TI芯科技赋能边缘人工智能加速新基建

1956年，斯坦福大学的麦卡锡提出“人工智能”这个概念时，恐怕想不到几十年后它会在中国如此炙手可热。如今，人工智能不仅被视为引发新产业革命的希望，更渗透到每个人日常生活的点滴里，悄然推动社会结构的变革。2020年4月，国家发改委在划定新基建三大方向时，信息基础设施和融合基础设施中都提到了人工智能——这不过是把正在发生的变革，明明白白地告诉大众罢了。

算力、数据和互联网的持续演进，让人工智能正处在从量变到质变的关键节点，尤其是边缘端，呈现爆发式增长。Gartner预测，到2025年，至少75%的数据处理将在云端或数据中心之外完成。这股浪潮对半导体企业来说，既是机遇也是挑战。和云端不同，边缘侧对芯片的核心需求，绕不开三个永恒的话题：性能、成本和功耗。而且，三样必须同时兼顾，产品才能脱颖而出。再加上边缘人工智能产品开发周期短、迭代窗口快，一个友好的开发环境也就成了成败的关键。

什么样的边缘人工智能系统才算成功？德州仪器（TI）中国区嵌入式产品系统与应用总监Howard Jiang给出的答案是：“精准感知，快速决策，人机协作，高效节能，安全可靠。”众所周知，感知、决策和执行构成了边缘人工智能的三个环节。而随着边缘人工智能的发展，对嵌入式感知和决策技术的要求，比非人工智能场景更为严苛，也更具差异化。

感知——边缘人工智能的数据来源

数据是边缘人工智能的根基，感知则是数据的源头。人需要眼睛和耳朵来感知世界，机器也一样——各种传感器应运而生。TI推出的单芯片毫米波雷达，在很多场合能规避传统摄像头的短板，同时支持系统内的多项数据融合，让机器更精准地获取数据、锁定目标。

毫米波雷达通过发射和接收，能以极高精度测量视野内物体及障碍物的距离和相对速度。相比基于视觉和激光雷达的传感器，它的一大优势是不易受雨、尘、烟、雾或霜等环境影响。而且，它能在完全黑暗或阳光直射下正常工作。这些传感器可以直接安装在塑料外壳后面，无需外透镜、通风口或传感器表面，坚固耐用，能满足防护等级IP 69K标准。

TI的单芯片毫米波雷达采用CMOS工艺，实现了传统雷达不具备的高性价比。同时，它集成了ASIC后端处理，能直接降低BOM成本、缩小产品尺寸，并减少对处理器的依赖。基于TI毫米波雷达设计的产品，体积只有微型激光雷达测距仪的三分之一，重量仅一半。

更重要的是，除了自动驾驶，毫米波雷达还有广阔的用武之地：工业、智能家居、智能楼宇、医疗……比如，把它和空调结合，就能实现风随人动、人体姿态感知、自动开关等智能功能。再比如，对机械臂操作员的安全监测、物流机器人或无人机的避障检测、老人跌倒监测等场景，毫米波雷达都有传统图像传感器达不到的准确和快速，同时还能满足数据脱敏要求——可以放心安装在卧室、卫生间这类隐私场合。

除了毫米波雷达，TI还提供温度传感器、DLP®技术、ToF等丰富产品，进一步拓宽了机器与人的交互路径。

决策——边缘人工智能的大脑

边缘人工智能设备需要一个聪明的“大脑”来处理数据、做出决策。集成式SoC往往是个好选择——除了能容纳执行深度学习推理的各种处理元件，还集成了嵌入式应用所需的必要组件。有些SoC甚至内置显示、图形、视频加速和工业联网功能，让单芯片方案不仅限于跑ML/AI。

TI的Jacinto™ 7系列处理器就是这样一款高度集成的SoC。芯片内部包含高性能计算、深度学习引擎、专用于信号和图像处理的翻跟斗，并且符合功能安全ASIL-D/SIL-3标准。除了高级驾驶辅助系统（ADAS），它还能用在机器人、机器视觉、雷达等领域。

