疫情之下,加速国产MCU替代

国产MCU正逐渐在中低端市场实现进口替代,消费电子和工业控制等领域已有国产产品应用。然而,高端市场如车规级主要由国外企业主导。尽管更换供应商存在挑战,但考虑到供应链自主可控,国产MCU迎来发展契机,尤其在当前疫情和复杂国际贸易环境下,国产替代进程加速。国内厂商需提升产品质量和服务,以缩小与国际巨头的差距。

“国产替代”成为独特的宣传标语。可以发现展会现场以及多家厂商展位上出现“国产替代”、“国产MCU”、“打造国人自己的MCU”等字眼。那目前MCU的国产替代现状如何?

目前国产MCU正在逐步实现中低端领域的进口替代,相对于以往基本都是国外品牌的现象,如今包括在消费电子、工业控制等应用市场已出现了不少国产MCU身影。不过中高端市场领域仍基本掌握国外企业手中,如车规级MCU方面国内只有极少数厂商产品可真正进入市场且替代空间巨大。

对于客户而言,更换供应商涉及产品稳定性、软硬件兼容等众多方面问题,同时也要耗费较多时间去做验证,国产MCU产品若没有展现出巨大优势,客户大多还是会继续选择国外供应商。然而近两年来,越来越多的客户意识到国内自主可控供应链的重要性,国产MCU产业迎来了发展机遇。

尤其是今年以来,在疫情影响以及国际贸易环境复杂多变的背景下,MCU产业的国产替代显著加速。

国产替代已然大势所趋,这对于国内MCU厂商既是机遇亦是挑战。我们期待国内MCU厂商不断提高产品品质并发挥本地化服务优势等,进一步缩小与国际企业的差距,早日建立起健全的产业生态环境,早日真正全方位实现MCU的“国产替代”。

国产MCU涵盖5G技术及应用、国产化替代、AI人工智能与大数据、TWS耳机、智能家居、无线技术与物联网方案、智能网联与智能驾驶、消费电子、SiP封装与先进制造、GaN快充、存储、嵌入式系统与技术、北斗+卫星互联网、VR/AR等九大热点。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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