摘要：面对边缘AI在算力、功耗、安全、场景碎片化等方面的挑战，德州仪器(TI)全栈嵌入式边缘AI方案以分层布局、软硬协同为核心，基于MCU+NPU架构及TinyEngine™ NPU解耦设计，从硬件加速器、安全架构到软件开发生态，端到端加速AI规模化落地。

关键词：德州仪器(TI)；边缘AI；TI全栈嵌入式边缘AI方案；嵌入式处理技术；嵌入式产品；嵌入式边缘AI；MCU+NPU；端到端边缘AI；AI规模化落地；TinyEngine NPU；分层布局；软硬协同；Edge AI Studio；CCStudio™

近日，德州仪器(TI)MSP微控制器(MCU)业务副总裁兼总经理Vinay Agarwal接受媒体专访，分享TI如何通过全面且可扩展的嵌入式产品组合与开发生态，构建端到端的嵌入式边缘AI解决方案。

TI MSP微控制器业务副总裁兼总经理Vinay Agarwal

端到端的全栈边缘AI如何重塑下一代智能终端？

AI正从云端走向终端。在医疗可穿戴、智能家居、工业自动化和机器人等应用中，设备需要及时识别异常、理解环境并作出响应。本地运行模型有助于缩短响应时间、减少数据往返云端带来的通信功耗，同时降低敏感数据在传输过程中的暴露，为更安全、可靠的终端智能提供支持。

随着应用不断拓展，工程师需要在有限的功耗和成本预算内，兼顾算力、安全与场景差异。

依托数十年的数字信号处理(DSP)与嵌入式技术积累，TI将边缘AI能力拓展至微控制器、处理器、无线连接及毫米波雷达嵌入式产品组合，并配套硬件加速、安全机制和软件工具，提供端到端的全栈嵌入式边缘AI方案，帮助客户将先进智能融入系统。

MCU+NPU，如何兼顾算力与功耗？

要在终端高效运行AI模型，需要协调推理运算与原有控制任务。TI的TinyEngine神经处理单元(NPU)通过独立解耦架构，与主CPU并行执行机器学习算法。

TinyEngine NPU作为独立的专用硬件加速器，在执行推理任务时无需频繁唤醒主CPU，仅由NPU完成实时计算与模式匹配。这一架构减少了AI运算对CPU的占用，也减少了为执行推理而唤醒CPU的需求。相较于未配备加速器的同类MCU，TI的集成式TinyEngine NPU在运行AI模型时，可实现延迟最高降低90倍、单次推理能耗降低超过120倍。

该NPU将边缘AI能力拓展至此前无法承载有效AI工作负载的器件中，包括电池供电电子设备、具备实时分析能力的医疗可穿戴设备、个人电子及工业设备。

TI的TinyEngine NPU为嵌入式系统带来更强边缘AI能力

分层布局软硬协同，如何构建端到端边缘AI能力？

不同AI模型应用对处理性能、存储、模拟外设和成本的要求各不相同。TI通过分层产品矩阵，嵌入式产品覆盖从低功耗MCU到高性能处理器，以及无线连接与毫米波雷达，支持工程师按需选择硬件、复用已有开发资源。

· 低功耗与成本敏感应用：集成TinyEngine NPU的MSPM0G5187，为唤醒词检测、手势识别和预测性维护等功能提供支持，让轻量化AI能力进入更多终端。

· 实时控制与复杂应用：MSPM33系列提供更强的处理、模拟及安全能力；AM13Ex、F28P55等器件结合实时控制与AI加速，服务电机、电源等应用；AM6x系列处理器则面向视觉等更复杂的处理需求。

从楼宇中的被动红外(PIR)运动检测，到工业设备的故障诊断，选型需要结合采集数据的质量、模型复杂度、响应时间及功耗预算。TI配套的软件工具支持数据处理与AI模型优化，帮助工程师匹配应用和硬件，在不同性能与成本需求之间作出选择。

TI从低到高可扩展的边缘AI嵌入式产品组合，支持不同性能水平和价格区间的边缘AI部署

边缘AI部署如何应对功能安全与信息安全诉求？

随着边缘AI部署于车载、工业控制，安全成为嵌入式产品的基础刚需。Vinay Agarwal将其分为两个互补维度：功能安全与信息安全。功能安全关注AI模型系统发生故障时的风险控制，信息安全则保护固件、模型和数据，防范恶意访问与篡改。

对于工业、汽车等安全相关应用，TI将功能安全设计贯穿于产品研发的全生命周期，重视错误可追溯性及配套文档，为客户在系统层面落实AI模型安全设计提供支持。

在信息安全方面，根据不同产品与应用需求，TI提供安全启动、密钥与内存保护、硬件加密加速等能力。例如，M33平台在Arm® TrustZone®基础上，结合TI的加密库、内存保护及安全加速器，支持更细致的防护。专用NPU为AI模型运行增加一层硬件安全缓冲，与系统整体安全机制共同发挥作用。

如何简化边缘AI模型部署？

硬件选型之后，工程师还需要完成数据采集、AI模型开发与优化、编译部署，以及嵌入式应用集成。TI深度整合开发工具链，兼顾了自身软件生态的易用性与开源生态的兼容性，并通过Edge AI Studio与CCStudio等工具软硬协同，降低AI模型开发门槛。

Edge AI Studio支持数据处理、模型训练与优化，并兼容主流开源框架。客户可以导入已有模型进行微调，也可以借助工具建立模型；对于已满足性能要求的模型，则可进一步编译并部署至目标硬件，让不同开发基础的团队选择适合自己的路径。

CCStudio则支持嵌入式代码开发、系统配置和调试，并引入AI智能体辅助编程。结合SDK、数据手册和参考设计，工程师能够更高效地完成AI模型开发，将精力聚焦于应用功能与产品创新。

· Vinay Agarwal表示：“我们致力于推动边缘AI全面落地。TI为客户提供的不只是一个合适的硬件，更要通过产品组合和开发生态，端到端赋能边缘AI的部署。”

软硬件协同，通过全栈生态让AI模型与终端系统更高效地结合，加快边缘AI应用落地。

TI致力于全面加速边缘AI规模化落地

展望未来，Vinay Agarwal认为，边缘AI将沿着更精准的感知、不同层级的计算和更完善的信息安全持续演进。随着汽车、工业及机器人等领域不断增加智能功能，MCU也将承担更广泛的感知、处理与控制任务。

面对边缘AI在算力、功耗、安全、场景碎片化等方面的挑战，德州仪器全栈嵌入式 边缘AI方案以分层布局、软硬协同为核心，基于MCU+NPU架构及TinyEngine NPU解耦设计，从硬件加速器、安全架构到软件开发生态，端到端加速边缘AI规模化落地。

进入中国市场40周年之际，TI将继续通过持续技术创新，帮助中国客户快速落地，让边缘AI构想转化为实际产品。