TI扩展MCU版图：TinyEngine™ NPU赋能，边缘AI加速落地嵌入式系统

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）随着人工智能（AI）技术从云端向边缘侧迁移，扩展嵌入式系统正经历一场深刻的速落变革。边缘AI的地嵌优势在于，它能够在数据产生的入式源头进行实时处理，从而带来更快的系统响应速度、更低的扩展功耗、更强的速落隐私保护与网络可靠性。

德州仪器（TI）MSP微控制器产品线经理罗一丁（Yiding Luo）表示：“过去几年，地嵌主流边缘AI应用主要是入式在高性能处理器或者SOC上运行，成本和编码要求非常高，系统简易的扩展嵌入式系统在支持AI工作负载方面的能力非常有限。边缘AI技术让具备成本效益的速落低功耗MCU可在本地运行AI模型，将其从基础控制器转变为高效的地嵌智能赋能器，从而开拓全新的入式终端市场与应用领域。”

为帮助嵌入式系统开发者更好迎接机遇、系统应对挑战，德州仪器近期接连发布两款集成TinyEngine™神经处理单元（NPU）的边缘人工智能微控制器（MCU）——MSPM0G5187和AM13E230x系列，大幅降低工程师部署边缘AI的门槛，让消费电子到工业机器人等各类应用轻松实现本地智能。

边缘AI重塑嵌入式系统，TinyEngine™ NPU打造核心性能优势

如上所述，在当前的嵌入式发展趋势中，边缘AI正逐渐成为主流。相比于云端AI，边缘AI能够提供更快的响应速度、更低的功耗与成本，并增强隐私保护与系统可靠性。然而，传统嵌入式系统在支撑AI工作负载时，往往面临功耗、内存与成本的多重约束。

为解决这一痛点，TI推出了专为MCU设计的TinyEngine™ NPU。这是一种专有的硬件加速器，可优化深度学习推理操作。TinyEngine™ NPU展现了卓越的性能优势：它提供2.56GOPS的计算性能，支持八位、四位等多种精度配置。与未配备加速器的同类MCU相比，集成TinyEngine™ NPU的MCU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。该硬件加速器可与主CPU并行执行神经网络计算，释放CPU资源处理其他系统任务，从而在极低的功耗水平下实现高效的本地边缘AI处理。

首款边缘AI加速ArmCortexM0+ MCU：MSPM0G5187让智能触手可及

TI推出的MSPM0G5187是首款集成TinyEngine™ NPU的ArmCortexM0+ MCU，作为TI性价比最高的通用MCU系列新品，它彻底打破“边缘AI是高端应用专属”的壁垒，将智能化带入低成本、低功耗的消费电子与轻量工业应用领域。目前该产品已实现量产，可通过TI官网直接采购，1000件起订的单价低于1美元，大幅降低了边缘AI的落地成本。

除了有TinyEngine™ NPU的智能化加持，MSPM0G5187搭载了80MHz的Arm Cortex-M0+内核，提供高达128KB的闪存和32KB SRAM，还集成了丰富的模拟和数字接口（如USB2.0和I2S），并具备网络安全机制，支持后量子密码学（Post-Quantum Cryptography，PQC）。

以下是MSPM0G5187两个典型应用场景：
智能家居唤醒词检测：在智能音箱或家电中，MSPM0G5187可运行1D卷积神经网络（CNN），在本地持续监听“唤醒词”。与纯CPU方案相比，集成NPU可将延迟降低超过92%，功耗仅为数十毫瓦级，从而显著延长电池续航。用户的声音数据无需上传云端，既保护了隐私，又实现了瞬时响应。

可穿戴健康设备手势与活动监测：在智能手表、智能戒指等设备中，该MCU可实时处理来自加速度计、陀螺仪等传感器的数据，精准识别手势并监测身体活动、睡眠质量等。其高度集成的设计减少了对外部分立元件的需求，帮助设备在保持紧凑外形的同时增添更多智能功能。

