1956 年，當斯坦福的麥卡錫提出“人工智慧”時，他一定沒有想到這個概念會在幾十年後的中國如火如荼。人工智慧不僅僅在引發新的產業革命方面被寄予厚望，更是融入到了每個人的日常生活中，在觸發社會變革。事實上，2020 年 4 月，國家發改委在確定新基建的 3 個方面時，在資訊基礎設施、融合基礎設施中均提及人工智慧，也只不過是把正在發生的變革明確地告知大眾。
伴隨算力、資料、網際網路的發展，人工智慧正處於從量變到質變的節點，尤其邊緣端呈現出爆發式的發展。Gartner 預測，到 2025 年，至少會有 75% 的資料處理將會在雲端或者資料中心之外的地方進行。人工智慧大潮對於半導體企業是機遇也是挑戰。和雲端不同，邊緣側對晶片的最主要需求依然回到了效能、成本和功耗這 3 個晶片永恆的話題，而且必須同時具備，產品才能勝出。此外由於邊緣人工智慧產品的開發週期較短，迭代視窗快速，因此友好的開發環境也很關鍵。
什麼樣的邊緣人工智慧系統才是成功的？“精準感知，快速決策，人機協作，高效節能，安全可靠”，這是德州儀器中國區嵌入式產品系統與應用總監 Howard Jiang 給出的答案。眾所周知，感知、決策及執行是邊緣人工智慧的 3 個環節，而且隨著邊緣人工智慧的發展，對於嵌入式的感知和決策技術的要求相比非人工智慧時更嚴苛、更差異化。
感知——邊緣人工智慧的資料來源
資料是邊緣人工智慧的根本，而感知則是資料的來源。正如一個人不止需要眼睛來感覺世界，包括耳朵等都是獲取自然世界的最重要器官，機器同樣需要耳聰目明，各種感測器隨著技術發展應運而生。TI 推出的單晶片毫米波雷達，在許多應用場合可以規避了傳統攝像頭的弊端，同時支援系統的多項資料融合，使得機器可以更好地獲取資料和對目標的精準感知。
利用毫米波雷達的收發，能夠以極高的精度測量其視野範圍內物體以及障礙物的距離和其相對速度。與基於視覺和鐳射雷達的感測器相比，毫米波感測器的一個重要優勢是不容易受雨、塵、煙、霧或霜等環境條件影響。此外，毫米波感測器可在完全黑暗中或在陽光直射下工作。這些感測器可直接安裝在無外透鏡、通風口或感測器表面的塑膠外殼後，非常堅固耐用，能滿足防護等級 （IP） 69K 標準。
TI 的單晶片毫米波雷達透過 CMOS 製成工藝技術，實現了傳統雷達所不具備的高性價比優勢，同時結合了 ASIC 後端處理，可以直接降低 BOM 成本，減少產品尺寸，並且減少了對於處理器的依賴。基於 TI 毫米波設計產品的體積是微型鐳射雷達測距儀的三分之一，重量是其一半。
更重要的是，除了自動駕駛領域，毫米波雷達還可以應用於更廣闊的工業及智慧家居、智慧樓宇、醫療等領域。比如透過毫米波雷達與空調的結合，可以實現風隨人動、目標人體的姿態感知、自動開關等多項智慧功能。而在其他應用中，如針對機械臂操作員的安全監測、物流機器人/無人機避障檢測、老人跌倒等監測，毫米波雷達都擁有以往影象感測器所不具備的準確、快速感知等優勢， 同時滿足許多應用場合的資料脫敏要求（可以安裝在臥室、衛生間等場合）。
除了毫米波雷達之外，TI 還提供了溫度感測器、DLP® 技術、 ToF 等廣泛的產品，從而進一步豐富了機器與人的互動途徑。
決策——邊緣人工智慧的大腦
邊緣人工智慧裝置需要一個聰明的“大腦”來進行資料處理和決策。整合式 SoC 通常是邊緣人工智慧中一個不錯的選擇，因為除了容納能夠執行深度學習推理的各種處理元件外，SoC 還整合許多用於整個嵌入式應用的必要元件。一些整合式 SoC 包括顯示、圖形、影片加速和工業聯網功能，使單晶片解決方案的功能不僅限於執行 ML/AI。
TI 的 Jacinto™ 7 系列處理器正是這樣一款高度整合的 SoC，晶片內部包括高效能計算、深度學習引擎、用於訊號和影象處理的專用加速器，符合功能安全 ASIL-D/SIL-3 標準。除了高階駕駛輔助系統 （ADAS） 之外，處理器還可以應用於機器人、機器視覺、雷達等領域。
整合的專用加速器包括 “C7x” 新一代 DSP 核心將 TI 行業領先的 DSP 和 EVE 核心結合到一起，並添加了向量浮點計算功能，並支援向後相容程式碼。隨著邊緣人工智慧的興起，DSP 由於其基於哈佛架構，可以顯著提升矩陣運算效率，非常適合神經網路計算加速。同時，新增的 “MMA” 深度學習加速器使在典型工作條件下，以低功率達到 8TOPS 的計算效能。
