【導讀】面對邊緣 AI 在算力、功耗、安全、場景碎片化等方面的挑戰，德州儀器 (TI) 全棧嵌入式邊緣 AI 方案以分層布局、軟硬協同為核心，基于 MCU + NPU 架構及 TinyEngine? NPU 解耦設計，從硬件加速器、安全架構到軟件開發生態，端到端加速 AI 規?；涞?。
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近日，德州儀器 (TI) MSP 微控制器 (MCU) 業務副總裁兼總經理 Vinay Agarwal 接受媒體專訪，分享 TI 如何通過全面且可擴展的嵌入式產品組合與開發生態，構建端到端的嵌入式邊緣 AI 解決方案。
TI MSP 微控制器業務副總裁兼總經理 Vinay Agarwal
端到端的全棧邊緣 AI 如何重塑下一代智能終端？
AI 正從云端走向終端。在醫療可穿戴、智能家居、工業自動化和機器人等應用中，設備需要及時識別異常、理解環境并作出響應。本地運行模型有助于縮短響應時間、減少數據往返云端帶來的通信功耗，同時降低敏感數據在傳輸過程中的暴露，為更安全、可靠的終端智能提供支持。
隨著應用不斷拓展，工程師需要在有限的功耗和成本預算內，兼顧算力、安全與場景差異。
依托數十年的數字信號處理 (DSP) 與嵌入式技術積累，TI 將邊緣 AI 能力拓展至微控制器、處理器、無線連接及毫米波雷達嵌入式產品組合，并配套硬件加速、安全機制和軟件工具，提供端到端的全棧嵌入式邊緣 AI 方案，幫助客戶將先進智能融入系統。
MCU + NPU，如何兼顧算力與功耗？
要在終端高效運行 AI 模型，需要協調推理運算與原有控制任務。TI 的 TinyEngine 神經處理單元 (NPU) 通過獨立解耦架構，與主 CPU 并行執行機器學習算法。
TinyEngine NPU 作為獨立的專用硬件加速器，在執行推理任務時無需頻繁喚醒主 CPU，僅由 NPU 完成實時計算與模式匹配。這一架構減少了 AI 運算對 CPU 的占用，也減少了為執行推理而喚醒 CPU 的需求。相較于未配備加速器的同類 MCU，TI 的集成式 TinyEngine NPU 在運行 AI 模型時，可實現延遲最高降低 90 倍、單次推理能耗降低超過 120 倍。
該 NPU 將邊緣 AI 能力拓展至此前無法承載有效 AI 工作負載的器件中，包括電池供電電子設備、具備實時分析能力的醫療可穿戴設備、個人電子及工業設備。
TI 的 TinyEngine NPU 為嵌入式系統帶來更強邊緣 AI 能力
分層布局軟硬協同，如何構建端到端邊緣 AI 能力？
不同應用對處理性能、存儲、模擬外設和成本的要求各不相同。TI 通過分層產品矩陣，嵌入式產品覆蓋從低功耗 MCU 到高性能處理器，以及無線連接與毫米波雷達，支持工程師按需選擇硬件、復用已有開發資源。
低功耗與成本敏感應用：集成 TinyEngine NPU 的 MSPM0G5187，為喚醒詞檢測、手勢識別和預測性維護等功能提供支持，讓輕量化 AI 能力進入更多終端。
實時控制與復雜應用：MSPM33 系列提供更強的處理、模擬及安全能力；AM13Ex、F28P55 等器件結合實時控制與 AI 加速，服務電機、電源等應用；AM6x 系列處理器則面向視覺等更復雜的處理需求。
從樓宇中的被動紅外 (PIR) 運動檢測，到工業設備的故障診斷，選型需要結合采集數據的質量、模型復雜度、響應時間及功耗預算。TI 配套的軟件工具支持數據處理與模型優化，幫助工程師匹配應用和硬件，在不同性能與成本需求之間作出選擇。
TI 從低到高可擴展的邊緣 AI 嵌入式產品組合，支持不同性能水平和價格區間的邊緣 AI 部署
邊緣 AI 部署如何應對功能安全與信息安全訴求？