集成的专用翻跟斗中，有新一代DSP内核“C7x”，它将TI业界领先的DSP和EVE内核合二为一，新增了矢量浮点计算功能，并支持向后兼容代码。随着边缘人工智能崛起，DSP基于哈佛架构的特性，能显著提升矩阵运算效率，非常适合神经网络计算加速。此外，新增的“MMA”深度学习翻跟斗，在典型工作条件下能以低功耗达到8 TOPS的计算性能。

通用内核则包括多核Arm Cortex-A72、Cortex-R5F以及8XE GE8430 GPU等。

Jacinto 7系列的多核异构处理器架构设计，能根据任务进行最大化选择与优化，实现更好的性能提升和成本控制。另外，TI把成熟的算法硬件化，加上半导体制程的演进，做到了最佳性价比和功耗比。比如TI的ISP，能基于芯片内嵌的硬件加速单元，自动实现宽动态调整、图像金字塔缩放、立体深度视觉以及密集光流算法加速等功能。

在汽车和工业市场，安全是重中之重。Jacinto 7系列提供了涉及硬件和软件的全面安全解决方案，其硬件开发流程经过TÜV SÜD等独立功能安全评估机构认证，针对ASIL-D功能进行系统设计。面对ADAS数据融合带来的高带宽、多端口挑战，Jacinto 7系列集成了CSI-2等多路端口，能保证与多路传感器互联并支持高带宽数据需求。同时，它还集成了PCIe集线器和千兆以太网交换机，可用于域控制器，实现更高水平的集成度。

为了方便开发，TI推出了TI-Edge-AI-Cloud，针对Jacinto处理器上的AI推理进行云工具评估，支持TensorFlow Lite、ONNX Runtime、OpenGL ES等业界主流深度学习框架，帮助轻松编译、部署模型并加速推理。

除了视觉识别常用的CNN，像预测性维护这类边缘人工智能场景需要RNN，Jacinto 7处理器同样提供支持。此外，TI的工业应用处理器Sitara™系列，集成了Arm Cortex-A系列内核，也可通过Arm NN实现相对低算力要求的边缘人工智能应用，比如工业中的预测性维护。

从天马行空到快速落地

除了感知和决策，在执行环节，TI也有大量处理器、马达驱动以及各种模拟器件——这说明TI能通过广泛的产品组合，为边缘AI所需的关键环节提供支持。技术服务于人。作为一家拥有90年历史的半导体公司，TI的秘诀就是不断研究社会生活的变化，洞察并满足人们的需求，随之持续改变自己。

进入中国35年来，TI曾助力中国客户一次次实现创新。在人工智能领域，Howard看到中国的发展在某些方面已经走在前面。比如4D成像雷达，国外还处于实验室概念验证阶段，而国内车厂已经提出了量产的具体时间点。在智能工业、机器人、智能家居、医疗影像分析等市场，中国客户也都在积极布局。有时，Howard会用中国客户的创新来激励他的美国同事们。

在做产品定义时，TI会和一些客户深度合作，把创新需求体现在产品架构上。这不仅仅是满足现有使用，更重要的是共同预见未来的需求。中国客户丰富的想象力，使得来自中国的需求能很快反映到TI下一代产品开发中，并面向全球创新产业。

三十五年前，TI进入中国，在工业、消费、通信、汽车等市场，与中国本土合作伙伴从零开始，共同创新。如今，随着以人工智能及边缘人工智能为代表的新基建项目不断扩展，TI与合作伙伴再次踏入新领域，通过品类齐全的模拟和嵌入式处理系列产品、强大的本地制造及研发能力、遍布全国的分销和销售网络，解决边缘人工智能带来的新挑战，满足中国客户的产品设计需求。在TI，有一群像Howard一样的杰出工程师，怀着“芯向中国，科创世界”的愿景，努力用半导体技术让世界变得更美好。

就在不久前，美的集团厨房和热水器事业部与TI共同建立了“感知与交互联合实验室”，旨在帮助美的运用TI的毫米波雷达技术以及广泛的模拟和嵌入式处理产品，加速厨热家电应用的开发。Howard希望TI能帮助支持更多像美的这样的公司，将想法变为现实。

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