エンボディドAI（ヒューマノイドロボット）用MCU市場：2026年

ヒューマノイドロボット用MCUに関する調査 - 汎用制御から、エッジAI機能を統合した高付加価値の専用チップソリューションへの進化

MCU（マイクロコントローラ）とは、中央処理装置（CPU）、メモリ（RAM、ROM/フラッシュ）、入出力インターフェース（I/O）、タイマー/カウンタ、アナログ-デジタル変換器（ADC）などの周辺機器を単一のチップ上に集積した小型の集積回路を指します。シングルチップマイクロコンピュータとも呼ばれます。

現在、具現化された人工知能（EAI）に採用されているMCUのほとんどは汎用MCUです。しかし、EAIに対する性能要件や適用シナリオの拡大に伴い、さまざまなシナリオにおいてEAIの安定した動作を保証するための専用MCUが市場に投入されています。将来的には、こうした専用MCUが汎用MCUの市場に食い込み、EAIの製造分野で広く活用されるようになるでしょう。

ロボットにおいて、MCUは「単一チップによる集中制御」モードで導入されるわけではありません。その代わりに、知覚、制御、通信、実行などのタスクを担うため、すべてのシステム層に分散して組み込まれています。MCUは、EAIの中核制御システム、関節制御システム、知覚システム、電源管理システム、通信システムにおいて極めて重要な役割を果たしています。

中核制御システム：「神経中枢」および「小脳」として、MCUは分散ノードの形で全身の関節、知覚モジュール、通信モジュールに組み込まれ、リアルタイムの動作制御からシステムの安全性に至るまでの全リンクにわたる機能を担っています。

関節制御システム：MCUは、個々の関節のローカルな閉ループ制御を完了し、正確な動作実行を保証するための実行ユニットとして、さまざまな関節に広く配置されています。さらに、器用な手の独特な特性により、高集積・小型仕様のMCUが指の関節に組み込まれ、自由度の完全なカバーを実現しています。

知覚システム：MCUは、知覚・判断・実行の閉ループ内において分散型のリアルタイム処理タスクを担い、センサーデータの検知・収集、マルチモーダル信号の前処理および融合といった機能を実現します。

電源管理システム：MCUは主に、バッテリー状態の監視、エネルギー消費のスケジューリング、および安全保護を実現するために使用されます。

通信システム：MCUにより、「大脳・小脳・関節・末端エフェクタ」間の指令の循環と同期的な相互接続が可能になります。

エンコーダモジュール - 機械的な動きを高精度かつ低遅延の電気信号に変換し、閉ループ制御をサポートします。

IMU（慣性計測ユニット）モジュール - ロボットが自身の姿勢、動き、加速度、角速度を認識するための中核コンポーネントです。MCUは、データを読み取り、アルゴリズムを実行することで、動作姿勢を出力します。

ヒューマノイドロボットの巧みな手の技術的ルートの分化における、関節用MCUの特化的な動向

ロボットの主要な関節モジュールとして、巧みな手は今後、主に以下の5つの動向に沿って進化していくと見込まれます：

巧みな手の進化動向に基づき、MCUレベルでは、小型パッケージ化、高性能リアルタイム処理、I3Cバス通信、NPUによるエッジAI、機能安全認証という5つの主要な動向が形成されています。

動向1-小型化・高集積化：巧みなハンドは自由度が高くなる傾向にあるため、ハンド内部のスペースが極めて制約されるようになり、MCUはより小型化・高集積化が進んでいます。パッケージングにおいては、業界はBGAからWLCSP（4×4mm、さらにはそれより小型）へと移行しつつあります。GigaDevice社のGD32G553は4×4mmのWLCSPを実現しており、シングルチップによるマルチモーター制御を目標としており、「シングルチップ統合型オールインワンソリューション」が理想的な方向性となっています。NXP社のi.MX RT1180は、1つのチップで最大6つのブラシレス・コアレスモーターを直接駆動することができます。

