德州仪器：边缘智能的“芯”动力
随着物联网和人工智能技术的飞速发展，边缘智能正逐渐成为推动数字化转型的重要力量。近日，我们有幸采访到了德州仪器中国区技术支持总监师英德先生，深入探讨了德州仪器在边缘智能领域的芯片设计创新技术、实时性优化以及数据安全保护等方面的成果和应用。
德州仪器中国区技术支持总监 师英
师英德先生首先介绍了德州仪器在边缘智能芯片设计上的创新。他提到，德州仪器的低功耗Arm® Cortex®微处理器在保持高性能的同时，实现了低功耗设计，特别适用于电池供电的系统，如扫地机器人和门铃等。在智能安防领域，这种低功耗芯片使摄像头等设备能够长时间稳定运行，无需频繁更换电池或充电，极大地提高了系统的可靠性和稳定性。就比如，工厂摄像头可以实时监测和预警机械故障，减少生产线的停机时间，提高生产效率。
此外，德州仪器在芯片设计中集成了硬件加速器。这些加速器针对特定的 AI 算法进行了优化，能够大幅提升处理速度，同时降低功耗。在智能安防领域，例如工厂中的摄像头持续监测设备，利用这种芯片技术可以实时分析和预测机械故障，为工厂的安全生产提供了有力保障。落实到具体，机器人利用德州仪器的芯片技术，可以精准地完成各种复杂任务，如装配、搬运等，大大提高了生产自动化水平。
德州仪器的芯片设计还注重集成度，通过高度集成的嵌入式处理器将多种元件整合到一个芯片中。其中就以 AM68A、AM69A、TDA4VM 和 TDA4VH-Q1 等高度集成的嵌入式处理器为代表，将多种元件整合到一个芯片中，包括中央处理单元、片上存储器、输入/输出接口等。这种高度集成的设计不仅简化了系统设计，还提高了能效，减少了热量散发。在智能工业中，这种集成化的芯片可以简化机器人的整体设计，提高性能，降低功耗，从而延长机器人的使用寿命。这种设计在智能工业中得到了广泛应用，能够简化机器人的整体设计，提高性能并降低功耗。
针对自动驾驶汽车和远程医疗等实时性要求极高的应用场景，师英德先生介绍了德州仪器如何通过优化硬件来降低延迟和响应时间。他提到，德州仪器推出了由视觉处理器组成的全新系列，包括AM62A、AM68A和AM69A处理器。该产品系列采用片上系统 (SoC) 架构，该架构支持广泛集成。集成组件包括 Arm Cortex-A53 或 Cortex-A72 中央处理单元、第三代德州仪器图像信号处理器、内部存储器、接口和硬件加速器，可为深度学习算法提供每秒 1 万亿次至 32 万亿次运算 (TOPS) 的 AI 处理功能。
当我们问到相关产品的实际应用场景时，师英先生进一步向我们介绍道，德州仪器的边缘智能硬件通过实时处理传感器数据和控制信号，保障车辆的安全行驶。比如，AM62A 处理器包含支持 5MP (60FPS) 的图像信号处理器 (ISP)、高达 32 万亿次运算/秒 (TOPS) 的 AI 加速器、四核 64 位 Arm®-Cortex® A53 微处理器、单核 Arm® Cortex®-R5F 和 H.264/H.265 视频编码/解码。其高度集成的高能效片上系统架构，使智能摄像头的本地 AI 处理能力可以实现高帧速率视频分析，从而实时识别和分析道路状况、交通信号以及障碍物等信息，为自动驾驶系统提供精确的环境感知和决策支持，提高了自动驾驶系统的安全性和可靠性，使得自动驾驶汽车能够更好地适应各种复杂的道路和交通环境。
在谈到如何平衡半导体的集成度、功耗和可靠性时，师英德先生表示：“在边缘智能应用领域，我们需要综合考虑多个因素，以实现最佳的性能和效率。”
德州仪器通过采用高度集成的SoC架构，成功地将CPU、存储器、I/O接口、硬件加速器和视觉处理器等多种元件集成于单一芯片中。这种集成不仅提高了能效，减少了热量散发，还简化了系统设计，缩短了数据传输时间，降低了系统成本和重量。