通用核心則包括了多核 Arm Cortex-A72、Cortex-R5F 以及 8XE GE8430 GPU 等。
Jacinto 7 系列的多核異構處理器架構設計，可以最大限度地針對任務進行選擇與最佳化，從而實現更好的效能提升及成本下降。另外，TI 還將成熟的演算法進行硬體化，加之半導體制程的演進，從而實現最佳的價效比和功耗比。比如 TI 的 ISP，可以基於晶片內嵌的硬體加速單元自動實現寬動態調整、影象金字塔縮放、立體深度視覺以及密集光流演算法加速等等。
Jacinto 7 系列處理器提供了涉及硬體和軟體的全面安全解決方案，這是汽車和工業市場的重要關注點。Jacinto 7 系列處理器使用經獨立功能安全評估機構（如 TÜV SÜD）認證的硬體開發流程針對 ASIL-D 功能進行了系統設計。而針對如今 ADAS 資料融合所帶來高頻寬多埠的新挑戰，Jacinto 7 系列也集成了 CSI-2 等多路埠，可以保證同多路感測器互聯並支援高頻寬資料需求。Jacinto 7 系列同時集成了 PCIe 集線器和千兆乙太網交換機，可以用於域控制器，從而實現更高水平的整合度。
為了方便使用者進行開發，TI 推出了 TI-Edge-AI-Cloud，針對 Jacinto 處理器上 AI 推理的雲工具評估並支援許多業界通用與流行的深度學習框架（包括 TensorFlow Lite、ONNX Runtime、OpenGL ES 等），輕鬆編譯和部署模型並加速推理。
除了視覺識別所常用的 CNN 之外，諸如預測性維護等邊緣人工智慧場景需要 RNN，Jacinto 7 處理器同樣也提供相應的支援。此外，TI 的工業應用處理器 Sitara 系列，集成了 Arm Cortex-A 系列核心，同樣也可以透過 Arm NN 實現相對低算力要求的邊緣人工智慧應用，諸如工業應用中的預測性維護等。
從天馬行空到快速落地
除了感知和決策，在執行環節，TI 也有很多處理器、馬達驅動，還有各種模擬器件，這表明 TI 可以透過廣泛的產品組合為實現邊緣 AI 所需的關鍵方面提供支援。技術服務於人，作為一家擁有 90 年曆史的半導體公司，TI 的秘訣即在於不斷研究社會生活的變化，洞察並滿足人們的需求，因之而不斷改變自己。
在 TI 進入中國的這 35 年中，曾助力中國客戶一次次實現創新。在人工智慧領域，Howard 看到中國的發展在某些地方已經走在前面。比如 4D 成像雷達領域，國外還處在實驗室概念驗證階段，而國內車廠已提出量產的具體時間點。同時在智慧工業、機器人、智慧家居、醫療影像分析等市場中，中國客戶也都在積極地進行匯入。有時 Howard 也會用中國客戶採用的創新來激勵他的美國同事們。
TI 在做產品定義的時候，會和一些客戶進行深度合作，使有創新的需求體現在產品架構上，這其中不僅僅是滿足現有的使用，更重要的是共同預見未來的需求。中國客戶豐富的想像力，也使得來自中國的需求可以很快反映到 TI 下一代產品開發中，並且面向全球的創新產業。
三十五年前，TI 進入中國，在工業、消費、通訊以及汽車等諸多市場中，同中國本土合作伙伴從零開始，共同創新。而今，隨著以人工智慧及邊緣人工智慧為代表的新基建專案開始擴充套件，TI 同合作伙伴攜手，再次踏入全新領域，透過品類齊全的模擬和嵌入式處理系列產品、強大的本地製造及研發能力、遍佈全國的產品分銷及銷售網路，以解決邊緣人工智慧帶來的新挑戰，滿足中國客戶產品設計的新要求。在 TI，有著一批像 Howard 一樣的傑出工程師，懷著“芯向中國，科創世界”的願景，努力透過半導體技術，讓世界變得更加美好。
就在不久前，美的集團廚房和熱水器事業部同 TI 共同建立了“感知與互動聯合實驗室”，旨在幫助美的運用 TI 的毫米波雷達技術以及廣泛的模擬和嵌入式處理產品，加速美的廚熱家電應用的開發。Howard 希望 TI 能夠幫助支援更多像美的這樣的公司將想法變為現實。