AM13E230x MCU：单芯片融合Cortex-M33与NPU，重构实时控制+AI加速体验

针对需要复杂实时控制与智能决策并行的应用，如家电、机器人和工业自动化，TI推出了全新的AM13Ex系列MCU（如AM13E23019）。该系列MCU是业界率先将高性能ArmCortex-M33内核、TinyEngine™ NPU和TI先进的实时控制架构集成于单芯片的解决方案。

AM13E230x MCU在性能上表现抢眼，其CPU频率可达200-250+MHz，CoreMark评分高达4.35/MHz，在所有基于Cortex-M33内核MCU中名列前茅。芯片集成了三角函数数学加速器，计算速度比传统CORDIC实现方式快10倍，支持同时控制多达四个电机，并可将物料清单成本降低最高30%。
德州仪器ASM微控制器工业业务负责人吴健鸿（Paul Ng）表示：“通过在单芯片中结合实时控制与AI加速能力，AM13Ex系列解决了传统设计中AI推理与控制环路抢占资源的难题。TinyEngine™ NPU可与CPU并行运作，在CPU维持精确实时控制环路的同时，运行自适应控制算法。这一特性使其在工业自动化、家电及人形机器人领域具有广泛应用前景。例如，在洗衣机控制中，它能实现负载平衡检测；在光伏系统中，利用AI可将电弧故障检测准确率从85%提升至最高99%；而在人形机器人领域，该芯片能为电机执行器提供本地智能判断，提升反应速度与灵敏度。”

综上所述，从MCU产品矩阵来看，德州仪器的AI布局已实现全面覆盖。通过将TinyEngine™ NPU集成到基于三种不同CPU或DSP架构的TI MCU中，让任何用户都能使用硬件加速的AI，核心覆盖架构及场景如下：
·MSPM0G系列：将边缘AI引入简单、低功耗的消费类器件中；
·AM13Ex系列：为家电和机器人中的自适应控制提供支持；
·C2000实时MCU：在实时应用里实现AI赋能，如在太阳能系统中实现电弧故障检测。

全栈式开发资源，德州仪器打造端到端边缘AI开发体验

为让工程师快速、轻松地为各类设备添加边缘AI功能，德州仪器打造了覆盖从模型训练、优化到部署的端到端开发生态，以CCStudio系列工具为核心，结合丰富的模型库和无代码解决方案，大幅降低了边缘AI的开发门槛，即便无深厚AI专业知识的工程师也能快速上手。

CCStudio集成开发环境（IDE）：德州仪器的核心开发平台，现已集成生成式AI功能。开发人员可以使用自然语言描述需求（例如：“生成一个电机控制代码”），AI助手便能自动生成针对德州仪器MCU优化的代码，大幅加速开发、配置和调试流程。

CCStudio Edge AI Studio：这是一套免费的图形化与命令行工具链，专为简化边缘AI开发而设计，覆盖AI设计全流程，支持数据采集、神经网络选型与优化、模型训练及跨MCU部署，目前已提供超过60种模型和应用示例、1000余种预处理组合，支持超过50种器件。该工具兼容PyTorch、TensorFlow、ONNX等行业标准框架，工程师可在熟悉的环境中训练模型，再通过量化工具和神经网络编译器快速移植到德州仪器硬件上。

全面的产品组合与参考设计：从搭载TinyEngine NPU的低成本MCU，到集成C7™ NPU、算力高达1200 TOPS的高性能处理器，德州仪器提供了可扩展的硬件选择。同时，德州仪器提供了丰富的参考设计（如电弧故障检测、电机故障诊断模型），工程师可在Edge AI Studio中直接调用，缩短产品上市时间。

总结而言，德州仪器通过将专用的TinyEngine™ NPU深度集成到其通用与实时MCU产品线，并构建从AI辅助代码生成到模型训练部署的完整软件生态，正系统性降低边缘AI的应用门槛。无论是成本敏感的消费设备，还是需控制多电机的高性能工业系统，开发者现在都能借助德州仪器的解决方案，更便捷地将本地智能融入创新设计，推动嵌入式系统迈向全面智能化的新时代。

很赞哦!（4867）