動向2-高性能リアルタイム処理能力の強化 - 必要なメイン周波数は、現在の200MHzから600MHz、さらには1GHzへと進化しています。マルチコアアーキテクチャは広く採用され、主流の標準構成となるでしょう。NXP i.MX RT1180はデュアルコアアーキテクチャ（240MHz M33+800MHz M7）を採用しており、FPU、DSP、TMU（三角関数演算ユニット）、FAC（フィルタアルゴリズムアクセラレータ）などの統合ハードウェアアクセラレータが必須となります。

動向3-新しいバス通信アーキテクチャI3C - I3Cバストポロジーは、複数のサーボノードや触覚センサーを接続すると同時に、EtherCAT、CAN、RS485を通じてロボットシステムのバスに外部接続し、巧みなハンドシステムをより高い統合性、より高い性能、そしてより幅広い応用シナリオへと進化させます。

動向4-MCUに委ねられるエッジAIコンピューティング - 巧みなハンドは、クラウドの演算能力に依存することなく、ジェスチャー認識、物体検出、スリップ予測などのタスクのためのエッジAIをサポートする専用のドメインコントローラを備えた、独立したインテリジェントなサブシステムへと進化しています。

動向5-MCUの特化と機能安全認証 - 市場規模を拡大するため、特化型MCUが動向となっており、システム全体のBOMコストを効果的に削減できます。

巧みな手のMCUに採用されたI3C分散バスアーキテクチャが、巧みな手システムの高集積化を促進

従来のI2Cと比較して、I3Cバスは、高速通信、配線およびハードウェア設計の簡素化、動的なデバイス管理、リアルタイム応答など、器用なハンドシステムにとって卓越した利点をもたらします。

NXPは、I3Cベースのローカルバストポロジーを採用し、巧みなハンド向けの内部通信モードに革新をもたらしました。このアーキテクチャでは、i.MX RT1180を手のひらのメイン制御用MCUとして、MCX A132を指関節制御用MCUとして使用し、I3Cバスを介して複数のサーボノードや触覚センサーを接続すると同時に、EtherCAT、CAN、RS485を介してロボットシステムのバスに外部接続しています。

NXP i.MX RT1180は、手のひらのメイン制御用MCUとして機能し、高性能な処理能力を備えたデュアルコアアーキテクチャ（240MHz M33+800MHz M7）を特徴としています。2つのI3Cインターフェースを統合して複数のサーボノードやセンサーを接続し、EtherCATやCAN-FDなどの複数の産業用通信プロトコルインターフェースをサポートするとともに、豊富なPWM、ADC、エンコーダインターフェースを提供します。1つのチップで、最大6つのブラシレス・コアレスモーターを直接駆動することができます。

NXP MCX A132は、指の関節部にあるサーボノードや触覚センサーに搭載されています。このMCUは、指モジュールへの組み込みに適した小型パッケージを採用しており、メインコントローラとの高速通信用に1つのI3Cインターフェースを統合し、触覚センサーからの高品質なアナログ信号収集のための16ビットADCを内蔵しています。また、ヒューマノイドロボットの将来の機能安全要件を満たすため、IEC 61508 SIL2機能安全セルフテストライブラリをサポートしています。

エッジAIを統合した器用なハンド用MCUにより、エンドエフェクタモデルアルゴリズムの実行が可能に

EAIの演算能力をロボットのエンドエフェクタ（巧みなハンド）に移行させることで、触覚センシング、力制御、意思決定のためのローカル閉ループを実現します。EAIの一部となるマルチモーダル知覚タスクは、データをクラウドに送信するのではなく、巧みなハンド内でデバイス上での推論として実行されます。

STマイクロエレクトロニクスは、市場の需要と社内の技術的進化に対応するため、STM32N6およびSTM32MP257をベースとしたジェスチャー認識・制御システムを発売しました。このシステムは、ジェスチャー認識とデータ収集を行うSTM32N6ベースの知覚部、データ変換および処理タスクを行うSTM32MP257ベースのPLC部、そして器用な手の動作制御とジェスチャー追従を行うSTM32G431ベースのモーション制御部の3つの主要部分で構成されています。

