从汽车到工业，TI 嵌入式处理器以系统级能力赋能下一代边缘 AI
TI 正以 50 年嵌入式基因和围绕处理器的系统级优势重新定义边缘 AI
本文亮点：
- TI 表示，边缘 AI 的竞争正从单纯算力比拼转向系统级能力构建，感知、控制、安全与软件协同将成为规模化落地的关键。
- 依托近50年的嵌入式技术积累，TI 通过覆盖 MCU 至高性能 SoC 的产品组合及开放生态，帮助客户加速边缘 AI 创新。
- 在汽车与工业领域，TI 正将 AI、实时控制与功能安全深度融合，助力客户打造更智能、更可靠的下一代边缘计算系统。
当 AI 从云端走向边缘，从实验室走向工业现场和智能汽车，一个强调感知、决策与执行闭环的时代正在加速到来。在这场变革中，企业面临的挑战已不再是单纯追求更高的算力，而是如何将 AI 能力融入复杂的实际应用场景，真正转化为可规模化部署的系统能力。
近日，德州仪器 (TI) 处理器业务副总裁兼总经理 Roland Sperlich 博士深度分享了 TI 对边缘 AI 发展的最新洞察，以及 TI 如何凭借强大的系统级与平台化能力，帮助汽车、工业等领域的客户化繁为简，加速创新。
“边缘 AI 的落地不只关乎单一芯片，而是一场涉及感知、计算、控制、通信、安全和软件的系统工程。”Roland Sperlich 表示，“TI 凭借近 50 年的嵌入式技术积淀，正在通过全栈可扩展的嵌入式处理产品组合、完整的开发生态和系统级解决方案，帮助客户在各类应用上实现更实时、更本地化、更安全的智能能力。”
边缘 AI 时代，系统化能力，才是真正的破局之道
边缘 AI 正快速发展。一方面，AI 模型、嵌入式处理器以及软件工具链已经具备在设备端部署的条件；另一方面，工业、汽车和机器人等领域对于更实时、更本地化、更安全的智能能力需求持续增长。
然而，边缘 AI 的挑战从来不只是“把模型跑起来”。一个容易被忽视的问题是：许多既有的工业系统，根本没有传感器。要在一台电机上实现预测性维护，首先需要电流传感器、振动传感器，甚至麦克风——没有感知数据，AI 便无从谈起。从传感器感知、数据预处理、模型量化部署，到实时控制、功能安全以及全生命周期维护，AI 的真正落地需要整个系统的协同运作。
对此，TI 正以系统性思维重构边缘 AI的实现路径。通过覆盖 MCU 到高性能 SoC 的完整嵌入式处理产品组合，TI 将 AI 能力深度嵌入实时控制、通信和功能安全构成的系统框架之中，在算力、功耗、成本和系统实时性之间实现更优平衡，帮助客户根据应用需求灵活选择算力，并实现软件资产跨平台复用，让边缘 AI 从概念走向规模化部署。
打造面向未来的智能汽车：可扩展架构与软硬件协同
随着汽车电子电气架构持续向集中化演进，主机厂对于灵活、可扩展的平台架构需求与日俱增。相比针对不同车型反复开发，基于统一平台实现功能扩展和快速迭代，正成为汽车行业的重要发展方向。
针对这一趋势，TI 推出了 TDA5 SoC 系列，提供从 10 TOPS 到 1200 TOPS 的灵活算力范围，支持基于同一平台打造覆盖入门级到高端车型的智能驾驶方案。100 TOPS 至 400 TOPS 的产品具备引脚兼容性，客户可在不同算力平台间平滑切换，更大程度复用软件资产，在降低开发成本的同时显著加快产品迭代速度。
对此，Roland Sperlich 指出：“TOPS 本身没有统一标准，不同厂商的计算方法和实际可用算力差异很大。我们说的是留有余量的真实可用算力，而不是营销数字。够用、可扩展的平台路线，才真正贴合汽车开发的工程节奏。”
TDA5 SoC 系列：单一系列，灵活扩展，支持 L1 至 L3 全级别自动驾驶
开发效率同样至关重要。针对汽车软件开发周期长、硬件验证周期滞后的挑战，TI 为包括 TDA5 在内的多款产品提供虚拟开发套件 (VDK)，帮助开发者在获得实体芯片之前提前启动软件开发和验证工作，实现软硬件协同开发，显著缩短产品上市时间。
TDA5 VDK 支持数字孪生功能：无需硬件实物即可完成 SoC 的评估、开发与测试
