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打破邊緣部署門檻,德州儀器芯片迎來“AI+”時刻

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ROBOT INDUSTRY

當前,全球MCU市場呈現出頭部集中、中低端分散態勢。在激烈的競爭中,廠商面對的不再是單純的性能與成本的平衡術,而是包含開發工具、軟件生態在內的多維挑戰。


OpenClaw的“出圈”,掀起了一輪主機搶購熱潮,也讓AI本地化部署再度成為行業關注的話題。現階段,AI技術正從云端向邊緣端加速滲透,微控制器(MCU)作為嵌入式系統的“大腦”,逐漸成為決定邊緣AI落地廣度與深度的核心載體。

長期以來,邊緣AI部署面臨三大瓶頸。一是功耗與性能矛盾突出,傳統MCU承載AI功能需高頻運行,導致功耗激增,大幅消耗輕量化電子設備續航能力;二是硬件成本居高不下,高端SoC芯片可高效處理復雜運算任務,但價格昂貴,難以匹配中低端邊緣設備;三是技術開發難度較大,邊緣AI部署需兼顧硬件、算法、模型等多環節,復雜流程讓眾多中小企業和工程師難以上手,制約AI能力在邊緣設備中的普及。

面對科技變革孕育的旺盛新需求,全球半導體巨頭德州儀器(TI)基于硬件開發和軟件協同優勢,推出了系統化解決方案。前不久,TI正式發布MSPM0G5187通用MCU與AM13Ex高性能實時MCU,同步升級CCStudio集成開發環境(IDE),通過“硬件提效+軟件優化”雙驅動模式,進一步降低邊緣AI部署門檻。

透過產業長周期視角看,TI此舉并非簡單的產品技術迭代,而是面向AI時代的戰略落子,將重新定義MCU與邊緣AI融合路徑,為消費電子、工業控制、機器人等多領域的智能化升級提供加速器。

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集成NPU設計實現MCU單次推理能耗降低120倍


“大約50年前,TI發明了數字信號處理器(DSP),為當今的邊緣AI處理奠定了基礎。如今,TI正引領下一階段的創新。”TI嵌入式處理和DLP?產品高級副總裁Amichai Ron談到。他提及的創新,根植于高性價比的硬件能力。

TI此次推出的通用與實時MCU均集成了TinyEngine?神經處理單元(NPU),這是一種專為MCU設計的硬件加速器,可優化深度學習推理,在邊緣進行處理時降低延遲、提高能效。“MCU內核專注執行實時控制任務,同時TinyEngine?NPU可以并行運行AI模型,從硬件架構上確保二者的運行不會產生沖突,保障系統的穩定運行。”TI ASM微控制器工業業務負責人吳健鴻介紹。


圖1 在通用MCU上進行設備端機器學習推理,實現高階功能

從直觀性能表現上看,相比于未配置加速器的同類MCU,MSPM0G5187 MCU的單次AI推理延遲最高可降低90倍,能耗可降低超120倍。同時,由于TinyEngine? NPU可與運行應用程序代碼的主CPU并行工作,因此能大幅減少閃存占用。對于可穿戴設備和家用電器等To C端常見的電子產品而言,MSPM0G5187 MCU憑借低功耗的特性,可以在不犧牲續航的前提下顯著升級智能化水平,豐富消費者體驗。

成本方面,MSPM0G5187 MCU的批量采購單價低于1美元,為嵌入式工程師提供了經濟實惠的選擇方案,有效降低系統和運營成本,讓邊緣AI以基礎能力的形態融入大眾設備。

2

高集成設計兼顧復雜控制與AI能力


在工業自動化、機器人等高端應用場景中,越來越多的系統需要同時兼顧復雜的電機控制和AI功能。例如,生產線設備的預測性維護、工業機器人的動作精準調節等。以往要實現此類功能,需要依托復雜的多芯片設計,增加物料清單成本的同時,還可能導致系統穩定性下降和響應延遲增加。

針對行業普遍面臨的現實困境,TI將高性能Arm Cortex-M33內核、TinyEngine? NPU和先進實時控制架構集成于單芯片的全新AM13Ex MCU,物料清單成本最高降低30%。