STM32N6に内蔵されたNPUは、高度なジェスチャー認識モデルを実行します。高感度カラーイメージセンサー「VD66GY」と組み合わせることで、手のジェスチャーの21箇所のキーポイントを正確に捕捉・認識します。STM32MP257搭載のPLCデモボードは、このデータを処理し、器用な手の15個のサーボモーターを制御することで、リアルタイムかつ精密なジェスチャー応答を実現します。STマイクロエレクトロニクスは、マイクロコントローラ技術と高度なセンサーを組み合わせ、リアルタイムのジェスチャー認識および制御を実現する優れた統合能力を示しました。

STM32N6マイクロコントローラは、最大600 GOPSの処理能力と3 TOPS/Wという超低消費電力を誇る、STの強力なNeural-ARTアクセラレータNPUを統合しています。主周波数800MHzのCortex-M55コアを採用し、150個のDSPベクトル拡張（MVE）命令セットを追加することで、視覚データ処理に卓越した演算性能を発揮し、効率的かつ正確なジェスチャー認識を保証します。

ヒューマノイドロボット向けMCU市場の動向 - フルスタックチップソリューション＋専用EAI MCU

EAI市場の拡大に伴い、MCUベンダーはもはや単一のMCUだけでロボットの要件を満たそうとはしていません。その代わりに、「MCU＋アナログ＋ストレージ＋センシング＋通信」という複数の製品ラインを連携させ、知覚、制御、駆動、通信、安全の全プロセスを網羅するとともに、リファレンスデザインやエコシステムサポートを提供しています。

チップ搭載ロボットハードウェア分野において、GigaDeviceは制御、ストレージ、アナログを網羅する包括的な製品マトリックスを構築し、ヒューマノイドロボット向けのフルスタックチップサポートを提供しています。同社の高性能GD32 MCUは、リアルタイムの多関節モーション制御やシステムスケジューリングに活用されています。また、フラッシュメモリは、意思決定処理のための高速かつ高信頼性のデータストレージを保証し、アナログチップはセンサー信号の調整、モーター駆動、電源管理といった重要なプロセスをカバーすることで、知覚から意思決定、実行に至るまでのロボットシステム全体のチェーンを強化しています。

全体として、GigaDeviceのGD32マイコンは、GD30DRシリーズのドライバチップと連携し、LDO、DC-DC、PWM、保護回路と組み合わせることで、関節駆動およびサーボシステムに完全に対応した、信頼性の高いロボット用モーター制御ソリューションを構築することができます。

各EAIシステムの特性に基づいた専用EAI MCUのカスタマイズ

業界では、汎用MCUから、ロボットコンポーネント（関節/巧みなハンド/センシングノード）ごとにカスタマイズされた、高度に集積化されたリアルタイム・機能安全専用MCUへと移行が進んでおり、これらは連携したフルスタックチップによってサポートされています。この変革により、高集積化と機能安全認証が促進され、関節や巧みなハンドにおけるスペース、同期、量産化の課題を的確に解決すると同時に、BOMコストと開発の障壁を低減します。今後、より多くのベンダーが、専用EAI MCUの研究開発を優先していくでしょう。

HPMicroは、ロボットの関節におけるCAN通信およびモーション制御専用に設計されたMCU「HPM53M1」を開発しました。HPMicroが一貫して強みとする強力な演算能力、高いリアルタイム性能、および高い信頼性を継承しつつ、HPM53M1は高電圧プリドライバとマルチチャネルオペアンプを業界で初めて統合しており、世界最高水準の統合プリドライバ性能を備えたMCUとなっています。

