【导读】德州仪器（TI）正通过在其广泛的微控制器（MCU）产品组合中全面集成专为边缘计算设计的 TinyEngine™ 神经处理单元（NPU），掀起一场嵌入式人工智能的革命。此次发布的 MSPM0G5187 通用型 MCU 与 AM13Ex 高性能实时 MCU，不仅打破了 AI 技术仅适用于高端复杂系统的传统认知，更以惊人的性能提升——将推理延迟降低高达 90 倍、单次推理能耗减少超过 120 倍——证明了在资源受限的低成本设备上实现高效智能的可行性。
TI 全新推出的通用与实时 MCU 集成了 TinyEngine™ NPU，能够为从简单到复杂的各类系统应用带来更高效的边缘 AI 功能。
借助 TI CCStudio™ IDE 中集成的生成式 AI，以及 CCStudio Edge AI Studio 提供的超过 60 种模型与应用示例，开发人员可以快速、轻松地为任何设备添加边缘 AI 功能。
TI 的嵌入式处理产品组合由一个全面的开发生态系统提供支持，该生态系统包含 CCStudio 集成开发环境 (IDE)。其生成式 AI 特性支持工程师通过行业标准智能体和模型，并配套 TI 数据，使用简单的语言加速代码开发、系统配置和调试。TI 正在推动边缘 AI 在各类电子器件中的普及，应用范围涵盖可穿戴健康监测仪和家用断路器中的实时监控，乃至人形机器人中的物理 AI 功能。这些端到端的创新成果将于 3 月 10 日至 12 日在德国纽伦堡举行的 2026 年国际嵌入式展的 TI 展位上展出。
TI 嵌入式处理和 DLP® 产品高级副总裁 Amichai Ron 表示：“大约 50 年前，TI 发明了数字信号处理器 (DSP)，为当今的边缘 AI 处理奠定了基础。如今，TI 正引领下一阶段的创新，将 TinyEngine™ NPU 集成到我们整个微控制器产品组合中，涵盖通用型和高性能实时 MCU。通过在我们的软件、工具、器件和生态系统中全面赋能 AI，我们正致力于让边缘 AI 触手可及，让每位客户和各类应用都能轻松使用边缘 AI 功能。”
市场研究机构 TECHnalysis Research 总裁兼首席分析师 Bob O'Donnell 指出：“尽管许多焦点集中在大型 SoC的 AI 加速和 NPU 上，但事实上，AI 领域中一些更有趣、影响更深远的应用恰恰可以在微控制器这类的小型芯片上实现。边缘侧的 AI 加速应用能让消费电子设备更智能，让工业设备更高效。此外，如果能将这些芯片与同样借助 AI 来辅助开发的软件工具相结合，就能将 AI 加速的强大优势带给更广泛的工程师和器件设计人员。”
先进智能触手可及
从健身可穿戴设备到家用电器和电力系统，消费者始终期望日常科技产品更加智能。然而，由于高昂的成本、功耗需求和编程门槛，许多工程师认为 AI 功能是高端应用的专属。TI 新型 MSPM0G5187 Arm® Cortex®-M0+ MSPM0 MCU 为嵌入式设计人员带来了重要转变，使他们能够将边缘 AI 引入到大量更简单、更小巧且更具成本效益的应用中。
通过本地计算，TinyEngine™ NPU 可与运行应用程序代码的主 CPU 并行工作，执行神经网络所需的计算。与未配备加速器的同类 MCU 相比，这种硬件加速能够：
更大限度地减少闪存占用。
单次 AI 推理延迟最高降低 90 倍。
单次 AI 推理能耗降低超过 120 倍。
如此高的效率使得资源受限的器件（包括便携式电池供电产品）也能够轻松处理 AI 工作负载。MSPM0G5187 MCU 为其他 MCU 或处理器架构提供了经济实惠的替代方案，有效降低了系统和运营成本。
欲了解更多信息，请阅读技术文章《配备边缘 AI 加速器的 Arm Cortex-M0+ MCU 如何为电子产品注入更强大的智能》。
面向多电机系统的实时控制与 AI 加速
在家用电器、机器人和工业系统的电机控制应用中，越来越多的系统需要自适应控制和预测性维护等智能功能，但过去实现这些功能需要复杂的多芯片设计。凭借 C2000™ 实时 MCU 产品系列在电机控制领域超过 20 年的领先地位，TI 在业界率先推出同时将高性能Arm Cortex-M33 内核、TinyEngine™ NPU 和先进实时控制架构集成于单芯片的全新 AM13Ex MCU。
这种高度集成设计使设计人员能够同时实现复杂的电机控制和 AI 功能，而无需外部组件，从而将物料清单成本降低最高降低 30%。关键性能提升包括：
支持最多四个电机维持精确的实时控制环路，同时让 TinyEngine™ NPU 运行自适应控制算法，实现负载检测和能效优化。
集成三角函数数学加速器，其计算速度比坐标旋转数字计算机 (CORDIC) 实现方式快 10 倍，提供更精确、响应更快的电机控制性能。
TI 通过将 TinyEngine™ NPU 深度融入其通用与实时 MCU 架构，并辅以强大的软件生态支持，成功构建了从硬件加速到便捷部署的端到端边缘 AI 解决方案。这一战略举措不仅显著降低了系统开发的复杂度与物料成本（BOM 最高降低 30%），更让工程师能够利用单芯片同时实现高精度的实时控制与自适应智能算法，从而推动 AI 技术在消费电子、工业自动化及机器人领域的普惠化落地。