此外,AM13Ex MCU在實時控制方面表現亮眼。其支持最多四個電機維持精確的實時控制環路,同時可讓TinyEngine? NPU運行自適應控制算法,實現負載檢測和能效優化。

同時,AM13Ex MCU還具備高效計算能力。其集成了三角函數數學加速器,計算速度比傳統的坐標旋轉數字計算機(CORDIC)實現方式快10倍,能夠提供更精確、響應更快的電機控制性能,滿足高端工業和智能設備的需求。


圖2 面向多電機系統的實時控制與AI加速

在實際生活中,AM13Ex MCU具備豐富應用場景。例如,在生產線的電機控制、設備預測性維護等方面,能夠基于AI算法實時分析設備運行數據,提前發現潛在故障,減少停機時間,提升生產效率;在具身智能領域,可以為人形機器人、工業機器人提供精準的動作控制和AI感知能力,更好地適應復雜環境;在家用電器領域,可幫助高端空調、洗衣機、冰箱等產品實現自適應控制和智能優化,實現節能降噪。

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邊緣AI工具鏈實現“口述編程”


邊緣AI部署的最后“一公里”在于軟件層面。復雜的開發流程、高昂的開發成本,是阻礙工程師將AI功能部署到邊緣設備的重要因素。為此,TI同步升級 CCStudio IDE,通過集成生成式AI功能、豐富的模型資源和便捷的開發工具,降低邊緣AI開發門檻。

正如Android Studio與Gemini的深度融合,推動了安卓AI開發的效率革命,CCStudio IDE與生成式AI的結合,也為MCU邊緣AI開發帶來了全新體驗。TI的CCStudio IDE并非簡單的代碼編輯工具,而是一套覆蓋模型選擇、訓練、優化、部署全流程的邊緣AI開發平臺,核心優勢在于智能化、便捷化和全兼容。

“我對這個功能其實非常興奮和期待,我也非常鼓勵所有工程師,無論有沒有深厚的軟件背景,都去嘗試這個功能。”TI MSP微控制器產品線經理羅一丁說道,“所有的代碼,從底層代碼一直到應用場景代碼,全部都可以根據自然語言描述的需求進行自動生成,我覺得是一個突破性的行業革新。”

CCStudio IDE中的生成式AI特性,支持工程師通過行業標準智能體和模型,并配套TI數據,使用簡單的自然語言就能加速代碼開發、系統配置和調試。這意味著,工程師無需具備深厚的AI算法知識,只需輸入自然語言指令,就能快速生成代碼片段、配置系統參數、排查開發中的問題。這種對話式的開發模式,打破了知識壁壘,讓新手工程師也能快速部署邊緣AI。


圖3 為邊緣AI應用提供端到端開發支持

豐富的模型與應用示例降低開發難度。CCStudio Edge AI Studio作為CCStudio IDE的重要組件,目前已提供超過60種模型和應用示例,涵蓋圖像識別、電機控制、數據監測等多個領域。這些模型和示例均經過TI優化,能夠高效適配MSPM0G5187、AM13Ex等新型MCU,工程師可以直接基于示例進行二次開發,無需從零開始搭建模型,大幅降低了開發難度和成本。下一步,TI將持續增加更多任務和模型,進一步豐富開發資源。

全流程適配,提升開發效率。CCStudio IDE能夠與TI的嵌入式處理產品組合無縫銜接,工程師可以在同一個開發環境中,完成從硬件配置、代碼編寫、模型部署到調試測試的全流程工作,無需切換工具,大幅提升開發效率。此外,CCStudio IDE還支持硬件或軟件兩種AI模型實現方式,為工程師提供了高度的靈活性,能夠根據具體應用場景和需求,選擇最適合的實現方式。

TI此次發布動作將對電子信息行業產生深遠影響。從短期層面看,MSPM0G5187、AM13Ex等新型MCU的問世,將為消費電子、工業控制、智能設備等領域提供全新解決方案,進一步推動相關領域智能化升級。同時,TI的技術創新也將帶動整個MCU行業持續迭代。長期來看,TI的軟硬件一體化布局,將有效推動邊緣AI普及,加速構建“萬物智能”生態。

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