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、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。