车载音频DSP方案持续升级。汽车电子电气架构持续向区域化和集中化发展。基于 AM275 处理器及 AVB (音视频桥接) 技术，TI 正帮助客户打造更智能、更高品质的车载音频体验。从环境音识别、主动降噪到个性化音区管理，音频系统正逐步承担更多安全与体验功能；基于 AVB 的架构设计，则能够进一步简化车载布线和系统设计，降低整车成本，更好适应未来汽车架构演进需求。
AI 赋能实时控制，打造更可靠的工业系统
在 Roland Sperlich 看来：“AI 是让工业系统变得更聪明的大脑，而实时控制是保证系统安全运行的神经反射弧。”
在工业自动化和机器人领域，边缘 AI 的落地不仅需要更强的智能能力，更需要兼顾实时控制和系统可靠性。对于工业应用而言，确定性始终高于一切，如何让 AI 的统计推断能力与工业控制对低时延、高可靠性的要求协同工作，是行业面临的重要挑战。
对此，TI 采用“实时控制 + AI 赋能”的系统架构。在关键控制环路中，由 C2000™ 实时控制 MCU 或 Arm® Cortex®-R 内核负责执行实时任务，确保系统保持低时延响应；与此同时，AI 则通过 NPU 在控制环路之外实现预测性维护、异常检测以及参数自优化等功能，在不影响系统稳定性的前提下提升整体智能化水平。
除了实时控制，工业通信同样是边缘 AI 落地的重要基础。TI 的 PRU 可编程实时单元能够灵活支持 CAN、工业以太网 T1S 等多种通信协议，无需重启即可重新配置。同时，新一代网络数据包加速 IP 进一步提升工业网络数据处理效率，将边缘计算能力进一步延伸至 SoC 内部，帮助设备实现更快速、更精准的本地决策。
安全是最高优先级，且绝不可妥协
“安全不是免费的，但也绝不是可以妥协的成本。” Roland Sperlich 表示，“在 TI 的系统设计中，我们不会以牺牲安全性为代价来换取性能。”
无论是在汽车还是工业领域，安全始终是不可逾越的红线。TI 认为，功能安全不仅是单一器件的属性，更是一项系统级工程。以 AM243 处理器为例，其可支持硬件 SIL2 及系统级 SIL3 应用，并已助力中国本土客户打造通过 TÜV 认证的功能安全型 PLC。
TI 的产品线从无安全功能，到 ASIL-B，再到 ASIL-D 全安全等级均有覆盖，客户可根据自身应用需求灵活选择。
与此同时，面对日益复杂的数字环境以及欧洲《网络安全韧性法案》 (CRA) 等法规要求，信息安全正从可选项变为必选项。TI 持续将安全理念融入产品及技术开发全过程，帮助客户提升产品安全能力，为终端产品的全球化部署与合规运营提供支持。
繁荣生态布局：让边缘 AI 触手可及
谈及生态建设，Roland Sperlich 指出：“很多时候， TI 提供的是通用平台能力，建立广泛的生态合作伙伴关系是 TI 的角色之一。”
对于工程师而言，边缘 AI 的挑战不仅在于技术本身，更在于开发效率和生态成熟度。为此，TI 正通过硬件生态与软件工具链协同，帮助客户加快创新落地。
以 AM62L 为代表，TI 正积极与中国本土 SoM 厂商展开合作，将复杂的底层硬件能力转化为易于使用的系统级方案。同时，通过 Edge AI Studio 和 Code Composer Studio™ (CCStudio) 等工具，开发者能够更高效地完成边缘 AI 应用开发，将更多精力聚焦于应用创新与产品差异化设计。
从 1978 年发明数字信号处理技术 (DSP)，开启嵌入式智能时代，到如今以系统级能力推动边缘 AI 加速落地，TI 始终坚持以客户需求为中心，用扎实的技术积累解决真实的工程挑战。
面向未来，TI 将继续依托系统级能力、开放生态以及长期投入，与中国客户共同推动创新落地，共同解锁端侧AI时代的无限可能。
关于德州仪器
德州仪器（TI）（纳斯达克股票代码：TXN）是一家全球性的半导体公司，从事设计、制造和销售模拟和嵌入式处理芯片，用于工业、汽车、数据中心、个人电子产品和通信设备等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用，让世界更美好。如今，每一代创新都建立在上一代创新的基础上，使我们的技术变得更可靠、更经济、更节能，从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用。访问 TI.com.cn 了解更多详情。
商标
所有注册商标和其他商标归各自所有者所有。