隨著邊緣 AI 部署于車載、工業控制，安全成為嵌入式產品的基礎剛需。Vinay Agarwal 將其分為兩個互補維度：功能安全與信息安全。功能安全關注系統發生故障時的風險控制，信息安全則保護固件、模型和數據，防范惡意訪問與篡改。
對于工業、汽車等安全相關應用，TI 將功能安全設計貫穿于產品研發的全生命周期，重視錯誤可追溯性及配套文檔，為客戶在系統層面落實安全設計提供支持。
在信息安全方面，根據不同產品與應用需求，TI 提供安全啟動、密鑰與內存保護、硬件加密加速等能力。例如，M33 平臺在 Arm? TrustZone? 基礎上，結合 TI 的加密庫、內存保護及安全加速器，支持更細致的防護。專用 NPU 為模型運行增加一層硬件安全緩沖，與系統整體安全機制共同發揮作用。
如何簡化邊緣 AI 模型部署？
硬件選型之后，工程師還需要完成數據采集、模型開發與優化、編譯部署，以及嵌入式應用集成。TI 深度整合開發工具鏈，兼顧了自身軟件生態的易用性與開源生態的兼容性，并通過 Edge AI Studio 與 CCStudio 等工具軟硬協同，降低開發門檻。
Edge AI Studio 支持數據處理、模型訓練與優化，并兼容主流開源框架?？蛻艨梢詫胍延心Ｐ瓦M行微調，也可以借助工具建立模型；對于已滿足性能要求的模型，則可進一步編譯并部署至目標硬件，讓不同開發基礎的團隊選擇適合自己的路徑。
CCStudio 則支持嵌入式代碼開發、系統配置和調試，并引入 AI 智能體輔助編程。結合 SDK、數據手冊和參考設計，工程師能夠更高效地完成開發，將精力聚焦于應用功能與產品創新。
Vinay Agarwal 表示：“我們致力于推動邊緣 AI 全面落地。TI 為客戶提供的不只是一個合適的硬件，更要通過產品組合和開發生態，端到端賦能邊緣 AI 的部署?！?/p>
軟硬件協同，通過全棧生態讓模型與終端系統更高效地結合，加快邊緣 AI 應用落地。
TI 致力于全面加速邊緣 AI 規?；涞?/p>
展望未來，Vinay Agarwal 認為，邊緣 AI 將沿著更精準的感知、不同層級的計算和更完善的信息安全持續演進。隨著汽車、工業及機器人等領域不斷增加智能功能，MCU 也將承擔更廣泛的感知、處理與控制任務。
面對邊緣 AI 在算力、功耗、安全、場景碎片化等方面的挑戰，德州儀器全棧嵌入式 邊緣AI 方案以分層布局、軟硬協同為核心，基于 MCU + NPU 架構及 TinyEngine NPU 解耦設計，從硬件加速器、安全架構到軟件開發生態，端到端加速邊緣 AI 規?；涞亍?/p>
進入中國市場 40 周年之際，TI 將繼續通過持續技術創新，幫助中國客戶快速落地，讓邊緣 AI 構想轉化為實際產品。
關于德州儀器
德州儀器（TI）（納斯達克股票代碼：TXN）是一家全球性的半導體公司，從事設計、制造和銷售模擬和嵌入式處理芯片，用于工業、汽車、數據中心、個人電子產品和通信設備等市場。我們致力于通過半導體技術讓電子產品更經濟實用，讓世界更美好。如今，每一代創新都建立在上一代創新的基礎上，使我們的技術變得更可靠、更經濟、更節能，從而實現半導體在電子產品領域的廣泛應用。
結論
TI 這套全棧嵌入式邊緣 AI 方案，核心是依靠 TinyEngine 獨立 NPU 分擔 AI 推理負載，大幅降低推理延遲與能耗。分層的產品系列覆蓋從低功耗到高性能的不同層級需求，可適配多樣化的終端場景。在安全層面，方案兼顧功能安全與信息安全，滿足工業、車載等高可靠性場景的防護要求。同時，Edge AI Studio 與 CCStudio 構成完整開發鏈路，降低模型移植與嵌入式開發門檻。立足中國市場 40 周年的基礎上，TI 將持續完善產品與生態，幫助國內客戶解決邊緣 AI 規?；涞刂械母黝惞こ烫魬?，推動 AI 能力在各類嵌入式終端普及。
