三层次AI MCU策略
一、场景配套型MCU
面向具身智能与高性能边缘设备，如人形机器人、机器狗等，承担关节/电机、传感与通讯控制。在工业控制与数据通信领域的长期积累，使其在光模块等市场具备一定渗透率；同时积极切入AI服务器数字电源等新赛道，新品已获多家国内外客户的设计导入。无线互联新品则为边缘设备接入云端大模型能力，覆盖AI玩具、智能家居等场景。随着AI应用扩张，此类MCU出货量有望持续提升。
二、用AI算法赋能既有MCU家族
在现有MCU平台上叠加AI算法/工具链，满足客户对异常检测、语音识别、图像识别等智能化需求。典型案例是面向光伏场景的AI拉弧检测方案，已在头部客户项目中实现替代，带动H7、G5等新产品销量增长。
三、内置NPU的AI MCU
将NPU集成至MCU以增强AI算力，定位于更“端”的应用（endpoint AI），满足对本地推理有特殊要求的场景。一款面向工业的AI MCU处于开发阶段，面向消费类的AI MCU处于早期定义阶段。
MCU产品线与2025上半年方向
已量产64大系列、700+款MCU，覆盖广泛应用。
重点持续在两方向深耕：
AI算法与解决方案：基于GD32H7的直流拉弧检测方案配套整套AI工具，显著提升检测准确率。
无线MCU+大模型：基于无线MCU推出的轻量化LLM方案，支持智能语音对话、翻译、故事生成等，适用于智能陪伴玩具与智能家居等。
GD32H7：面向高性能与边缘智能
核心与性能
Arm Cortex-M7（Armv7E-M），主频最高600 MHz
双精度FPU、DSP加速、TMU（三角函数）、FAC（滤波）
片上Flash 1024–3840 KB，SRAM 1024 KB（含可配置ITCM/DTCM）；L1 I/D Cache各64 KB
专为零等待关键指令/数据而优化的紧耦合存储
接口与外设
通讯：8×USART、4×I2C、6×SPI、4×I2S、2×SDIO、2×OSPI（兼容QSPI）
有线/现场总线：2×以太网、3×CAN-FD（部分型号）、EtherCAT从站控制器（特定型号）
USB：2×USB 2.0 OTG
显示/多媒体：TFT LCD控制器、图形加速器IPA、SAI、SPDIF、数字摄像头接口（8–14位）
定时与模拟：多路高级/通用/基本定时器；ADC（14位至4 MSPS，12位至5.3 MSPS）、比较器、DAC
适配电机控制、电源管理、储能、无人机、音视频与图像处理等复杂场景
供电与安全
1.71–3.6 V供电，LDO/SMPS/直供与多种低功耗模式
多维安全机制，提升通信与数据保护
代表产品族
GD32H75E：支持EtherCAT从站，最高600 MHz，最高3840 KB Flash、1024 KB SRAM，BGA240封装等；与GDSCN832（EtherCAT从站控制器）协同，适配伺服、变频、PLC与工业通讯模块等。
GD32H759/GD32H757：支持CAN-FD，丰富多媒体与有线接口，提供LQFP与BGA多封装组合。
GD32H737：支持CAN 2.0B，其余高性能资源配置与家族一致，封装覆盖LQFP与BGA常见规格。
应用上，GD32H7因高主频与大容量存储，适合机器学习/边缘计算等对实时性与吞吐有要求的任务。
无线MCU：GD32VW553 与 GD32W515
LLM边缘方案定位
随着生成式AI普及，端侧对低时延、弱网可用与隐私的要求提升。基于GD32无线MCU的轻量化LLM方案，依托射频性能、安全架构、外置存储扩展与丰富总线，在成本与功耗之间取得平衡，适合语音交互与多模态的轻量应用。
方案与平台对接
通过WebSocket等协议与火山引擎、科大讯飞、百度、小智AI等平台建立实时双向连接
支持16 kHz音频采样，覆盖语音对话、翻译、内容生成等应用
型号参数概览
GD32VW553
RISC-V内核，最高160 MHz
4 MB SiP Flash、320 KB SRAM
集成Wi‑Fi 6与Bluetooth LE 5.2
信息安全功能完善
工业温度范围：-40～105 ℃
QFN32/QFN40封装
GD32W515
Arm Cortex‑M33，最高180 MHz
2 MB SiP Flash、448 KB SRAM
集成Wi‑Fi 4，支持TrustZone
工作温度：-40～85 ℃
QFN36/QFN56封装
选型与应用建议
若需高算力边缘控制与本地DSP/ML推理：优先考虑GD32H7，关注ITCM/DTCM与Cache配比、外设实时性与EtherCAT/CAN-FD等工业互联需求。
若以语音/联网与云端大模型协同为主：GD32VW553（Wi‑Fi 6 + BLE 5.2）更具前瞻性；对安全域隔离有明确要求时可考虑GD32W515（TrustZone）。
面向更“端”的本地AI推理且受功耗/成本限制：关注后续内置NPU的AI MCU动向。
开发落地要点
工具链与模型裁剪
使用CMSIS‑DSP、DSP库或供应商AI工具进行算子加速与定点化
优先采用量化/蒸馏的小型模型；语音任务可结合VAD/关键词唤醒以降低系统负载
存储与带宽规划
对GD32H7：将关键中断与时间关键路径置于ITCM/DTCM；善用I/D Cache与AXI总线带宽
对无线MCU：合理配置外部Flash映射与音频缓冲，避免WebSocket与音频I/O互相阻塞
功耗与实时性
按场景切换LDO/SMPS/直供与多级低功耗；对硬实时控制环路预留高优先级中断
安全与连接
启用安全启动、密钥管理与固件完整性校验；云端对接采用TLS与证书轮换策略