HPM53M1は、480MHzで動作する高性能RISC-Vコアを採用しており、倍精度浮動小数点演算と堅牢なDSP拡張機能をサポートすることで、複雑な制御アルゴリズムを容易に処理できます。記憶装置アーキテクチャに関しては、1MBのフラッシュメモリと288KBのSRAMを搭載し、さらに16KBの高速キャッシュ（I/Dキャッシュ）および最大256KBのゼロウェイト命令・ローカルデータメモリ（ILM/DLM）を備えています。また、2チャンネル16ビットADC（2MSPS）、PGAとして構成可能な2つのOPMAP、および2チャンネル12ビットDAC（1MSPS）を含む高性能なアナログ周辺機器を搭載しています。電流、電圧、温度、位置のセンシング信号を超高速でリアルタイムに収集できるため、関節の動的応答を高速化し、制御精度の質的な向上を実現します。

目次

第1章 具現化された人工知能（EAI）の定義とハードウェアの紹介

• EAIの基本概念と用語
• EAIのハードウェアアーキテクチャ
• EAIアクチュエータ（ジョイント）

第2章 EAIマイクロコントローラユニット（MCU）市場と動向

• MCUの概念とアーキテクチャ
• EAIにおけるMCUの量と分布
• EAI MCUサプライヤーの分析
• 中国のEAI MCU市場予測
• EAI MCUサプライヤーの分析
• EAI向けMCUの進化動向
• EAI MCUの進化トレンド

第3章 EAIにおけるマイクロコントローラユニット（MCU）の応用

• EAIにおけるMCUアプリケーションの概要
• EAIにおけるMCUアプリケーションの概要
• 小脳コア制御システム向けMCU製品の概要
• 関節制御システム向けMCU製品の概要
• 器用な手のためのMCU製品の概要
• コア制御システムにおけるMCUの応用
• コア制御システムにおけるMCUの応用：小脳システムの進化傾向
• コア制御システムにおけるMCUの応用：小脳システムにおけるMCUの応用動向
• コア制御システムにおけるMCUの応用：新製品間のパラメータ比較
• コア制御システムMCUアプリケーションソリューション
• 共同制御システムにおけるMCUの応用
• ロボット関節モジュールの構造
• ジョイント制御システムMCU
• 共同制御システムの進化傾向
• 共同制御システムにおけるMCUの応用動向
• ジョイント制御システムMCU：新製品間のパラメータ比較
• ジョイント制御システムMCUソリューション
• 器用な手を実現するMCUの応用
• 器用な手MCU
• 器用な手の進化動向
• 器用な手におけるMCUの応用動向
• 器用なハンド型MCU：新製品間のパラメータ比較
• 器用なハンドMCUソリューション
• 腕や脚の関節におけるMCUの応用
• ロボットアーム/脚関節用MCUソリューション
• 知覚システムにおけるMCUの応用
• 知覚システムMCU
• 知覚システムソリューション
• 電力管理システムにおけるMCUの応用
• MCU別BMS（バッテリー管理システム）の監視と管理
• BMS MCU監視および管理ソリューション

第4章 MCUの下流市場需要分析

• 下流MCU市場セグメント：器用な手
• 器用な手の概要
• 器用な手別技術的な道筋
• 器用な手を持つ人にとっての技術的な方法の利点と欠点
• 器用なハンド型MCU市場のトレンド予測
• 主要な器用ハンドサプライヤーの分析
• 器用な手を提供するサプライヤーの最新技術
• 下流MCU市場セグメント：小脳制御
• 小脳制御システムの技術的経路の概要
• 小脳制御システムの技術的経路
• 小脳制御システム用MCU市場予測

第5章 EAI OEM別MCUの応用

• UBTECH
• AgiBot
• Unitree Robotics
• Booster Robotics
• ROBOTERA
• EngineAI
• Noetix Robotics
• Fourier Intelligence
• DEEP Robotics
• Xpeng IRON
• Xiaomi
• Tesla
• Figure AI

第6章 EAI MCUサプライヤーのソリューション

• NXP
• Texas Instruments（TI）
• STMicroelectronics
• Renesas Electronics
• Infineon
• HPMicro
• GigaDevice
• Huawei HiSilicon
• Nsing Technologies
• Geehy Semiconductor
• Allwinner Technology
• Artery Technology
• Huada Semiconductor
• SemiDrive
• Rockchip
• Unisoc
• MindMotion