在功耗方面，德州仪器的SoC架构使得工业机器人能够更精准、快速、可靠地执行任务，提高生产力，减少对人工干预的需求。同时，德州仪器的高级电源管理功能还有助于延长电池供电机器人的电池寿命。
随后我们问到了边缘智能领域用户们最关心的数据安全和隐私保护问题，师英先生回答道，德州仪器在边缘智能硬件中集成了多项加密和安全功能。例如，我们的产品支持加密的密钥 blob、具有主密钥的防篡改模块，以及非易失性存储器和加密加速器之间的私钥总线等安全功能。这些功能共同构成了一个强大的安全防线，以保护边缘设备中的敏感数据免受未经授权的访问和攻击。不仅如此，德州仪器还进一步采用了硬件级别的加密技术，包括安全的启动和固件更新机制，防止恶意软件的攻击和篡改。此外，我们还提供了安全的通信接口，如 TLS/SSL 协议支持，确保数据传输过程中的机密性和完整性。在诸多安全措施的保护下，在智能零售应用中，德州仪器的边缘智能硬件通过本地处理数据的方式不仅缩短了交易时的响应时间，还减少了数据被未经授权访问的风险。这种方式在提高数据安全性的同时，也优化了用户体验。
最后谈及目前边缘智能的市场和未来发展，师英也坦言道，德州仪器一直密切关注边缘智能技术的发展趋势，并积极应对市场变化。在边缘智能领域取得成功，关键在于不断创新和优化产品，以满足客户对性能、功耗和安全性的需求。如 AM68A、AM69A 等。通过采用先进的工艺技术和设计理念，德州仪器成功地将更多的功能集成到单个芯片中，降低了功耗，提高了性能。使得产品能够在边缘设备上实现实时智能和响应，为各种应用场景提供强大支持。而德州仪器也一直紧跟市场脉搏，不断创新优化产品，力求满足客户的多元化需求。面对不断变化的市场，德州仪器推出的 Edge AI Studio 等工具，为设计人员提供了一个“低代码”的体验。这些工具极大地降低了 AI 部署的门槛，使非专家人员也能轻松开发和测试 AI 模型。过去，深层次的编码专业知识是阻碍边缘 AI 部署的一大难题，但现在，设计人员无需具备这些专业知识或技能，就能构建神经网络和 AI 算法，为设备赋予智能和“大脑”。这一创新不仅简化了 AI 的部署流程，还拓宽了 AI 技术的应用范围，为半导体厂商开拓了更广阔的市场。
展望未来，师英表示，边缘计算将与人工智能更深度地融合。随着数据处理和分析能力的不断提升，边缘设备将能够实时地执行更复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。这将使得边缘智能设备在智能家居、自动驾驶、工业制造等领域的应用更加广泛和深入。
低功耗和高效能将成为边缘智能技术发展的重要方向。由于边缘设备通常部署在资源受限的环境中，因此，如何在保证性能的同时降低功耗，提高能效，将成为技术研发的重点。这也将推动芯片设计、电源管理等相关技术的不断创新。
边缘智能技术的安全性和隐私保护将受到越来越多的关注。随着边缘设备越来越多地处理个人和敏感数据，如何确保数据的安全性和隐私性将成为技术发展的重要考量。
在采访的最后师英先生表示，德州仪器一直致力于为边缘智能应用提供高效、可靠的硬件和软件解决方案。未来几年，德州仪器将继续加强在嵌入式处理器、传感器和低功耗设计等领域的研发投入，推出更多具有创新性的边缘智能产品。在未来，我们会进一步扩大嵌入式 AI 的应用范围，为工业现场控制应用例如电弧检测和电机故障预测等应用赋能。
（本文刊登于EEPW 2024年第6期）
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