📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 8周: 📱 從小晶片到手機：嵌入式、Android 與 IoT × AI
IoT × MCU × Android × TinyML 完整實戰
71／150單元： MCU 架構 ⚙️ IoT 裝置的大腦
（Microcontroller Unit Architecture — The Brain of Every IoT Device）
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🎯 單元導讀
在所有 IoT 裝置中──智慧手環、感測器、無線溫度計、藍牙門鎖、電動車 BMS、小型機器人──
真正掌握「計算、感測、控制」核心功能的不是 CPU、不是 GPU，而是：
⭐ MCU（Microcontroller Unit）微控制器
它是 IoT 世界的「大腦」與「自治中心」。
MCU 不是用來跑 AI 大模型的，但它掌管：
✔ 感測器輸入
✔ 控制訊號輸出
✔ 低功耗運算
✔ 通訊（BLE / Zigbee / LoRa / Wi-Fi）
✔ 即時反應（RTOS）
✔ 週邏輯（Timer / PWM / ADC）
一句話：
MCU 是 IoT、Wearable、智慧家電、車用電子的根基。
本單元會讓你看到：
• MCU 如何被設計？
• Cortex-M 與一般 CPU 的差別？
• 為什麼 MCU 適合 IoT？
• TinyML 如何在 MCU 上跑？
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🧠 一、MCU 是什麼？一句話版
⭐「把 CPU + RAM + ROM + 界面控制 + 定時器 全部塞在一顆小晶片裡的超省電電腦。」
與一般 CPU 最大差異：
CPU 追求效能與彈性，MCU 追求低功耗與高度整合，各自服務不同工程場景。
MCU 的世界不是 GHz，而是：
⭐ 超級低功耗 × 即時控制 × 穩定可靠
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🧩 二、MCU 內部架構（必背）
典型 MCU 架構如下：
┌──────────────────────┐
│ CPU Core │ ← Cortex-M0/M3/M4/M7 多為主流
├──────────────────────┤
│ Flash (ROM) │ ← 程式放這裡
├──────────────────────┤
│ SRAM (RAM) │ ← 暫存資料
├──────────────────────┤
│ Peripherals 外設 │
│ • ADC │
│ • PWM │
│ • UART/SPI/I2C │
│ • Timer │
│ • GPIO │
├──────────────────────┤
│ Clock System │
└──────────────────────┘
MCU 之所以能「低功耗 × 即時 × 便宜」，
就是因為所有功能集中在同一顆晶片裡（Single-chip Architecture）。
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📡 三、MCU 為什麼是 IoT 裝置的標配？
IoT 需求是：
✔ 長期待機
✔ 感測/控制多
✔ 計算量小但即時性高
✔ 成本低
這四項對 MCU 簡直量身打造。
⭐ 1. 超低功耗
可做到：
• deep sleep：1–10 µA
• active：1–20 mA
用一顆 CR2032 電池跑半年～2年不是夢。
⭐ 2. 即時反應（RT control）
開門、溫度偵測、馬達控制
→ 需要毫秒級反應
→ MCU 的 Timer + Interrupt 完美處理
⭐ 3. 周邊介面豐富
MCU 本身就有：
• ADC（讀類比感測器）
• PWM（控制馬達）
• UART/SPI/I2C（接模組）
• GPIO（開關控制）
⭐ 4. 成本便宜
$1～$3 就能買一顆 STM32 / ESP32
→ IoT 裝置可大量布署
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🔧 四、MCU 與 SoC 的差別
🔹 MCU
• CPU：Cortex-M
• 功耗：µW～mW
• 記憶體：片上 SRAM / Flash
• 重點：即時控制
• 用途：IoT、感測器、控制系統
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🔹 SoC（手機 AP）
• CPU：Cortex-A / X
• 功耗：W 級
• 記憶體：外接 LPDDR
• 重點：高運算＋多媒體
• 用途：手機、NB、車載娛樂
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🧠 一句話
MCU 是管控世界的 SoC，是 IoT 的心臟。
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🤖 五、MCU × AI：TinyML（超輕量 AI）
MCU 可以跑 AI 嗎？
✔ 可以，但不是跑 GPT、CNN、Transformer
✘ 不行跑 1B/7B 模型
能跑的是：
⭐ 超小型 ML 推論（TinyML）
例如：
• 手勢辨識
• 基本關鍵字啟動（“Hey device!”）
• 穿戴裝置姿態辨識
• 震動偵測（工廠設備預警）
使用的框架：
✔ TensorFlow Lite for Microcontrollers
✔ CMSIS-NN（Arm 提供）
記住 TinyML 的限制：
Flash：64KB~1MB
RAM：8KB~320KB
模型通常 < 50KB
這就是「邊緣 AI」最小的單位。
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⚙️ 六、MCU 的時鐘、功耗與睡眠模式
MCU 最重要的三大工程能力：
⭐ 1. Clock 影響功耗
Clock 越快 → 功耗越高
所以 MCU 常用 1–80 MHz，而不是 GHz。
⭐ 2. 多種睡眠模式
• Sleep
• Deep Sleep
• Stop Mode
• Standby
功耗可從 mA → µA → nA
IoT 裝置能「一年只換一次電池」靠的就是這個。
⭐ 3. 中斷（Interrupt）
MCU 的靈魂：
→ 事件導向運算
→ 無須一直 loop 檢查，省電又即時
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🛰 七、MCU 在 6G IoT 裡的地位
當世界走向：
• Massive IoT（每平方公里百萬裝置）
• NTN × 地端融合
• Edge AI everywhere
MCU 會成為：
⭐「每個節點的最小 AI 控制大腦」
• LEO 地面端 IoT
• 小型車聯網節點
• 智慧工廠感測器
• 家用 IoT（插座、冷氣、馬達）
• 智慧農業 LoRa 節點
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🧪 八、模擬題
**1️⃣ 專業題：
MCU 與 CPU 最大差異是？**
📦 答案：MCU 內建 Flash/SRAM/外設，是單晶片控制器；CPU 需主機板與外接記憶體。
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**2️⃣ 應用題：
哪項屬於 MCU 的典型用途？**
A. 跑 10 億參數模型
B. 控制馬達 PWM ✔
C. 高速影像處理
D. 遊戲渲染
MCU 以即時控制與低功耗為核心，最典型的應用就是精準產生 PWM 來控制馬達，而非高運算或多媒體處理。
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**3️⃣ 情境題：
一個 IoT 感測器需要用電池撐 8 個月，最重要的設計是？**
📦 答案：Deep Sleep + interrupt 喚醒。
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⭐ 九、小結：MCU 是 IoT 世界的「大腦 × 心臟」
✔ 功耗極低、成本極低
✔ 片上整合度高，適合大量 IoT
✔ 提供感測、通訊、控制能力
✔ Cortex-M 系列是 IoT 標準配備
✔ 可運行 TinyML，做超輕量邊緣 AI
✔ 是 6G Massive IoT 的基礎建塊
一句話：
⭐ MCU 讓 IoT 世界從「設備」變成「智慧生態系統」。
