2026年AI 元年，MLCC在哪些领域具备爆发潜力？

AI眼镜：在智能眼镜芯片的迅速迭代下，感知、推理、通信的三域融合将成为下一代竞争焦点，直白的说，也就是算力和数据的提升。MLCC作为AI新时代的主力军，为高算力提供了有效支撑，其中，轻薄的智能眼镜大量导入01005尺寸（0.4x0.2mm）微型MLCC，每台需求量达150至200颗，成为市场新宠。

VR眼镜：VR眼镜在硬件构成上对被动电子元器件需求显著，从Micro-OLED屏幕到主SoC芯片均需大量配置。以主流6DoF一体机为例，每台设备中电阻、电容、电感等被动元器件的总需求量约3000-5000颗。

△图源：风华高科

智能眼镜为呈现高分辨率、高帧率画面以营造极致沉浸感，对供电稳定性要求严苛。射频片式多层陶瓷电容器在此发挥关键作用，其具备高电压、高精度、小尺寸等特性，尤其是可靠性卓越的高容值MLCC，可确保智能眼镜在处理复杂图形数据时供电稳定无波动，从根源上杜绝画面卡顿与延迟，为用户带来流畅的虚拟体验。

AI 赋能为底色的机器人：MLCC（多层陶瓷电容器）作为核心被动电子元器件，已经渗透至现代机器人架构中六大关键模块，发挥着不可替代的作用。

△图源：微容科技

如在控制系统中，MLCC用于主控芯片电源去耦，确保机器人的运动规划算法实时运行无延迟；在驱动系统中，伺服电机逆变器的母线电容需采用高电压MLCC，承受200V以上脉冲电压，为电机驱动滤波等。

随着 AI 算法的迭代优化与边缘计算架构的普及，机器人正从单一功能执行体向具备环境感知、自主决策能力的智能终端进化。这种技术跃迁不仅重塑了机器人的应用边界，更对核心被动元件MLCC提出高频化（5GHz+）、低损耗（ESR）和宽温（-55℃~150℃+）的性能要求。

任何一架现代无人机，其卓越性能都源于四大系统的精密协同，MLCC在每一个系统中都扮演着关键角色；无人机核心电子系统面临精准姿态稳定控制、高清图传高频传输、宽温工作三大共性技术挑战，MLCC 正是应对这些挑战的关键。

△无人机构成系统 图源：微容科技

● 飞行控制与导航系统

MLCC作用：在主控芯片（MCU/FPGA）电源引脚进行去耦，确保计算核心电压纯净；在惯性测量单元（IMU）等传感器信号路径中滤除噪声，保障数据精准。其中0201-0402封装的小尺寸MLCC在此被大量使用。

● 动力与电源管理系统

MLCC作用：在电源输入/输出端，大容量MLCC（如22µF, 47µF）用于储能和平滑电压；在电子调速器（ESC）中，MLCC滤除PWM波形产生的高频噪声，保护功率器件。此部分要求MLCC具备高耐压和优异的抗冲击能力。

● 通信与数据传输系统

MLCC作用：在5G/图传射频（RF）模块中，高频特性优异的MLCC是阻抗匹配和滤波网络的核心，直接决定信号质量和传输距离，这将对低损耗、高Q值的MLCC需求迫切。

● 任务载荷与感知系统

MLCC作用：为CMOS图像传感器、雷达芯片提供极度纯净的供电和参考地，通过去耦和滤波提升信噪比，直接影响成像清晰度与测距精度。

目前，消费级无人机单机MLCC平均用量100-200颗，而工业级无人机因需搭载多传感器、长续航动力系统，单机用量跃升至平均300-500颗，增幅高达2-3倍。

AI硬件对微型化、高容值的MLCC提出双重技术挑战。MLCC需求量十数倍增长。CPU、GPU、TPU等进行高运算时，会瞬时发生大的电流变化，超高容MLCC将最大程度减少电压下降，快速补偿电流波动，提高电源稳定性。

AI服务器MLCC用量可以达到2.8万颗/台，是普通服务器的13倍，容量达600,000μF，是传统服务器的27倍，例如英伟达NVL 36服务器需求MLCC用量高达22-24万颗/台，NVL 72则需求量高达44万颗/台。

△图源：京瓷

自动驾驶汽车： MLCC适用场景包括：电动汽车（EV）、高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶系统（ADS）的发动机控制单元（ECU）、动力传动系统、中央网关（CGW）通信节点、组合仪表抬头显示仪（HUD）、车门控制单元（DCU）、车载摄像头、车载雷达、激光雷达（LiDAR）、车载存储器、中央处理器 / 微处理器（CPU/MPU）去耦模块，以及其他受安装空间限制且对高容量有要求的低压安全系统等。

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