AIoT市场或许将迎来重构。

Helium技术并不是首次应用于MCU，作为专为AI应用所研发的技术，Arm此前就有将该技术应用于Cortex-M55和Cortex-M85这两种MCU方案中。相较于此次发布的Cortex-M52，它们针对更高性能的市场。在官网上，Cortex-M52被Arm描述为支持Arm Helium技术的最低成本处理器。Arm将它定义为适合用作基于Cortex-M3和Cortex-M33的主流MCU的未来替代品。

MCU拥抱AI也并非新鲜事，各MCU头部厂商也早已针对AI应用推出了众多方案。

恩智浦(NXP)推出的通用MCU平台——MCX微控制器产品组合，就融合了LPC、Kinetis的传统优势。英飞凌(infineon)近日也宣布推出PSoC Edge系列MCU，其提供内置ML支持、自主模拟以及更多功能为边缘操作机器学习(ML)的设备提供高性能和安全性。意法半导体(ST)也推出了多款带有NPU的通用MCU，例如STM32N6以及STM32MP2等。ADI针对AI推出的MAX7800系列MCU则是由集成了FPU的Arm Cortex-M4和RISC-V两个MCU内核再加上一个卷积神经网络(CNN)加速器构成。

从上述各MCU头部厂商的方案中我们可以看到，由于MCU的内核并不适合用做AI和ML的计算，大多数厂商都会选择增加DSP或者NPU来用作AI计算。但这样会在成本以及能耗上都会有所提升。

此次Arm发布的Cortex-M52得益于Arm的Helium技术，在整体架构上与Cortex-M33基本一致，无需增加额外的NPU来支持AI计算。在面积上Cortex-M52增加了30%，换来了整体上5%的性能提升。在AI计算方面，Cortex-M52的数字信号处理性能(DSP)性能提升了2.7倍，机器学习(ML)性能上提升了5.6倍，DSP/ML能效比提升了2.1倍。

由此可见，Cortex-M52是Arm公司针对低功耗、低成本AI应用场景需求所开辟的一条新产品线。此次Arm所瞄准的是智能家居、穿戴设备等低功耗消费电子类的AIoT市场。此类AIoT市场需在在低功耗、低成本的情况下也能胜任AI的边缘计算工作。在此前Big-Bit资讯的采访中就曾有智能家居相关的整机厂商表示目前的边缘计算的成本过高。而此次Arm针对低功耗市场所推出的新品将会迫使MCU厂商进行升级换代，也将推动未来AIoT市场的发展。

随着AIoT的不断发展，我们可以看到越来越多的终端产品与AI结合，未来AI将是MCU市场的最大推动力。但目前MCU+AI的技术及方案也尚未成熟，未来还有很多可能，国产厂商们需要跟上步伐，做好准备迎接转折点。