边缘 AI 技术

减少延迟。降低能耗。扩大应用范围。

阅读白皮书了解 TinyEngine™ NPU 架构

概述

边缘 AI 正在变革嵌入式系统，而 TI 为实现物理 AI 奠定了基础。 借助我们全面的软件和工具，使用支持 AI 的微控制器 (MCU)、处理器、无线连接和雷达传感器产品系列，在各种应用中部署边缘 AI。无论是构建智能传感器、预测性维护系统还是自动驾驶车辆，我们都能解决重要的限制因素：响应时间、功耗、性能、开发复杂性、存储器占用空间以及成本，从而将数据转换为实时决策。

本页内容

通过 AI 加速实现的优势

响应速度更快

在边缘以毫秒级速度进行决策

借助我们集成到 TI MCU 中的 TinyEngine™ NPU，您可以将延迟减少 10 至 90 倍，从而直接在器件上更快地进行实时决策。

节能

将边缘 AI 应用于各种更简单、更小巧、更具成本效益的应用中。

采用 TinyEngine™ NPU，推理能耗较基于 CPU 的实现方案降低超过 120 倍，可实现超高效率的 AI 处理。其结果是在不影响响应能力的情况下，延长电池寿命并提供常开性能。

省电

以极低能耗将电能高效转化为 AI 智能算力

集成 C7™ NPU 的高性能处理器，算力最高可达 1200 TOPS，并持续优化每瓦性能

探索产品

选择支持边缘 AI 的器件

得到边缘 AI 加速的器件

专为高效执行神经网络而设计，将计算密集型推理从 CPU 转移到我们的专有 NPU

支持边缘 AI 的器件

旨在增强需要灵活、低复杂性模型和成本优化型智能的边缘 AI 系统

工具

使用 CCStudio™ Edge AI Studio 训练、优化和部署 AI 模型

使用 TI 的一体式 CCStudio™ Edge AI Studio 生态系统，开始开发您的应用。

轻松捕获高质量数据
训练并优化您的理想模型
使用 TI Model Zoo 中包含预训练模型的庞大模型库，快速进行原型设计
利用支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 的内置开源框架

用例

了解边缘 AI 应用的用例

监测和控制

使用实时监测和控制 AI 来分析以特定时间间隔收集的数据，从而预测未来趋势、检测异常并识别模式，从而实现预测性维护。

感知

使设备能够解读来自摄像头和传感器的数据，以了解物理世界。通过在本地运行 AI，系统可以实时检测物体、识别图案并做出响应，从而实现智能摄像头、缺陷检测和安全监测等应用。

音频

使用音频 AI 分析声音，以实时识别语音、辨识音乐、检测异常并提高音频质量。